TU Darmstadt / ULB / TUprints

Social Nudges as Mitigators in Privacy Choice Environments

Klumpe, Johannes (2020):
Social Nudges as Mitigators in Privacy Choice Environments.
Darmstadt, Technische Universität, DOI: 10.25534/tuprints-00012843,
[Ph.D. Thesis]

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Social Nudges as Mitigators in Privacy Choice Environments
Language: English
Abstract:

In light of prominent data leaks and a surge of civilian surveillance systems, information service providers are confronted with an increased level of skepticism towards their privacy practices. The predicament is that not only do providers rely on users' information to optimize their services, users also risk losing the benefits of increasingly personalized services. Research on information privacy has paid great attention to explaining and predicting factors of privacy-related outcomes. On a macro level, researchers have come up with a plethora of models that are focused on deliberate and rational decision-making. In contrast, non-rational decision-making within privacy choice environments (i.e., presentation of privacy-related choices to users) has to date only been sparsely investigated. A more holistic approach to privacy-related outcomes is provided by the Person-Technology fit model. This model describes a relationship between an individual and a technology, which, when it is out of equilibrium, causes stress for the individual. Research on technology-induced stress has discovered that it affects both general stress (e.g., psychological strain) and situational stress outcomes (e.g., behavioral reactions). In this regard, research has explicated intrusive technology features (i.e., features that acquire information from and provide information to the user) as the most salient drivers of stress caused by privacy invasions for users of digital services. However, previous contributions have focused on psychological antecedents of privacy invasions, neglecting how firms may design and enhance privacy choice environments to alleviate privacy-related stress. Likewise, existing literature lacks to address how service providers can combine different technology features in the design of their services to reduce privacy-related stress. Hence, digital nudging, which refers to the practice of influencing user behavior in digital choice environments by leveraging the effect of cognitive biases and decision heuristics in user interface design, holds promising potential for service providers to overcome the detrimental effects of privacy-related stress. Specifically, research has found evidence that social nudges, defined as nudges based on social influences (i.e., unwritten social laws), can guide users to better decisions in choice environments. However, social nudging has been ignored in the context of privacy-related decision making. This thesis draws on four studies that were conducted to investigate how intrusive technology features affect privacy-related outcomes, and how to utilize social nudges as mitigating technology features in privacy choice environments. The first study describes a laboratory experiment and a subsequent field experiment, which investigated how the intrusive effects of unintentional voice activations of smart home assistants drive user strain and interpersonal conflicts through privacy invasions, while the study demonstrates how anthropomorphic design features alleviate user strain. The second study elaborates upon the intrusive effect of push- based information delivery on users’ geographical location information disclosure through privacy concerns, which can be attenuated by signals of social proof in mobile app stores. Finally, for the third study, we cooperated with the German startup Partner der Wissenschaft UG to investigate how low message interactivity affects users’ information disclosure in a chatbot conversation, which we enhanced by employing platform self-disclosure nudges. In sum, this thesis highlights the importance of understanding the technology-stressor-strain causal relationship for information services by providing significant contributions: First, the findings extend previous research on technology-induced stress by illuminating specific design mechanisms for digital services. In this regard, the studies demonstrate how intrusive technology features drive privacy-related stressors and ultimately cause users to disengage with the respective information services. Thereby, we address the calls for particular and context- related intrusive technology features with applicable design recommendations from Ayyagari, Grover, and Purvis (2011) and Speier, Vessey, and Valacich (2003). Second, this thesis expands the Person-Technology model by a new layer of technology features that help to mitigate and overcome users’ privacy-related stress. More specifically, this study illuminates how social nudges can be utilized as mitigating strategies for technology-induced stress and hereby effectuate better privacy-related outcomes. In this regard, this thesis addresses the calls for research from Kretzer and Maedche (2018) and Mirsch, Lehrer, and Jung (2017) on specific and context-related digital nudges with applicable design recommendations by putting together a catalog of social nudges for privacy choice environments.