Do emotions influence safe browsing? Toward an electroencephalography marker of affective responses to cybersecurity notifications
Notice bibliographique
Résumé
Cybersecurity notifications play an important role in encouraging users to use computers safely. Emotional reactions to such notifications are known to positively influence users' adherence to these notifications, though it is challenging for researchers to identify and quantify users' emotional reactions. In this study, we explored electroencephalography (EEG) signals that were elicited by the presentation of various emotionally charged image stimuli provided by the International Affective Picture System (IAPS) and compared signals to those elicited by images of cybersecurity notifications and other computer-related stimuli. Participants provided behavioral assessments of valence and arousal elicited by the images which were used to cross-reference the results. We found that EEG amplitudes corresponding to the late positive potential (LPP) were elevated in reaction to images of cybersecurity notifications as well as IAPS images known to elicit strong positive and negative valence, when compared to neutral valence or other computer-related stimuli. These findings suggest that the LPP may account for emotional deliberation about cybersecurity notifications, which could be a useful measure when conducting future studies into the role such emotional reactions play in encouraging safe computer behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».