論文の概要: Insights from an experiment crowdsourcing data from thousands of US Amazon users: The importance of transparency, money, and data use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13172v2
• Date: Tue, 14 May 2024 16:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 18:42:17.827839
• Title: Insights from an experiment crowdsourcing data from thousands of US Amazon users: The importance of transparency, money, and data use
• Title（参考訳）: 何千人もの米国Amazonユーザーのデータをクラウドソーシングする実験からの洞察:透明性、お金、データ利用の重要性
• Authors: Alex Berke, Robert Mahari, Sandy Pentland, Kent Larson, D. Calacci,
• Abstract要約: 本稿は、米国5000人以上のユーザーから5年間にわたる、アクセス不能なAmazon購入履歴をクラウドソーシングする革新的なアプローチを共有する。 我々は参加者の同意を優先し、実験的な研究デザインを含むデータ収集ツールを開発した。 実験結果(N=6325)は、金銭的インセンティブと透明性の両方がデータ共有を大幅に増加させることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.794366017852433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data generated by users on digital platforms are a crucial resource for advocates and researchers interested in uncovering digital inequities, auditing algorithms, and understanding human behavior. Yet data access is often restricted. How can researchers both effectively and ethically collect user data? This paper shares an innovative approach to crowdsourcing user data to collect otherwise inaccessible Amazon purchase histories, spanning 5 years, from more than 5000 US users. We developed a data collection tool that prioritizes participant consent and includes an experimental study design. The design allows us to study multiple aspects of privacy perception and data sharing behavior. Experiment results (N=6325) reveal both monetary incentives and transparency can significantly increase data sharing. Age, race, education, and gender also played a role, where female and less-educated participants were more likely to share. Our study design enables a unique empirical evaluation of the "privacy paradox", where users claim to value their privacy more than they do in practice. We set up both real and hypothetical data sharing scenarios and find measurable similarities and differences in share rates across these contexts. For example, increasing monetary incentives had a 6 times higher impact on share rates in real scenarios. In addition, we study participants' opinions on how data should be used by various third parties, again finding demographics have a significant impact. Notably, the majority of participants disapproved of government agencies using purchase data yet the majority approved of use by researchers. Overall, our findings highlight the critical role that transparency, incentive design, and user demographics play in ethical data collection practices, and provide guidance for future researchers seeking to crowdsource user generated data.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォーム上でユーザが生成するデータは、デジタル不平等を明らかにすること、監査アルゴリズム、人間の行動を理解することに興味を持つ支持者や研究者にとって重要なリソースである。 しかし、データアクセスは制限されることが多い。 研究者はユーザーデータを効果的かつ倫理的に収集できるのか? 本稿は、米国5000人以上のユーザーから5年間にわたる、アクセス不能なAmazon購入履歴をクラウドソーシングする革新的なアプローチを共有する。 我々は参加者の同意を優先し、実験的な研究デザインを含むデータ収集ツールを開発した。 この設計により、プライバシーの認識とデータの共有行動の複数の側面を研究できる。 実験結果(N=6325)は、金銭的インセンティブと透明性の両方がデータ共有を大幅に増加させることを示している。 年齢、人種、教育、性別も役割を担い、女性や教育を受けていない参加者はより共有しやすくなった。 われわれの研究デザインは、ユーザーが実際に行うよりもプライバシーを重視できるという「プライバシーパラドックス」のユニークな経験的評価を可能にする。 実際のデータ共有シナリオと仮説的なデータ共有シナリオを設定し、これらのコンテキスト間で測定可能な類似点とシェア率の違いを見つけました。 例えば、金融インセンティブの増加は、実際のシナリオにおける株価に6倍の影響を及ぼした。 さらに、様々な第三者がデータをどのように利用するべきかについての参加者の意見について検討し、また、人口統計学的にも大きな影響があることを見出した。 特に、大多数の参加者は購入データを使って政府機関を承認しなかったが、大多数は研究者によって承認された。 全体としては、透明性、インセンティブデザイン、およびユーザ人口層が倫理データ収集の実践において果たす重要な役割を強調し、将来の研究者がユーザ生成データをクラウドソースする上でのガイダンスを提供する。

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