I denna artikel presenteras en experimentell studie av integritetsrelaterade attityder och beteenden avseende en musikrekommendertjänst baserad på två typer av användarmodellering: personlighetsdrag och musikaliska preferenser. I motsats till tidigare förväntningar och attityder som rapporterats av deltagarna avslöjas ofta personlighetsdrag för systemet och andra användare, vilket tyder på att inbäddad modellering av användarens personlighet inte utgör ett hinder för acceptans. Avvikelser mellan integritetsattityder och beteenden har rapporterats tidigare i samband med e-handelstillämpningar, men motsvarande studier kan inte utesluta flera motstridiga hypoteser, såsom deltagare som uttrycker attityder utanför ramen för specifika integritets dilemman och kontakt med forskare, vilket kan ha minskat upplevda integritetsrisker. Det kan hävdas att detta är grundläggande problem i empiriska undersökningar av integritet som gäller de flesta publicerade verk som rör integritet och användarmodellering. Åtgärder för att kontrollera dessa faktorer i denna studie diskuteras och metodologiska förslag för framtida forskning presenteras. Ett anpassningsbart system och personliga system förlitar sig särskilt på att ha lämplig och tillräcklig information om sina användare för att fungera optimalt. Detta kan till exempel omfatta information om användarens identitet, tidigare användning av en tjänst, användarens preferenser och ogillande, och många andra typer av data (Kobsa, 2001). Insamling och behandling av sådan information kan strida mot integritetsfrågor (Kobsa, 2002). Mer specifikt har det föreslagits att integritetsrelaterade problem är beroende av den typ av information som samlats in (Ackerman, Cranor, & Reagle, 1999; Adams & Sasse, 2001; Bellotti & Sellen, 1993), graden av kontroll användare har över avslöjande (Bellotti & Sellen, 1993; Olivero & Lunt, 2004), graden av tillgänglighet (Adams & Sasse, 2001; Bellotti & Sellen, 1993), eller hur informationen används (Adams & Sasse, 2001; Bellotti & Sellen, 1993). Information kan samlas in genom användarens uttryckliga och avsiktliga inmatning, eller information kan samlas in implicit genom att övervaka användarna när de utför sina egna uppgifter eller aktiviteter. Implicit insamling av information är en viktig del av scenarier som rör Ambient Intelligence (Aarts, Harwig, & Schuurmans, 2001 ) och kan leda till integritetsfrågor på grund av bristande medvetenhet och kontroll av de berörda personerna (Cranor, 2004; Kobsa & Schreck, 2003; Nguyen & Mynat, 2002). I samband med denna studie hänvisar begreppet integritet till en gränskontrollprocess där individer reglerar när, hur och i vilken utsträckning information om dem förmedlas till andra. Denna tolkning grundar sig på Westins (1967) och Altmans (1975) definitioner. I denna studie ligger tonvikten på informationsintegritet snarare än interpersonell eller social integritet. Med informationsskydd avses enskilda personers påstående att uppgifter om sig själva i allmänhet inte bör göras tillgängliga för andra individer och organisationer och att den enskilde, om uppgifter innehas av en annan part, måste kunna utöva en betydande grad av kontroll över dessa uppgifter och deras användning (Clarke, 1999). Flera tekniska lösningar för att garantera människors privatliv har föreslagits (för en relativt färsk undersökning, se Langheinrich, 2005). Andra forskare har fokuserat på att ge designvägledning till designers av Internetbaserade applikationer (t.ex., Ackerman et al., 1999; Good & Krekelberg, 2003) och allmänt förekommande datorapplikationer (Bellotti & Sellen, 1993; Langheinrich, 2002; Lederer, Hong, Dey, & Landay, 2004; Nguyen & Mynat, 2002). Däremot är det fortfarande föga känt om hur användare av personliga system upplever avslöjande av information, vad som motiverar dem och hur medvetna de är om de val de gör när det gäller utlämnande av information. Acquisti (2004) har tillämpat beteendeekonomi för att förstå den individuella beslutsprocessen med avseende på integritet i e-handel. Han har beskrivit hur ofullständig information och psykologiska förvrängningar kan hindra en individ från att bete sig rationellt när det gäller privatlivet. Integritet verkar vara ett i sig svårt begrepp att studera. Till exempel verkar det som om sekretessen gäller folk rapporterar under undersökningar inte matchar deras