隐蔽数字足迹对用户隐私和个性化的影响
计算机与社会
2023-12-27 v1
摘要
我们的在线生活产生了大量的行为记录——“数字足迹”，这些记录被技术平台存储和利用。这些数据可以通过个性化服务为用户创造价值。然而，与此同时，它为窥探用户的私人特征（例如，他们的性格、政治意识形态、性取向）提供了一个高度私密的窗口，从而对人们的隐私构成了威胁。先前的工作提出了一种潜在的补救措施：隐蔽数字足迹。也就是说，平台可以允许用户向预测算法隐藏其部分数字足迹，以避免不期望的推断。虽然这种方法已被证明能在当下提供隐私保护，但仍存在两个悬而未决的问题。首先，隐蔽数字足迹随时间的有效性仍不清楚。随着人们不断留下新的数字足迹，算法可能会重新获得预测先前被隐蔽特征的能力。其次，为避免某种不期望的推断而隐蔽数字足迹可能会降低其他期望推断（例如，驱动期望的个性化内容的推断）的模型性能。鉴于这些研究空白，我们的贡献有两方面：1) 我们提出了一种隐蔽“元特征”（自动生成的更高层类别）的新策略，并比较了其与现有隐蔽方法的有效性；2) 我们测试了隐蔽一种特征对其他特征推断准确率的溢出效应。一个关键发现是，隐蔽数字足迹的有效性会随时间下降，但隐蔽元特征而非单个足迹时，其下降速率显著变慢。此外，我们的发现揭示了隐私与个性化之间预期的权衡：隐蔽一种不期望的特征也会部分掩盖其他期望的特征。
引用
@article{arxiv.2312.15000,
title = {The Impact of Cloaking Digital Footprints on User Privacy and Personalization},
author = {Sofie Goethals and Sandra Matz and Foster Provost and Yanou Ramon and David Martens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15000},
year = {2023}
}