沟通隐私-效用权衡：通过差分隐私的隐私决策界面支持知情数据捐赠

DOI

公民科学项目等数据收集可以提供有价值的科学见解，或帮助公众根据真实需求做出决策。同时，收集的数据可能会给志愿者带来隐私风险，例如泄露敏感信息。类似但不太明显的权衡也存在于使用社交媒体或其他基于互联网的服务时。解决这些隐私风险的一种方法可能是匿名化数据，例如使用差分隐私（DP）。差分隐私允许调整并因此沟通数据贡献者隐私与用于洞察的数据效用之间的权衡。然而，对于如何向用户传达这种现有权衡几乎没有研究。我们通过设计交互元素和可视化效果来弥补这一研究空白，这些元素专门帮助人们理解这种隐私-效用权衡。我们在用户研究（N=378）中评估了我们的用户界面。我们的结果表明，风险可视化与交互式风险探索的组合最能支持知情决策，即隐私决策与用户的隐私担忧一致。此外，我们发现个人属性，如数学能力和认知需求需求，会显著影响决策行为和隐私决策界面的可用性。在我们的建议中，我们鼓励数据收集者，如公民科学项目协调员，向志愿者传达现有的隐私风险，因为这种沟通不会影响捐赠率。从设计角度，我们强调了决策情况的复杂性，以及为所有人群进行可用性设计的必要性。我们希望我们的研究能够激励人机交互社区的进一步研究，释放差分隐私的潜力，最终为特定数据环境中可接受的隐私损失的社会理解做出贡献。