faktiska beteende (se Berendt, Günther, & Spiekermann, 2005). I sin studie blev deltagarna först tillfrågade om sina personliga preferenser och därefter exponerade för en antropomorfisk shopping "bot". Shoppingboten ställde olika frågor om produktegenskaper, men den ställde också fler personliga frågor än kunderna borde förväntas svara på. I motsats till forskarnas förväntningar visade även deltagare som klassades som mycket oroade över sin integritet enligt deras rapporterade attityder en stark tendens att avslöja sig själva. Det kan finnas flera förklaringar till denna diskrepans. I allmänhet är attityder inte bra prediktorer av det beteende som medieras av sociala och miljömässiga faktorer och de kostnader som måste uppstå för att uppvisa beteende som överensstämmer med de attityder som uttrycks (se Ajzen & Fishbein, 2005). Dessutom, som redan känt från experiment av Milgram (1974), kan deltagarna engagera sig i beteenden som de normalt inte skulle engagera sig i under auktoritet av försöksledaren. En alternativ förklaring är att deltagarna uppfattade forskningsstudien som en säker kontext för disclosure och litade på att forskarna skulle minska effekten av disclosure. Dessa metodologiska problem förekommer också i många studier av integritet inom området datormedierad kommunikation, Internetanvändning och Ambient Intelligence. Studier av privatlivet som är begränsade till laboratorieexperiment eller undersökningsyttranden saknar extern giltighet i avsaknad av faktiska risker och utanför ett realistiskt användningssammanhang. Fält observationer av den faktiska användningen av ett system kan dölja många av de integritetsbekymmer människor kan ha 2 Social Science Computer Review trots visat risktagande beteende och inte erbjuda tillräckliga kontroller för integritetsrisker och fördelarna med avslöjandet. Denna artikel presenterar en experimentell studie som skapades för att ge användarna realistiska integritet dilemman under användningen av en personlig musik rekommendationstjänst som skapades särskilt för syftet med denna studie. Deltagarna presenterades med val av uppgifter som var så realistiska som möjligt. Loggning av deras beteende i dessa situationer kombinerades med självrapportering och attitydmätningar avseende integritet. Studien gjorde det möjligt för oss att testa några av antagandena om integritet och personliga system och gav en möjlighet att utforska motivationen bakom observerad integritet beteende. Först och främst kommer den metod som används att beskrivas, sedan kommer resultaten att presenteras, och detta följs av en diskussion om resultaten mot bakgrund av annan forskning. Slutligen behandlas slutsatserna från denna studie och konsekvenserna för det framtida arbetet. I denna studie deltog deltagarna med hjälp av en musikrecommender-tjänst som nås via en webbapplikation via Internet. Deltagarna använde denna tjänst från sina egna datorer på jobbet eller hemma, liknande någon annan Internet-baserad musik rekommenderar tjänsten. Systemet konfronterade deltagarna med integritet dilemman som rör två typer av personlig information: preferenser för olika musikgenrer och information om deras personlighet. Deltagarna ombads att lämna denna information till den rekommenderade tjänsten och/eller andra användare av denna tjänst. Rentfrow och Gosling (2003) har etablerat ett förhållande mellan musikpreferenser och personlighetsdrag, vilket gör det möjligt att rekommendera musik baserad på personlighetsdrag. Till exempel, någon som gör höga poäng när det gäller personlighetsdraget "neuroticism" och "öppenhet för nya erfarenheter" är sannolikt intresserad av den "reflexiva och komplexa" musikdimensionen. Musikgenrer som faller in i denna musikdimension är blues, jazz, folkmusik och klassisk musik. 