User Perception of Smart Home Surveillance Among Adults Aged 50 Years and Older: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smart home technology (SHT) can be useful for aging in place or health-related purposes. However, surveillance studies have highlighted ethical issues with SHTs, including user privacy, security, and autonomy. OBJECTIVE: As digital technology is most often designed for younger adults, this review summarizes perceptions of SHTs among users aged 50 years and older to explore their understanding of privacy, the purpose of data collection, risks and benefits, and safety. METHODS: Through an integrative review, we explored community-dwelling adults' (aged 50 years and older) perceptions of SHTs based on research questions under 4 nonmutually exclusive themes: privacy, the purpose of data collection, risk and benefits, and safety. We searched 1860 titles and abstracts from Ovid MEDLINE, Ovid Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus, Web of Science Core Collection, and IEEE Xplore or IET Electronic Library, resulting in 15 included studies. RESULTS: The 15 studies explored user perception of smart speakers, motion sensors, or home monitoring systems. A total of 13 (87%) studies discussed user privacy concerns regarding data collection and access. A total of 4 (27%) studies explored user knowledge of data collection purposes, 7 (47%) studies featured risk-related concerns such as data breaches and third-party misuse alongside benefits such as convenience, and 9 (60%) studies reported user enthusiasm about the potential for home safety. CONCLUSIONS: Due to the growing size of aging populations and advances in technological capabilities, regulators and designers should focus on user concerns by supporting higher levels of agency regarding data collection, use, and disclosure and by bolstering organizational accountability. This way, relevant privacy regulation and SHT design can better support user safety while diminishing potential risks to privacy, security, autonomy, or discriminatory outcomes.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».