PRIVACY POLICY DYNAMICS IN LOCATION SHARING APPLICATIONS

• Autor(a) principal: Sousa, Luís Fernandes
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/14028
• topic: privacidade; partilha de localização; plataformas móveis; análise dinâmica

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 do 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 localizações. 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.