Privacy apathy in later life? Online surveillance perception and privacy protection among older internet users
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Recent research on privacy protection among internet users appears to highlight a paradox: although online surveillance is a major concern, many users make minimal efforts to safeguard their data. This phenomenon, often termed ‘privacy apathy’, has been largely unexplored in the context of later life, with limited studies examining older internet users’ perspectives on online surveillance and privacy practices. Methods: This article presents findings from an online survey conducted in November and December 2023, which examined older internet users’ (aged 60+) perceptions and practices regarding digital surveillance by commercial corporations in Austria, Canada, Israel, the Netherlands, Romania and Spain. Responses from 3,030 participants provide insights into their awareness of online surveillance and the relationship with online privacy behaviours. Results: Results reveal mixed perceptions of corporate surveillance among older internet users. Approximately half of the respondents reported no awareness of such surveillance. Notably, older participants showed lower awareness compared to younger study participants. However, those who were aware of surveillance – whether viewing it positively or negatively – were more likely to adopt privacy protection measures. Discussion: The study challenges the notion of widespread privacy apathy among older adults. Instead, it highlights that many competently engage in privacy protection practices, although not universally. Findings underscore the need for further research on digital inequalities in later life to better understand the nuances of privacy protection practices among older internet users. The discussion also underscores the need to further situate privacy apathy in later life within the broader contexts in which corporations cultivate digital resignation, ultimately producing the so-called privacy paradox as a means to legitimise large-scale data collection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».