Despite empirical research that the response to human risk is significantly influenced affective factors, the role of affective factors has been unexplored in information privacy research. This study aims to explore the privacy behaviors of location-based service (LBS) users from an affective point of view. Specifically, the study explored the relationship between three types of privacy threats (collection, hacking, secondary use), two affects (worry, anger), and a coping behavior (continuous use intentions). The structured survey was conducted with 552 users. In order to analyze the effect of the combination of perception of particular privacy threats and particular affects on the intention of continuous use, association rules, one of the data mining techniques, was employed. As a result, there was a difference in the intention to use according to the combination of the perception of risk and affect responses, and the most significant influence on the intention is when the second use of personal information was combined with anger. This study has significant theoretical contribution in that it includes affective factors in the research of information privacy users, complementing the biases of existing cognition-oriented approaches and providing a comprehensive understanding of privacy response behavior.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.43
no.3
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pp.353-384
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2012
This study was conducted on the observation that the filter bubble and privacy violation problems are related to the personalized services provided by libraries. This study discussed whether there is the possibility for invasion of privacy when libraries provide services utilizing state-of-the-art technology, such as location-based services, context aware services, RFID-based services, Cloud Services, and book recommendation services. In addition, this study discussed the following three aspects: whether or not users give up their right to privacy when they provide personal information for online services, whether or not there are discussions about users' privacy in domestic libraries, and what kind of risks the filter bubble problem can cause library users and what are possible solutions. This study represents early-stage research on library privacy in Korea, and can be used as basic data for privacy research.
유비쿼터스 헬스케어 환경이 가져다 줄 핑크빛 미래가 화두가 되고 있는데 반해 서비스 이용 주체인 사용자에 대한 사회과학적 연구는 부족한 형편이며, 언제 어디서나 네트워크에 접속되는 환경이 초래할 프라이버시 및 보안 위협에 대한 우려 또한 증대되고 있어 대책 마련을 위한 분석과 이행이 시급한 시점이다. 이에 본 연구는 정보기술 수용 및 인간행위에 관한 다양한 선행연구 고찰을 통해 유비쿼터스 헬스케어 서비스를 이용하는데 영향을 미치는 요인들을 규명하고 이들간의 관계를 실증적으로 검증하였다. 특히, 지각된 위험이라는 변수를 통해 보안과 프라이버시 문제 등에 대한 우려를 측정하여 지각된 위험이 서비스 이용의도에 미치는 영향을 조사하였다.
The main purpose of this study is to find out how perceived risk elements influence to customer's perceived value and repurchase intention in the electronic commerce environment. To achieve the goal, we set 6 sub-dimension - privacy risk, social risk, time lose risk, economic risk, psychological risk, and performance risk - based on comprehensive consideration of related studies, and established a research model included 2 factors such as perceived value and repurchase intention to measure performance in internet shopping malls. From 174 customers of the electronic commerce shopping malls survey data have been collected and analyzed based on the covariance structural model method. Firstly, four perceived risk characteristics of privacy risk, economic risk, psychological risk, and performance risk are significant effect on perceived value. Secondly, perceived value is very significantly related to repurchase intention in electronic commerce shopping malls. Consequently, we discussed the strategies to create perceived value and repurchase intention in electronic commerce environment. Also, we suggested the implications and further research directions.
Recently, several studies in the field of privacy research suggested counterintuitive phenomenon about previous studies on existing perspectives. They claim that consistency of attitude and behavior does not exist, which is called privacy paradox. This study aims to clarify the relationship between intention to information disclosure and actual behavior based on the privacy paradox perspective. It attempts to explain the causes of privacy paradox phenomenon through the dual process theory being discussed in the field of behavioral economics. The results of empirical analysis are as follows. First, paired t-test analysis between intention to information disclosure and actual behavior was statistically significant. This means the existence of privacy paradox. Second, privacy risk had significant explanatory power to behavioral intention, and privacy trust had significant explanatory power to actual behavior. In conclusion, this study shows that negative belief influences decision making situation controlled by rational thinking whereas positive belief influences actual situations controlled by intuitive thinking.
