The infamous privacy paradox refers to the apparent inconsistency between people's stated concern for privacy and their readiness to disclose personal information. This phenomenon has sparked two largely disconnected literatures: one offering experimental evidence of inconsistent behavior, and another providing qualitative accounts and defending the importance of privacy. The Article presents an online field experiment that bridges those literatures and shows that the so-called paradox arises from a mischaracterization of the underlying behavior. The Article finds that it is structural uncertainty about risk that drives seemingly paradoxical privacy decisions. It does so by isolating discounting mechanisms and empirically testing whether observed privacy choices reflect temptation or rational responses to uncertainty. The results suggest that privacy behavior is not paradoxical but, rather, consistent with choices shaped by incomplete information. The Article then discusses the policy implications of this reframing. As privacy decisions stem from structural uncertainty, which operates as a market failure, regulation should aim to reduce that uncertainty. This supports regulation that prioritizes transparency (for people to assess the risks of data collection) and flexibility mechanisms that accommodate evolving contexts. Such reframing provides a new argument for the right to be forgotten, which allows people to revisit prior disclosures as new risks become apparent. By shifting the focus from individual inconsistency to structural uncertainty, the findings call for privacy law to better reflect the reality of people's decision-making environments.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
【新书】差分隐私,246页pdf
专知会员服务
27+阅读 · 2025年4月5日
重磅!《隐私计算白皮书(2022年)》正式发布,65页pdf
专知会员服务
86+阅读 · 2023年1月2日
图数据上的隐私攻击与防御技术
专知会员服务
28+阅读 · 2022年4月28日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月29日
《隐私计算白皮书(2021年)》正式发布(附下载链接)
专知会员服务
96+阅读 · 2021年7月22日
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知
16+阅读 · 2022年4月1日
联邦学习安全与隐私保护研究综述
专知
12+阅读 · 2020年8月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【专题】美国隐私立法进展的总体分析
蚂蚁金服评论
11+阅读 · 2019年4月25日
美参议员提出商业面部识别隐私法案
蚂蚁金服评论
12+阅读 · 2019年4月25日
区块链隐私保护研究综述——祝烈煌详解
计算机研究与发展
23+阅读 · 2018年11月28日
差分隐私保护:从入门到脱坑
FreeBuf
17+阅读 · 2018年9月10日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
22+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
9+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关资讯
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知
16+阅读 · 2022年4月1日
联邦学习安全与隐私保护研究综述
专知
12+阅读 · 2020年8月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【专题】美国隐私立法进展的总体分析
蚂蚁金服评论
11+阅读 · 2019年4月25日
美参议员提出商业面部识别隐私法案
蚂蚁金服评论
12+阅读 · 2019年4月25日
区块链隐私保护研究综述——祝烈煌详解
计算机研究与发展
23+阅读 · 2018年11月28日
差分隐私保护:从入门到脱坑
FreeBuf
17+阅读 · 2018年9月10日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员