[論文レビュー] Risk Perceptions for Wearable Devices

Linda N. Lee, Serge Egelman+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2015

Privacy, Security, and Data Protection参考文献 25被引用数 12

ひとこと要約

本研究は、ウェアラブルデバイスのリスク認識に関する最初の大規模ユーザー調査（n=1,782）を提示し、4つの受信者タイプにわたる72種類のデータタイプを分析して、プライバシーおよびセキュリティ上の懸念をランク付けした。研究では、動画キャプチャと金融データが最も感受性の高いものと認識されており、ユーザーはウェアラブルデバイスのリスクを、芝生の芝生刈り機の使用といった身体的危険と同程度に評価している。これは、今後のウェアラブルプラットフォームにおけるユーザー中心のセキュリティおよびプライバシー設計の必要性を示している。

ABSTRACT

Wearable devices, or "wearables," bring great benefits but also potential risks that could expose users' activities with- out their awareness or consent. In this paper, we report findings from the first large-scale survey conducted to investigate user security and privacy concerns regarding wearables. We surveyed 1,782 Internet users in order to identify risks that are particularly concerning to them; these risks are inspired by the sensor inputs and applications of popular wearable technologies. During this experiment, our questions controlled for the effects of what data was being accessed and with whom it was being shared. We also investigated how these emergent threats compared to existent mobile threats, how upcoming capabilities and artifacts compared to existing technologies, and how users ranked technical and nontechnical concerns to sketch a concrete and broad view of the wearable device landscape. We hope that this work will inform the design of future user notification, permission management, and access control schemes for wearables.

研究の動機と目的

• ウェアラブルデバイスの急速な普及に伴い、ユーザーがそれらに関連するセキュリティおよびプライバシー上のリスクをどのように認識しているかを理解すること。
• ユーザーがウェアラブルデバイスに関連して最も懸念しているデータタイプおよび受信者タイプ（例：友人、他人、広告業者）を特定・ランク付けすること。
• 新興のウェアラブルデバイスのリスクを、既存のモバイルリスクおよび物理的リスク（例：芝生刈り機の使用）と比較し、ユーザーの懸念を文脈づけて理解すること。
• ユーザー中心のリスク認識に基づいて、将来の許可システム、アクセス制御、ユーザー通知メカニズムの設計を支援すること。
• 責任あるウェアラブル技術の開発を導くために、ユーザーのプライバシーおよびセキュリティ上の優先順位を基礎的に理解すること。

提案手法

• ウェアラブル関連の72のリスクシナリオについて、1,782名のインターネットユーザーを対象に大規模オンライン調査を実施し、各シナリオに対する認識される懸念度を評価した。
• 各シナリオについて、リッカート尺度（1＝無関心、5＝非常に落ち込む）を用いて、データタイプおよび受信者タイプを制御した上で、ユーザーの懸念度を定量化した。
• シナリオ設計には、Feltら（2011）のスマートフォンリスクに関する研究およびFischhoffら（1978）の一般リスク認識に関する研究を参考にした。
• ユーザーの認識するウェアラブルデバイスのリスクを、スマートフォンおよび物理的リスク（例：芝生刈り機の使用）と比較し、ユーザー認識のズームを調整した。
• オープンエンドの回答を収集し、技術的でない懸念を特定し、今後の研究の方向性を示した。
• データを分析して、感受性および受信者タイプごとにリスクをランク付けし、ユーザーの好みとリスク認識の相関関係を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェアラブルデバイスがキャプチャするデータタイプの中で、ユーザーが最もリスクが高いと認識するのはどれであり、受信者（例：友人、他人、広告業者）によってその認識はどのように変化するか？
• RQ2 ユーザーは、既存のモバイルリスクおよび物理的リスクと比較して、ウェアラブルデバイスのリスクをどのように認識しているか？
• RQ3 ユーザーは、セキュリティおよびプライバシーを越えて、ウェアラブルデバイスに関してどのような技術的でない懸念を報告しているか？
• RQ4 ユーザーのリスク認識が、実際の脅威の深刻度とどの程度一致しているか、そしてその認識がアクセス制御および通知設計にどのように活かせるか？
• RQ5 人口統計的および行動的要因は、ウェアラブル技術のリスク認識にどのように影響するか？

主な発見

• 動画キャプチャと金融データが最も感受性の高いデータタイプとされ、あらゆる受信者タイプにおいて高い懸念が示された。
• ユーザーはウェアラブルデバイスのリスクを、身体的危険と同様に認識しており、顔認識のリスクは芝生刈り機の使用と同等に評価された。これは、強い感情的インパクトを持つことを示している。
• 他人へのデータ共有のリスク認識は、友人や家族へのものよりも顕著に高く、信頼の役割がリスク認識に与える影響を浮き彫りにしている。
• 参加者は、社会的恥ずかしさ、集中力の欠如、制御の喪失といった非技術的懸念に対して強く懸念を示しており、オープンエンドの回答で頻出していた。
• 人口統計的グループにかかわらず、リスク認識が一貫しており、多様な背景を持つユーザー間でもプライバシー懸念に広範な合意が存在することが示された。
• 本研究は、ユーザーが特定の脅威を熟知していなくても、リスク認識が許可システムおよびアクセス制御の設計を支援できることを確認した。