Anything Fun Going On?: A Simple Wizard to Avoid the Cold-Start Problem for Event Recommenders

In this demo, we showcase a set up wizard designed to bypass the cold start problem that often affects recommendation systems in the event domain. We have developed a mobile application for tourists, RelEVENT, which allows them to quickly and non-intrusively set up preferences and/or interests related to events. This will directly affect the degree to which they can receive personalized recommendations on-the-fly and become aware of events happening around town that might be appealing to them

Enhancing Privacy Management on Social Network Services

Tesis por compendioIn the recent years, social network services, such as Facebook or LinkedIn, have experienced an exponential growth. People enjoy their functionalities, such as sharing photos, finding friends, looking for jobs, and in general, they appreciate the social benefits that social networks provide. However, as using social network has become routine for many people, privacy breaches that may occur in social network services have increased users' concerns. For example, it is easy to find news about people being fired because of something they shared on a social network. To enable people define their privacy settings, service providers employ simple access controls which usually rely exclusively on lists or circles of friends. Although these access controls are easy to configure by average users, research literature points out that they are lacking elements, such as tie strength, that play a key role when users decide what to share and with whom. Additionally, despite the simplicity of current access controls, research on privacy on social media reports that people still struggle to effectively control how their information flows on these services. To provide users with a more robust privacy framework, related literature proposes a new paradigm for access controls based on relationships. In contrast to traditional access controls where permissions are granted based on users and their roles, this paradigm employs social elements such as the relationship between the information owner and potential viewers (e.g., only my siblings can see this photo). Access controls that follow this paradigm provide users with mechanisms for disclosure control that represent more naturally how humans reason about privacy. Furthermore, these access controls can deal with specific issues that social network services present. Specifically, users often share information that concerns many people, especially other members of the social network. In such situations, two or more people can have conflicting privacy preferences; thus, an appropriate sharing policy may not be apparent. These situations are usually identified as multiuser privacy scenarios. Since relationship based access controls are complex for the average social network user, service providers have not adopted them. Therefore, to enable the implementation of such access controls in current social networks, tools and mechanisms that facilitate their use must be provided. To that aim, this thesis makes five contributions: (1) a review of related research on privacy management on social networks that identifies pressing challenges in the field, (2) BFF, a tool for eliciting automatically tie strength and user communities, (3) a new access control that employs communities, individual identifiers, tie strength, and content tags, (4) a novel model for representing and reasoning about multiuser privacy scenarios, employing three types of features: contextual factors, user preferences, and user arguments; and, (5) Muppet, a tool that recommends sharing policies in multiuser privacy scenarios.En los últimos años, los servicios de redes sociales, como Facebook o LinkedIn, han experimentado un crecimiento exponencial. Los usuarios valoran positivamente sus muchas funcionalidades tales como compartir fotos, o búsqueda de amigos y trabajo. En general, los usuarios aprecian los beneficios que las redes sociales les aportan. Sin embargo, mientras el uso de redes sociales se ha convertido en rutina para mucha gente, brechas de privacidad que pueden ocurrir en redes sociales han aumentado los recelos de los usuarios. Por ejemplo, es sencillo encontrar en las noticias casos sobre personas que han perdido su empleo debido a algo que compartieron en una red social. Para facilitar la definición de los ajustes de privacidad, los proveedores de servicios emplean controles de acceso sencillos que normalmente se basan, de forma exclusiva, en listas o círculos de amigos. Aunque estos controles de acceso son fáciles de configurar por un usuario medio, investigaciones recientes indican que éstos carecen de elementos tales como la intensidad de los vínculos personales, que juegan un papel clave en cómo los usuarios deciden qué compartir y con quién. Además, a pesar de la simplicidad de los controles de acceso, investigaciones sobre privacidad en redes sociales señalan que los usuarios han de esforzarse para controlar de forma efectiva como su información fluye en estos servicios. Para ofrecer a los usuarios un marco de privacidad más robusto, trabajos recientes proponen un nuevo paradigma para controles de acceso basado en relaciones. A diferencia de los controles de acceso tradicionales donde los permisos se otorgan en base a usuarios y sus roles, este paradigma emplea elementos sociales como la relación entre el propietario de la información y su audiencia potencial (por ejemplo, sólo mis hermanos pueden ver la foto). Los controles de acceso que siguen