TU Darmstadt / ULB / TUprints

Beyond the Privacy Calculus: Dynamics Behind Online Self-Disclosure

Wagner, Amina (2021)
Beyond the Privacy Calculus: Dynamics Behind Online Self-Disclosure.
Technische Universität
doi: 10.26083/tuprints-00019049
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Beyond the Privacy Calculus: Dynamics Behind Online Self-Disclosure
Language: English
Referees: Buxmann, Prof. Dr. Peter ; Benlian, Prof. Dr. Alexander
Date: 2021
Place of Publication: Darmstadt
Collation: XIV, 181 Seiten
Date of oral examination: 14 June 2021
DOI: 10.26083/tuprints-00019049
Abstract:

Self-disclosure is ubiquitous in today’s digitized world as Internet users are constantly sharing their personal information with other users and providers online, for example when communicating via social media or shopping online. Despite offering tremendous benefits (e.g., convenience, personalization, and other social rewards) to users, the act of self-disclosure also raises massive privacy concerns. In this regard, Internet users often feel they have lost control over their privacy because sophisticated technologies are monitoring, processing, and circulating their personal information in real-time. Thus, they are faced with the challenge of making intelligent privacy decisions about when, how, to whom, and to what extent they should divulge personal information. They feel the tension between being able to obtain benefits from online disclosure and wanting to protect their privacy. At the same time, firms rely on massive amounts of data divulged by their users to offer personalized services, perform data analytics, and pursue monetization. Traditionally, privacy research has applied the privacy calculus model when studying self-disclosure decisions online. It assumes that self-disclosure (or, sometimes, usage) is a result of a rational privacy risk–benefit analysis. Even though the privacy calculus is a plausible model that has been validated in many cases, it does not reflect the complex nuances of privacy-related judgments against the background of real-life behavior, which sometimes leads to paradoxical research results. This thesis seeks to understand and disentangle the complex nuances of Internet users’ privacy-related decision making to help firms designing data gathering processes, guide Internet users wishing to make sound privacy decisions given the background of their preferences, and lay the groundwork for future research in this field. Using six empirical studies and two literature reviews, this thesis presents additional factors that influence self-disclosure decisions beyond the well-established privacy risk–benefit analysis. All the studies have been published in peer-reviewed journals or conference proceedings. They focus on different contexts and are grouped into three parts accordingly: monetary valuation of privacy, biases in disclosure decisions, and social concerns when self-disclosing on social networking sites. The first part deals with the value Internet users place on their information privacy as a proxy for their perceived privacy risks when confronted with a decision to self-disclose. A structured literature review reveals that users’ monetary valuation of privacy is very context-dependent, which leads to scattered or occasionally even contradictory research results. A subsequent conjoint analysis supplemented by a qualitative pre-study shows that the amount of compensation, the type of data, and the origin of the platform are the major antecedents of Internet users’ willingness to sell their data on data selling platforms. Additionally, an experimental survey study contrasts the value users ascribe to divulging personal information (benefits minus risks) with the value the provider gets from personal information. Building on equity theory, the extent to which providers monetize the data needs to be taken into account apart from a fair data handling process. In other words, firms cannot monetize their collected user data indefinitely without compensating their users, because users might feel exploited and thus reject the service afterwards. The second part delineates the behavioral and cognitive biases overriding the rational tradeoff between benefits and privacy risks that has traditionally been assumed in privacy research. In particular, evaluability bias and overconfidence are identified as moderators of the link between privacy risks and self-disclosure intentions. In single evaluation mode (i.e., no reference information available) and when they are overconfident, Internet users do not take their perceived privacy risks into account when facing a self-disclosure decision. By contrast, in joint evaluation mode of two information systems and when users are realistic about their privacy-related knowledge, the privacy risks that they perceive play a major role. This proof that mental shortcuts interact with privacy-related judgments adds to studies that question the rational assumption of the privacy calculus. Moving beyond privacy risks, the third part examines the social factors influencing disclosure decisions. A structured literature review identifies privacy risks as the predominantly studied impediment to self-disclosure on social networking sites (SNS). However, a subsequent large scale survey study shows that on SNS, privacy risks play no role when users decide whether to self-disclose. It is rather the social aspects, such as the fear of receiving a negative evaluation from others, that inform disclosure decisions. Furthermore, based on a dyadic study among senders and receivers of messages on SNS, it is shown that senders are subject to a perspective-taking bias: They overestimate the hedonic and utilitarian value of their message for others. In this vein, these studies combine insights from social psychology literature with the uniqueness of online data disclosure and show that, beyond the potential misuse of personal information from providers, the risk of misperception in the eyes of other users is crucial when explaining self-disclosure decisions. All in all, this thesis draws from different perspectives – including value measuring approaches, behavioral economics, and social psychology – to explain self-disclosure decisions. Specifically, it shows that the privacy calculus is oversimplified and, ultimately, needs to be extended with other factors like mental shortcuts and social concerns to portray Internet users’ actual privacy decision making.