Sammanhangsinformation om användare delas i allt högre grad på mobila sociala nätverk. Exempel på sådan information är användares platser, evenemang, aktiviteter och andras samnärvaro i närheten. Vid utlämnande av personuppgifter tar användarna hänsyn till flera faktorer för att balansera integritet, nytta och bekvämlighet – de vill dela "rätt" mängd och typ av information varje gång, vilket avslöjar ett selektivt delningsbeteende beroende på sammanhanget, med en minsta mängd användarinteraktion. I den här artikeln presenterar vi SPISM, ett nytt system för informationsutbyte som automatiskt beslutar (semi-) baserat på personliga och kontextuella egenskaper, om man ska dela information med andra och på vilken granularitet, närhelst det begärs. SPISM använder (aktiv) maskininlärningsteknik, inklusive kostnadskänsliga klassifikationer baserade på stödvektormaskiner. SPISM ger både användarvänlighet och sekretessfunktioner: Den anpassar sig till varje användares beteende och förutser detaljnivån för varje delningsbeslut. Baserat på en personlig enkät om informationsutbyte, som involverar 70 deltagare, ger våra resultat inblick i de mest inflytelserika funktionerna bakom ett delningsbeslut, anledningarna till att användarna delar olika typer av information och deras förtroende för sådana beslut. Vi visar att SPISM överträffar andra typer av politik; det uppnår en medianandel av korrekta delningsbeslut på 72 % (efter endast 40 manuella beslut). Vi visar också att SPISM kan optimeras för att graciöst balansera nytta och integritet, men på bekostnad av en liten minskning av noggrannhet. Slutligen bedömer vi potentialen hos en universalversion av SPISM.
På samma sätt föreslog REF ett ramverk för sekretesspreferenser som halvautomatiskt förutser delningsbeslut, baserat på personliga och kontextuella funktioner.
A machine-learning based approach to privacy-aware information-sharing in mobile social networks
{'venue': 'Pervasive Mob. Comput.', 'journal': 'Pervasive Mob. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}