利用隐私画像赋能数字社会中的用户

公民的隐私与伦理是我们日益数字化的社会所引发关切的核心。对用户进行画像是软件应用的标准做法，这促使用户（法律也强制要求）妥善管理隐私设置。用户需要妥善管理软件隐私设置以保护个人可识别信息并表达个人伦理偏好。能够通过反映个人伦理偏好来赋能用户与数字世界交互的AI技术，可成为可信数字社会的关键推动因素。我们聚焦于隐私维度，并通过对健身领域已有数据集的实证研究，在上述方向上做出贡献。我们找出了哪一组问题适合依据用户偏好区分用户。结果表明，一组紧凑的语义驱动问题（关于与领域无关的隐私偏好）比复杂的领域依赖问题更能区分用户。这证实了本研究假设，即道德态度是应收集的相关信息。基于该结果，我们实现了一个推荐系统，为用户提供与隐私选择相关的合适建议。随后我们展示了所提推荐系统能为用户提供相关设置，并取得高准确率。