1. Vad är det för fel på dig? Intresset för att kontrastera dessa musikpreferenser och personlighetsdrag kommer från den relativa legitimiteten hos dessa två metoder för användarprofilering i syfte att rekommendera musik. Enligt Iachello och Abowd (2005) är en ansökan berättigad om intresset för att använda den för ett specifikt ändamål motiverar belastningen på enskildas rättigheter. Musik preferensdata är till synes ofarliga men direkt relevanta för musik rekommenderaren och erbjuds ofta av användare till system av detta slag. Men musikpreferenser kan användas för direkt marknadsföring, så de kan också anses vara något känsliga av vissa användare. Personlighetsdrag är mer eller mindre stabila, inre egenskaper hos människor, som gör deras beteende konsekvent från en gång till en annan ännu skiljer sig från det beteende som andra människor skulle uppvisa i jämförbara situationer (Child, 1968). Som en användarmodelling metod, personlighetsdrag har en hel del potential eftersom de är domänoberoende och kan tillämpas i ett mycket bredare spektrum av sammanhang än musik rekommendationer. Omvänt kan en användares personlighetsprofil missbrukas och missbrukas i olika sammanhang (t.ex. av en blivande arbetsgivare eller en medicinsk försäkringsgivare). Lagringen av personlighetsdrag tycks inte ha någon större legitimitet inom ramen för musikrekommendationen och följer därför inte proportionalitetsprincipen. Detta innebär att det inte balanserar nyttan av ansökan och dess inverkan på integritet (Iachello & Abowd, 2005). Under den experimentella studien ställdes deltagarna inför val om de skulle lämna ut personlig information och om utlämnandet skulle vara anonymt. Man förväntade sig att information om personlighetsdrag skulle betraktas som känsligare, vilket skulle leda till jämförelsevis mindre avslöjande än musikpreferenser. Det förväntades också att visning av profilinformation direkt till andra användare skulle resultera i mindre offentliggörande än om profilinformationen endast användes av rekommendationssystemet och inte visades för någon annan. Det är viktigt att inse att denna studie är explorativ och kombinerar kvantitativa och kvalitativa metoder. De underliggande attityderna var avsedda att kontrollera om befintliga instrument för att bedöma integritet attityd skulle vara bra prediktorer av faktiskt beteende. Dessutom, sammanhangsspecifika sekretess preferenser undersöktes och förklaringar för avslöjande beteende beaktas; dessa analyserades sedan kvalitativt för att utforska relationerna mellan dem. Studien följde en inom ämnesdesign där deltagarna exponerades för profilering av både musikpreferenser och personlighetsdrag. Den ordning i vilken deltagarna använde de två rekommenderade systemen var motbalanserad. Deltagarna kunde använda de rekommenderade systemen hemma eller på jobbet. Studien omfattade fyra tillfällen då man kunde välja att lämna ut uppgifter. Två avslöjanden relaterade till profilinformation och de andra två relaterade till personlighetsdrag. I båda fallen ombads deltagarna först att dela information för jämförelse med systemet (som vid samarbetsfiltrering) och sedan dela aktuell profilinformation med andra användare. I varje enskilt fall kan deltagarna välja mellan tre nivåer av offentliggörande vid dessa tillfällen: inget offentliggörande, anonymt offentliggörande eller offentliggörande inklusive identitetsinformation. Uppgifter av både kvalitativ och kvantitativ natur samlades in: Valet av faktiskt utlämnande övervakades med hjälp av systemloggar, förklaringar till dessa val samlades in genom frågeformulär och intervjuer, och attityder till privatliv och användningen av personuppgifter mättes med hjälp av ett frågeformulär. Deltagarna rekryterades via e-post via sekreterare och anslagstavlor inom ett tekniskt universitet och ett industriellt forskningslabb. Med tanke på den tillgängliga musikdatabasen riktades rekryteringen till deltagare mellan 18 och 50 år. 48 deltagare deltog i studien och besvarade frågeformuläret online. Som belöning fick deltagarna löfte om en musikcd som hade valts ut på grundval av de låtar som de hade rekommenderats. Detta gjordes för att motivera deltagarna att vara ärliga om sina musikpreferenser och personlighetsdrag; det tjänade till att öka realismen i både kostnaderna och fördelarna med det avslöjande de skulle göra under experimentet. Deltagarnas ålder varierade mellan 17 och 49 år, med en medelålder på 26 år. Hälften av deltagarna var 23 år eller yngre. 