論文の概要: Unveiling Privacy Policy Complexity: An Exploratory Study Using Graph Mining, Machine Learning, and Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02968v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 14:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.483271
• Title: Unveiling Privacy Policy Complexity: An Exploratory Study Using Graph Mining, Machine Learning, and Natural Language Processing
• Title（参考訳）: プライバシーポリシーの複雑さを明らかにする:グラフマイニング,機械学習,自然言語処理を用いた探索的研究
• Authors: Vijayalakshmi Ramasamy, Seth Barrett, Gokila Dorai, Jessica Zumbach,
• Abstract要約: 本研究では、ユーザによるプライバシーポリシーの理解を高めるために、インタラクティブなグラフ可視化の可能性について検討する。 ユーザアクティビティやデバイス情報といった重要なテーマを識別するために,グラフマイニングアルゴリズムを採用している。 その結果,グラフベースのクラスタリングにより,ポリシー内容の解釈性が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13124513975412253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Privacy policy documents are often lengthy, complex, and difficult for non-expert users to interpret, leading to a lack of transparency regarding the collection, processing, and sharing of personal data. As concerns over online privacy grow, it is essential to develop automated tools capable of analyzing privacy policies and identifying potential risks. In this study, we explore the potential of interactive graph visualizations to enhance user understanding of privacy policies by representing policy terms as structured graph models. This approach makes complex relationships more accessible and enables users to make informed decisions about their personal data (RQ1). We also employ graph mining algorithms to identify key themes, such as User Activity and Device Information, using dimensionality reduction techniques like t-SNE and PCA to assess clustering effectiveness. Our findings reveal that graph-based clustering improves policy content interpretability. It highlights patterns in user tracking and data sharing, which supports forensic investigations and identifies regulatory non-compliance. This research advances AI-driven tools for auditing privacy policies by integrating interactive visualizations with graph mining. Enhanced transparency fosters accountability and trust.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーの文書はしばしば、専門家でないユーザーが解釈することが難しく、個人データの収集、処理、共有に関する透明性が欠如している。 オンラインのプライバシーに関する懸念が高まるにつれて、プライバシーポリシーを分析し、潜在的なリスクを識別できる自動化ツールを開発することが不可欠である。 本研究では,ポリシー用語を構造化グラフモデルとして表現することで,ユーザによるプライバシポリシの理解を高めるために,インタラクティブなグラフ可視化の可能性を検討する。 このアプローチにより、複雑な関係がよりアクセスしやすくなり、ユーザは自分の個人情報(RQ1)について情報的な決定をすることができる。 我々はまた、t-SNEやPCAといった次元削減技術を用いてクラスタリングの有効性を評価するため、ユーザアクティビティやデバイス情報といった重要なテーマを特定するためにグラフマイニングアルゴリズムを採用している。 その結果,グラフベースのクラスタリングにより,ポリシー内容の解釈性が向上することがわかった。 ユーザ追跡とデータ共有のパターンを強調し、法医学的な調査をサポートし、規制の非準拠を識別する。 この研究は、インタラクティブな可視化とグラフマイニングを統合することにより、プライバシポリシを監査するAI駆動ツールを進化させる。 透明性の向上は説明責任と信頼を促進する。

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