Privacy Calculus(프라이버시 계산)란 무엇입니까?
Privacy Calculus 프라이버시 계산 - Design/methodology/approach In this study, the authors test a number of determinants hypothesized to influence acceptance of contact-tracing apps based on the theory of privacy calculus (Dinev and Hart, 2006). [1] This research was done to examine the impact of perceived health status and trust propensity on privacy calculus. [2] This study explores the privacy paradox in mHealth applications using an integrated elaboration likelihood model (ELM) from the perspective of privacy calculus and privacy fatigue. [3] Recent emerging topics focusing on privacy calculus, privacy ethic, privacy enhancing technologies, privacy-related coping strategies, and new contemporary privacy contexts should be further discussed in the future research. [4] Building on privacy calculus, we theorize about how and why key, representative combinations of recommendations and discounts influence the effects of inhibitors and enablers on online purchase intention. [5] This study delves into consumers’ privacy valuation, modeling the privacy calculus as a mediating construct and aiming to investigate the factors that possibly influence the perceived costs and benefits thereof. [6] The article uses the theory of planned behav-iour combined with privacy calculus to find and verify determinants of reading privacy policy statements. [7] (4) In contrast to traditional ‘privacy calculus’ thinking, users’ expected benefits from data disclosure may also be driven by altruistic motives. [8] However, when trying to balance self-disclosure gratifications and privacy risks on social media platforms, users are not always able to take rational decisions as suggested in the 'privacy calculus' approach. [9] Guided by technology acceptance model, privacy calculus, Hofstede cultural theory and institutional logic theory, the current research sought to examine determinants of e- government use in developing countries. [10] Through the integration of the perspectives from regulatory focus theory and privacy calculus, this study built a model to distinguish between two forms of privacy antecedents (social awareness vs. [11] This calls into question the privacy calculus, as individuals misunderstand the risks of their information provision and do not believe opting out of information-sharing is possible. [12] One explanation that has been given for this phenomenon is that the decision to disclose information online is informed by a risk/reward analysis, referred to as Privacy Calculus. [13] The framework is extended to include constructs from the privacy calculus. [14] In order to help enterprises collect more user information and establish better development strategies, this research builds on the Privacy Antecedent-Privacy Concern-Outcomes (APCO) model and the theory of privacy calculus. [15] Research has found different explanations for this privacy paradox: users perform a privacy calculus (weighing benefits and concerns about data sharing), make affective and inconsiderate decisions, or are overtaxed by the complexity of privacy protection practices. [16] Whereas previous research mostly investigated the willingness to disclose data in the context of