Factors affecting cybersecurity awareness: A qualitative study in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to gain a deeper comprehension of how individuals perceive and respond to cybersecurity and how various internal and external factors influence these behaviors and attitudes. Conducted at ABC organization in Saudi Arabia, the study employed the qualitative methodology. Two online focus groups were employed featuring open-ended questions. The data were subsequently analyzed thematically using inductive and deductive coding techniques. Several theories were used as theoretical lenses to analyze the data. After the collected data had been analyzed, three main themes emerged: (a) perceived safeguards and threats, (b) personal and professional experience in information security, and (c) necessity of education and raising awareness. Additionally, two sub-themes were revealed: (a) costs and benefits and (b) necessity of safeguard measures and attaining trust. The study’s identified themes and sub-themes offer a thorough comprehension of the demographic, social, cultural, and internalized factors influencing cybersecurity-related behavior. The identified themes could potentially be applicable to other settings. Future qualitative research could further explore the transferability of these findings by conducting similar studies in different organizational, cultural, and linguistic contexts. It is also recommended for future quantitative research to delve deeper than surface-level data and consider underlying meaning, factors, connections, or relationships that may skew the results. It is crucial to delve into hidden meanings, not just accept data at face value.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».