21 deltagare intervjuades. Intervjupersonens ålder varierade mellan 19 och 49 år, med en medelålder på 27 år. Social Science Computer Review Musikrekommendationerna gavs via en webbaserad applikation skapad för denna studie. Tjänsten erbjöd personliga spellistor av låtar. Streaming teknik användes för att göra dessa låtar tillgängliga för deltagarna att spela på sina datorer. Den experimentella rekommendationstjänsten är byggd på en databas med nästan 6.000 låtar som är jämnt fördelade över 14 olika musikgenrer. Medan du använder den personlighetsbaserade rekommenderaren, deltagarna såg en skärm som den som visas i figur 1. Högst upp på skärmen visade en statusrad hur många gånger användaren hade loggat in i tjänsten, hur många spellistor som begärdes, vilken informationskälla rekommendationen baserades på och framstegen inom studien. På skärmens vänstra sida visades en översikt över aktuell profilinformation baserad på personlighetsdrag. Den högra sidan av skärmen visade den aktuella spellistan. Nedanför den här spellistan visades en knapp; den kunde användas för att begära en ny spellista. Skärmen av recommenderen baserat på musik preferenser var liknande den skärm som visas i Figur 1, förutom att statusdelen anges, "Recommenderen använder dina preferenser för att generera spellistor." På vänster sida av skärmen visades en översikt över musikpreferensprofilen. Förfarandet för den experimentella studien visas schematiskt i figur 2. De som var intresserade av att delta fick instruktioner via e-post. De informerades inte i förväg om att forskningen gällde privatlivet. Deltagarna var tvungna att registrera sig på musikrekommendationens webbplats genom att ange sin e-postadress. Detta var deras affärs-/universitets e-postadress, som bestod av deras namn och företag. Vid tidpunkten för registreringen tilldelades deltagarna slumpmässigt en försöksgrupp (som var kopplad till en viss ordning där de skulle uppleva de två rekommenderade systemen) och fick en personlig åtkomstkod. Deltagarna ombads att få tillgång till portalen för musikrekommendationen under sex olika dagar för att säkerställa att deltagarna inte skulle rusa igenom alla faser av studien. De ombads att lyssna på minst en spellista per dag. Om en deltagare hade lyssnat på en spellista föregående dag erbjöds deltagaren nästa fas. Musikrekommendationen tjänade därför två syften: Den fungerade som en musikrekommendationstjänst, och den genomförde också det experimentella förfarandet. Deltagarna ombads att använda musikrekommendationen i 6 dagar inom en period av 2 till 3 veckor. Som tidigare påpekats var den ordning i vilken deltagarna upplevde de två rekommenderade systemen motbalanserad. Den första fasen av båda musikrekommendersystemen (5/8 i figur 2 ) bestod av en standardsituation där det inte krävdes något ytterligare utlämnande av information (endast lokal användning av informationen). I den andra fasen (6A/9A i figur 2 ) ombads deltagarna att lämna ut sin profilinformation i syfte att samarbeta med filtrering (för deltagarna kallades detta "jämföra preferenser med andra användares" eller "jämföra personlighetsdrag med andra användares"). I den tredje fasen (7A/10A i figur 2 ) ombads deltagarna att lämna ut sina profiler direkt till andra användare. På så sätt ombads deltagarna att avslöja en allt större mängd information. van I var och en av de tre faserna av att använda de två recommender-systemen förblev den faktiska rekommendationsmekanismen konstant, men andelen rekommendationer som erbjöds enligt profilen ökade om användarna valde att lämna ut sin profilinformation. Detta gjordes för att säkerställa att den rekommenderade prestandan skulle förbättras på ett förutsägbart sätt när användaren valde en högre nivå av offentliggörande. Denna rekommendationsmekanism avslöjades inte för deltagarna. I stället fick deltagarna i förväg veta att rekommendationerna skulle kunna förbättras till följd av att de avslöjades. Utan mer information om rekommendationsmekanismen skulle de anta att uppgifterna faktiskt skulle användas för samarbetsfiltrering. I den första fasen av båda rekommendationssystemen skapades 80 % av rekommendationerna enligt användarens profil. Beroende på de val som gjorts av deltagaren i den andra och tredje fasen (om huruvida offentliggörandet skulle vara anonymt eller inte) skulle rekommendationen kunna förbättras, så att 90 % eller 100 % av rekommendationerna genererades enligt profilen. Efter att de hade använt musikrekommendationen ombads deltagarna att fylla i ett frågeformulär på nätet Slutligen kontaktades 21 av 48 deltagare för att ordna ett intervjubesök efter det att frågeformuläret på nätet hade fyllts i. Intervjun genomfördes på ett sådant sätt att man kunde uppnå en öppen atmosfär där deltagarna uttryckte sina känslor fritt. Intervjupersonerna tillfrågades mer i detalj om sina