social media, e-commerce and smartphone apps, the aim of our research is to analyze the influence of the privacy calculus of personal risks and benefits on the willingness to disclose highly personal and confidential self-tracking data to health insurance companies. [17] Based on the findings, we outline a number of issues for consideration by higher education institutions, such as the need for transparency (of purpose and scope), the provision of some element of student control, and an acknowledgment of the exchange value of information in the nexus of the privacy calculus. [18] This study also advances the literature by expanding the scope of the privacy calculus by adding social rewards, and by elucidating the role of desires in service contexts. [19] Privacy calculus is a widely accepted theory to explain technology adoption behavior when it involves disclosure of personal information. [20] A Cross-Cultural Perspective on the Privacy Calculus. [21]디자인/방법론/접근 이 연구에서 저자는 프라이버시 미적분학 이론을 기반으로 접촉 추적 앱의 수용에 영향을 미친다고 가정된 여러 결정 요인을 테스트합니다(Dinev and Hart, 2006). [1] 본 연구는 지각된 건강상태와 신뢰성향이 프라이버시 계산에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. [2] 이 연구는 개인 정보 계산 및 개인 정보 피로의 관점에서 통합 ELM(정밀화 가능성 모델)을 사용하여 mHealth 애플리케이션의 개인 정보 역설을 탐구합니다. [3] 프라이버시 미적분학, 프라이버시 윤리, 프라이버시 강화 기술, 프라이버시 관련 대처 전략 및 새로운 현대 프라이버시 맥락에 초점을 맞춘 최근의 새로운 주제는 향후 연구에서 더 논의되어야 합니다. [4] 개인 정보 보호 계산을 기반으로 권장 사항 및 할인의 주요 조합이 온라인 구매 의도에 대한 억제 요소 및 가능 요소의 영향에 영향을 미치는 방법과 이유에 대해 이론화합니다. [5] 이 연구는 소비자의 개인 정보 가치 평가를 탐구하고 개인 정보 계산을 매개 구조로 모델링하고 인지된 비용과 이점에 영향을 미칠 수 있는 요인을 조사하는 것을 목표로 합니다. [6] 이 기사는 계획된 행동 이론과 개인 정보 계산법을 결합하여 개인 정보 보호 정책 설명을 읽는 결정 요인을 찾고 확인합니다. [7] (4) 전통적인 '프라이버시 미적분' 사고와 달리, 데이터 공개로 인한 사용자의 기대 이익은 이타적 동기에 의해 주도될 수도 있습니다. [8] 그러나 소셜 미디어 플랫폼에서 자기 노출 만족과 개인 정보 위험 사이의 균형을 맞추려고 할 때 사용자는 '개인 정보 계산법' 접근 방식에서 제안하는 것처럼 항상 합리적인 결정을 내릴 수 없습니다. [9] 기술 수용 모델, 프라이버시 미적분학, Hofstede 문화 이론 및 제도 논리 이론에 따라 현재 연구는 개발 도상국에서 전자 정부 사용의 결정 요인을 조사하고자 했습니다. [10] 규제 초점 이론과 프라이버시 미적분학의 관점의 통합을 통해, 이 연구는 두 가지 형태의 프라이버시 선행 사례(사회 인식 대 개인 정보 보호)를 구별하는 모델을 구축했습니다. [11] 이는 개인이 정보 제공의 위험을 오해하고 정보 공유를 거부하는 것이 가능하다고 믿지 않기 때문에 개인 정보 계산에 의문을 제기합니다. [12] 이 현상에 대해 제공된 한 가지 설명은 정보를 온라인으로 공개하기로 한 결정이 프라이버시 계산이라고 하는 위험/보상 분석에 의해 결정된다는 것입니다. [13] 프레임워크는 프라이버시 계산의 구성을 포함하도록 확장됩니다. [14] 기업이 더 많은 사용자 정보를 수집하고 더 나은 개발 전략을 수립할 수 있도록 이 연구는 APCO(Privacy Antecedent-Privacy Concern-Outcomes) 모델과 개인 정보 계산 이론을 기반으로 합니다. [15] 연구에서는 이 개인 정보 보호 역설에 대한 다양한 설명을 발견했습니다. 사용자는 개인 정보 계산(데이터 공유에 대한 이점과 우려에 가중치 부여)을 수행하거나, 감정적이고 사려 깊은 결정을 내리거나, 개인 정보 보호 관행의 복잡성으로 인해 과중합니다. [16] 이전 연구는 주로 소셜 미디어, 전자 상거래 및 스마트폰 앱의 맥락에서 데이터 공개 의사를 조사했지만, 우리 연구의 목적은 개인 위험 및 이점의 개인 정보 계산이 고도로 개인적인 정보 공개 의사에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 건강 보험 회사에 기밀 자체 추적 데이터를 제공합니다. [17] 연구 결과를 바탕으로 우리는 (목적과 범위의) 투명성의 필요성, 학생 통제의 일부 요소 제공 및 정보 교환 가치의 인정과 같은 고등 교육 기관에서 고려해야 할 여러 문제를 요약합니다. 프라이버시 계산의 넥서스. [18] 이 연구는 또한 사회적 보상을 추가하고 서비스 맥락에서 욕망의 역할을 설명함으로써 프라이버시 계산의 범위를 확장함으로써 문헌을 발전시킵니다. [19] 프라이버시 계산은 개인 정보 공개와 관련된 기술 채택 행동을 설명하기 위해 널리 받아들여지는 이론입니다. [20] 프라이버시 미적분에 대한 교차 문화 관점. [21]
structural equation modelling 구조 방정식 모델링
