Big data is expected to bring forth enormous public good as well as economic opportunity. However there is ongoing concern about privacy not only from public authorities but also from private enterprises. Big data is suspected to aggravate the existing privacy battle ground by introducing new types of privacy risks such as privacy risk of behavioral pattern. On the other hand, big data is asserted to become a new way to by-pass tradition behavioral tracking such as cookies, DPIs, finger printing${\cdots}$ and etc. For it is not based on a targeted person. This paper is to find out if big data could contribute to catching out behavioral patterns of consumers without threatening or damaging their privacy. The difference between traditional behavioral tracking and big data analysis from the perspective of privacy will be discerned.
Purpose: The purpose of this study is (1) to empirically examine why laggards resist IT adoption in public service and (2) to investigate the relationship between resistance and negative behavioral intention. Methods: The questionnaire survey was conducted on expressway users who do not use High-pass system. The collected 232 samples were analyzed using structure equation model method with AMOS 22.0. Results: Resistance is found to be a statistically significant factor affecting intention to reject. Also, incompatibility, privacy concern, status quo inertia and relative advantage are found to be statistically significant factors affecting resistance. Conclusion: Laggards have a tendency to intend to reject IT adoption rather than to postpone. They are affected not by monetary, procedural aspect associated with purchasing or registering OBU(On Board Unit). Incompatibility and relative advantage which are inherent attributes of Hi-pass system are more influential factors than privacy concern and status quo inertia. They make ethical and emotional decision partially affected by public-social factors.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.3
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pp.187-214
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2012
Libraries are founded to ensure the intellectual freedom of citizens, and citizens have the right to confidentiality regarding their needs, information access, and information use. Protecting users' privacy is critical to safeguarding their freedom of speech, freedom of thought, and freedom of assembly. Libraries and librarians should seriously concern themselves with their users' privacy because protecting this privacy is part of their most important mission, and, in doing so, users can truly enjoy their intellectual freedom. This study extensively investigated and analyzed the possibility of privacy invasion that may occur in libraries. As a result, cases of potential invasion of privacy in libraries were summarized in the following three categories: violations occurring in the process of national or law agencies' enforcement operations; violations occurring in the process of routine library services such as circulation, reference, online searching etc.; and violations occurring by outsourcing library services.
Collection and use of personal information have enabled firms to improve their value propositions by offering personalization. On the other hand, they have caused widespread concerns by consumers that their privacy is invaded. Because previously distributed personal information can be integrated and utilized to offer more personalized services, those concerns may be intensified with the progress of the digital convergence environment. In this study, factors for privacy invasion and their impact on the privacy concerns are suggested. Then, an empirical study is conducted to examine some of the suggestions. From the analysis, several results are derived. First, as more personal data are collected, secrecy and autonomy concerns increase exponentially rather than steadily. Second, as targeting accuracy is improved, greater secrecy and autonomy concerns are expressed by consumers, but less seclusion concerns. Finally, monetary reward such as coupons can reduce seclusion concerns when targeting accuracy is high. Based on the results, implications for managing consumer privacy concerns are provided under digital convergence environment.
Purpose The aim of this study is to investigate how system quality, privacy concerns, and usefulness impact user satisfaction and word-of-mouth intention towards smart order services among Chinese consumers. The study also seeks to provide both theoretical and practical implications based on the findings. Design/methodology/approach This study conducted an empirical study on Chinese consumers through an online survey on 274 users of smart order service in China. To analyze the data, frequency analysis, reliability analysis, and confirmatory factor analysis were performed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0 statistical programs, and structural equation model was used for hypothesis testing. Findings The study results are as follows. First, system quality was found to have a positive effect on usefulness and user satisfaction. Second, privacy concerns were found to have a positive effect on user satisfaction, but not on usefulness. Third, user satisfaction was found to have a positive effect on consumers' word-of-mouth intention of the smart order service. Finally, mediating effects were found between system quality and user satisfaction through usefulness, as well as between system quality, perceived privacy concern, and usefulness through user satisfaction.
