Aging in place with Google and Amazon Smart Speakers: Privacy and Surveillance Implications for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Commercial-grade smart home technologies (SHTs) such as Google and Amazon smart speakers are rising in popularity among older adults. Marketing materials claim that smart speakers can support older adults aging in place through emergency contact features, medication reminders, and digital companionship with voice assistants. As our aging population challenges strained health and senior care systems in Canada, SHTs are positioned to alleviate some of the pressure. At the same time, under surveillance capitalism, big tech companies and marketers stand to profit from collecting massive amounts of user data in attempts to predict, modify, and control behaviour through targeted advertisements. While Canadian private sector privacy legislation hinges on meaningful user consent for data collection, obtaining such consent can prove difficult for smart speaker users in general, especially for older adults with limited technological experience. Further, little is known about the types of ads that follow older adults around the web through programmatic advertising. To better understand the dynamics between Google, Amazon, and older adult smart speaker users, this dissertation asks the following: How are smart speakers marketed to older adults and care partners, how are they used, and what are the implications for privacy, surveillance, and aging in place in Canada? A multi-methods approach is used to answer this question by including the voices of older adult smart speaker users alongside interviews with relevant experts in technology, privacy, and aging. This study also relies on a qualitative thematic analysis of marketing materials, documentary analyses of privacy policies and relevant legislation, and an algorithmic audit to further explore the relationship between older adults’ privacy, autonomy, and targeted advertising. Alongside user education programs, it concludes with suggestions for user-centric design and data justice as a regulatory approach that supports user privacy and autonomy while challenging the potential for bias.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».