Purpose This study aims to explore the adoption of contact tracing apps through a hybrid analysis of the collected data using structural equation modelling (SEM) and artificial neural networks (ANN), leading to the identification of the critical determinants for the adoption of contact tracing apps in Australia Design/methodology/approach A research model is developed within the background of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) and the privacy calculus theory (PCT) for investigating the adoption of contact tracing apps This model is then tested and validated using a hybrid SEM-ANN analysis of the survey data Findings The study shows that effort expectancy, perceived value of information disclosure and social influence are critical for adopting contact tracing apps It reveals that performance expectancy and perceived privacy risks are indirectly significant on the adoption through the influence of perceived value of information disclosure Furthermore, the study finds out that facilitating condition is insignificant to the adoption of contact tracing apps Practical implications The findings of the study can lead to the formulation of targeted strategies and policies for promoting the adoption of contact tracing apps and inform future epidemic control for better emergency management Originality/value This study is the first attempt in integrating UTAUT and PCT for exploring the adoption of contact tracing apps in Australia It combines SEM and ANN for analysing the survey data, leading to better understanding of the critical determinants for the adoption of contact tracing apps. [1] Using a research model based on the Privacy Calculus theory, structural equation modelling was applied to quantify the determinants of online disclosure under various conditions. [2] A developmental mixed-method design is used to qualitatively derive the construct qualitatively through 20 interviews and evaluate it quantitatively using a privacy calculus model with structural equation modelling (N = 431). [3]목적 이 연구는 구조방정식 모델링(SEM)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 수집된 데이터의 하이브리드 분석을 통해 접촉 추적 앱의 채택을 탐색하고 접촉 추적 앱의 채택을 위한 중요한 결정 요인을 식별하는 것을 목적으로 합니다. in Australia 디자인/방법론/접근 접촉 추적 앱의 채택을 조사하기 위한 통합 기술 수용 및 사용 이론(UTAUT) 및 개인 정보 미적분 이론(PCT)의 배경 내에서 연구 모델이 개발됨 이 모델은 테스트되고 설문 조사 데이터에 대한 하이브리드 SEM-ANN 분석을 사용하여 검증 조사 결과에 따르면 노력 기대치, 정보 공개의 인지된 가치 및 사회적 영향력이 접촉 추적 앱을 채택하는 데 중요합니다. 성과 기대치 및 인지된 개인 정보 위험이 채택에 간접적으로 중요함을 보여줍니다. 정보공개의 지각된 가치의 영향을 통해 y 접촉 추적 앱의 채택을 촉진하는 조건이 중요하지 않음을 알게 됨 실제적 의미 연구 결과는 접촉 추적 앱의 채택을 촉진하고 더 나은 비상 관리를 위한 미래 전염병 통제 정보를 제공하기 위한 표적 전략 및 정책의 공식화로 이어질 수 있음 독창성 /value 이 연구는 호주에서 접촉 추적 앱의 채택을 탐색하기 위해 UTAUT 및 PCT를 통합하려는 첫 번째 시도입니다. 설문 데이터를 분석하기 위해 SEM과 ANN을 결합하여 접촉 추적 앱 채택을 위한 중요한 결정 요인을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. [1] Privacy Calculus 이론에 기반한 연구 모델을 사용하여 다양한 조건에서 온라인 공개 결정 요인을 정량화하기 위해 구조 방정식 모델링을 적용했습니다. [2] nan [3]
privacy calculus theory 프라이버시 미적분학 이론