Today, Mobile Instant Message (MIM) has become a communication means which is commonly used by many people as the technology on smart phones has been enhanced. Among the services, KakaoGame creates much profits continuously by using its representative Kakao platform. However, even though the number of users of KakaoGame increases and the characteristics of the users are more diversified, there are few researches on the relationship between the characteristics of the SNG users and the continuous use of the game. Since the social capital that is formed by the SNG users with the acquaintances create the sense of belonging, its role is being emphasized under the environment of social network. In addition, game user's concerns about the information privacy may decrease the trust on a game APP, and it also caused to threaten about the game system. Therefore, this study was designed to examine the structural relationships among SNG users' social capital, concerns about the information privacy, flow, SNG reuse intention and recommendation intention. The results from this study are as follow. First of all, the participants' bridging social capital had a positive effect on the flow of an SNG, but the bonding social capital had a negative effect on the flow of an SNG. In addition, awareness of information privacy concern had a negative effects on the flow of an SNG, but control of information privacy concern had a positive effect on the flow of an SNG. Lastly, the flow of an SNG had a positive effect on the reuse intention and recommendation intention of an SNG. Also, reuse intention of an SNG had a positive effect on the recommendation intention. Based on the results from this study, academic and practical implications can be drawn. First, This study focused on KakaoTalk which has both of the closed and open characteristics of an SNS and it was found that the SNG user's social capital might be a factor influencing each user's behaviors through the user's flow experiences in SNG. Second, this study extends the scope of prior researches by empirically analysing the relationship between the concerns about the SNG user's information privacy and flow of an SNG. Finally, the results of this research can provide practical guidelines to develop effective marketing strategies considering them for SNG companies.
The purpose of the research is to identify the effects of brand evidence, brand personality and negative factors on extended brand trust and customer purchase intention in IoT (Internet of Things) service. Negative factors include scarcity marketing and privacy concern. To achieve this objective, we analyzed the 269 respondents who had used Xiaomi products at least more than once. The results of this study are as follows: First, it was found that core service, self-image congruence of brand evidence and brand personality has a positive influence on extended brand trust. But, perceived price of brand evidence is not related to extended brand trust. Secondly, Scarcity marketing influenced extended brand trust. But, Privacy concern is not related to extended brand trust. Consumers did not realize privacy because of technological innovation of IoT. Thus, the research has a different significance from antecedent research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.1043-1063
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2019
With delegating proxy to process data before outsourcing, data owners in restricted access could enjoy flexible and powerful cloud storage service for productivity, but still confront with data integrity breach. Identity-based data auditing as a critical technology, could address this security concern efficiently and eliminate complicated owners' public key certificates management issue. Recently, Yu et al. proposed an Identity-Based Public Auditing for Dynamic Outsourced Data with Proxy Processing (https://doi.org/10.3837/tiis.2017.10.019). It aims to offer identity-based, privacy-preserving and batch auditing for multiple owners' data on different clouds, while allowing proxy processing. In this article, we first demonstrate this scheme is insecure in the sense that malicious cloud could pass integrity auditing without original data. Additionally, clouds and owners are able to recover proxy's private key and thus impersonate it to forge tags for any data. Secondly, we propose an improved scheme with provable security in the random oracle model, to achieve desirable secure identity based privacy-preserving batch public auditing with proxy processing. Thirdly, based on theoretical analysis and performance simulation, our scheme shows better efficiency over existing identity-based auditing scheme with proxy processing on single owner and single cloud effort, which will benefit secure big data storage if extrapolating in real application.
This research analyzed the relationship between CFIP and Intention to purchase under M-Commerce circumstances. First of all, CFIP had a negative influence on intention to purchase similar to E-Commerce. Secondly, we found privacy fundamentalist groups to react most sensitive to the degree of CFIP. Finally, Mobile experience did not have influence on the relationship between CFIP and Intention to purchase. This result is different from that of the E-Commerce Study. As such, it requires a more comprehensive research.
The increasing popularity of graph data, such as social and online communities, has initiated a prolific research area in knowledge discovery and data mining. As more real-world graphs are released publicly, there is growing concern about privacy breaching for the entities involved. An adversary may reveal identities of individuals in a published graph, with the topological structure and/or basic graph properties as background knowledge. Many previous studies addressing such attacks as identity disclosure, however, concentrate on preserving privacy in simple graph data only. In this paper, we consider the identity disclosure problem in weighted graphs. The motivation is that, a weighted graph can introduce much more unique information than its simple version, which makes the disclosure easier. We first formalize a general anonymization model to deal with weight-based attacks. Then two concrete attacks are discussed based on weight properties of a graph, including the sum and the set of adjacent weights for each vertex. We also propose a complete solution for the weight anonymization problem to prevent a graph from both attacks. In addition, we also investigate the impact of the proposed methods on community detection, a very popular application in the graph mining field. Our approaches are efficient and practical, and have been validated by extensive experiments on both synthetic and real-world datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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