[論文レビュー] How good is good enough for COVID19 apps? The influence of benefits, accuracy, and privacy on willingness to adopt

Gabriel Kaptchuk, Daniel G. Goldstein+3 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing参考文献 14被引用数 57

ひとこと要約

本論文はアメリカ人を対象に、正確性とプライバシーの懸念、さらには公衆衛生と個人の健康利益がCOVID-19接触追跡アプリのインストール意欲にどのように影響するかを定量化し、導入の閾値をモデル化しています。

ABSTRACT

A growing number of contact tracing apps are being developed to complement manual contact tracing. A key question is whether users will be willing to adopt these contact tracing apps. In this work, we survey over 4,500 Americans to evaluate (1) the effect of both accuracy and privacy concerns on reported willingness to install COVID19 contact tracing apps and (2) how different groups of users weight accuracy vs. privacy. Drawing on our findings from these first two research questions, we (3) quantitatively model how the amount of public health benefit (reduction in infection rate), amount of individual benefit (true-positive detection of exposures to COVID), and degree of privacy risk in a hypothetical contact tracing app may influence American's willingness to install. Our work takes a descriptive ethics approach toward offering implications for the development of policy and app designs related to COVID19.

研究の動機と目的

• 正確性とプライバシーの懸念が、COVID-19接触追跡アプリのインストールに対する意思にどのように影響するかを評価する。
• 採用決定において、どのグループが正確性とプライバシーの重さをより重視するかを特定する。
• 公衆衛生上の利益、個人の利益、そしてプライバシーリスクの様々なレベルが、仮想アプリのインストール意欲にどのように影響するかをモデル化する。

提案手法

• 異なる正確性とプライバシーのシナリオ下でのアプリインストール意欲を評価するため、代表的な米国人口統計を対象とした大規模調査を実施した（研究全体の総計 n=4,615）。
• ベンチマーク（ビネット）とランダム化された実験質問を用いて、正確性（偽陽性/偽陰性）や異なる主体へのプライバシー漏えいを変化させる。
• 混合効果二項ロジスティック回帰を適用して、正確性/プライバシー要因と回答者の人口統計を関数としてインストール意欲をモデル化する。
• RQ3 では、仮想のシナリオベースの調査を提示して、公衆衛生上の利益と個人の利益、さらには潜在的/明示的なプライバシーリスクが採用意欲にどのように影響するかを定量化する。
• プライバシーの影響を検証するために、潜在的なプライバシー認識と明示的なリスク表現を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 正確性とプライバシーの双方が、COVIDアプリのインストール意欲に影響を与えるか？
• RQ2 RQ2: 人々の異なるタイプは、正確性をより重く評価するか、それともプライバシーをより重く評価するか？
• RQ3 RQ3: 人々がアプリを採用するには、どれだけの公衆衛生上の利益・正確性・またはプライバシーリスクが必要か？

主な発見

• アメリカ人の70-80%が、完全にプライベートまたは完全に正確なアプリをインストールすると答え、未指定のプライバシーや正確性の場合の50-60%を上回る。
• 偽陰性は、偽陽性やプライバシー漏洩よりも、インストール意欲に対する負の影響が有意に強い。
• インストール意欲はアプリの公衆衛生上の利益と個人の健康利益と相関し、少なくともどちらかの次元で50%以上の改善を受け入れる割合が多数を占める。
• COVID-19で身近な人が亡くなったことを知っている人は、正確性の誤りがあるアプリのインストール意欲が5倍超高い。
• 回答者は平均として偽陽性には偽陰性よりも、また特定のプライバシー漏洩（例：非営利）には他のもの（例：雇用主）よりも快適さを感じる。
• 若年層と女性はプライバシーリスクを伴うアプリのインストール意欲が低い。インターネットスキルが高いほど、正確性やプライバシー誤りに直面した際の意欲が高まる。
• プライバシーの暗黙のリスク認識は、採用意欲を予測するうえで明示的なリスク表現と一貫している。