este paradigma ofrecen a los usuarios mecanismos para el control de la privacidad que representan de una forma más natural como los humanos razonan sobre cuestiones de privacidad. Además, estos controles de acceso pueden lidiar con problemáticas específicas que presentan las redes sociales. Específicamente, los usuarios comparten de forma habitual información que atañe a muchas personas, especialmente a otros miembros de la red social. En tales situaciones, dos o más personas pueden tener preferencias de privacidad que entran en conflicto. Cuando esto ocurre, no hay una configuración correcta de privacidad que sea evidente. Estas situaciones son normalmente identificadas como escenarios de privacidad multiusuario. Dado que los controles de acceso basados en relaciones son complejos para el usuario promedio de redes sociales, los proveedores de servicios no los han adoptado. Por lo tanto, para permitir la implementación de tales controles de acceso en redes sociales actuales, es necesario que se ofrezcan herramientas y mecanismos que faciliten su uso. En este sentido, esta tesis presenta cinco contribuciones: (1) una revisión del estado del arte en manejo de privacidad en redes sociales que permite identificar los retos más importantes en el campo, (2) BFF, una herramienta para obtener automáticamente la intensidad de los vínculos personales y las comunidades de usuarios, (3) un nuevo control de acceso que emplea comunidades, identificadores individuales, la intensidad de los vínculos personales, y etiquetas de contenido, (4) un modelo novedoso para representar y razonar sobre escenarios de privacidad multiusario que emplea tres tipos de características: factores contextuales, preferencias de usuario, y argumentos de usuario; y, (5) Muppet, una herramienta que recomienda configuraciones de privacidad en escenarios de privacidad multiusuario.En els darrers anys, els servicis de xarxes socials, com Facebook o LinkedIn, han experimentat un creixement exponencial. Els usuaris valoren positivament les seues variades funcionalitats com la compartició de fotos o la cerca d'amics i treball. En general, els usuaris aprecien els beneficis que les xarxes socials els aporten. No obstant això, mentre l'ús de les xarxes socials s'ha convertit en rutina per a molta gent, bretxes de privacitat que poden ocórrer en xarxes socials han augmentat els recels dels usuaris. Per exemple, és senzill trobar notícies sobre persones que han perdut el seu treball per alguna cosa que compartiren a una xarxa social. Per facilitar la definició dels ajustos de privacitat, els proveïdors de servicis empren controls d'accés senzills que normalment es basen, de forma exclusiva, en llistes o cercles d'amics. Encara que aquests controls d'accés són fàcils d'emprar per a un usuari mitjà, investigacions recents indiquen que aquests manquen elements com la força dels vincles personals, que juguen un paper clau en com els usuaris decideixen què compartir i amb qui. A més a més, malgrat la simplicitat dels controls d'accés, investigacions sobre privacitat en xarxes socials revelen que els usuaris han d'esforçar-se per a controlar de forma efectiva com fluix la seua informació en aquests servicis. Per a oferir als usuaris un marc de privacitat més robust, treballs recents proposen un nou paradigma per a controls d'accés basat en relacions. A diferència dels controls d'accés tradicionals on els permisos s'atorguen segons usuaris i els seus rols, aquest paradigma empra elements socials com la relació entre el propietari de la informació i la seua audiència potencial (per exemple, sols els meus germans poden veure aquesta foto). Els controls d'accés que segueixen aquest paradigma ofereixen als usuaris mecanismes per al control de la privacitat que representen d'una forma més natural com els humans raonen sobre la privacitat. A més a més, aquests controls d'accés poden resoldre problemàtiques específiques que presenten les xarxes socials. Específicament, els usuaris comparteixen de forma habitual informació que concerneix moltes persones, especialment a altres membres de la xarxa social. En aquestes situacions, dues o més persones poden tindre preferències de privacitat que entren en conflicte. Quan açò ocorre, no hi ha una configuració de privacitat correcta que siga evident. Aquestes situacions són normalment identificades com escenaris de privacitat multiusari. Donat que els controls d'accés basats en relacions són complexos per a l'usuari mitjà de xarxes socials, els proveïdors de servicis no els han adoptat. Per tant, per a permetre la implementació d'aquests controls d'accés en xarxes socials actuals, és necessari oferir ferramentes i mecanismes que faciliten el seu ús. En aquest sentit, aquesta tesi presenta cinc contribucions: (1) una revisió de l'estat de l'art en maneig de privacitat en xarxes socials que permet identificar els reptes més importants en el camp, (2) BFF, una ferramenta per a obtenir automàticament la força dels vincles personals i les comunitats d'usuaris, (3) un nou control d'accés que empra comunitats, identificadors individuals, força dels vincles personals, i etiquetes de contingut, (4) un model nou per a representar i raonar sobre escenaris de privacitat multiusari que empra tres tipus de característiques: factors contextuals, preferències d'usuari, i arguments d'usuaris; i, (5) Muppet, una ferramenta que recomana configuracions de privacitat en escenaris de privacitat multiusuari.López Fogués, R. (2017). Enhancing Privacy Management on Social Network Services [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/85978TESISCompendi

