As Location-based services on smartphone are getting more popular, users have more concern on exposing their location information. This study developed a research model to identify how smartphone users perceive on providing information pertaining to their location based on privacy calculus theory. 203 responses were analyzed with SmartPLS 2.0. The outcome of this research is quite interesting because conventional belief of privacy calculus perspective does not hold. The privacy calculus theory is based on assumption that human being is rational and decision to provide privacy information is determined by risk and benefit aspects. However, the result of this study is in accordance with behavioral economics perspective in which emotional judgment and behavioral judgement are affected by different factors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.1
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pp.193-200
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2022
In this paper, we examined the causes of privacy concerns and related factors in social log-in services. On the basis of the 'principal-agent theory,' we established factors such as perceived information asymmetry and fear of seller opportunism affecting information privacy concern of social log-in services users. In addition, we analyzed the relationship between the information privacy concern and intention to use on the basis of the 'privacy calculus theory'. The results of the study showed that (1) fear of seller opportunism had the significant effect on information privacy concerns, (2) information privacy concerns had the significant effect on perceived risk, (3) in accordance with the privacy calculus theory, perceived risk had the negative effect on intention to use, while perceived benefit had the positive effect on intention to use. The findings of the study are expected to help to improve the social log-in service firms' understanding for customers' information privacy protection behaviors.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.1
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pp.69-87
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2017
This Research Attempted to Clarify the Eeffect of Privacy Concern and Institutional Trust on Privacy Decision based on Privacy Calculus Perspective. We Developed a Research Model Suggesting that the Influence of Privacy Benefit and Privacy risk on the Information Disclosure Behavior and the Influence of Privacy Concern and Institutional Trust on the Privacy Calculus. In this Regard, in Order to Examine the Difference According to the Target whose Personal Information was Collected, an Empirical Analysis was Conducted to Compare the E-commerce Field and LBS(Location Based Service) Field. The Results of Empirical Analysis are as follows. First, it is Founded that other Relations were All Statistically Significant Except the Relation between Privacy Risk and Information Disclosure Behavior in the LBS group. Next, as a Results of Comparison of Constructs in the E-commerce and Institutional trust than the LBS group, Identifying that the Consumers are more Sensitive to the Personal Information Collected in the E-commerce site.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.3
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pp.442-458
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2023
This study aimed to elucidate the information privacy attitudes and behaviors of users of size recommendation services based on body information. Focusing on the privacy calculus theory, the effects of information privacy concerns as well as perceived risk and benefit of information disclosure on information disclosure intention were analyzed. Consumers who used size recommendation services based on body information were surveyed from August 18 to 24, 2022. Analysis of the 251 responses collected revealed that information privacy concerns did not significantly affect information disclosure intention. Information privacy concerns had a positive effect on perceived privacy risk; however, perceived privacy risk had a negative effect on information disclosure intention, while perceived privacy benefit had a positive effect on information disclosure intention. Therefore, the privacy calculus theory confirms the existence of the privacy paradox, revealing perceived privacy benefit has a greater impact on information disclosure intention than perceived privacy risk.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.1061-1064
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2008
SMC로 불리는 안전한 다자간 계산 프로토콜은 이론적으로 완벽한 프라이버시 보호 기능 및 데이터 정확성을 가지고 있지만 현재의 컴퓨팅 환경에서는 구현이 불가능할 정도로 비효율적이다. 매우 효율적이어서 실용화 되어 있는 랜덤화 기법은 상대적으로 낮은 수준의 프라이버시 보호 기능을 지니고 있다. 최근 SMC와 랜덤화 기법을 적절히 혼합한 형태의 프라이버시 보호 기술이 Teng-Du(2007)에 의해서 제안되었다. 본 논문에서 우리는 Teng-Du의 기법을 면밀히 분석하여 새롭게 구현한 연구 결과를 제시한다. SMC 기술로는 Vaidya-Clifton의 스칼라곱 프로토콜을 채택하고, Agrawal-Jayant-Haritsa가 제안한 랜덤대치 기법을 랜덤화 기술로 선택하여 복합적으로 사용한 프라이버시 보호 기법을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.181-189
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2024
The purpose of this study is to investigate the role of interaction privacy management behavior (Use of IPCs), which has received relatively little attention. To this end, this study proposes an integrated model that theorizes the relationship between the main variables of the privacy calculation model and interaction privacy management behavior. Empirical analysis of this model shows that the use of IPCs lowers risks, increases benefits, and in turn promotes increased self-disclosure. These results have implications for expanding the theoretical logic of the privacy calculation model because users' self-disclosure includes not only the limited exposure proposed in the model but also unrestricted exposure through the use of IPC.
Use of mobile apps being extended, privacy concern on the side of the users is increased while they are willing to provide the private information to use the apps. In this study, we tried to identify the motivating elements that influence the users' intention to use the apps, based on the tendency towards regulatory focus and the privacy calculus theory. To verify the study model, we collected data from 151 adults who use health apps throughout the country, and analyzed the data using the PLS-SEM method. According to the result of the study, it was turned out that tendency towards promotion focus had negative impact on privacy concern and privacy danger, and tendency towards prevention focus had positive impact on privacy concern. Privacy concern had negative impact on the intention to use the mobile apps, and privacy benefit and privacy knowledge had positive impact on the intention to use the mobile apps. Finally, the intention to use the mobile apps had positive impact on the intention to continue to use the mobile apps. In this study, we identified different impacts of two types of tendency towards regulatory focus on privacy concern, and identified different influences on the intention to use the mobile apps accordingly.
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.
This study extends the privacy calculus model to investigate the role of information transparency in influencing individual decision making on information disclosure. The proposed model integrates perceived usefulness and ease of use as benefit-side factors and information privacy risk as a risk-side factor accompanying information disclosure, and theorizes the effects of information transparency on the factors. The research model was tested using data gathered from 163 respondents through an online survey method. Results suggest that users'perception of information transparency not only increases the perceived benefits from the online site but also mitigates the risk related with information disclosure, resulting in higher intention to provide personal information to the site. Further, we find that online firms may improve users' perception of information transparency by providing explanation on why particular personal information is required and how it will be used.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.4
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pp.53-68
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2008
We study on the practical privacy-preserving techniques by matrix-based randomization approach. We clearly examine the relationship between the two parameters associated with the measure of privacy breach and the condition number of matrix in order to achieve the optimal transition matrix. We propose a simple formula for efficiently calculating the inverse of transition matrix which are needed in the re-construction process of random substitution algorithm, and deduce some useful connections among standard error and another parameters by obtaining condition numbers according to norms of matrix and the expectation and variance of the transformed data. Moreover we give some experimental results about our theoretical expressions by implementing random substitution algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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