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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10451/3948

Título: Privacy policy dynamics in location sharing applications
Autor: Sousa, Luís Fernandes
Orientador: Sadeh, Norman M.
Neves, Nuno Fuentecilla Maia Ferreira, 1969-
Palavras-chave: Privacidade
Análise dinâmica
Partilha de localização
Plataformas móveis
Teses de mestrado - 2009
Issue Date: 2009
Resumo: As aplicações de partilha de localização (location-sharing) prometem modificar, de uma forma radical e num futuro bastante próximo, a forma como as pessoas interagem e socializam, estabelecendo a ponte entre as redes sociais e o mundo real. No entanto, as preocupações, legítimas e generalizadas, relativas às implicações de privacidade associadas a esta classe de aplicações, sugerem que a sua adopção por parte da comunidade dependerá sempre da medida em que essas preocupações sejam resolvidas. Uma dificuldade adicional consiste no facto de os utilizadores deste tipo de aplicações têm dificuldade em antecipar a forma de utilizar o serviço, e em definir filtros (políticas de privacidade) que traduzam essas mesmas preocupações. Vários grupos de investigação têm analisado as necessidades e comportamentos desses utilizadores, com o objectivo de identificar um conjunto de mecanismos que resolva efectivamente essas necessidades. Até à data, ainda não existem publicações que explorem a dimensão temporal nas análises efectuadas. Assim sendo, este projecto visa compreender o comportamento ao longo do tempo de utilizadores de Locaccino, uma aplicação de partilha de localização desenvolvida e concretizada pelo Mobile Commerce Lab. Mais especificamente, o projecto visa identificar elementos chave que não são revelados sem ter em consideração a dimensão temporal e a ordenação dos eventos, aproveitando o facto de o Locaccino permitir estudos de longa duração. Foram analisados os comportamentos e preferências de privacidade de 289 utilizadores do Locaccino, divididos por 2 estudos. Os resultados revelam que os utilizadores, ao modificar as suas preferências de privacidade (filtros), evoluem tipicamente para políticas menos restritivas, partilhando mais modificações. Os mesmos utilizadores evoluem simultaneamente para preferências de privacidade tipicamente mais complexas, o que sugere a existência de um processo de aprendizagem (mensurável) ao longo do tempo. Foi ainda analisada de mecanismos que de transparência (feedback) que permitem aos utilizadores saber informação sobre quem tenta obter as suas localizações. Os resultados revelam a importância dos mecanismos de transparência (feedback) para ajudar os utilizadores na construção das suas políticas de privacidade. Esta importância é mais visível nos utilizadores com terminais móveis. A integração destes resultados no desenvolvimento de aplicações de partilha de localização resultará seguramente numa maior eficácia das políticas de privacidade definidas pelos utilizadores, aumentando assim o seu conforto relativamente às questões de privacidade.
Location-sharing applications in social networking may radically transform the way people interact and socialize with each other, by providing the bridge between social networking and the actual social interaction. People already expressed legitimate concerns about the privacy implications associated with this class of applications, suggesting that a broad adoption may only happen to the extent that these concerns are adequately addressed. Additionally, users still cannot anticipate how the locationsharing service is going to be used, or how to express the privacy policies that most suite their needs. A significant research effort has already been put in the analysis of user’s needs, for building user-controllable systems that adequately protect the disclosure of their locations. However, no published work has yet explored the temporal dimension in such analyses. This project aims at studying people’s attitudes and behaviors towards privacy using Locaccino, a location-sharing application developed and deployed by the Mobile Commerce Lab. More specifically, it aims at identifying key elements that areonly revealed with a dynamic analysis of usage data that takes into consideration the temporal dimension and the ordering of events, based on the fact that Locaccino allows long-last studies.We analyzed the privacy preferences and behavior of 289 Locaccino users, in two distinct studies. Our results demonstrate that users, when modifying their policies, typically evolve to less restrictive, sharing more locations. They also evolve to more complex privacy policies, suggesting an increasing awareness of the implications of their decisions over time. We investigated the importance of mechanisms that provide users with awareness of who tried to locate them (feedback mechanisms). The results reveal the importance of feedback mechanisms for helping users defining their privacy policies, which is particularly relevant for those using mobile platforms. We believe that the integration of these findings in the design of location-sharing applications can significantly contribute to enhance the effectiveness of user’s privacy policies.
Descrição: Tese de mestrado, Segurança Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2009
URI: http://hdl.handle.net/10451/3948
Appears in Collections:FC - Dissertações de Mestrado

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