核心概念
研究者やシステム開発者だけでなく、実際に潜在的に敏感なデータを共有する人々もプライバシーリスクを考慮すべきである。
統計
差分プライバシーはε > 0(プライバシーバジェット)によってパラメトラ化され、個人情報保護リスクと関連付けられます。
ε = 0.01ではデータ共有への同意が明確に優勢です。一方、ε = 10は非常に高いデータ悪用リスクと対応し、多くの被験者がデータ共有に反対することが期待されます。
引用
"Would you share your instant messages for ε of 10?"
"We address this research gap by designing, implementing, and conducting a behavioral experiment to study the behavior of people in uncertain decision-making situations with respect to privacy-threatening situations."