[논문 리뷰] Decentralized is not risk-free: Understanding public perceptions of privacy-utility trade-offs in COVID-19 contact-tracing apps

Li T, Jackie외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 25.

COVID-19 Digital Contact Tracing참고 문헌 8인용 수 32

한 줄 요약

이 연구는 미국에 초점을 맞춘 설문조사(N=208)를 보고합니다. 공공 위치 핫스팟 공유가 포함된 중앙집중식 접촉 추적 앱이 사용자에게 더 수용되는 것으로 나타났으며, 분산화가 항상 더 높은 프라이버시를 보장한다는 가정에 도전하고 채택을 촉진하기 위한 설계 권고를 제공합니다.

ABSTRACT

Contact-tracing apps have potential benefits in helping health authorities to act swiftly to halt the spread of COVID-19. However, their effectiveness is heavily dependent on their installation rate, which may be influenced by people's perceptions of the utility of these apps and any potential privacy risks due to the collection and releasing of sensitive user data (e.g., user identity and location). In this paper, we present a survey study that examined people's willingness to install six different contact-tracing apps after informing them of the risks and benefits of each design option (with a U.S.-only sample on Amazon Mechanical Turk, $N=208$). The six app designs covered two major design dimensions (centralized vs decentralized, basic contact tracing vs. also providing hotspot information), grounded in our analysis of existing contact-tracing app proposals. Contrary to assumptions of some prior work, we found that the majority of people in our sample preferred to install apps that use a centralized server for contact tracing, as they are more willing to allow a centralized authority to access the identity of app users rather than allowing tech-savvy users to infer the identity of diagnosed users. We also found that the majority of our sample preferred to install apps that share diagnosed users' recent locations in public places to show hotspots of infection. Our results suggest that apps using a centralized architecture with strong security protection to do basic contact tracing and providing users with other useful information such as hotspots of infection in public places may achieve a high adoption rate in the U.S.

연구 동기 및 목표

• COVID-19 접촉 추적 앱 설계에서 프라이버시-유용성 트레이드오프에 대한 공공 인식을 이해한다.
• 중앙집중식 대 분산식 아키텍처 및 다양한 위치 데이터 공유 옵션을 비교한다.
• 프라이버시 위험을 관리하면서 채택을 극대화하는 설계 선택을 식별한다.
• 일반 대중에게 위험과 이점을 전달하기 위한 가이드를 제공한다.

제안 방법

• 두 가지 설계 차원(중앙집중식 대 분산식; 위치 공유: 모든 장소, 공공 장소 또는 없음)에 따라 여섯 가지 대표 앱 옵션을 설계한다.
• 각 옵션에 대한 유용성과 프라이버시 위험을 이해하기 쉬운 용어로 참가자에게 설명한다.
• 품질 통제를 포함한 Amazon Mechanical Turk를 통해 미국 참가자(N=208 유효)를 모집한다.
• 프레이스? 혼합 방법 설문을 사용하며 쌍대 비교, 설치 의향의 절대 평가 및 프라이버시와 유용성에 대한 Likert 척도 질문을 포함한다.
• 설계 간 채택 선호도를 분석하고 인구통계학적 및 태도 상관관계를 조사한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가장 많이 설치 의향에 영향을 주는 설계 특성은 무엇인가? (중앙집중식 대 분산식; 위치 공유 범위)
• RQ2 인지된 프라이버시 위험(예: 신원 및 위치 데이터 공유)이 설계 간 채택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 주별 정치 성향이나 인구통계학적 요인에 따라 선호도가 달라지는가?

주요 결과

• 공공 위치 핫스팟 공유를 갖춘 중앙집중식 설계가 설치 선호도에 유의미한 긍정적 영향을 보였다.
• 전반적으로 참가자들은 채택을 위해 중앙집중식 아키텍처를 분산식보다 선호했고, 핫스팟 정보를 위해 공공 위치 데이터를 공유하는 것을 선호했다.
• 참가자의 약 25%가 강한 프라이버시 우려를 가지고 어떠한 앱도 설치할 가능성이 낮았으며, 이들는 분산식 설계를 선호하는 경향이 있었다.
• 가장 인기 있는 설계(공공 위치 핫스팟이 포함된 중앙집중식)가 설치 의향이 있는 참가자는 약 55%였다.
• 중앙집중식 설계는 파란 주에서 설치 선호도에 더 높은 긍정적 효과를 보였고, 빨간 주에서는 그렇지 않았다.
• 프라이버시 보호 장치와 상관없이 설치를 피하는 사용자의 하위 집단이 있으며, 이는 비채택자에 대한 기존 연구와 일치한다.