Sammanfattning Ett antal mobila applikationer har dykt upp som gör det möjligt för användare att lokalisera varandra. Människor har dock uttryckt oro över de integritetsskyddskonsekvenser som är förknippade med denna typ av programvara, vilket tyder på att ett brett antagande endast kan ske i den utsträckning som dessa farhågor tas upp på lämpligt sätt. I den här artikeln rapporterar vi om vårt arbete med PEOPLEFUNDER, ett program som gör det möjligt för mobiltelefon- och laptopanvändare att selektivt dela sina platser med andra (t.ex. vänner, familj och kollegor). Målet med vårt arbete har varit att bättre förstå människors attityder och beteenden när det gäller integritet när de interagerar med en sådan applikation, och att utforska teknik som ger användarna möjlighet att mer effektivt och effektivt specificera sina integritetspreferenser (eller ''politik''). Dessa tekniker inkluderar användargränssnitt för att specificera regler och granska avslöjanden, samt maskininlärning tekniker för att förfina användarpolicyer baserat på deras feedback. Vi presenterar utvärderingar av denna teknik inom ramen för en laboratoriestudie och tre fältstudier.
Sadeh och Al. utvärderade gränssnitt för att hjälpa användare att bättre specificera sina integritetsinställningar genom att ange regler och granska upplysningar REF.
Understanding and capturing people’s privacy policies in a mobile social networking application
{'venue': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'journal': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}