val under studien och uppmuntrades att ge utförliga förklaringar om de svar de hade gett i enkäten på nätet. Innan deltagarna faktiskt kunde få personligen rekommenderade spellistor, var de tvungna att lämna sin första typ av profilinformation (som berodde på den experimentella grupp som de tilldelades). Den andra typen av profilinformation samlades in först efter 3 dagars användning av det första rekommendationssystemet (se figur 2). Profilinformationen samlades in med hjälp av två korta, validerade åtgärder: Short Test of Music Preferenss (STOMP) och Ten Item Personality Measure (TIPI). STOMP-testet ) frågar om den grundläggande preferensnivån för 14 olika musikgenrer på en skala från 1 (starkt ogillande) till 7 (starkt lik). Det ber folk att: "var snäll och ange din grundläggande preferensnivå för de genrer som listas med hjälp av den skala som tillhandahålls."  Anmärkning: MR = musikrekommendation; G = experimentell grupp; MP = musikpreferenser; PT = personlighetsdrag; DC = offentliggörande val; X = första källa för rekommendationer; Y = andra källa för rekommendationer. Exempel på genrer är country, jazz eller rock. STOMP-värdena användes som grund för musikrekommendationer i den musikpreferensbaserade applikationen. TIPI (Gosling, Rentfrow, & Swann, 2003) omfattar en personlig bedömning av i vilken utsträckning 10 par personlighetsdrag gäller på en skala från 1 (misstycka starkt) till 7 (engagera starkt). Den ger människor följande uppgiftsbeskrivning: " Här är ett antal personlighetsdrag som kanske gäller dig eller inte. Anges (. ..) i vilken utsträckning ni samtycker till eller motsätter er detta uttalande. Du bör bedöma i vilken utsträckning de två dragen gäller dig, även om den ena egenskapen gäller starkare än den andra." Exempel på par av personlighetsdrag som används i TIPI är "reserverad/tyst" eller "sympatisk/varm". TIPI-poängen omvandlades till de fem stora personlighetsdimensionerna (dvs. extraversion, angenämhet, samvetsgrannhet, neuroticism och öppenhet för upplevelser) och användes som grund för musikrekommendationer i det personlighetsbaserade tillståndet. De fem stora personlighetsdimensionerna används ofta i personlighetsbedömningar, även om de vanligtvis baseras på långa frågeformulär om ibland mer än 200 objekt som måste bedömas. Med tanke på det personlighetsbaserade musikrekommenderssystemet ansåg man att ett så långt frågeformulär skulle ta upp för mycket tid och ansträngning för deltagarna. Det korta TIPI-testet skapades för situationer där mycket korta åtgärder behövs eller där personligheten inte är det primära fokuset för intresset. Båda dessa villkor gäller för denna studie, så TIPI valdes som en personlighetsinventering. Eftersom TIPI:s och STOMP:s längd är ganska jämförbar var det dessutom sannolikt att deltagarna hade liknande förväntningar på att de två olika recommendatorsystemen skulle använda de två typerna av profilinformation (ett frågeformulär på 200 punkter skulle kunna öka deltagarnas förväntningar när det gäller musikrekommendationernas riktighet, och det skulle sannolikt väcka misstankar om annan potentiell användning av informationen också). Medan den som rekommenderar musik användes, registrerades den faktiska nivån på den information som valts (inget utlämnande, anonymt utlämnande eller utlämnande inklusive identitet) i de fyra valda situationerna. Denna åtgärd avser det huvudsakliga syftet med forskningen: att se om deltagarna skulle välja olika nivåer av avslöjande beroende på vilken typ av information som berörs (antingen personlighetsdrag eller musikpreferenser) och användningen av informationen (för jämförelse av systemet eller för att visa direkt för andra användare). Förutom valet av offentliggörande ombads deltagarna också att bedöma kvaliteten på varje spellista med rekommendationer på en 5-punktsskala. Denna kvalitetsbedömning inkluderades för att bedöma om det fanns något samband mellan de upplevda fördelarna med systemet och deltagarnas offentliggörandebeteende. Efter att ha använt musikrekommendationen i 6 dagar ombads alla deltagare att fylla i ett frågeformulär online bestående av några öppna och flera valfrågor. Detta frågeformulär syftade till att förstå de faktorer som ligger till grund för disclosure beteende och det behandlade dessa ämnen: • Allmän demografi och intresse för musik. • Allmän uppskattning av den som rekommenderar