[논문 리뷰] Privacy in Crisis: A study of self-disclosure during the Coronavirus pandemic

Taylor Blose, Prasanna Umar외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 21.

Privacy, Security, and Data Protection참고 문헌 52인용 수 24

한 줄 요약

이 연구는 코로나19 팬데믹 초기 기간 동안 영어로 작성된 5,350만 건의 트위터 게시글을 비지도 학습 방법을 사용해 분석하여 자발적 개인정보 유출를 탐지했으며, 이로 인해 19.07%의 자발적 개인정보 공개 비율을 확인했다. 이는 허리케인 하비 기간 동안 관찰된 9%의 비율보다 두 배 이상 높은 수준이다. 연구 결과는 정서적 지지 탐색과 사회적 유대감이 장기적인 위기 상황에서 자발적인 개인 정보 공유를 증가시킨다는 점을 시사하며, 지속적인 사회적 스트레스 상황에서 개인의 프라이버시 계산 방식이 변화할 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

We study observed incidence of self-disclosure in a large dataset of Tweets representing user-led English-language conversation about the Coronavirus pandemic. Using an unsupervised approach to detect voluntary disclosure of personal information, we provide early evidence that situational factors surrounding the Coronavirus pandemic may impact individuals' privacy calculus. Text analyses reveal topical shift toward supportiveness and support-seeking in self-disclosing conversation on Twitter. We run a comparable analysis of Tweets from Hurricane Harvey to provide context for observed effects and suggest opportunities for further study.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 기간 동안의 상황적 요인이 개인의 온라인 프라이버시 계산 방식과 개인정보 공개 행동에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 코로나19 팬데믹 기간의 개인정보 공개 패턴을 허리케인 하비 기간의 패턴과 비교하여 관찰된 행동 변화의 맥락을 명확히 하기 위해.
• 위기 관련 온라인 대화에서 개인정보 공개의 주제적 초점과 정서적 동기를 특정하기 위해.
• 장기적인 위기가 소셜 미디어 플랫폼에서 자발적 개인 정보 공개 행동에 지속적인 영향을 미치는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 자발적 개인정보 공개 사례를 탐지하고 레이블링하기 위해 비지도 자연어 처리 기법을 사용하여 주관적이고 객관적인 개인 정보를 구분했다.
• 이 방법은 2020년 초에 수집된 코로나19 팬데믹과 관련된 53,557,975건의 영어 트위터 게시글로 구성된 데이터셋에 적용되었다.
• 비교 분석을 위해 2017년 8월 기간 동안 수집된 허리케인 하비 관련 551,061건의 트위터 게시글 데이터셋을 활용하였으며, 원본, 인용되지 않은, 검증되지 않은, 영어가 아닌 내용을 걸러내어 필터링하였다.
• 자기 공개 트윗과 비자기 공개 트윗의 주요 주제를 식별하기 위해 토픽 모델링 기법을 적용하였다.
• 자기 공개 비율은 자발적으로 공개된 개인 정보를 포함한 트윗의 비율로 계산되었다.
• 두 위기 사건 간의 공개 비율과 주제 분포를 통계적으로 비교하여 행동 및 동기의 차이를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹 기간 동안 트위터에서의 개인정보 공개 비율은 허리케인 하비 기간 동안의 비율과 비교해 어떻게 다른가?
• RQ2 코로나19 팬데믹 기간 동안 자기 공개 트윗의 주요 주제와 정서적 주제는 무엇인가?
• RQ3 지속적인 위기 상황에서 지지 탐색 행동과 정서 표현이 개인정보 공개에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 사회적 고립과 건강에 대한 우울감과 같은 상황적 요인이 사용자의 온라인 커뮤니케이션에서 프라이버시 계산에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 코로나19 팬데믹 기간 동안 트위터에서의 개인정보 공개 비율은 19.07%로, 허리케인 하비 기간 동안 관찰된 9%보다 유의미하게 높아 장기적인 위기 상황에서 자발적 개인 정보 공개가 증가했음을 시사한다.
• 팬데믹 기간 동안 자기 공개 트윗의 상당 부분이 정서적 지지 탐색을 중심으로 하였으며, 주요 용어로는 '기도', '기부', '구호', '기부금 모금' 등이 포함되어 즉각적인 사회적 및 정서적 필요를 반영하고 있다.
• 자기 공개 트윗에서는 비자기 공개 트윗보다 지지적이고 정서적으로 표현된 내용이 더 흔하게 나타나, 자기 공개가 사회적 유대감 형성과 정서 조절 수단으로 작용할 수 있음을 시사한다.
• 연구 결과, 정치적 논의는 두 위기 모두에서 소량이지만 존재하는 주제였으며, 하비 데이터셋에서 더 두드러지게 나타났다.
• 분석 결과, 팬데믹 기간 동안 자기 공개 트윗의 주제 초점은 개인 경험과 정서 상태에 집중되어 있어 정체성 표현과 정서적 확인으로의 전환을 나타낸다.
• 비교 분석 결과, 위기의 성격—특히 장기적이고 세계적인, 신체적 외상이 아닌 특성—이 개인정보 공개 행동에 고유하게 영향을 미칠 수 있으며, 이는 온라인 프라이버시 기준이 지속적으로 변화할 수 있음을 시사한다.