Using privacy calculus theory and immediate gratification, we adopt a mixed-methods approach. [1] Purpose This study aims to explore the adoption of contact tracing apps through a hybrid analysis of the collected data using structural equation modelling (SEM) and artificial neural networks (ANN), leading to the identification of the critical determinants for the adoption of contact tracing apps in Australia Design/methodology/approach A research model is developed within the background of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) and the privacy calculus theory (PCT) for investigating the adoption of contact tracing apps This model is then tested and validated using a hybrid SEM-ANN analysis of the survey data Findings The study shows that effort expectancy, perceived value of information disclosure and social influence are critical for adopting contact tracing apps It reveals that performance expectancy and perceived privacy risks are indirectly significant on the adoption through the influence of perceived value of information disclosure Furthermore, the study finds out that facilitating condition is insignificant to the adoption of contact tracing apps Practical implications The findings of the study can lead to the formulation of targeted strategies and policies for promoting the adoption of contact tracing apps and inform future epidemic control for better emergency management Originality/value This study is the first attempt in integrating UTAUT and PCT for exploring the adoption of contact tracing apps in Australia It combines SEM and ANN for analysing the survey data, leading to better understanding of the critical determinants for the adoption of contact tracing apps. [2] Objective Privacy calculus theory (PCT) has been widely used to understand personal information disclosure behaviors with the basic assumption of a rational and linear decision-making process. [3] Based on privacy calculus theory and innovation resistance theory, this study builds a research model of FRP and examines it by using a cross-sectional study with 1200 Chinese users. [4] We further investigate technical and legislative-related privacy issues in SCT and present a confirmatory study on developers’ privacy views based on the privacy calculus theory. [5] Using a research model based on the Privacy Calculus theory, structural equation modelling was applied to quantify the determinants of online disclosure under various conditions. [6] Based on the privacy calculus theory and the risk-risk tradeoff concept, this study examined the risk-risk tradeoff model to enhance the understanding of COVID-19 contact-tracing app users’ decision from the perspective of risk minimization. [7] Novel insights are generated as this study is the first to combine the theory of planned behavior, privacy calculus theory and protection motivation theory. [8] The continued proliferation of information technology in all aspects of our lives fosters benefits but also generates risks to individuals’ privacy In emerging contexts, such as government surveillance technologies, there is a dearth of research investigating the positive and negative drivers of citizens’ acceptance This is an important gap given the importance of citizen acceptance to the success of these technologies and the need to balance potentially wide-reaching benefits with any dilution of citizen privacy We conduct a longitudinal examination of the competing influences of positive beliefs and privacy concerns on citizens’ acceptance of a COVID-19 national contact tracing mobile application among 405 Irish citizens Combining privacy calculus theory with