Semantic Recommender System

Though Content-based recommender systems proved to have better quality than Collaborative Filtering recommenders, the later is more used because the former suffers from complex mathematical calculations and inadequate data modeling techniques. Using Ontology(ies) to model the data allows machines to better understand both items and users’ preferences and thus not just suggesting better recommendations, but also providing accurate justifications. In this work we present a Semantic Recommender system that uses a novel way of generating recommendations depending on a Recommender Ontology that provides controlled vocabularies in the context of recommendations, and that is built upon the idea that not all classes and properties are important from item-similarities point of view. If the domain Ontology is annotated with the Recommender Ontology, the Semantic Recommender should be able to generate recommendations. As a result, the proposed system works with any domain data. Thanks to The Semantic Web standards. The proposed mathematical model takes into consideration, in addition to items’ features and users’ profiles, the context of the users and the temporal context, so some items, as an event’s ticket, should never be recommended if the event is over, and should get more presence before the event. The Recommender Ontology grants business owners a way to boost the recommended items according to their needs. This guarantees more diversity, which satisfies the business requirements. For the experiments, we have tested the proposed solution with many domains including movies, books, music, and with a real business company. We got 55% accuracy when testing on a movie domain though we knew just one feature about the movies. The main limitation we have faced is the absent of a content-based domain case that contains ABox, TBox, and ratings together

Personality-based recommendation: human curiosity applied to recommendation systems using implicit information from social networks

