Data Ownership and Privacy: Investigating a Shared Psychological Basis
Notice bibliographique
Résumé
People often share their personal data online despite reporting that they should not. They also show surprise and distress when data is used in ways they authorize despite giving consent. But, what underlies this inconsistency in people’s thinking? In the present study, we investigated the proposal that thinking about control over information, or informational autonomy, likely underlies variability in thinking about privacy and data ownership. Namely, we propose that threats to one’s autonomy might account for the aforementioned changes in people’s concern for their data. To test this account, we used a survey-style design to measure how a hypothetical threat to the self, and thereby control, influenced adults’ (N = 51) judgments about the ownership and privacy of their personal data. The threat was police lawfully obtaining their data with a warrant. We found that privacy and ownership judgments significantly increased over time. We also found that the variability in participants’ ownership and privacy judgments was related. Together, our findings suggest that privacy and ownership likely have a shared psychological basis, and this shared psychology can likely explain the variability in people’s judgments about personal data across time.
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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».