Personal data is not discrete in socially-networked digital environments. A user who consents to allow access to their profile can expose the personal data of their network connections to non-consented access. Therefore, the traditional consent model (informed and individual) is not appropriate in social networks where informed consent may not be possible for all users affected by data processing and where information is distributed across users. Here, we outline the adequacy of consent for data transactions. Informed by the shortcomings of individual consent, we introduce both a platform-specific model of "distributed consent" and a cross-platform model of a "consent passport." In both models, individuals and groups can coordinate by giving consent conditional on that of their network connections. We simulate the impact of these distributed consent models on the observability of social networks and find that low adoption would allow macroscopic subsets of networks to preserve their connectivity and privacy.


翻译:个人数据并非社会网络数字环境中的离散数据。 同意访问个人资料的用户可以将其网络连接的个人数据暴露为未经同意的接入。 因此,传统的同意模式(知情和个人)在社会网络中并不合适,因为所有受数据处理影响的用户都不可能获得知情同意,而且信息在用户之间传播。 我们在此概述同意数据交易是否足够。 个人同意的缺陷使我们了解了个人同意的缺陷,我们引入了一个针对平台的“分配同意”模式和“同意护照”的交叉平台模式。 在这两种模式中,个人和群体可以通过以网络连接为条件的同意进行协调。 我们模拟这些分布式同意模式对社会网络可观测性的影响,并发现低度采用将允许网络的宏观子集保持其连通性和隐私。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
3+阅读 · 2017年5月14日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员