Tesis por compendioEn el día a día, las personas suelen confiar en recomendaciones, tradicionalmente aportadas por otras personas (familia, amigos, etc.) para sus decisiones más variadas. En el mundo digital esto no es diferente, dado que los sistemas de recomendación están presentes en todas partes y de modo transparente. El principal objetivo de estos sistemas es el de ayudar en el proceso de toma de decisiones, generando recomendaciones de su interés y basadas en sus gustos. Dichas recomendaciones van desde productos en sitios web de comercio electrónico, como libros o lugares a visitar, además de qué comer o cuánto tiempo uno debe caminar al día para tener una vida sana, con quién salir o a quién seguir en las redes sociales. Esta es un área en ascensión. Por un lado, tenemos cada vez más usuarios en internet cuya vida está digitalizada, dado que lo que se hace en el "mundo real" está representado en cierto modo en el "mundo digital". Por otro lado, sufrimos una sobrecarga de información, que puede mitigarse mediante el uso de un sistema de recomendación. Sin embargo, estos sistemas también enfrentan algunos problemas, como el problema del arranque en frío y su necesidad de ser cada vez más "humanos", "personalizados" y "precisos" para satisfacer las exigencias de usuarios y empresas. En este desafiante escenario, los sistemas de recomendación basados en la personalidad se están estudiando cada vez más, ya que son capaces de enfrentar esos problemas. Algunos proyectos recientes proponen el uso de la personalidad humana en los recomendadores, ya sea en su conjunto o individualmente por rasgos. Esta tesis está dedicada a este nuevo área de recomendación basada en la personalidad, centrándose en uno de sus rasgos más importantes, la curiosidad. Además, para explotar la información ya existente en internet, obtendremos de forma implícita información de las redes sociales. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo proporcionar una mejor experiencia al usuario final a través de un nuevo enfoque que ofrece una alternativa a algunos de los retos identificados en los sistemas de recomendación basados en la personalidad. Entre estas mejoras, el uso de las redes sociales para alimentar los sistemas de recomendación reduce el problema del arranque en frío y, al mismo tiempo, proporciona datos valiosos para la predicción de la personalidad humana. Por otro lado, la curiosidad no ha sido utilizada por ninguno de los sistemas de recomendación estudiados; casi todos han usado la personalidad general de un individuo a través de los Cinco Grandes rasgos de la personalidad. Sin embargo, los estudios psicológicos confirman que la curiosidad es un rasgo relevante en el proceso de elegir un item, cuestión directamente relacionada con los sistemas de recomendación. En resumen, creemos que un sistema de recomendación que mida implícitamente la curiosidad y la utilice en el proceso de recomendar nuevos ítems, especialmente en el sector turístico, podría claramente mejorar la capacidad de estos sistemas en términos de precisión, serendipidad y novedad, permitiendo a los usuarios obtener niveles positivos de satisfacción con las recomendaciones. Esta tesis realiza un estudio exhaustivo del estado del arte, donde destacamos trabajos sobre sistemas de recomendación, la personalidad humana desde el punto de vista de la psicología tradicional y positiva y finalmente cómo se combinan ambos aspectos. Luego, desarrollamos una aplicación en línea capaz de extraer implícitamente información del perfil de usuario en una red social, generando predicciones de uno o más rasgos de su personalidad. Finalmente, desarrollamos el sistema CURUMIM, capaz de generar recomendaciones en línea con diferentes propiedades, combinando la curiosidad y algunas características sociodemográficas (como el nivel de educación) extraídas de Facebook. El sistema ha sido probado y evaluado en el contexto turístico por usuarios rEn el dia a dia, les persones solen confiar en recomanacions, tradicionalment aportades per altres persones (família, amics, etc.) per a les seues decisions més variades. En el món digital això no és diferent, atès que els sistemes de recomanació estan presents a tot arreu i de manera transparent. El principal objectiu d'aquests sistemes és el d'ajudar en el procés de presa de decisions, generant recomanacions del seu interès i basades en els seus gustos. Aquestes recomanacions van des de productes en pàgines web de comerç electrònic, com a llibres o llocs a visitar, a més de què menjar o quant temps una persona ha de caminar al dia per a tindre una vida sana, amb qui eixir o a qui seguir en les xarxes socials. Aquesta és una àrea en ascensió. D'una banda, tenim cada vegada més usuaris en internet la vida de les quals està digitalitzada, atès que el que es fa en el "món real" està representat en certa manera en el "món digital". D'altra banda, patim una sobrecàrrega d'informació, que pot mitigar-se mitjançant l'ús d'un sistema de recomanació. No obstant això, aquests sistemes també enfronten alguns problemes, com el problema de l'arrencada en fred i la seua necessitat de ser cada vegada més "humans", "personalitzats" i "precisos" per a satisfer les exigències d'usuaris i empreses. En aquest desafiador escenari, els sistemes de recomanació basats en la personalitat s'estan estudiant cada vegada més, ja que són capaços d'enfrontar eixos problemes. Alguns projectes recents proposen l'ús de la personalitat humana en els recomendadors, ja siga en el seu conjunt o individualment per trets. Aquesta tesi està dedicada a aquest nou àrea de recomanació basada en la personalitat, centrant-se en un dels seus trets més importants, la curiositat. A més, per a explotar la informació ja existent en internet, obtindrem de forma implícita informació de les xarxes socials. Per tant, aquest treball té com a objectiu proporcionar una millor experiència a l'usuari final a través d'un nou enfocament que ofereix una alternativa a