Comparing Attitudes Toward Different Consent Mediums: Semistructured Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As consent for data sharing evolves with the digital age, plain-text consent is not the only format in which information can be presented. However, designing a good consent form is highly challenging. The addition of graphics, video, and other mediums to use can vary widely in effectiveness; and improper use can be detrimental to users. OBJECTIVE: This study aims to explore the expectations and experiences of adults toward consent given in infographic, video, text, newsletter, and comic forms in a health data sharing scenario to better understand the appropriateness of different mediums and identify elements of each medium that most affect engagement with the content. METHODS: We designed mock consent forms in infographic, video, text, newsletter, and comic versions. Semistructured interviews were conducted with adults who were interviewed about their expectations for consent and were then shown each consent medium and asked about engaging elements across mediums, preferences for consent mediums, and the value of document quality criteria. We transcribed and qualitatively co-coded to identify themes and perform analyses. RESULTS: We interviewed 24 users and identified different thematic archetypes based on participant goals, such as the Trust Seeker, who considered their own understanding and trust in organizations when making decisions. The infographic was ranked first for enhancing understanding, prioritizing information, and maintaining the proper audience fit for serious consent in health data sharing scenarios. In addition, specific elements such as structure, step-by-step organization, and readability were preferred engaging elements. CONCLUSIONS: We identified archetypes to better understand user needs and elements that can be targeted to enhance user engagement with consent forms; this can help inform the design of more effective consent in the future. Overall, preferences for mediums are highly contextual, and more research should be done.
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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».