探入隐私：触发-动作平台上用户偏好与担忧研究
计算机视觉与模式识别
2024-07-08 v2
摘要
物联网（IoT）设备的普及度正迅速上升，越来越多的人使用持续监控其活动的联网设备。本工作探讨了在物联网（IoT）背景下，终端用户与触发-动作平台（TAPs）相关的隐私担忧与期望。TAPs 允许用户通过创建在特定事件或条件下触发动作的规则来定制其智能环境。随着个人数据在不同实体间流动，存在产生隐私担忧的可能性。在本研究中，我们旨在识别影响用户使用 IoT TAPs 的担忧与偏好的隐私因素。为实现该研究目标，我们与 15 名参与者开展了三次焦点小组，并通过主题分析提取了九个与隐私因素相关的主题。我们的参与者尤其偏好对自动化拥有控制权和透明度，并担忧由自动化引起的、针对自身及旁观者的意外数据推断、风险与未预见后果。所识别的隐私因素可帮助研究人员推导出 IoT TAPs 的预定义且可选择的隐私权限设置配置文件，以代表不同类型用户的隐私偏好，作为设计 IoT TAPs 可用隐私控制的基础。
引用
@article{arxiv.2308.06147,
title = {Semihierarchical Reconstruction and Weak-area Revisiting for Robotic Visual Seafloor Mapping},
author = {Mengkun She and Yifan Song and David Nakath and Kevin Köser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06147},
year = {2024}
}
备注
24 pages, 19 figures