Reducing data privacy breaches: an empirical study of relevant antecedents and an outcome
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to increase understanding of pertinent exogenous and endogenous antecedents that can reduce data privacy breaches. Design/methodology/approach A cross-sectional survey was used to source participants' perceptions of relevant exogenous and endogenous antecedents developed from the Antecedents-Privacy Concerns-Outcomes (APCO) model and Social Cognitive Theory. A research model was proposed and tested with empirical data collected from 213 participants based in Canada. Findings The exogenous factors of external privacy training and external privacy self-assessment tool significantly and positively impact the study's endogenous factors of individual privacy awareness, organizational resources allocated to privacy concerns, and group behavior concerning privacy laws. Further, the proximal determinants of data privacy breaches (dependent construct) are negatively influenced by individual privacy awareness, group behavior related to privacy laws, and organizational resources allocated to privacy concerns. The endogenous factors fully mediated the relationships between the exogenous factors and the dependent construct. Research limitations/implications This study contributes to the budding data privacy breach literature by highlighting the impacts of personal and environmental factors in the discourse. Practical implications The results offer management insights on mitigating data privacy breach incidents arising from employees' actions. Roles of external privacy training and privacy self-assessment tools are signified. Originality/value Antecedents of data privacy breaches have been underexplored. This paper is among the first to elucidate the roles of select exogenous and endogenous antecedents encompassing personal and environmental imperatives on data privacy breaches.
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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 | 0,024 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».