論文の概要: As Advertised? Understanding the Impact of Influencer VPN Ads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13017v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 19:22:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 00:18:18.530451
- Title: As Advertised? Understanding the Impact of Influencer VPN Ads
- Title(参考訳): 広告として? インフルエンサーVPN広告の影響を理解する
- Authors: Omer Akgul, Richard Roberts, Emma Shroyer, Dave Levin, Michelle L. Mazurek,
- Abstract要約: 我々は、新しいVPN広告検出モデルを用いて、217人の参加者の広告露出をYouTubeウォッチ履歴を通じて計算する。
VPN広告への露出は、VPNブランドとの親密さと(ハイパボリックな)脅威に対する信頼の高まりと大きく相関していることがわかった。
多くの参加者は、しばしば広告に現れるVPNの事実モデルと誤解を招くメンタルモデルの両方に同意するが、VPN広告とこれらのメンタルモデルとの間に顕著な相関は見つからない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.988957653689354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Influencer VPN ads (sponsored segments) on YouTube often disseminate misleading information about both VPNs, and security & privacy more broadly. However, it remains unclear how (or whether) these ads affect users' perceptions and knowledge about VPNs. In this work, we explore the relationship between YouTube VPN ad exposure and users' mental models of VPNs, security, and privacy. We use a novel VPN ad detection model to calculate the ad exposure of 217 participants via their YouTube watch histories, and we develop scales to characterize their mental models in relation to claims commonly made in VPN ads. Through (pre-registered) regression-based analysis, we find that exposure to VPN ads is significantly correlated with familiarity with VPN brands and increased belief in (hyperbolic) threats. While not specific to VPNs, these threats are often discussed in VPN ads. In contrast, although many participants agree with both factual and misleading mental models of VPNs that often appear in ads, we find no significant correlation between exposure to VPN ads and these mental models. These findings suggest that, if VPN ads do impact mental models, then it is predominantly emotional (i.e., threat perceptions) rather than technical.
- Abstract(参考訳): YouTube上のインフルエンサーVPN広告(スポンサー付きセグメント)は、VPNとセキュリティとプライバシーの両方に関する誤解を招く情報をより広く広める。
しかし、これらの広告がVPNに対するユーザーの認識や知識にどう影響するかは、まだ不明である。
本研究では,YouTubeのVPN広告露出とVPN,セキュリティ,プライバシといったユーザのメンタルモデルとの関係について検討する。
我々は、新しいVPN広告検出モデルを用いて、YouTubeウォッチ履歴を通じて217人の参加者の広告露出を計算する。
事前登録された回帰ベースの分析により、VPN広告への露出は、VPNブランドへの慣れ親しみと(ハイパボリックな)脅威に対する信念の増大と大きく相関していることがわかった。
VPNに特化していないが、これらの脅威はしばしばVPN広告で議論されている。
対照的に、多くの参加者は、しばしば広告に現れるVPNの事実モデルと誤解を招くメンタルモデルの両方に同意するが、VPN広告とこれらのメンタルモデルとの間に有意な相関は見つからない。
これらの結果は、VPN広告がメンタルモデルに影響を及ぼすなら、それは技術よりも感情的(すなわち脅威知覚)であることが示唆されている。
関連論文リスト
- Bad Neighbors: On Understanding VPN Provider Networks [18.382471188948283]
我々は、VPNプロバイダとその数千のVPNエンドポイントを大規模に分析する。
結果から,テスト対象のVPNサービスプロバイダの大部分において,内部で不安定なネットワークに対するトラフィックフィルタリングの欠如が示唆された。
我々は、影響を受けた提供者や他の利害関係者にこの調査結果を開示し、状況を改善するためのガイダンスを提供した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T11:51:20Z) - OpenVPN is Open to VPN Fingerprinting [10.58132231462485]
VPNの採用は、プライバシーと監視の脅威に対する大衆の認識が高まり、過去10年間で着実に伸びている。
一部の政府は、"デュアルユース"技術を使って接続を識別することでVPNアクセスを制限しようとしている。
我々は、商用VPNサービスでもっとも人気のあるプロトコルであるDPIを用いて、接続を正確にフィンガープリントするためのメカニズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T19:15:02Z) - "I just hated it and I want my money back": Data-driven Understanding of Mobile VPN Service Switching Preferences in The Wild [5.998704044356281]
我々は、トップ20のVPNアプリから13万件以上のレビューを分析し、1,305件の明示的な言及と切り替えの意図を特定した。
NLPに基づく分析では、ユーザが切り替える動機となる要因の異なるクラスタが明らかになりました。
6つの人気のあるVPNレコメンデーションサイトから376のブログを調べてみると、コンテンツに偏っていることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T00:02:46Z) - Long-Term Ad Memorability: Understanding & Generating Memorable Ads [54.23854539909078]
広告の記憶可能性に関する大規模な研究は行われていない。
276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の記憶可能性データセットであるLAMBDAをリリースする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T10:27:04Z) - Targeted and Troublesome: Tracking and Advertising on Children's
Websites [10.066090482189015]
児童向けウェブサイトにおけるトラッカー,指紋認証スクリプト,広告の有病率を測定した。
その結果、子ども向けウェブサイトの約90%が1つ以上のトラッカーを内蔵しており、約27%がターゲット広告を含んでいることがわかった。
次に、広告から抽出した画像とテキストの両方を処理するMLパイプラインを開発することにより、児童向けウェブサイト上の不適切な広告を識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T11:37:39Z) - Protecting User Privacy in Online Settings via Supervised Learning [69.38374877559423]
我々は、教師付き学習を活用する、オンラインプライバシ保護に対するインテリジェントなアプローチを設計する。
ユーザのプライバシを侵害する可能性のあるデータ収集を検出してブロックすることにより、ユーザに対してある程度のディジタルプライバシを復元することが可能になります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T05:20:16Z) - VPN: Video Provenance Network for Robust Content Attribution [72.12494245048504]
VPN - オンラインで共有されているビデオから出典情報を復元するコンテンツ属性手法を提案する。
完全長あるいは切り離されたビデオクエリを用いて,このようなビデオのマッチングに頑健な検索埋め込みを学習する。
一度ビデオクリップの信頼できるデータベースにマッチすると、そのクリップの出所に関する関連情報がユーザに提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T09:07:05Z) - An Empirical Study of In-App Advertising Issues Based on Large Scale App
Review Analysis [67.58267006314415]
われわれは,App StoreとGoogle Playの広告関連ユーザフィードバックに関する大規模分析を行った。
広告関連レビュー36,309件の統計分析から,利用者は使用中のユニーク広告数や広告表示頻度を最も気にしていることがわかった。
いくつかの広告イシュータイプは、他の広告イシューよりも開発者によって迅速に対処される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-22T05:38:24Z) - A4 : Evading Learning-based Adblockers [44.149991991963795]
A4はAdGraphを避けるために、敵の広告サンプルを作るツールだ。
A4 は AdGraph を 60% の時間でバイパスできることを示す。
我々は、A4で提案されているアルゴリズムフレームワークが、他の学習ベースのWebアプリケーションに対する敵攻撃を改善することを約束すると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T18:13:12Z) - Block the blocker: Studying the effects of Anti Ad-blocking [4.615921064099383]
本稿では,世界,ドイツ,DACH地域,ニュースカテゴリーにおけるトップサイトの長さデータ収集について論じる。
また,近年のドイツにおける広告ブロック対策が,経済・法的・倫理的利用にどのような影響を及ぼすかについても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-26T10:58:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。