通过GPPI现代化用户隐私偏好测量：面向GDPR的隐私偏好题库
人机交互
2026-05-26 v1 密码学与安全
计算机与社会
摘要
隐私测量工具（如CFIP、IUIPC、PAQ）在GDPR发布前即已过时，且测量的是隐私忧虑，而非针对监管保护（如数据可移植性、删除权、自动化决策权）的偏好。这留下了实践者缺乏评估用户是否重视GDPR机制、用于合规政策的工具。我们开发了以GDPR为基础的隐私偏好测量题库，通过从99篇GDPR条文中提取669条陈述进行构建，验证过程包括：（1）两轮专家审阅实现100%共识确认准确性，（2）语义聚类划分为10个父主题和87个子主题，（3）与50位隐私专家（每主题5人）进行共识审阅，采用≥4/5投票保留阈值。最终的527题库包含9个父主题和73个子主题（每个父主题18至112题，每个子主题1至29题），在约85%的成对专家一致意见下实现对GDPR的覆盖，使其能够在不同粒度层面进行精准测量。这项工作引入了与监管机制对齐的用户偏好测量维度。
引用
@article{arxiv.2605.24307,
title = {Modernizing User Privacy Preference Measurement through GPPI: A GDPR-aligned Privacy Preference Item Bank},
author = {Yahya Hmaiti and Mykola Maslych and Amirpouya Ghasemaghaei and Trung Cuong Dang and Corey Pittman and David Mohaisen and Joseph J. LaViola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.24307},
year = {2026}
}