musiken. • Attityder mot att avslöja musikpreferenser och personlighetsdrag. • Förklaringar till den grad av offentliggörande som valts före och efter studien (öppen fråga). Dessa frågor ställdes för att se om människors erfarenhet av att använda rekommendation 8 Social Science Computer Review skulle leda dem att göra olika val efteråt (t.ex. på grund av nedslående fördelar eller eventuella integritetsproblem de hade). • Allmän integritet attityd åtgärder vidtogs för att se om de skulle förklara eventuella skillnader i avslöjande beteende. Privacy attityd mättes av olika verktyg: Privacy Segmentation Index (PSI; Harris Interactive, 2002) och Privacy Attitude Questionnaire (PAQ; Chignell, Quan-Haase, & Gwizdka, 2003). Förutom dessa verktyg, några allmänna frågor om integritet (t.ex., "Jag vill få förvarning om information samlas in om mig", eller "Jag är villig att lämna personlig information i utbyte mot låg kostnad produkter eller bekvämlighet"), och fyra frågor om oron för utlämnande av personlig information i olika situationer ingick. PSI består av tre uttalanden om organisationers användning av personlig information. Deltagarna måste bedöma i vilken utsträckning de samtycker till vart och ett av dessa tre uttalanden. Detta verktyg inkluderades på grund av dess korthet och eftersom denna typ av klusterbildning ofta används i människa-datorinteraktion (HCI) forskning (Ackerman et al., 1999; Berendt et al., 2005; Consolvo, Smith, Matthews, LaMarca, Tabert, & Powledge, 2005). PAQ består av 36 uttalanden om olika beteenden som rör integritet som människor kan eller inte kan ställa ut. Exempel uttalanden inkluderar följande: "Ingen organisation eller person bör sprida personlig information om mig utan min vetskap," "Jag svarar på telefonmarknadsföring enkäter," eller "Jag gillar att ändra mina lösenord ofta." Deltagarna var tvungna att bedöma i vilken utsträckning de instämmer i varje uttalande. Verktyget utvecklades ursprungligen för att hjälpa designers, eftersom det finns lite information som de kan använda som grund för utformningen av ny teknik och gränssnitt med integritet implikationer (t.ex., personalisering). PAQ-verktyget ingick i denna studie på grund av dess relevans för personaliseringsområdet. Detta gjorde det också möjligt att jämföra de två olika verktygen för att mäta attityder till privatliv. Fördjupade halvstrukturerade intervjuer genomfördes, som varierade i varaktighet mellan en halvtimme och en timme. Efter det att enkäterna på nätet hade slutförts fick deltagarna en intervjutid. Alla pilotdeltagare kontaktades och intervjuades (se Perik, de Ruyter, Markopoulos, & Eggen, 2004). De återstående deltagarna kontaktades slumpmässigt. 21 intervjuer genomfördes. Syftet med intervjun var att få en mer ingående förståelse för de faktorer som ligger till grund för besluten om utlämnande av uppgifter och att få ytterligare information om några av svaren i frågeformuläret på internet. Intervjuerna var halvstrukturerade och omfattade följande ämnen: • Yttrande om musikrekommendationen. • Förväntade mål/im för forskningen. Detta ämne behandlades på ett öppet sätt utan att nämna integritet alls. Ämnet var inkluderat för att kontrollera om människor var medvetna om att forskningen relaterade till integritet och om detta påverkade deras avslöjande beteende. • Överväganden för att välja en specifik nivå av avslöjande under och efter studien. • Vissa frågor för att ta itu med deras förståelse av systemet (t.ex. tillgång till data till andra parter eller förväntningar på förändringar i systemet efter varje val av offentliggörande). • Erfarenhet av systemet efter varje val av offentliggörande. Detta var riktat för att se om deltagarna märkte några fördelar med att lämna ut information och om detta kan ha påverkat deras val av offentliggörande. • Känslor om avslöjande av musik preferenser eller personlighetsdrag profil information. van Utlämnandet beteende användare som det loggades och en analys av de självrapporterade data presenteras. För det första förklaras förfarandet för analys av de kvalitativa uppgifterna. Vid behov översattes rådata till engelska (alla intervjuer gjordes på nederländska, spelades in på band och transkriberades ordagrant, frågeformulärsfrågorna ställdes på engelska, men några deltagare valde att svara på nederländska). Både enkäten och intervjun innehöll öppna