How Good Are Privacy Guarantees? Platform Architecture and Violation of User Privacy
Notice bibliographique
Résumé
Many platforms deploy data collected from users for a multitude of purposes.While some are beneficial to users, others are costly to their privacy.The presence of these privacy costs means that platforms may need to provide guarantees about how and to what extent user data will be harvested for activities such as targeted ads, individualized pricing, and sales to third parties.In this paper, we build a multi-stage model in which users decide whether to share their data based on privacy guarantees.We first introduce a novel mask-shuffle mechanism and prove it is Pareto optimal-meaning that it leaks the least about the users' data for any given leakage about the underlying common parameter.We then show that under any mask-shuffle mechanism, there exists a unique equilibrium in which privacy guarantees balance privacy costs and utility gains from the pooling of user data for purposes such as assessment of health risks or product development.Paradoxically, we show that as users' value of pooled data increases, the equilibrium of the game leads to lower user welfare.This is because platforms take advantage of this change to reduce privacy guarantees so much that user utility declines (whereas it would have increased with a given mechanism).Even more strikingly, we show that platforms have incentives to choose data architectures that systematically differ from those that are optimal from the user's point of view.In particular, we identify a class of pivot mechanisms, linking individual privacy to choices by others, which platforms prefer to implement and which make users significantly worse off.
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 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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».