social exchange theory, we find that citizens’ initial acceptance is shaped by their perceptions of health benefits and social influence, with reciprocity exhibiting a sustained influence on acceptance over time and privacy concerns demonstrating a negative, albeit weak influence on willingness to rely on the application The study offers important empirical and theoretical implications for the privacy literature in the government surveillance, location-based services, and mobile health application contexts, as well as practical implications for governments and developers introducing applications that rely on mass acceptance and reciprocal information disclosure. [9] The study proposed an extension to privacy calculus theory to identify the effectiveness of religion and spirituality on the intention to use mobile apps. [10] Based on the Theory of Reasoned Action (TRA) and the Privacy Calculus Theory (PCT), this study develops an impact model and empirically tests it using structural equation modeling (SEM) with data from 294 users in Germany of the PAYBACK mobile app. [11] This paper examines factors affecting the willingness to provide privacy information based on the privacy calculus theory in several IoT services; healthcare, smart home and smart transportation. [12] In the next article, “Consumers’ Perceptions of Using Health Information Exchanges (HIE) for Research Purposes,” by Pouyan Esmaeilzadeh, the application of privacy calculus theory is extended to HIE. [13] While the privacy calculus theory (PCT) suggests that consumers make privacy-based decisions by evaluating the benefits any information may bring against the risk of its disclosure, this study examines the specific risks and benefits that influence consumers' acceptance of MLBA. [14] This article tries to analyze the cause of privacy paradox phenomenon on SNS (WeChat) among Chinese college students based on Privacy Calculus Theory and the TPB model and introduces two new factors: the credibility of SNS and the cost of protecting privacy. [15] This work attempts to extend the application of privacy calculus theory in the HIE domain by developing and testing a model centered on the perceived benefits, perceived risks, and their antecedents to predict consumers’ opt-in behavioral intention toward HIEs. [16] Thirdly, our study extends the privacy calculus theory in information systems through an economic model to reveal customer privacy perceptions and online behaviours. [17] It combines the unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT 2) models, the privacy calculus theory (PCT) and the mobile users’ information privacy concerns (MUIPC) model. [18] This study attempts to extend the application of privacy calculus theory in the HIE domain by developing a model centered on the perceived benefits, perceived risks, their dimensions and antecedents to predict consumers’ opt-in intention toward HIE use for research purposes. [19] This paper aims to examine consumers’ behaviors toward personalized services offered by branded mobile apps in the food service industry by applying privacy calculus theory and technology acceptance model (TAM). [20]프라이버시 미적분학 이론과 즉각적인 만족을 사용하여 혼합 방법을 채택합니다. [1] 목적 이 연구는 구조방정식 모델링(SEM)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 수집된 데이터의 하이브리드 분석을 통해 접촉 추적 앱의 채택을 탐색하고 접촉 추적 앱의 채택을 위한 중요한 결정 요인을 식별하는 것을 목적으로 합니다. in Australia 디자인/방법론/접근 접촉 추적 앱의 채택을 조사하기 위한 통합 기술 수용 및 사용 이론(UTAUT) 및 개인 정보 미적분 이론(PCT)의 배경 내에서 연구 모델이 개발됨 이 모델은 테스트되고 설문 조사 데이터에 대한 하이브리드 SEM-ANN 분석을 사용하여 검증 조사 결과에 따르면 노력 기대치, 정보 공개의 인지된 가치 및 사회적 영향력이 접촉 추적 앱을 채택하는 데 중요합니다. 