alguns dels reptes identificats en els sistemes de recomanació basats en la personalitat. Entre aquestes millores, l'ús de les xarxes socials per a alimentar els sistemes de recomanació redueix el problema de l'arrencada en fred i, al mateix temps, proporciona dades valuoses per a la predicció de la personalitat humana. D'altra banda, la curiositat no ha sigut utilitzada per cap dels sistemes de recomanació estudiats; quasi tots han usat la personalitat general d'un individu a través dels Cinc Grans trets de la personalitat. No obstant això, els estudis psicològics confirmen que la curiositat és un tret rellevant en el procés de triar un item, qüestió directament relacionada amb els sistemes de recomanació. En resum, creiem que un sistema de recomanació que mesure implícitament la curiositat i la utilitze en el procés de recomanar nous ítems, especialment en el sector turístic, podria clarament millorar la capacitat d'aquests sistemes en termes de precisió, sorpresa i novetat, permetent als usuaris obtindre nivells positius de satisfacció amb les recomanacions. Aquesta tesi realitza un estudi exhaustiu de l'estat de l'art, on destaquem treballs sobre sistemes de recomanació, la personalitat humana des del punt de vista de la psicologia tradicional i positiva i finalment com es combinen tots dos aspectes. Després, desenvolupem una aplicació en línia capaç d'extraure implícitament informació del perfil d'usuari en una xarxa social, generant prediccions d'un o més trets de la seua personalitat. Finalment, desenvolupem el sistema CURUMIM, capaç de generar recomanacions en línia amb diferents propietats, combinant la curiositat i algunes característiques sociodemogràfiques (com el nivell d'educació) extretes de Facebook. El sistema ha sigut provat i avaluat en el context turístic per usuaris reals. Els resultats demostren la seua capacitat perIn daily life, people usually rely on recommendations, traditionally given by other people (family, friends, etc.) for their most varied decisions. In the digital world, this is not different, given that recommender systems are present everywhere in such a way that we no longer realize. The main goal of these systems is to assist users in the decision-making process, generating recommendations that are of their interest and based on their tastes. These recommendations range from products in e-commerce websites, like books to read or places to visit to what to eat or how long one should walk a day to have a healthy life, who to date or who one should follow on social networks. And this is an increasing area. On the one hand, we have more and more users on the internet whose life is somewhat digitized, given than what one does in the "real world" is represented in a certain way in the "digital world". On the other hand, we suffer from information overload, which can be mitigated by the use of recommendation systems. However, these systems also face some problems, such as the cold start problem and their need to be more and more "human", "personalised" and "precise" in order to meet the yearning of users and companies. In this challenging scenario, personality-based recommender systems are being increasingly studied, since they are able to face these problems. Some recent projects have proposed the use of the human personality in recommenders, whether as a whole or individually by facet in order to meet those demands. Therefore, this thesis is devoted to this new area of personality-based recommendation, focusing on one of its most important traits, the curiosity. Additionally, in order to exploit the information already present on the internet, we will implicitly obtain information from social networks. Thus, this work aims to build a better experience for the end user through a new approach that offers an option for some of the gaps identified in personality-based recommendation systems. Among these gap improvements, the use of social networks to feed the recommender systems soften the cold start problem and, at the same time, it provides valuable data for the prediction of the human personality. Another found gap is that the curiosity was not used by any of the studied recommender systems; almost all of them have used the overall personality of an individual through the Big Five personality traits. However, psychological studies confirm that the curiosity is a relevant trait in the process of choosing an item, which is directly related to recommendation systems. In summary, we believe that a recommendation system that implicitly measures the curiosity and uses it in the process of recommending new items, especially in the tourism sector, could clearly improve the capacity of these systems in terms of accuracy, serendipity and novelty, allowing users to obtain positive levels of satisfaction with the recommendations. This thesis begins with an exhaustive study of the state of the art, where we highlight works about recommender systems, the human personality from the point of view of traditional and positive psychology and how these aspects are combined. Then, we develop an online application capable of implicitly extracting information from the user profile in a social network, thus generating predictions of one or more personality traits. Finally, we develop the CURUMIM system, able to generate online recommendations with different properties, combining the curiosity and some sociodemographic characteristics (such as level of education) extracted from Facebook. The system is tested and assessed within the tourism context by real users. The results demonstrate its ability to generate novel and serendipitous recommendations, while maintaining a good level of accuracy, independently of the degree of curiosity of the users.Menk Dos Santos, A. (2018). Personality-based recommendation: human curiosity applied to recommendation systems using implicit information from social networks [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/114798TESISCompendi