frågor, där deltagarna var fria att uttrycka sina känslor med egna ord. Frågeformuläret och intervjudata analyserades med hjälp av öppen kodning (Strauss & Corbin, 1990). Vissa numeriska sammanfattningar av de kodade uppgifterna ges om en sådan översikt anses bidra till att främja en tydlig presentation av uppgifterna, men man bör ta hänsyn till att intervju- och frågeformulärsuppgifterna är av kvalitativ karaktär och bör tolkas som sådana. Under användningen av rekommendationen ombads deltagarna att betygsätta kvaliteten på varje spellista på en 5-punktsskala från 1 (mycket dålig) till 5 (mycket bra). Den genomsnittliga kvalitetsnivån för alla spellistor var 3.02. Spellistor som baserades på musikpreferenser värderades i genomsnitt högre (3,41) än spellistor som rekommenderades för deltagarna på grundval av personlighetsdrag (2,63, p < 001). Detta tyder på att baserat på de inventeringar som används för användarprofilering (TIPI och STOMP), personlighetsdrag är mindre lämpliga för att ge musik rekommendationer än preferenser för musik genrer. En liknande bild uppstod från enkätdata där deltagarna ombads att lista "saker de gillade eller ogillade". Fyra deltagare sade att de gillade den musik som rekommenderades dem på grundval av deras preferenser för musikgenrer, och bara en sade att de ogillade dessa rekommendationer. Tvärtom, när det gäller systemet baserat på personlighetsdrag var fyra deltagare inte nöjda med rekommendationerna, och endast en deltagare var nöjd med resultatet. Som "saker de gillade eller ogillade", nämnde de flesta deltagarna den musik som rekommenderades för dem. Knappast några sekretessrelaterade ämnen nämndes. Endast en deltagare nämnde bland annat att "det finns mycket lite information om hur dina beslut kommer att påverka din integritet". En annan deltagare sade att han eller hon ogillade "jämförelsen av mina uppgifter med andra personers" utan ytterligare förklaring eller hänvisning till privatliv. Fem deltagare sade att de ogillade bristen på kontroll över användarprofilen efter att den ursprungliga informationen lämnades. Även om detta inte nödvändigtvis innebär en brist på integritet, bör det noteras att användarkontroll ofta nämns i samband med integritet (se definitionen i inledningen och, till exempel, Bellotti & Sellen, 1993; Margulis, 2003; W3C, 1998). Det faktum att det stora flertalet deltagare 10 Social Science Computer Review inte tog upp frågan om integritet tyder uttryckligen på att de upplevde systemet som en musikrecommender service och inte som en studie i integritet. I intervjuerna med 21 av deltagarna diskuterades deras första reaktion på musikrekommendationen för att se om de skulle nämna några sekretessfrågor. Totalt sett var 10 intervjuade positiva till musikrekommendationen, 5 var negativa och 6 var mer eller mindre neutrala. Ingen av de tillfrågade tog upp integritetsfrågor vid denna tidpunkt. Många deltagare kommenterade konceptet med musikrekommendationen eller den typ av musik som rekommenderades för dem (t.ex. "Jag tyckte att det var mycket förvånande. Trevligt och överraskande. (............................................................................................... ..) Jag fick höra musik som jag inte redan visste men gillade ändå. Det var trevligt för en gångs skull att höra lite ny musik istället för den musik jag har i min egen spellista." Detta innebär två saker: Deltagarna uppfattade studien som om musik rekommendationer, och musik rekommenderare gav faktiska fördelar för dem. Deltagarna tillfrågades via ett frågeformulär om deras första reaktion på att de måste lämna ut profilinformation till systemet. De flesta deltagarna sade att de inte hade några problem med att ge vare sig musikpreferenser (n = 21) eller personlighetsdrag (n = 19). Många deltagare uppgav att de förväntade sig att bli tillfrågade om sina musikpreferenser (n = 18), men förfrågningarna om personlighetsdrag förvånade ganska många deltagare (n = 6). Inga privata kommentarer gjordes om insamlingen av musikpreferenser eller personlighetsdrag. Så även om personlighetsdrag inte lätt förknippades med musikrecommender tjänster, verkar det som om deltagarna var ganska öppna om att avslöja dem. Målet med forskningen diskuterades i början av de flesta intervjuer. Det fanns några intervjuade som bara förväntade sig att utvecklingen eller förbättringen av musikrekommendationen