성과 기대치 및 인지된 개인 정보 위험이 채택에 간접적으로 중요함을 보여줍니다. 정보공개의 지각된 가치의 영향을 통해 y 접촉 추적 앱의 채택을 촉진하는 조건이 중요하지 않음을 알게 됨 실제적 의미 연구 결과는 접촉 추적 앱의 채택을 촉진하고 더 나은 비상 관리를 위한 미래 전염병 통제 정보를 제공하기 위한 표적 전략 및 정책의 공식화로 이어질 수 있음 독창성 /value 이 연구는 호주에서 접촉 추적 앱의 채택을 탐색하기 위해 UTAUT 및 PCT를 통합하려는 첫 번째 시도입니다. 설문 데이터를 분석하기 위해 SEM과 ANN을 결합하여 접촉 추적 앱 채택을 위한 중요한 결정 요인을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. [2] nan [3] 프라이버시 미적분학 이론과 혁신 저항 이론을 기반으로 본 연구는 FRP의 연구 모델을 구축하고 1200명의 중국 사용자를 대상으로 한 단면 연구를 사용하여 이를 조사한다. [4] 우리는 SCT의 기술 및 입법 관련 개인 정보 보호 문제를 추가로 조사하고 개인 정보 계산 이론에 기반한 개발자의 개인 정보 관점에 대한 확증 연구를 제시합니다. [5] Privacy Calculus 이론에 기반한 연구 모델을 사용하여 다양한 조건에서 온라인 공개 결정 요인을 정량화하기 위해 구조 방정식 모델링을 적용했습니다. [6] 프라이버시 미적분학 이론과 위험-위험 절충 개념을 기반으로, 이 연구는 위험 최소화의 관점에서 COVID-19 접촉 추적 앱 사용자의 결정에 대한 이해를 향상시키기 위해 위험-위험 절충 모델을 조사했습니다. [7] 본 연구는 계획행동이론, 프라이버시 미적분학 이론, 보호동기이론을 결합한 최초의 연구로서 참신한 통찰이 도출된다. [8] nan [9] 이 연구는 모바일 앱 사용 의도에 대한 종교와 영성의 효과를 식별하기 위해 프라이버시 미적분 이론의 확장을 제안했습니다. [10] 본 연구는 TRA(Theory of Reasoned Action)와 PCT(Privacy Calculus Theory)를 기반으로 독일 PAYBACK 모바일 앱 사용자 294명의 데이터를 사용하여 SEM(Structure Equation Modeling)을 사용하여 영향 모델을 개발하고 실증적으로 테스트합니다. [11] 본 논문은 여러 IoT 서비스에서 프라이버시 미적분학 이론을 기반으로 프라이버시 정보 제공의사에 영향을 미치는 요인들을 조사한다. 건강 관리, 스마트 홈 및 스마트 교통. [12] Pouyan Esmaeilzadeh의 다음 기사 "연구 목적을 위한 HIE(Health Information Exchanges) 사용에 대한 소비자의 인식"에서 개인 정보 계산 이론의 적용이 HIE로 확장되었습니다. [13] 개인 정보 계산 이론(PCT)은 소비자가 정보 공개 위험에 대해 가져올 수 있는 이점을 평가하여 개인 정보 기반 결정을 내린다고 제안하지만, 이 연구는 MLBA에 대한 소비자의 수용에 영향을 미치는 특정 위험과 이점을 조사합니다. [14] 이 글은 프라이버시 미적분학 이론과 TPB 모델을 기반으로 중국 대학생들의 SNS(위챗) 프라이버시 패러독스 현상의 원인을 분석하고, SNS의 신뢰성과 프라이버시 보호 비용이라는 두 가지 새로운 요인을 소개하고자 한다. [15] 이 작업은 HIE에 대한 소비자의 옵트인 행동 의도를 예측하기 위해 인지된 이점, 인지된 위험 및 선행 조건에 중점을 둔 모델을 개발 및 테스트함으로써 HIE 영역에서 개인정보 미적분학 이론의 적용을 확장하려고 시도합니다. [16] 셋째, 우리 연구는 경제 모델을 통해 정보 시스템의 개인 정보 계산 이론을 확장하여 고객 개인 정보 인식과 온라인 행동을 나타냅니다. [17] UTAUT 2(Technology 2) 모델의 수용 및 사용에 대한 통합 이론, PCT(프라이버시 미적분학 이론) 및 MUIPC(모바일 사용자의 정보 프라이버시 문제) 모델을 결합합니다. [18] 이 연구는 연구 목적을 위한 HIE 사용에 대한 소비자의 옵트인 의도를 예측하기 위해 인식된 이점, 인식된 위험, 차원 및 선행 조건에 중점을 둔 모델을 개발하여 HIE 영역에서 프라이버시 미적분 이론의 적용을 확장하려고 시도합니다. [19] 이 논문은 프라이버시 미적분 이론과 기술 수용 모델(TAM)을 적용하여 외식 산업에서 브랜드 모바일 앱이 제공하는 개인화 서비스에 대한 소비자의 행동을 조사하는 것을 목표로 합니다. [20]
privacy calculus model 프라이버시 미적분학 모델
In this research, we integrate the IS success model and the privacy calculus model to elaborate on the factors of sustaining user’s continuance intention in information-sharing platforms. [1] To the knowledge of the researchers, this is the first study to include a combination of the theory of planned behaviour and the privacy calculus model, together with the antecedent factors of personal valuation of information, trust in the social media provider, FOMO. [2] Hassandoust, Akhaghpour, and Johnson examine individual privacy concerns and intention to adopt contact tracing mobile applications through a situational