[论文解读] How good is good enough for COVID19 apps? The influence of benefits, accuracy, and privacy on willingness to adopt
本文对美国人进行调查，量化准确性和隐私关注，以及公共和个人健康收益，如何影响愿意安装 COVID-19 疫情追踪应用的意愿，并对采用阈值进行建模。
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.
研究动机与目标
- 评估准确性和隐私关注如何影响愿意安装 COVID-19 疫情追踪应用。
- 识别在采用决策中哪些群体更重视准确性与隐私之间的权衡。
- 建模公共卫生收益、个人收益和隐私风险的不同水平如何影响愿意安装一个假设应用。
提出的方法
- 开展面向美国产生具代表性的规模调查（跨研究总样本量 n=4,615），以评估在不同准确性和隐私情景下的安装意愿。
- 使用情景描述与随机化实验问题来改变准确性（假阳性/假阴性）和对不同主体的隐私泄露。
- 应用混合效应二项逻辑回归，将安装意愿建模为准确性/隐私因素与受访者人口统计特征的函数。
- 在研究问题 3 中，呈现基于情景的调查以量化公共卫生收益和个人收益，以及隐性/显性隐私风险，如何影响采用意愿。
- 比较隐含的隐私感知与显性风险陈述，以验证隐私效应。
实验结果
研究问题
- RQ1RQ1：准确性和隐私是否都会影响愿意安装 COVID 应用？
- RQ2RQ2：不同类型的人是否在准确性与隐私之间赋予不同的重要性？
- RQ3RQ3：需要多大的公共卫生收益、准确性和/或隐私风险，才会促使人们采用该应用？
主要发现
- 约 70-80% 的美国人表示若应用完全隐私和/或完全准确，他们愿意安装；这高于对未指明隐私或准确性的 50-60%。
- 误报（假阴性）对安装意愿的负面影响显著强于误报（假阳性）或隐私泄露。
- 安装意愿与应用的公共卫生收益和个人健康收益相关，大多数受访者在任一维度接受至少 50% 的改进。
- 认识一个因 COVID-19 去世的人的人群，其在准确性有误的情况下愿意安装应用的可能性是其他人群的五倍以上。
- 受访者平均更容忍假阳性而非假阴性，对某些隐私泄露（如非营利组织）比对其他泄露（如雇主）更能接受。
- 年轻人和女性对存在隐私风险的应用的愿意安装程度较低；在遇到准确性或隐私错误时，较高的互联网技能会增加愿意安装的意愿。
- 隐性隐私泄露风险感知与显性风险陈述在预测采用意愿方面一致。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。