Why you Should not use CI to Evaluate Socially Disruptive Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contextual Integrity (CI) is built to assess potential privacy violations of new sociotechnical systems and practices. It does so by evaluating their respect for the context-relative informational norms at play in a given context. But can CI evaluate new sociotechnical systems that severely disrupt established social practices? In this paper, I argue that, while CI claims to be able to assess privacy violations of all sociotechnical systems and practices, it cannot assess the ones that cause severe changes and disruptions in the norms and values of a given context. These types of technology are known as socially disruptive technologies (SDTs) and this paper argues that they are beyond CI’s scope. It follows that at best, a privacy assessment of those technologies by CI would be useless and, at worst, lead to potential harm, including failure to identify privacy violations and unwarranted legitimisation of privacy-threatening technology. Government actors, policymakers, and academics should refrain from relying on CI to assess this type of technology.
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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 | 0,089 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».