Behind the screens. Privacy and advertising preferences in VoD —the role of privacy concerns, persuasion knowledge, and experience
Notice bibliographique
Résumé
This study explores stated preferences for privacy and advertising in the Video on Demand (VoD) context, focusing on Netflix subscribers in Poland. We investigate how privacy concerns, persuasion knowledge, and consumer experience affect these preferences. The study design involved a hypothetical regulatory scenario that mandated platforms to either guarantee minimal data usage or offer compensation for data sharing. Within a discrete choice experiment framework, study participants were presented with hypothetical scenarios and asked to choose between three types of subscription plans, varying in the extent of personal data sharing and ad support. Additionally, a treatment was introduced in which respondents interacted with a mock Netflix environment to enhance their recognition of data practices and increase familiarity with hypothetical outcomes through a simulated experience. Responses from 2087 participants were analyzed using hybrid choice modeling. The results reveal that users are sensitive to the disclosure of personal information in the context of VoD, yet they are open to accepting monetary compensation for a certain degree of sharing. Users with greater persuasion knowledge are more willing to exchange data for discounts, provided the plans do not include personalized ads. Conversely, users with higher privacy concerns prefer plans with minimal data sharing, even when discounts are offered. We observe direct effects of the treatment on both privacy valuation and advertising preferences, particularly regarding time, with the treatment group being significantly more sensitive to ad length. In addition, the treatment group exhibits reduced privacy concerns and no significant difference in persuasion knowledge. Our findings suggest that VoD providers could enhance user control over their data and emphasize transparency, aligning with the increasing reliance on data-driven business models. • Users are willing to accept monetary compensation for data sharing in VoD, but dislike personalized ads. • Users with higher privacy concerns prefer plans with minimal data sharing. • Users with greater persuasion knowledge are more willing to exchange data for discounts. • Experience with attention strategies using data increases privacy concerns yet has no effect on persuasion knowledge.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».