論文の概要: More Data Types More Problems: A Temporal Analysis of Complexity,
Stability, and Sensitivity in Privacy Policies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08936v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 15:21:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 14:27:12.360208
- Title: More Data Types More Problems: A Temporal Analysis of Complexity,
Stability, and Sensitivity in Privacy Policies
- Title（参考訳）: より多くのデータ型:プライバシーポリシーにおける複雑さ、安定性、感度の時間的分析
- Authors: Juniper Lovato, Philip Mueller, Parisa Suchdev, Peter S. Dodds
- Abstract要約: データブローカーとデータプロセッサは、消費者データを収集し、購入し、販売することで利益を得る、数十億ドル規模の産業の一部である。
しかし、データ収集業界には、どのような種類のデータが収集、使用、販売されているかを理解するのが難しくなる透明性がほとんどありません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Collecting personally identifiable information (PII) on data subjects has
become big business. Data brokers and data processors are part of a
multi-billion-dollar industry that profits from collecting, buying, and selling
consumer data. Yet there is little transparency in the data collection industry
which makes it difficult to understand what types of data are being collected,
used, and sold, and thus the risk to individual data subjects. In this study,
we examine a large textual dataset of privacy policies from 1997-2019 in order
to investigate the data collection activities of data brokers and data
processors. We also develop an original lexicon of PII-related terms
representing PII data types curated from legislative texts. This mesoscale
analysis looks at privacy policies overtime on the word, topic, and network
levels to understand the stability, complexity, and sensitivity of privacy
policies over time. We find that (1) privacy legislation correlates with
changes in stability and turbulence of PII data types in privacy policies; (2)
the complexity of privacy policies decreases over time and becomes more
regularized; (3) sensitivity rises over time and shows spikes that are
correlated with events when new privacy legislation is introduced.
- Abstract（参考訳）: データ主題に関する個人識別情報(PII)の収集が大きなビジネスとなっている。
データブローカーとデータプロセッサは数十億ドル規模の業界の一部であり、消費者データの収集、売買から利益を得ている。
しかし、データ収集業界にはほとんど透明性がなく、どの種類のデータが収集、使用、販売されているかを理解することが難しく、従って個々のデータ科目にとってリスクがある。
本研究では,データブローカとデータプロセッサのデータ収集活動を調査するため,1997年から2019年にかけて,プライバシポリシの大規模テキストデータセットを調査した。
また、法律文書から算出したPIIデータ型を表すPII関連用語のオリジナル辞書を開発する。
このメソスケール分析は、時間とともにプライバシーポリシーの安定性、複雑さ、感度を理解するために、単語、トピック、ネットワークレベルにおけるプライバシーポリシーの残量を調べる。
1)プライバシ法案は,プライバシポリシにおけるpiiデータタイプの安定性と乱れの変化と相関し,(2)プライバシポリシの複雑さは時間とともに減少し,より規則化され,(3)感度は時間とともに上昇し,新たなプライバシ法案が導入された場合の事象と相関するスパイクを示す。
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