skulle vara målet för forskningen. Även om det också fanns några intervjuade som förväntade sig att privatlivet skulle vara av intresse för forskningen, nämndes det aldrig som ett enda förväntat mål. På det hela taget visade sig intervjupersoner vara omedvetna om det faktiska syftet med forskningen. Det verkar som om intervjuare som förväntade sig att integritet var fokus i studien tenderade att avslöja mindre information än de som inte nämnde det. Intervjuare tenderade också att avslöja mindre information om de inte förväntade sig att forskningen skulle fokusera på musikpreferenser (jämfört med de som gjorde det eller de som inte nämnde det). Det verkar som om deltagarna känner sig mer bekväma med att lämna ut information om de är under intrycket att de använder en musiktjänst och om integritet inte nämns. Det verkar som om tankar om privatlivet gör människor mer medvetna om riskerna. En översikt över alla deltagares avslöjande beteende visas i figur 3. Antalet deltagare som valde en viss nivå av offentliggörande per offentliggörande situation visas i en cirkel. Antalet mellan parenteser på pilen mellan två cirklar avser antalet deltagare som valde en liknande uppsättning upplysningsnivåer i två på varandra följande situationer. Till exempel [3] avser de tre deltagare som valde anonymt utlämnande i den situation som rör systemets jämförelse av musikpreferenser och valde utlämnande, inklusive identitetsinformation i den situation som gäller visning av musikpreferenser direkt till andra användare. Figur 3 visar att deltagarna var uppdelade i sitt offentliggörande beteende och upprätthöll samma nivå av offentliggörande (44 % valde anonymt offentliggörande och 42 % valde offentliggörande inklusive identitetsinformation) under de fyra valda situationerna. Endast 15 % av deltagarna varierade sin valda nivå av avslöjande vid olika faser av studien. Dessa variationer visade inte någon tydlig tendens till ökande eller minskande nivåer av offentliggörande. Liknande resultat rapporterades tidigare för piloten av denna studie (Perik et al., 2004). I frågeformuläret och intervjuerna ombads deltagarna att förklara varför de valde en viss nivå av offentliggörande. Motivering för anonymt avslöjande. Många deltagare som valde anonymt avslöjande sade att deras val var baserat på integritetsfrågor (n = 19). En av dem sade: "Människor kan se den information jag gav; jag vet inte vem som läser den och därför föredrar att ha informationen anonym." Vissa valde anonymt avslöjande bara för att vara på den säkra sidan (n = 4) (t.ex., "Jag kände att andra inte behövde veta mitt namn.. ."). Motivering för utlämnande, inklusive identitetsinformation. De flesta deltagare som lämnade ut identitetsuppgifter grundade dock sitt beslut på den förmån de kunde få i gengäld (n = 12). Som en deltagare uttryckte det: "Jag vill att systemet ska fungera bäst. Observera: De tre raderna representerar de olika offentliggörandealternativen som deltagarna gavs vid var och en av de fyra val av offentliggörande. Kolumnerna representerar de tre olika faserna (varav en standardsituation där inget val av avslöjande kunde göras) för de rekommenderade systemen baserade på musikpreferenser och personlighetsdrag. Den ordning i vilken deltagarna använde de två rekommenderade systemen var motbalanserad. Därför gav jag mitt fulla tillstånd." En annan stor grupp (n = 10) sade att de valde utlämnande inklusive identitetsinformation bara för att de hade "inga problem" med att avslöja informationen. Ett antal deltagare sade att de ville stödja forskningen genom att lämna ut sin information (n = 7), och några av dem tillade att de inte brydde sig om informationen heller. Frågeformuläret och intervjuuppgifterna tillsammans visar att deltagarna kände sig ganska säkra med att lämna ut personuppgifter inom ramen för detta experiment, trots att de faktiskt tillät systemet att visa sina personuppgifter för andra användare. Det kan därför hävdas att deltagandet i forskningen hade en del (men inte mycket) inflytande på deltagarnas beteende.
Van de Garde-Perik m.fl. REF noterade "diskrepansen mellan angivna attityder och användarnas beteende i samband med privatlivet".
Investigating Privacy Attitudes and Behavior in Relation to Personalization
{'venue': None, 'journal': 'Social Science Computer Review', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}