Facial Recognition Technology (FRT) is a pioneering field of mass surveillance that sparks privacy concerns and is considered a growing threat in the modern world. FRT has been widely adopted in the Kingdom of Saudi Arabia to improve public services and surveillance. Accordingly, the following study aims to understand the privacy and security concerns, trust, and acceptance of FRT in Saudi Arabia. Validated Privacy Concerns (IUIPC-8), Security Attitudes (SA-6), and Security Behavior (SeBIS) scales are used along with replicate studies from Pew Research Center trust questions and government trust questions. In addition, we examine potential differences between Saudis and Americans. To gain insights into these concerns, we conducted an online survey involving 53 Saudi Arabia citizens who are residing in the USA. We have collected data in the US instead of Saudi Arabia to avoid the regulatory challenges of the Saudi Data & Artificial Intelligence Authority (SDAIA). Responses from closed-ended questions revealed that Saudis score much lower than Americans when it comes to security attitudes, whereas they score lower when it comes to privacy concerns. We found no significant difference between Saudis' and Americans' acceptance of the use of FRT in different scenarios, but we found that Saudis trust advertisers more than Americans. Additionally, Saudis are more likely than Americans to agree that the government should strictly limit the use of FRT.


翻译:面部识别技术(FRT)是大规模监控领域的开创性技术,引发了隐私担忧,并在现代世界中被视为日益增长的威胁。FRT已在沙特阿拉伯王国广泛用于改善公共服务和监控。因此,本研究旨在了解沙特阿拉伯对FRT的隐私与安全担忧、信任度及接受度。研究采用了经过验证的隐私担忧(IUIPC-8)、安全态度(SA-6)和安全行为(SeBIS)量表,并复用了皮尤研究中心的信任问题及政府信任问题。此外,我们考察了沙特人与美国人之间的潜在差异。为深入了解这些担忧,我们开展了一项由53名居住在美国的沙特阿拉伯公民参与的在线调查。我们选择在美国而非沙特阿拉伯收集数据,以规避沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)的监管挑战。封闭式问题的回答显示,沙特人在安全态度方面的得分远低于美国人,而在隐私担忧方面的得分也较低。我们未发现沙特人与美国人在不同场景下使用FRT的接受度存在显著差异,但发现沙特人比美国人更信任广告商。此外,沙特人比美国人更倾向于同意政府应严格限制FRT的使用。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
Arxiv
1+阅读 · 2023年9月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月7日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
6+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员