privacy calculus model. [3] Hence, this study attempts to integrate privacy self-efficacy and the multidimensional view of privacy management behaviors into the privacy calculus model and proposes an extended privacy calculus model for smart speaker usage. [4] A developmental mixed-method design is used to qualitatively derive the construct qualitatively through 20 interviews and evaluate it quantitatively using a privacy calculus model with structural equation modelling (N = 431). [5] Traditionally, privacy research has applied the privacy calculus model when studying self-disclosure decisions online. [6] Inspired by the privacy calculus model, we created a Norwegian online survey (n=188) in spring 2018 and offer the following insights: The largest benefit of being on Facebook is maintaining contact with friends, and the largest concern is the misuse of identity, not necessarily by Facebook but by third parties. [7]이 연구에서는 정보 공유 플랫폼에서 사용자의 지속 의도를 유지하는 요인을 자세히 설명하기 위해 IS 성공 모델과 개인 정보 계산 모델을 통합합니다. [1] 연구자들이 아는 한, 이것은 개인 정보 가치 평가, 소셜 미디어 제공자 FOMO에 대한 신뢰와 같은 선행 요인과 함께 계획된 행동 이론과 프라이버시 미적분학 모델의 조합을 포함하는 첫 번째 연구입니다. [2] nan [3] 따라서 본 연구에서는 프라이버시 자기효능감과 프라이버시 관리 행동에 대한 다차원적 관점을 프라이버시 미적분학 모델에 통합하고자 하고 스마트 스피커 사용을 위한 확장 프라이버시 미적분학 모델을 제안한다. [4] nan [5] 전통적으로 개인 정보 보호 연구는 온라인에서 자기 공개 결정을 연구할 때 개인 정보 계산 모델을 적용했습니다. [6] 개인 정보 계산 모델에서 영감을 받아 2018년 봄에 노르웨이 온라인 설문 조사(n=188)를 만들었고 다음과 같은 통찰력을 제공합니다. Facebook에 있는 것의 가장 큰 이점은 친구와 계속 연락할 수 있다는 것이며 가장 큰 우려는 ID의 오용입니다. 반드시 Facebook이 아니라 제3자에 의한 것입니다. [7]
privacy calculus framework 프라이버시 미적분 프레임워크
In this study, we extended and tested the privacy calculus framework in the context of a hypothetical AI-based contact-tracing technology for application during the COVID-19 pandemic that is based on the communication privacy management and contextual integrity theories. [1] This study draws on the concept of privacy calculus framework (with social empowerment as the perceived benefit), perceived information transparency and control, and attitudes towards government to investigate what influences users’ intention towards the adoption of contact tracing app. [2] To understand the underlying process of users’ information disclosure decisions, scholars often use either the privacy calculus framework or refer to heuristic shortcuts. [3]이 연구에서 우리는 통신 프라이버시 관리 및 컨텍스트 무결성 이론을 기반으로 하는 COVID-19 전염병 동안 적용을 위한 가상의 AI 기반 접촉 추적 기술의 맥락에서 프라이버시 계산 프레임워크를 확장하고 테스트했습니다. [1] 이 연구는 개인 정보 보호 계산 프레임워크(인지된 혜택으로 사회적 권한 부여), 인지된 정보 투명성 및 통제, 정부에 대한 태도를 바탕으로 접촉 추적 앱의 채택에 대한 사용자의 의도에 영향을 미치는 요인을 조사합니다. [2] 사용자의 정보 공개 결정에 대한 기본 프로세스를 이해하기 위해 학자들은 종종 개인 정보 계산 프레임워크를 사용하거나 발견적 지름길을 참조합니다. [3]
privacy calculus research 프라이버시 미적분학 연구
” Although privacy calculus research has argued that the benefits of usage usually outweigh the expected privacy losses, it is unclear why people come to this conclusion. [1] More specifically, consistent with privacy calculus research, privacy concern is negatively related to willingness to disclose information while perceived benefit is positively related to it. [2]프라이버시 계산 연구에서는 일반적으로 사용의 이점이 예상되는 프라이버시 손실보다 크다고 주장했지만 사람들이 왜 이런 결론에 도달했는지는 불분명합니다. [1] 더 구체적으로 말하면, 프라이버시 미적분학 연구와 일관되게, 프라이버시 우려는 정보 공개 의지와 음의 관련이 있는 반면 인지된 이익은 긍정적인 관련이 있습니다. [2]