論文の概要: Understanding Help Seeking for Digital Privacy, Safety, and Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11398v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 16:10:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.546844
- Title: Understanding Help Seeking for Digital Privacy, Safety, and Security
- Title（参考訳）: デジタルプライバシ、安全性、セキュリティの探究を支援することを理解する
- Authors: Kurt Thomas, Sai Teja Peddinti, Sarah Meiklejohn, Tara Matthews, Amelia Hassoun, Animesh Srivastava, Jessica McClearn, Patrick Gage Kelley, Sunny Consolvo, Nina Taft,
- Abstract要約: われわれはRedditに10億件以上の投稿を投稿し、ユーザーがデジタルプライバシー、安全、セキュリティの助けを求める場所と場所を特定した。
93%の精度で300万件の関連投稿を分離し,それぞれにトピックを自動注釈する。
このデータセットを使って、助けを求める範囲と規模、助けを提供するコミュニティ、助けを求めるタイプを理解します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.778698491438114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The complexity of navigating digital privacy, safety, and security threats often falls directly on users. This leads to users seeking help from family and peers, platforms and advice guides, dedicated communities, and even large language models (LLMs). As a precursor to improving resources across this ecosystem, our community needs to understand what help seeking looks like in the wild. To that end, we blend qualitative coding with LLM fine-tuning to sift through over one billion Reddit posts from the last four years to identify where and for what users seek digital privacy, safety, or security help. We isolate three million relevant posts with 93% precision and recall and automatically annotate each with the topics discussed (e.g., security tools, privacy configurations, scams, account compromise, content moderation, and more). We use this dataset to understand the scope and scale of help seeking, the communities that provide help, and the types of help sought. Our work informs the development of better resources for users (e.g., user guides or LLM help-giving agents) while underscoring the inherent challenges of supporting users through complex combinations of threats, platforms, mitigations, context, and emotions.
- Abstract（参考訳）: デジタルプライバシ、安全性、セキュリティの脅威をナビゲートする複雑さは、しばしばユーザーに直接影響しない。
これは、家族や仲間、プラットフォームやアドバイスガイド、専用のコミュニティ、さらには大きな言語モデル(LLM)から助けを求めるユーザにつながります。
このエコシステム全体のリソース改善の先駆けとして、私たちのコミュニティは、荒野での探究に役立つものを理解する必要があります。
そのために、LLMの微調整と定性的なコーディングを融合して、過去4年間のRedditの投稿10億件を精査し、ユーザーがデジタルプライバシ、安全、セキュリティの助けを求める場所と場所を特定します。
私たちは300万件の関連投稿を93%の精度で切り離してリコールし、それぞれにトピック(セキュリティツール、プライバシー設定、詐欺、アカウントの妥協、コンテンツモデレーションなど)をアノテートします。
このデータセットを使って、助けを求める範囲と規模、助けを提供するコミュニティ、助けを求めるタイプを理解します。
我々の研究は、脅威、プラットフォーム、緩和、コンテキスト、感情の複雑な組み合わせを通じてユーザを支援するという、固有の課題を浮き彫りにして、ユーザのためのより良いリソース(例えば、ユーザーガイドやLLM支援エージェント)の開発に報いる。
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