Software systems are ubiquitous, and their use is ingrained in our everyday lives. They enable us to get in touch with people quickly and easily, support us in gathering information, and help us perform our daily tasks. In return, we provide these systems with a large amount of personal information, often unaware that this is jeopardizing our privacy. End users are typically unaware of what data is collected, for what purpose, who has access to it, and where and how it is stored. To address this issue, we looked into how explainability might help to tackle this problem. We created privacy explanations that aim to help to clarify to end users why and for what purposes specific data is required. We asked end users about privacy explanations in a survey and found that the majority of respondents (91.6 \%) are generally interested in receiving privacy explanations. Our findings reveal that privacy explanations can be an important step towards increasing trust in software systems and can increase the privacy awareness of end users. These findings are a significant step in developing privacy-aware systems and incorporating usable privacy features into them, assisting users in protecting their privacy.


翻译:软件系统无处不在, 其使用在我们的日常生活中根深蒂固。 它们让我们能够快速和方便地与人们接触, 支持我们收集信息, 帮助我们完成日常任务。 作为回报, 我们向这些系统提供大量个人信息, 往往不知道这是否危及我们的隐私。 终端用户通常不知道收集了哪些数据, 目的是什么, 谁可以访问它, 以及数据储存在哪里和如何储存。 为了解决这个问题, 我们研究了解释性如何可能有助于解决这一问题。 我们创建了隐私解释, 目的是帮助用户澄清为什么和为什么需要特定数据。 我们要求终端用户在一项调查中解释隐私, 并发现大多数受访者( 91.6 ⁇ ) 通常都有兴趣接受隐私解释。 我们的调查显示, 隐私解释可能是提高软件系统信任度的重要一步, 可以提高终端用户的隐私意识。 这些发现是发展隐私意识系统并将可用的隐私特征纳入这些系统的重要一步, 帮助用户保护隐私。

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医学人工智能AIM(Artificial Intelligence in Medicine)杂志发表了多学科领域的原创文章,涉及医学中的人工智能理论和实践,以医学为导向的人类生物学和卫生保健。医学中的人工智能可以被描述为与研究、项目和应用相关的科学学科,旨在通过基于知识或数据密集型的计算机解决方案支持基于决策的医疗任务,最终支持和改善人类护理提供者的性能。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/artmed/
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