MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4234049259 · doi:10.22215/etd/2015-10932

Your Data Shadow: An Exploratory Study of the Short-term Effect of Viewing News and Information Content on Surveillance Technologies on Perceptions of Privacy

2015· dissertation· en· W4234049259 sur OpenAlexaff
Natalie Farid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyShadow (psychology)PerceptionPsychologyVulnerability (computing)Information privacyExploratory researchPersonally identifiable informationAdvertisingComputer scienceComputer securityBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory study measures the effect of viewing news stories and information about privacy breaches and surveillance technology, on awareness and sensitivity to privacy and the protection of personal information.There has been little empirical examination of the effect of surveillance awareness despite a growing body of scholarship devoted to theorizing surveillance and privacy.Participants in an experimental group (N=30), comprised of Carleton University students were exposed to a series of short documentary and news stories (26 minutes) about breaches in privacy and asked to respond to written questions about their perceptions relating to privacy awareness, vulnerability and prevention.These responses were compared to a control group (N=30).The findings suggest that knowledge about surveillance technologies such as biometrics and privacy are limited among all participants.The experimental group however, demonstrated elevated concerns about their privacy after being exposed to the video; thus demonstrating educational programming's powerful immediate effect. Chapter One: IntroductionIt might seem that despite increasing advancements in surveillance technology, Canadians are not significantly concerned about privacy.When you make a simple purchase, for instance, at a furniture store, the store cashier may request personal information such as your home address and telephone number.Many of us voluntarily provide this personal information without much hesitation, but are we aware of why an institution is collecting our personal information, and if so, have we really considered the consequences arising from providing it?Between 2003 and 2007, more than 20 million credit and debit card numbers were stolen by hackers from TJX Co. (Pilieci 2010).In June 2010, Google surreptitiously collected private Wi-Fi data in 30 countries (Pilieci 2010).According to Ontario's information and privacy commissioner, Ann Cavoukian, the world has less than a decade to make the protection of personal information and online privacy a priority, before these concepts cease to exist (Pilieci 2010).The main objective of this exploratory study is to empirically test the effect of viewing news content about breaches of privacy.In particular, whether exposure to such news affects awareness or potential precautionary behaviour.Such research is crucial, as the findings can contribute to future planning, i.e., with regards to the creation of privacy laws in Canada, as well as the manner in which technology devices are developed and implemented.If a particular group of people (e.g., students), do not have a serious regard for privacy, this lack of awareness may mitigate against their protecting personal information to reduce potential risks, such as fraud, identity theft, profiling, and so forth.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,253 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPrivacy, Security, and Data ProtectionTravaux en français237 207