Personality representation: predicting behaviour for personalised learning support

The need for personalised support systems comes from the growing number of students that are being supported within institutions with shrinking resources. Over the last decade the use of computers and the Internet within education has become more predominant. This opens up a range of possibilities in regard to spreading that resource further and more effectively. Previous attempts to create automated systems such as intelligent tutoring systems and learning companions have been criticised for being pedagogically ineffective and relying on large knowledge sources which restrict their domain of application. More recent work on adaptive hypermedia has resolved some of these issues but has been criticised for the lack of support scope, focusing on learning paths and alternative content presentation. The student model used within these systems is also of limited scope and often based on learning history or learning styles.This research examines the potential of using a personality theory as the basis for a personalisation mechanism within an educational support system. The automated support system is designed to utilise a personality based profile to predict student behaviour. This prediction is then used to select the most appropriate feedback from a selection of reflective hints for students performing lab based programming activities. The rationale for the use of personality is simply that this is the concept psychologists use for identifying individual differences and similarities which are expressed in everyday behaviour. Therefore the research has investigated how these characteristics can be modelled in order to provide a fundamental understanding of the student user and thus be able to provide tailored support. As personality is used to describe individuals across many situations and behaviours, the use of such at the core of a personalisation mechanism may overcome the issues of scope experienced by previous methods.This research poses the following question: can a representation of personality be used to predict behaviour within a software system, in such a way, as to be able to personalise support?Putting forward the central claim that it is feasible to capture and represent personality within a software system for the purpose of personalising services.The research uses a mixed methods approach including a number and combination of quantitative and qualitative methods for both investigation and determining the feasibility of this approach.The main contribution of the thesis has been the development of a set of profiling models from psychological theories, which account for both individual differences and group similarities, as a means of personalising services. These are then applied to the development of a prototype system which utilises a personality based profile. The evidence from the evaluation of the developed prototype system has demonstrated an ability to predict student behaviour with limited success and personalise support.The limitations of the evaluation study and implementation difficulties suggest that the approach taken in this research is not feasible. Further research and exploration is required –particularly in the application to a subject area outside that of programming

User Perceived Qualities and Acceptance of Recommender Systems:The Role of Diversity

Recommender systems have become important, as users are faced with an ever-increasing amount of information available on internet. Much of the research work on the topic has been focused on recommendation techniques, aiming at improving the accuracy of recommended items. Today, researchers use accuracy-metrics for evaluating goodness, when in fact these do not capture users' expectations and criteria for evaluating recommendation usefulness. We must ask ourselves whether a less accurate recommendation is necessarily a less valuable one for the user. To support this, we centre our investigations in this thesis on users, and explore their acceptance behaviours when using recommendations, and their perceived qualities. We present results in four areas. First, we study users' perceptions leading to the acceptance of recommendations and the possible long-term adoption of the system. We run two user studies using two online music recommenders relying on different recommendation techniques. Our results show that the perceived usefulness in terms of quality, and the perceived ease of use in terms of effort, are directly correlated with the users' acceptance of the recommendations. The results also show the necessity for low-involvement recommenders to be highly reactive, helping to take the users' search context into account. Secondly, we evaluate a behavioural recommender, where recommendations are made from implicitly expressed user preferences. We take profile sizes into account and compare such recommendations to an explicit search & browse interface. Our experiment reveals that users perceive the smaller effort required to use a behavioural recommender, but find the explicit solution to yield more diverse suggestions and gives them more control. Overall, users perceive both approaches as being satisfactory, providing the profile size is big enough. Thirdly, we analyse the impact on users' perceptions of a visual rendering. We designed an iconised representation of compound critiques, usually textual, and observed the differences in users' appreciation. Our results reveal that users prefer the visual interface, that it reduces their interaction efforts, and that users are attracted to apply the critiques more frequently in complex product domains, which have more product-features. In a fourth area, we examine the role of diversity of recommendations in users' acceptance. A first study shows that diversity is the dimension which most influences users' satisfaction. We also highlight that users have more confidence in their choice using an organised layout interface for the same perceived ease of use as with a list view, even though the organised layout creates longer interactions. For the first time in a study, we show that diversity correlates with the trust of users. In a second study, we use an eye-tracker to carry out an in-depth study of users' decision process. We show how the influence of a recommender increases throughout a user's purchase decision process until the decision is close to being taken. At this moment, we observed that users rely on the recommender to enhance their confidence in the purchase decision, and that they need diversity to prioritise the suggestions. To end our work, we propose a theoretical diversity-model for maximising users' overall satisfaction by balancing users' needs for recommendation accuracy and diversity throughout the decision process. In addition, we derive a set of design guidelines from all of the experimental results. They are elaborated around four primary axes: user effort, purchase intentions, complex systems and diversity

