用户隐私披露行为建模与分析：个性化隐私政策生成研究

"这篇博士论文探讨了用户隐私披露行为的建模与分析，旨在生成个性化的隐私政策。研究结合了用户隐私决策过程、自然语言处理（NLP）以及正式规范和验证技术，以创建一个上下文感知且以用户为中心的隐私框架。作者通过基于计划行为理论（TPB）的调查，研究了信息类型、收件人角色和信任来源如何影响用户的隐私观念和信息披露意图。" 在当前数字化时代，用户隐私保护已经成为一个日益重要的议题。这篇论文深入研究了用户如何理解和处理他们的隐私，以及如何根据个人偏好和情况制定披露信息的决策。作者AKMNuhilMehdy提出，由于文化差异、性别、年龄等因素，隐私观念和保护方式因人而异，因此需要个性化的隐私政策来满足不同用户的需求。 论文的核心是构建一个模型，该模型能够理解用户在特定情境下的隐私偏好，这涉及到对用户隐私决策过程的分析。自然语言处理（NLP）技术被用来解析和理解用户对隐私政策的表述，使系统能够生成用户可以理解的语言表达的个性化隐私政策。同时，通过应用正式规范和验证技术，确保这些政策在技术层面上是可行和安全的。 论文引用了计划行为理论（TPB）作为理论基础，这是一种心理学理论，用于解释个体如何形成行为意向并最终执行行为。通过对401名参与者的研究，作者揭示了信息类型（如敏感程度）、收件人角色（如朋友、公司或政府机构）以及信任来源（如个人信任或组织信任）如何影响用户对隐私的看法和他们愿意分享信息的程度。 通过这些发现，论文提出了一个动态的、情境感知的隐私框架，它可以根据用户的行为和反馈自动调整隐私设置，以提供更精确的保护。这个框架不仅有助于用户更好地管理自己的隐私，也有助于企业和组织制定更符合用户需求的隐私策略。 在学术和实践层面，这篇论文的贡献在于提供了一个工具和方法论，将复杂的隐私决策过程简化，并使其适应每个用户的独特需求。这将促进更有效、更透明的隐私保护机制的发展，从而增强用户对数字服务的信任，并可能推动未来隐私法规的制定和实施。