AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露影响因素研究
2024-02-29分类号:TP391.3;TP309
【部门】吉林大学国家发展与安全研究院 吉林大学司法数据应用研究中心
【摘要】[目的/意义] 网络平台通过人工智能(AI)人机交互形成用户画像进行个性化推荐已成常态,同时暴露出不当或过度收集使用个人信息、泄露用户隐私信息等问题。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展为人机交互带来颠覆性影响,也为数据安全与个人信息保护带来更大的冲击与挑战。基于此,对AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露及个人信息保护问题的研究将具有重要的实践价值与意义。[方法/过程] 文章通过对15名AI人机交互平台用户进行深度访谈,运用扎根理论研究方法进行编码分析,识别AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露所涉及的个人信息类型和敏感信息类型,并对用户的隐私意识和影响用户隐私信息披露意愿的客观因素进行分析,进而提出加强隐私信息披露风险规制及个人信息安全保障的对策建议。[结果/结论] 基于编码结果,将AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露的影响因素归纳为用户因素、平台因素、社会环境因素、隐私权衡因素4个维度,以此建构理论分析模型,并作为强化AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露风险规制及个人信息保护的重要指引。
【关键词】AI人机交互 个性化推荐 隐私信息披露 个人信息保护 影响因素
【基金】吉林省社会科学基金重大项目“完善数据权益配置服务智慧法务区建设研究”的阶段性成果,项目编号:2023ZD1
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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