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Enregistrement W4412736245 · doi:10.1108/dprg-03-2025-0066

Privacy concerns toward AI-based intelligent voice assistants in the workplace

2025· article· en· W4412736245 sur OpenAlexafffund
Stephen Jackson

Notice bibliographique

RevueDigital Policy Regulation and Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInternet privacyComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionComputer securityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Although privacy issues have been widely examined in relation to workplace technology, this study/paper aims to provide a deeper understanding of privacy from a workplace perspective in the context of AI-based intelligent voice assistants. Design/methodology/approach Given the call for more qualitative-empirical studies to examine AI-based intelligent voice assistants, this study conducted 26 in-depth, semistructured interviews with a range of North American organizations across various sectors and industry types. Guided by a constructionist research paradigm and employing a thematic analysis approach, the study focuses on the subjective experiences and insights of participants regarding the use of digital assistants in the workplace. Findings While AI-based intelligent voice assistants can increase productivity and efficiency, the findings reveal that issues related to worker privacy are a significant area of concern. The perceived omnipresent nature of voice assistants fostered apprehensions regarding the listening to and recording of conversations, particularly personal information (information collection). Concerns were raised regarding information processing, specifically whether data was being used for its intended purpose. Fears were also raised about the unintentional dissemination of information, often due to concerns associated with technical glitches. The findings also reveal the invasive nature of digital assistants and their potential to disrupt an individual’s daily routine and personal space. Originality/value Drawing on Solove’s theoretical underpinnings, particularly the work on privacy, this paper offers a fresh perspective on understanding privacy concerns surrounding AI-based intelligent voice assistants in the workplace.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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