論文の概要: From "I have nothing to hide" to "It looks like stalking": Measuring Americans' Level of Comfort with Individual Mobility Features Extracted from Location Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05686v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 20:34:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:53.047651
• Title: From "I have nothing to hide" to "It looks like stalking": Measuring Americans' Level of Comfort with Individual Mobility Features Extracted from Location Data
• Title（参考訳）: 隠すものは何もない」から「ストーキングのように見える」へ:位置情報から抽出した個人的モビリティ特徴に対するアメリカ人の快適度を測る
• Authors: Naman Awasthi, Saad Mohammad Abrar, Daniel Smolyak, Vanessa Frias-Martinez,
• Abstract要約: 位置情報収集は、スマートフォンがユビキタスになるにつれて広まりつつある。 データアグリゲータとデータブローカは、個々の位置情報データへのアクセスを提供する。 FTCはまた、位置情報の消費者プライバシを活発に規制し始めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24999074238880484
• License:
• Abstract: Location data collection has become widespread with smart phones becoming ubiquitous. Smart phone apps often collect precise location data from users by offering \textit{free} services and then monetize it for advertising and marketing purposes. While major tech companies only sell aggregate behaviors for marketing purposes; data aggregators and data brokers offer access to individual location data. Some data brokers and aggregators have certain rules in place to preserve privacy; and the FTC has also started to vigorously regulate consumer privacy for location data. In this paper, we present an in-depth exploration of U.S. privacy perceptions with respect to specific location features derivable from data made available by location data brokers and aggregators. These results can provide policy implications that could assist organizations like the FTC in defining clear access rules. Using a factorial vignette survey, we collected responses from 1,405 participants to evaluate their level of comfort with sharing different types of location features, including individual trajectory data and visits to points of interest, available for purchase from data brokers worldwide. Our results show that trajectory-related features are associated with higher privacy concerns, that some data broker based obfuscation practices increase levels of comfort, and that race, ethnicity and education have an effect on data sharing privacy perceptions. We also model the privacy perceptions of people as a predictive task with F1 score \textbf{0.6}.
• Abstract（参考訳）: 位置情報収集は、スマートフォンがユビキタスになるにつれて広まりつつある。 スマートフォンアプリは、ユーザの正確な位置情報を、‘textit{free’サービスで収集し、それを広告やマーケティング目的で収益化する。 大手テック企業はマーケティング目的でのみ集計行動を販売するが、データアグリゲータやデータブローカーは個々の位置情報へのアクセスを提供する。 データブローカーやアグリゲーターの中には、プライバシーを守るための一定のルールがある。 本稿では、位置情報ブローカーやアグリゲータが利用できるデータから得られる特定の位置情報の特徴について、米国のプライバシー意識を詳細に調査する。 これらの結果は、FTCのような組織が明確なアクセスルールを定義するのに役立つ、ポリシーの影響をもたらす可能性がある。 因子的ビグネット調査を用いて、1,405人の参加者から回答を収集し、個々の軌跡データや、世界中のデータブローカーから購入可能な関心点への訪問など、さまざまな種類の位置情報の特徴を共有することで、快適さのレベルを評価する。 以上の結果から,データブローカによる難読化の実践によって快適度が向上し,人種,民族,教育がデータ共有のプライバシ認知に影響を及ぼすことが示唆された。 また、F1スコアの「textbf{0.6}」を用いて、人々のプライバシー認識を予測タスクとしてモデル化する。

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