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Enregistrement W3192225829 · doi:10.1287/msom.2022.1130

Privacy Management in Service Systems

2022· article· en· W3192225829 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLabex EcodecAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésService providerStylized factService level objectiveBusinessService (business)IncentivePersonally identifiable informationService guaranteeControl (management)Service designMarketingComputer scienceComputer securityEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: We study customer-centric privacy management in service systems. Academic/practical relevance: We explore the consequences of extended control over personal information by customers in such systems. Methodology: We adopt a stylized queueing model to capture a service environment that features a service provider and customers who are strategic in deciding whether to disclose personal information to the service provider—that is, customers’ privacy or information disclosure strategy. A customer’s service request can be one of two types, which affects service time but is unknown when customers commit to a privacy strategy. The service provider can discriminate among customers based on their disclosed information by offering different priorities. Results: Our analysis reveals that, when given control over their personal data, strategic customers do not always choose to withhold them. We find that control over information gives customers a tool they can use to hedge against the service provider’s will, which might not be aligned with the interests of customers. More importantly, we find that under certain conditions, giving customers full control over information (e.g., by introducing a privacy regulation) may not only distort already efficiently operating service system but might also backfire by leading to inferior system performance (i.e., longer average wait time), and it can hurt customers themselves. We demonstrate how a regulator can correct information disclosure inefficiencies through monetary incentives to customers and show that providing such incentives makes economic sense in some scenarios. Finally, the service provider itself can benefit from customers being in control of their personal information by enticing more customers joining the service. Managerial implications: Our findings yield insights into how customers’ individually rational actions concerning information disclosure (e.g., granted by a privacy regulation) can lead to market inefficiencies in the form of longer wait times for services. We provide actionable prescriptions, for both service providers and regulators, that can guide their choices of a privacy and information management approach based on giving customers the option of controlling their personal information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle