Wie viel Risiko sind Laien bereit einzugehen, um sensible Daten an differentiell-private NLP-Systeme weiterzugeben?

핵심 개념

Endnutzer müssen bei der Bestimmung des Privatsphäre-Parameters ε einbezogen werden, da die Wahrnehmung von Privatsphärerisiken zwischen Menschen variiert.

초록

Die Studie untersucht, wie Laien Privatsphärerisiken in Bezug auf differentiell-private NLP-Systeme wahrnehmen und welche ε-Werte sie akzeptieren würden, um ihre sensiblen Textdaten zu teilen.
Dafür wurde eine zweistufige Studie durchgeführt:

Messung der Einstellung zur Privatsphäre und der Web-Nutzungsfähigkeiten der Teilnehmer mittels Fragebögen.
Verhaltensexperiment, in dem die Teilnehmer wiederholt Risikobewertungen in privatsphärebedrohlichen Situationen vornehmen mussten. Die Risiken wurden in zwei prototypischen NLP-Szenarien (medizinische Aufzeichnungen, Chatverläufe) dargestellt.

Die Ergebnisse zeigen, dass es keinen allgemeingültigen, optimalen ε-Wert gibt, sondern dass der akzeptable ε-Wert vom Szenario und der Datenmenge abhängt. Psychometrische Funktionen wurden verwendet, um Schwellenwerte für ε zu bestimmen, bei denen die Mehrheit der Teilnehmer bereit wäre, Daten zu teilen.

통계

Die Mehrheit der Teilnehmer würde Daten bei einem ε-Wert von 1,12 teilen.
Bei 10.000 Datensätzen wäre ein ε-Wert von 0,31 akzeptabel, bei 10 Millionen Datensätzen ein ε-Wert von 3,0-6,0.
Werte über 10 würden von den meisten Teilnehmern als zu riskant eingestuft.

인용구

"Endnutzer müssen bei der Bestimmung des Privatsphäre-Parameters ε einbezogen werden, da die Wahrnehmung von Privatsphärerisiken zwischen Menschen variiert."
"Es gibt keinen allgemeingültigen, optimalen ε-Wert, sondern der akzeptable ε-Wert hängt vom Szenario und der Datenmenge ab."

핵심 통찰 요약

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by Christopher ... 게시일 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.06708.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte man die Ergebnisse auf andere Anwendungsdomänen außerhalb von NLP übertragen?

Die Ergebnisse dieser Studie könnten auf andere Anwendungsdomänen außerhalb von Natural Language Processing (NLP) übertragen werden, indem ähnliche Experimente und Umfragen durchgeführt werden, um das Verhalten von Personen in Bezug auf Datenschutzrisiken zu untersuchen. Indem man die gleichen Methoden auf andere Bereiche anwendet, kann man herausfinden, wie Menschen in verschiedenen Kontexten auf die Offenlegung sensibler Daten reagieren. Dies könnte in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung oder Technologie relevant sein, wo Datenschutz und Privatsphäre ebenfalls wichtige Anliegen sind.

Welche Rolle spielen kulturelle Unterschiede bei der Wahrnehmung von Privatsphärerisiken?

Kulturelle Unterschiede können eine signifikante Rolle bei der Wahrnehmung von Privatsphärerisiken spielen. Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Einstellungen und Normen in Bezug auf Datenschutz und Privatsphäre. Zum Beispiel können in einigen Kulturen persönliche Informationen offener geteilt werden, während in anderen Kulturen ein höheres Maß an Privatsphäre und Geheimhaltung bevorzugt wird. Diese kulturellen Unterschiede können sich darauf auswirken, wie Menschen die Risiken der Offenlegung sensibler Daten bewerten und welche Datenschutzmaßnahmen sie als angemessen erachten. Daher ist es wichtig, kulturelle Unterschiede zu berücksichtigen, wenn man Datenschutzrichtlinien und -praktiken entwickelt.

Wie könnte man die Teilnehmer dazu bringen, ihre tatsächlichen Chatverläufe oder Krankenakten für die Studie zur Verfügung zu stellen, anstatt hypothetische Szenarien zu verwenden?

Um die Teilnehmer dazu zu bringen, ihre tatsächlichen Chatverläufe oder Krankenakten für die Studie zur Verfügung zu stellen, anstatt hypothetische Szenarien zu verwenden, könnten verschiedene Anreize und Maßnahmen eingesetzt werden. Zum Beispiel könnten die Teilnehmer finanziell entschädigt werden oder es könnten Anreize wie Gutscheine oder Rabatte angeboten werden. Darüber hinaus könnte die Vertraulichkeit und Anonymität der Daten sichergestellt werden, um das Vertrauen der Teilnehmer zu gewinnen. Es wäre auch wichtig, die Vorteile der Studie und den Beitrag zur Forschung hervorzuheben, um das Engagement der Teilnehmer zu fördern. Letztendlich ist es wichtig, transparent und ethisch in der Kommunikation mit den Teilnehmern zu sein und ihre Bedenken ernst zu nehmen.