The primary purpose of this study is to identify the determinants of the users' satisfaction and commitment in personal media. For these purposes, we developed a research model based on the literature reviews of personal media, perceived risk and interactivity, satisfaction, and commitment. This study has identified four dimensions in the concept of perceived risk, such as privacy risk, social risk, time loss risk, and economic risk, and three dimensions in the concept of perceived interactivity, such as active control, two-way communication, and responsiveness. In survey, data were collected from 428 male and female who have an experience in personal media. Data was analyzed factor analysis, reliability analysis, measurement model analysis, and structural model analysis by utilizing SPSS 15.0 and AMOS 5.0 program. Analysis results of research model indicate the following. Firstly, privacy risk, active control, two-way communication, and responsiveness are significantly related satisfaction. Secondly, privacy risk, time loss risk, economic risk, active control, and two-way communication are significantly related commitment. Thirdly, users' satisfaction has positive relationship with commitment in personal media. Based on these results, theoretical implications for relevant researchers and managerial implications for personal media vitalization and marketing strategy are discussed. Finally, limitations for this study and further research issues are suggested.
본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.
It is said that we live in an age of technology. And indeed, science and technology do play key roles to our life of happiness, but they are equally central in all events that threaten it. Science and technology are the means we often turn to in seeking solutions to our problems, and in turn are often the apparent sources of new problems. Thus it is not surprising that they have two aspects at the same time. CCTV has been presented to us as a technical solution to security problems. With the help of CCTV, we can more effectively prevent, detect, and prosecute crimes. With the help of CCTV, both public and private spaces can be made more secure. But of course, CCTV also has a down side. The down side most prominently anticipated has been loss of privacy and proliferation of surveillance. It is largely this potential problem with CCTV that has been regulated against. It is said that one reason for imposing a limitation on individual privacy is the societal interest in the prevention of crime. Accordingly a balance between the need to prevent crime through the use of CCTV and the duty to respect the privacy interests of individual citizens is in need of redress. In other hand, two theories of socio-political philosophy may have provided useful ways of understanding the role of CCTV in contemporary society. Firstly, neo-Marxist frameworks, for instance, stress the use of CCTV to police existing unequal socioeconomic divisions within society and the dominance of particular forms of order based upon materialist agendas. Secondly, Foucauldian frameworks contend that Foucault's notion of panoptic surveillance underpinning (self) disciplinary society is an appropriate template for understanding CCTV in late-modern society. In order to find a new point of valance between security and privacy in the use of CCTV, the participation of each citizen in the discourse to make the new norm is necessary. And to prevent its political misuse, their surveillance, or check for the potential surveillance-power is required.
Increasing concerns regarding personal data privacy have complicated the acquisition of customer data through online marketing. This study investigates factors influencing customers' willingness to disclose information via a generative AI-based chatbot. Drawing on privacy calculus theory and regulatory focus theory, we explore how customer regulatory focus and familiarity with the generative AI-based chatbot shape disclosure intentions. Our study, involving 473 participants, reveals that low familiarity with the chatbot leads individuals with a prevention focus to perceive higher privacy risks and lower perceived usefulness compared to those with a promotion focus. However, with high familiarity, these differences diminish. Moreover, individuals with a promotion focus show a greater inclination to disclose information when familiarity with the generative AI-based chatbot is low, whereas this regulatory focus does not significantly impact disclosure intentions when familiarity is high. Perceived privacy risks mediate these relationships, underscoring the importance of understanding familiarity with the generative AI-based chatbot in facilitating personal information disclosure.
Seung Hwan Ryu;Yongki Hong;Gihyuk Ko;Heedong Yang;Jong Wan Kim
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.9
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pp.81-92
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2023
A privacy model is a technique that quantitatively restricts the possibility and degree of privacy breaches through privacy attacks. Representative models include k-anonymity, l-diversity, t-closeness, and differential privacy. While many privacy models have been studied, research on selecting the most suitable model for a given dataset has been relatively limited. In this study, we develop a system for recommending the suitable privacy model to prevent privacy breaches. To achieve this, we analyze the data features that need to be considered when selecting a model, such as data type, distribution, frequency, and range. Based on privacy model background knowledge that includes information about the relationships between data features and models, we recommend the most appropriate model. Finally, we validate the feasibility and usefulness by implementing a recommendation prototype system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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