Improving Privacy Protection in the area of Behavioural Targeting
Notice bibliographique
Résumé
This PhD thesis discusses how European law could improve privacy protection in the area of behavioural targeting. Behavioural targeting, also referred to as online profiling, involves monitoring people's online behaviour, and using the collected information to show people individually targeted advertisements. To protect privacy in the area of behavioural targeting, the EU lawmaker mainly relies on the consent requirement for the use of tracking technologies in the e-Privacy Directive, and on general data protection law. With informed consent requirements, the law aims to empower people to make choices in their best interests. But behavioural studies cast doubt on the effectiveness of the empowerment approach as a privacy protection measure. Many people click "I agree" to any statement that is presented to them. Therefore, to mitigate privacy problems such as chilling effects, this study argues for a combined approach of protecting and empowering the individual. Compared to the current approach, the lawmaker should focus more on protecting people. The PhD thesis is a legal study, but it also incorporates insights from other disciplines, such as computer science, behavioural economics, and media studies. This study is among the first to discuss the implications of behavioural research for European data protection policy. The topic of whether data protection law should apply to pseudonymous data is discussed in depth. The study contains a detailed analysis of the role of informed consent in data protection law, and gives much attention to the tension between protecting and empowering the individual within data protection law.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».