Supporting lay users in privacy decisions when sharing sensitive data

The first part of the thesis focuses on assisting users in choosing their privacy settings, by using machine learning to derive the optimal set of privacy settings for the user. In contrast to other work, our approach uses context factors as well as individual factors to provide a personalized set of privacy settings. The second part consists of a set of intelligent user interfaces to assist the users throughout the complete privacy journey, from defining friend groups that allow targeted information sharing; through user interfaces for selecting information recipients, to find possible errors or unusual settings, and to refine them; up to mechanisms to gather in-situ feedback on privacy incidents, and investigating how to use these to improve a user’s privacy in the future. Our studies have shown that including tailoring the privacy settings significantly increases the correctness of the predicted privacy settings; whereas the user interfaces have been shown to significantly decrease the amount of unwanted disclosures.Insbesondere nach den jüngsten Datenschutzskandalen in sozialen Netzwerken wird der Datenschutz für Benutzer immer wichtiger. Obwohl die meisten Benutzer behaupten Wert auf Datenschutz zu legen, verhalten sie sich online allerdings völlig anders: Sie lassen die meisten Datenschutzeinstellungen der online genutzten Dienste, wie z. B. von sozialen Netzwerken oder Diensten zur Standortfreigabe, unberührt und passen sie nicht an ihre Datenschutzanforderungen an. In dieser Arbeit werde ich einen Ansatz zur Lösung dieses Problems vorstellen, der auf zwei verschiedenen Säulen basiert. Der erste Teil konzentriert sich darauf, Benutzer bei der Auswahl ihrer Datenschutzeinstellungen zu unterstützen, indem maschinelles Lernen verwendet wird, um die optimalen Datenschutzeinstellungen für den Benutzer abzuleiten. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten verwendet unser Ansatz Kontextfaktoren sowie individuelle Faktoren, um personalisierte Datenschutzeinstellungen zu generieren. Der zweite Teil besteht aus einer Reihe intelligenter Benutzeroberflächen, die die Benutzer in verschiedene Datenschutzszenarien unterstützen. Dies beginnt bei einer Oberfläche zur Definition von Freundesgruppen, die im Anschluss genutzt werden können um einen gezielten Informationsaustausch zu ermöglichen, bspw. in sozialen Netzwerken; über Benutzeroberflächen um die Empfänger von privaten Daten auszuwählen oder mögliche Fehler oder ungewöhnliche Datenschutzeinstellungen zu finden und zu verfeinern; bis hin zu Mechanismen, um In-Situ- Feedback zu Datenschutzverletzungen zum Zeitpunkt ihrer Entstehung zu sammeln und zu untersuchen, wie diese verwendet werden können, um die Privatsphäreeinstellungen eines Benutzers anzupassen. Unsere Studien haben gezeigt, dass die Verwendung von individuellen Faktoren die Korrektheit der vorhergesagten Datenschutzeinstellungen erheblich erhöht. Es hat sich gezeigt, dass die Benutzeroberflächen die Anzahl der Fehler, insbesondere versehentliches Teilen von Daten, erheblich verringern

The Tiger Vol. 97 Issue 15 2004-02-06

https://tigerprints.clemson.edu/tiger_newspaper/4177/thumbnail.jp