Towards a more sustainable digital economy: a holistic understanding of giving consumers rights to control their information
Notice bibliographique
Résumé
Consumer data forms the backbone of the digital economy, and its importance has increased dramatically since the COVID-19 pandemic hit. Nevertheless, governmental privacy regulations and firms in North America do little to protect consumer data from being overly used and misused. The emerging consumer movement in information privacy protection suggests that consumers no longer wish to remain silent about their privacy violations but rather advocate for and take action to protect their fundamental privacy rights. Consumers’ privacy-protective behaviors, which are detrimental to the sustainable growth of the digital ecosystem, are being increasingly leveraged to safeguard consumers against potential intrusions. Following the European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) that came into effect in 2018, some U.S. states and Canadian provinces have started revising their privacy legislation to give consumers greater control over their personal information. The implications of this initiative on consumer decision-making pertaining to privacy and on organizational outcomes have yet to be ascertained. In this dissertation, I investigate how, why, and under which conditions informing consumers about their rights to information control affects their privacy-protective behaviors and downstream marketing outcomes for firms. To do that, I apply a multi-method approach that includes text mining and text analysis into consumers’ social media posts, a field experiment, and eight online experiments to examine 155,021 consumers from 2019 to 2022. This research aims to shift the contemporary discussion from the unchecked market power of businesses in the digital economy to the emergence of consumer movements in the privacy domain. Further, this research enriches the literature on consumer behavior and decision-making in the privacy domain and guides policymakers and businesses in devising suitable policies for a sustainable digital economy.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».