[论文解读] Your browsing behavior for a Big Mac: Economics of Personal Information Online

Juan Pablo Carrascal, Christopher Riederer+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 28, 2011

Personal Information Management and User Behavior被引用 29

一句话总结

本研究通过浏览器插件实现体验抽样和反向第二价格密封拍卖，测量用户在在线浏览过程中对不同类型个人隐私信息（PI）的价值评估。用户对离线身份PI（中位数价值25欧元）的估值显著高于对浏览行为PI（7欧元）的估值；尽管用户接受PI用于服务改进，但强烈反对服务提供商对PI进行货币化。

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.

研究动机与目标

• 了解用户在在线浏览情境中对不同类型个人隐私信息（PI）的价值评估，特别是情境相关性。
• 调查用户对在线服务提供商对PI进行货币化的看法。
• 通过使用情境感知方法测量实时估值，弥合陈述的隐私偏好与实际行为之间的差距。
• 通过揭示用户为提升功能而愿意交易PI，或为获得经济收益而交易PI的意愿，为在线服务的伦理与经济设计提供依据。

提出的方法

• 部署自定义浏览器插件，以在用户在线活动期间实现实时体验抽样（rESM）。
• 采用反向第二价格密封投标机制，获取用户对特定PI类型的真实货币估值。
• 从168名具有多样化人口统计特征的参与者中收集数据，记录其在特定服务（如社交、金融、搜索）情境下的估值。
• 将PI分类为：离线身份（年龄、性别、地址）、浏览行为、金融交易、社交互动和内容上传。
• 分析不同服务类型和PI类别之间的估值差异，控制情境和用户人口统计因素。
• 实时记录用户对PI收集和货币化的态度，将其与特定PI类型和具体服务关联。

实验结果

研究问题

• RQ1 用户在在线浏览过程中对不同类型个人隐私信息（PI）赋予的货币价值是多少？这种估值如何因情境而异？
• RQ2 当PI用于服务改进与被服务提供商货币化产生冲突时，用户如何看待其PI的货币化？
• RQ3 PI的数量（例如，一个与多个数据点）是否会影响用户估值？这又如何影响PI交易的市场设计？
• RQ4 年龄、性别和教育等人口统计因素如何影响用户在在线情境中对PI的估值？

主要发现

• 用户对与离线身份相关的PI（如年龄、性别、地址和经济状况）赋予显著更高的价值，中位数估值为25欧元，约为浏览行为PI估值的三倍。
• 浏览行为PI（包括搜索和购物活动）的中位数估值为7欧元，表明用户认为行为数据的价值低于基于身份的信息。
• 用户对金融交易PI（15.5欧元）和社会互动PI（12欧元）的估值高于对一般搜索或购物活动的估值，反映出用户对金融和社交影响的敏感性。
• 单一PI与相同类型十项PI之间在估值上无显著差异，表明用户不会因数据量增加而感知到更高的风险或价值。
• 尽管普遍意识到PI被用于改善服务，但当被告知PI被服务提供商货币化时，用户表现出强烈不适，揭示了其态度中的明显矛盾。
• 研究结果表明，提高PI货币化的透明度以及采用批量数据机制，可降低隐私担忧，增强用户对在线服务模式的信任。