Predicting Privacy Preferences for Smart Devices as Norms

要約

スマート スピーカーなどのスマート デバイスは至る所に普及しており、ユーザーはこれらのデバイスが自分の好みに応じて動作することを期待しています。
特に、これらのデバイスは個人データを収集して管理するため、ユーザーはデバイスがプライバシー設定を遵守することを期待しています。
ただし、これらの好みを収集する現在のアプローチは、ユーザーに直接尋ねることで構成されており、通常、自動応答がトリガーされ、ユーザーの真の好みを把握できません。
それに応じて、この論文では、ユーザーの好みを規範として予測するための協調フィルタリングアプローチを提示します。
これらの好みの予測は、容易に採用することができ、またはユーザーが自分の好みを決定するのを支援するのに役立ちます。
スマート アシスタント ユーザーのプライバシー設定のデータセットを使用して、予測の精度をテストします。

要約(オリジナル)

Smart devices, such as smart speakers, are becoming ubiquitous, and users expect these devices to act in accordance with their preferences. In particular, since these devices gather and manage personal data, users expect them to adhere to their privacy preferences. However, the current approach of gathering these preferences consists in asking the users directly, which usually triggers automatic responses failing to capture their true preferences. In response, in this paper we present a collaborative filtering approach to predict user preferences as norms. These preference predictions can be readily adopted or can serve to assist users in determining their own preferences. Using a dataset of privacy preferences of smart assistant users, we test the accuracy of our predictions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google