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Angesichts von prominenten Datenlecks und der vermehrten Verbreitung von zivilen Überwachungssystemen in den letzten Jahren, sehen sich die Anbieter von Informationsdiensten mit einer verstärkten Kontrolle ihrer Datenschutzpraktiken konfrontiert. Das ist nicht nur deshalb problematisch, weil Anbieter auf die Informationen ihrer Nutzer angewiesen sind, um ihre Dienste kontinuierlich zu verbessern, sondern auch, weil die Nutzer selbst Gefahr laufen, Vorteile von personalisierten Diensten zu verlieren. Die Privatsphäre-Forschung hat der Erklärung und Vorhersage von Faktoren, die sich auf die Privatsphäre auswirken, große Aufmerksamkeit gewidmet. Auf der Makroebene hat die Forschung eine Fülle von Modellen entwickelt, die auf der Grundlage von bewusster und rationaler Entscheidungsfindung basieren. Im Gegensatz dazu wurde bislang die nicht-rationale Entscheidungsfindung in Privatsphäre-Entscheidungsumgebungen (d.h. Umgebungen, in denen Entscheidungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz der Nutzer präsentiert und gestaltet werden) nur wenig untersucht. Ein Modell, das einen ganzheitlichen Ansatz für die Untersuchung von Auswirkungen auf die Privatsphäre bietet, ist das Person-Technologie-Fit- Modell. Das Modell beschreibt die Beziehung zwischen einem Individuum und einer Technologie, die, wenn sie aus dem Gleichgewicht gerät, Stress für das Individuum verursacht. Die Forschung über technologieinduzierten Stress hat enthüllt, dass dieser sowohl allgemeinen Stress (z.B. psychische Belastung) als auch situationsbedingten Stress (z.B. Verhaltensreaktionen) beeinflusst. In dieser Hinsicht hat die Forschung invasive Technologiefunktionen (d.h. Funktionen, die Informationen vom Benutzer akquirieren und Informationen bereitstellen) als die hervorstechendste Ursache für Stress erklärt, der durch Eindringen in die Privatsphäre der Benutzer von digitalen Diensten verursacht wird. Die bisherigen Beiträge in der Forschung haben sich auf die psychologischen Ursachen von Eingriffen in die Privatsphäre konzentriert, so dass eine große Lücke besteht hinsichtlich der Gestaltung und Verbesserung von Privatsphäre-Entscheidungsumgebungen, um Stress im Zusammenhang mit Privatsphäre zu mindern. Ebenso weist die Forschung immer noch eine erhebliche Lücken auf, was die Frage betrifft, wie Dienstleister verschiedene technologische Merkmale bei der Gestaltung ihrer Dienste kombinieren können, um Stress in Verbindung mit Privatsphäre zu verringern. Vor diesem Hintergrund birgt digitales Nudging, also die Beeinflussung des Nutzerverhaltens in digitalen Entscheidungsumgebungen durch Lenkung von kognitiven Verzerrungen und Entscheidungsheuristiken, ein vielversprechendes Potenzial für Dienstanbieter, um die nachteiligen Auswirkungen von Stress im Zusammenhang mit Privatsphäre zu überwinden. Insbesondere hat die Forschung bewiesen, dass soziale Nudges, also Nudges, welche auf sozialen Einflüssen (d.h. ungeschriebenen sozialen Gesetzen) basieren, die Benutzer zu besseren Entscheidungen in Entscheidungsumgebungen führen. Allerdings wurden soziale Nudges im Zusammenhang mit der Entscheidungsfindung im Bereich der Privatsphäre bislang nicht untersucht. Diese Arbeit stützt sich auf vier durchgeführte Studien, die untersuchen, wie sich aufdringliche Technologiemerkmale auf die Privatsphäre auswirken, um zu verstehen, wie soziale Nudges als mildernde Technologiefunktionen in Umgebungen mit Privatsphäre Wahlmöglichkeiten eingesetzt werden können. Die erste Studie zeigt in einem Laborexperiment und einem anschließenden bestätigenden Feldexperiment, wie unbeabsichtigte Sprachaktivierungen Benutzer stressen und zwischenmenschliche Konflikte durch das Eindringen in die Privatsphäre erzeugen, die wir durch den Einsatz anthropomorpher Designmerkmale bei Smart Home Assistants mildern konnten. Die zweite Studie zeigt, wie der aufdringliche Effekt von push- basierter Informationsbereitstellung die Freigabe des geografischen Standortes der Benutzer durch gesteigerte Privatsphärebedenken beeinflusst, die, wie wir festgestellt haben, durch Signale von sozialer Akzeptanz in mobilen App-Stores abgeschwächt werden können. Schließlich haben wir für die dritte Studie mit dem deutschen Startup Partner der Wissenschaft UG zusammengearbeitet, um zu untersuchen, wie sich eine geringe Nachrichteninteraktivität auf die Informationspreisgabe der Nutzer in einer Chatbot-Konversation auswirkt, welche wir mithilfe von Plattform Selbstauskünften verbessern. Zusammenfassend unterstreicht diese Arbeit die Bedeutung eines besseren Verständnisses der Technologie-Stress-Beziehung für Informationsdienste und hat diesbezüglich mehrere wichtige Beiträge: Erstens erweitern diese Ergebnisse die bisherige Forschung über technologieinduzierten Stress, indem sie spezifische Designmechanismen für digitale Dienste beleuchten. In dieser Hinsicht zeigen diese Studien, wie invasive Technologiefunktionen Stressoren für Privatsphäre verstärken und letztlich dazu führen, dass sich die Benutzer von Informationsdiensten abwenden. Diese Arbeit folgt den Aufforderungen von Ayyagari, Grover und Purvis (2011) und Speier, Vessey und Valacich (2003), Designempfehlungen für kontextbezogene und spezifische invasive Technologiefunktionen zu erarbeiten. Zweitens erweitert diese Studie das Person-Technologie-Modell um eine neue Ebene von Technologiefunktionen, die dazu beitragen, den Stress der Benutzer im Zusammenhang mit ihrer Privatsphäre zu mildern und zu überwinden. Genauer gesagt beleuchtet diese Studie, wie soziale Nudges als Milderungsstrategien für technologiebedingten Stress eingesetzt werden können und dadurch bessere Ergebnisse in Bezug auf Privatsphäre erzielen. In dieser Hinsicht geht diese Arbeit auf die Aufforderungen von Kretzer und Maedche (2018) und Mirsch, Lehrer, und Jung (2017) zu spezifischen und kontextbezogenen digitalen Nudges mit anwendbaren Gestaltungsempfehlungen ein, indem sie einen Katalog sozialer Nudges für Privatsphäre- Entscheidungsumgebungen zusammenstellt.German
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 650 Management
Divisions: 01 Department of Law and Economics > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Information Systems & E-Services
Date Deposited: 11 Aug 2020 13:56
Last Modified: 11 Aug 2020 22:18
DOI: 10.25534/tuprints-00012843
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-128433
Referees: Benlian, Prof. Dr. Alexander and Schiereck, Prof. Dr. Dirk
Refereed: 24 June 2020
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/12843
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