[논문 리뷰] Your browsing behavior for a Big Mac: Economics of Personal Information Online

Juan Pablo Carrascal, Christopher Riederer외 3명|arXiv (Cornell University)|2011. 12. 28.

Personal Information Management and User Behavior인용 수 29

한 줄 요약

이 연구는 브라우저 플러그인을 통한 경험 샘플링과 역순 제2가격 경매를 활용하여 사용자가 온라인 브라우징 중에 다양한 유형의 개인정보(PI)를 얼마나 가치 있게 생각하는지 측정한다. 사용자는 온라인 신원 정보 PI(중앙값 €25)에 대해 브라우징 행동(€7)보다 훨씬 더 높은 금액을 책정하며, 서비스 향상 목적의 PI 사용은 수용하지만 제공자가 PI를 상용화하는 것에는 강하게 반대한다.

ABSTRACT

Most online services (Google, Facebook etc.) operate by providing a service to users for free, and in return they collect and monetize personal information (PI) of the users. This operational model is inherently economic, as the "good" being traded and monetized is PI. This model is coming under increased scrutiny as online services are moving to capture more PI of users, raising serious privacy concerns. However, little is known on how users valuate different types of PI while being online, as well as the perceptions of users with regards to exploitation of their PI by online service providers. In this paper, we study how users valuate different types of PI while being online, while capturing the context by relying on Experience Sampling. We were able to extract the monetary value that 168 participants put on different pieces of PI. We find that users value their PI related to their offline identities more (3 times) than their browsing behavior. Users also value information pertaining to financial transactions and social network interactions more than activities like search and shopping. We also found that while users are overwhelmingly in favor of exchanging their PI in return for improved online services, they are uncomfortable if these same providers monetize their PI.

연구 동기 및 목표

• 사용자가 온라인 브라우징 중 특정 맥락에서 다양한 유형의 개인정보(PI)를 어떻게 평가하는지 이해하기 위해.
• 온라인 서비스 제공자가 사용자의 PI를 상용화하는 것에 대해 사용자가 어떻게 인식하는지 조사하기 위해.
• 실제 행동과 서술된 사생활 선호 간 격차를 메우기 위해 맥락 인식 기반 방법을 활용해 실시간 가치 측정을 수행하기 위해.
• 사용자가 기능 향상과 재정적 보상을 위해 PI를 교환할 의사가 얼마나 되는지 드러내어 온라인 서비스의 윤리적 및 경제적 설계를 지원하기 위해.

제안 방법

• 사용자의 온라인 활동 중 실시간 경험 샘플링(rESM)을 가능하게 하기 위해 맞춤형 브라우저 플러그인을 구현했다.
• 특정 PI 유형의 진정된 금액 가치를 유도하기 위해 역순 제2가격 입찰 방식의 경매 메커니즘을 사용했다.
• 다양한 인구 통계적 배경을 가진 168명의 참가자로부터 데이터를 수집하여, 특정 서비스(예: 소셜, 금융, 검색) 맥락에서의 가치 평가를 캡처했다.
• PI를 다음과 같은 카테고리로 분류했다: 온라인 신원(나이, 성별, 주소), 브라우징 행동, 금융 거래, 사회적 상호작용, 콘텐츠 업로드.
• 서비스 유형과 PI 카테고리 간의 가치 평가 차이를 맥락과 사용자 인구 통계적 배경을 통제한 상태에서 분석했다.
• 실시간으로 사용자의 PI 수집 및 상용화에 대한 태도를 기록하여, 특정 PI 유형과 서비스와의 연결을 맺었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자가 온라인 브라우징 중에 다양한 유형의 개인정보(PI)에 대해 얼마의 금액 가치를 부여하는가, 이는 맥락에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ2 사용자가 온라인 서비스 제공자가 자신의 PI를 상용화하는 것을 어떻게 평가하는가, 특히 서비스 향상 목적과 충돌할 경우 어떻게 생각하는가?
• RQ3 PI의 수량(예: 한 개의 데이터 포인트 vs. 다수의 데이터 포인트)이 사용자 가치 평가에 영향을 미치는가, 이는 PI 거래 시장 설계에 어떻게 영향을 주는가?
• RQ4 나이, 성별, 교육 수준 등의 인구 통계적 요인이 온라인 맥락에서 사용자의 PI 가치 평가에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 사용자는 온라인 신원 관련 개인정보—예를 들어 나이, 성별, 주소, 경제적 상태—를 상당히 더 높게 평가하며, 중앙값으로 €25를 부여한다. 이는 브라우징 행동에 비해 약 3배 높은 가치 평가이다.
• 브라우징 행동(예: 검색 및 쇼핑 활동 포함)에 대한 중앙값 평가는 €7이며, 이는 사용자가 행동 데이터보다 신원 기반 정보를 더 가치 있게 본다는 것을 시사한다.
• 금융 거래(€15.5)와 소셜 네트워크 상호작용(€12)에 대해선 일반적인 검색이나 쇼핑 활동보다 더 높은 가치 평가를 내렸으며, 이는 재정적 및 사회적 영향에 민감함을 반영한다.
• 동일한 유형의 PI에 대해 한 개의 데이터 포인트와 열 개의 데이터 포인트 사이에 유의미한 가치 평가 차이가 없었으며, 이는 사용자가 데이터 양 증가에 따라 위험 또는 가치 증가를 인식하지 않는다는 것을 시사한다.
• PI가 서비스 향상 목적으로 사용된다는 것을 널리 인식하고 있음에도 불구하고, 제공자가 사용자의 PI를 상용화한다는 것을 알게 되자 사용자들은 강한 불편감을 보였다. 이는 태도의 명백한 모순을 드러낸다.
• 연구 결과는 PI 상용화에 대한 투명성과 대량 데이터 메커니즘의 도입이 사생활 우려를 줄이고 온라인 서비스 모델에 대한 사용자 신뢰를 향상시킬 수 있음을 시사한다.