本論文は、最新バージョンのTopics APIの再現性のある評価を、最大規模の公開済み実データセットを用いて行っている。
まず、実際のユーザーの関心事プロファイルの安定性と一意性を分析した。その結果、ユーザーの関心事プロファイルは時間とともに比較的安定しており、ほとんどのユーザーが一意のプロファイルを持つことが分かった。
次に、ノイズ関心事の識別手法を提案し、実データに適用した。その結果、ノイズ関心事の10%程度を特定できることが分かった。
最後に、ユーザーの再識別実験を行った。その結果、1回、2回、3回の観察で、それぞれ46%、55%、60%のユーザーが一意に再識別されることが分かった。
以上の結果から、Topics APIは一部のユーザーのプライバシーを十分に保護できないことが示された。本論文は、新しいウェブ提案に対する公開可能な再現性のある評価の重要性を強調している。
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