論文の概要: PEAK: Explainable Privacy Assistant through Automated Knowledge Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02079v2
• Date: Wed, 31 May 2023 15:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 03:42:05.785372
• Title: PEAK: Explainable Privacy Assistant through Automated Knowledge Extraction
• Title（参考訳）: PEAK: 自動知識抽出による説明可能なプライバシアシスタント
• Authors: Gonul Ayci, Arzucan \"Ozg\"ur, Murat \c{S}ensoy, P{\i}nar Yolum
• Abstract要約: 本稿ではプライバシ決定のための説明を生成するためのプライバシアシスタントを提案する。 生成された説明は、プライバシアシスタントのレコメンデーションを理解するために使用することができる。 生成した説明を最先端のプライバシアシスタントに組み込むことで、これを実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0609815608017064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of online privacy, privacy assistants play a pivotal role in empowering users to manage their privacy effectively. Although recent studies have shown promising progress in tackling tasks such as privacy violation detection and personalized privacy recommendations, a crucial aspect for widespread user adoption is the capability of these systems to provide explanations for their decision-making processes. This paper presents a privacy assistant for generating explanations for privacy decisions. The privacy assistant focuses on discovering latent topics, identifying explanation categories, establishing explanation schemes, and generating automated explanations. The generated explanations can be used by users to understand the recommendations of the privacy assistant. Our user study of real-world privacy dataset of images shows that users find the generated explanations useful and easy to understand. Additionally, the generated explanations can be used by privacy assistants themselves to improve their decision-making. We show how this can be realized by incorporating the generated explanations into a state-of-the-art privacy assistant.
• Abstract（参考訳）: オンラインプライバシーの分野では、プライバシーアシスタントがユーザーのプライバシーを効果的に管理する上で重要な役割を果たしている。 最近の研究では、プライバシ侵害検出やパーソナライズされたプライバシ推奨といったタスクに取り組むことに有望な進展が示されているが、広くユーザ採用される上で重要な側面は、これらのシステムが意思決定プロセスの説明を提供する能力である。 本稿ではプライバシ決定のための説明を生成するためのプライバシアシスタントを提案する。 プライバシーアシスタントは、潜在トピックの発見、説明カテゴリの特定、説明スキームの確立、自動説明の生成に焦点を当てている。 生成された説明は、ユーザーがプライバシーアシスタントの推奨を理解するために使用できる。 実世界の画像のプライバシーデータセットに関するユーザ調査では、ユーザが生成した説明が有用で理解しやすいことがわかった。 さらに、生成された説明は、プライバシアシスタント自身が意思決定を改善するために使用できる。 生成した説明を最先端のプライバシアシスタントに組み込むことで、これを実現する方法を示す。

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