A Multi-Party Agent for Privacy Preference Elicitation
Notice bibliographique
Résumé
In today’s world, the decisions that individuals make online often include their surroundings and social circles. For example, Alice posts on TikTok to celebrate her friend Bob’s birthday and reminisce about their best memories together. She, then, proceeds to create a campaign to fund her local place of worship and tags members of her community who share her religious belief. Alice might equally like to take initiative at work as she plans her team-building trip and excitedly shares the programme on Facebook. While doing all of this, she is involving family members, close friends, co-workers, acquaintances, and others from her social circle, all of whom might have different opinions about their privacy. While she sees no issue with her actions, her friend Bob, for one, might not agree, hence, the issue of multi-party privacy. Many researchers have focused on conflict resolution, which occurs when the sharer’s privacy preferences do not align with the other parties involved. However, one key point in this approach is eliciting the preferences of these individuals. Oftentimes, there is an underlying assumption that the system has sufficient historical data to represent the perspective of the multi-party members. The problem is that this is not always the case in real life and the cold start problem might be unavoidable. The system that is meant to nudge the sharer to reduce the multi-party disclosure might not even be capable of representing the preferences of everyone involved at the beginning. Hence, this paper addresses this issue through the use of the Classification and Regression Tree (CART) combined with the Rasch model. Study participants (N = 800) responded to realistic scenarios showcasing multi-party disclosure, which is used to construct and test the multi-party agent. The results suggest that the system performs well in overcoming the cold start problem as reported by the accuracy, precision, and recall. Received: 5 November 2022 | Revised: 23 December 2022 | Accepted: 26 December 2022 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».