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die Preisgabe persönlicher Informationen ist in der heutigen digitalisierten Welt allgegenwärtig, zum Beispiel bei der Kommunikation in Sozialen Medien oder beim Online-Shopping. Trotz der enormen Vorteile wie Bequemlichkeit, Personalisierung und anderer sozialer Belohnungen für dessen Nutzer, bringt dies massive Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre mit sich. Darum äußern Internetnutzer die Sorge, dass sie die Kontrolle über ihre Privatsphäre verlieren, angeheizt durch ausgeklügelte Technologien, die persönliche Informationen überwachen, verarbeiten und in Echtzeit verbreiten können. Infolgedessen stehen Nutzer vor der Herausforderung, intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, wann, wie, an wen und in welchem Umfang sie persönliche Informationen preisgeben. So sind sie mit dem Spannungsfeld zwischen der Möglichkeit, Vorteile aus der Nutzung von Online-Dienstleistungen zu ziehen, und der Notwendigkeit, ihre Privatsphäre zu schützen, konfrontiert. Gleichzeitig sind Unternehmen auf große Datenmengen angewiesen, um in der Lage zu sein, personalisierte Dienste anbieten, Datenanalysen durchführen oder persönliche Informationen für Werbezwecke monetarisieren zu können. Traditionell hat die Datenschutzforschung bei der Untersuchung von Entscheidungen zur Informationspreisgabe im Internet das Modell des sogenannten „Privacy Calculus“ angewendet. Das Modell geht davon aus, dass die Selbstoffenbarung oder manchmal auch die Nutzung eines privatsphäreinvasiven Informationssystems das Ergebnis einer rationalen Risiko-Nutzen-Abwägung ist. Obwohl das Modell plausibel ist und in vielen Studien validiert wurde, spiegelt es nicht die komplexen Nuancen datenschutzbezogener Entscheidungen vor dem Hintergrund realer Verhaltensweisen wider, was manchmal zu unterschiedlichen oder sogar paradoxen Forschungsergebnissen führt. Ziel dieser Arbeit ist es daher, die komplexen Nuancen der Entscheidungsfindung von Internetnutzern in Bezug auf die Privatsphäre zu verstehen und zu entwirren. Dies unterstützt Unternehmen bei der Gestaltung ihrer Datenerfassungsprozesse, befähigt Internetnutzer vor dem Hintergrund ihrer Präferenzen, fundierte Privatsphäre-Entscheidungen treffen zu können und lenkt zukünftige Forschung in diesem Bereich. In dieser Arbeit werden auf der Grundlage von sechs empirischen Studien und zwei strukturierten Literaturrecherchen Faktoren vorgestellt, die - über die etablierte Risiko-Nutzen-Analyse des Privacy Calculus hinaus - Entscheidungen zur Selbstoffenbarung beeinflussen. Alle Studien wurden von Fachleuten begutachtet und in Zeitschriften oder Konferenzbänden veröffentlicht. Sie beziehen sich auf unterschiedliche Kontexte und sind dementsprechend in drei Teile gegliedert: Monetäre Bewertung der Privatsphäre, Wahrnehmungsverzerrungen bei Entscheidungen zur Informationspreisgabe und soziale Bedenken bei der Selbstoffenbarung in Online Sozialen Netzwerken. Der erste Teil beschäftigt sich mit dem Wert den Internetnutzer ihren persönlichen Informationen beimessen, stellvertretend für die Messung der wahrgenommenen Privatsphärerisiken bei der Preisgabe dieser Informationen. In einer Conjoint-Analyse, die durch eine qualitative Vorstudie ergänzt wird, wird gezeigt, dass die Höhe der Vergütung, die Art der Daten und die Herkunft der Plattform die wichtigsten Einflussfaktoren auf die Bereitschaft der Internetnutzer, ihre Daten auf Online-Datenmarktplätzen zu verkaufen, sind. Zusätzlich wird in einer experimentellen Befragungsstudie der Wert (Nutzen minus Risiken), den die Nutzer der Preisgabe von persönlichen Informationen zuschreiben, dem Wert, den der Anbieter aus den persönlichen Informationen gewinnt, gegenübergestellt. Aufbauend auf der „Equity“-Theorie muss neben einem fairen Umgang mit den Daten auch berücksichtigt werden, inwieweit die Anbieter die Daten monetarisieren. Mit anderen Worten: Unternehmen können ihre gesammelten Nutzerdaten nicht unbegrenzt monetarisieren, ohne ihre Nutzer zu entschädigen, denn die Nutzer könnten sich ausgenutzt fühlen und den Dienst aufgrund dessen ablehnen. Im zweiten Teil werden Wahrnehmungsverzerrungen beschrieben, die die in der Privatsphäreforschung traditionell angenommene rationale Abwägung zwischen Nutzen und Datenschutzrisiken in Frage stellen. Insbesondere werden Wahrnehmungsverzerrungen, nämlich der sogenannte „Evaluability Bias“ und „Overconfidence Bias“, als Moderatoren des Zusammenhangs zwischen Privatsphärerisiken und Selbstoffenbarungsabsichten identifiziert. Im Modus der Einzelevaluierung (d.h. keine Referenzinformationen sind verfügbar) und bei Selbstüberschätzung in Bezug auf das eigene Datenschutzwissen berücksichtigen Internetnutzer ihre wahrgenommenen Privatsphärerisiken nicht, wenn sie mit einer Entscheidung zur Selbstoffenbarung konfrontiert werden. Im Gegensatz dazu spielen bei gemeinsamer Bewertung von zwei Informationssystemen und bei realistischer Einschätzung des datenschutzbezogenen Wissens der Nutzer die von ihnen wahrgenommenen Datenschutzrisiken eine große Rolle. Dieser Nachweis, dass Wahrnehmungsverzerrungen (Bias) mit datenschutzbezogenen Urteilen interagieren, ergänzt Studien, die die rationale Annahme des Privacy Calculus in Frage stellen. Über die Risiken für die Privatsphäre hinaus befasst sich der dritte Teil mit sozialen Faktoren, die die Entscheidungen zur Offenlegung beeinflussen. Eine strukturierte Literaturrecherche identifiziert Risiken für die Privatsphäre als das überwiegend untersuchte Hindernis für die Selbstoffenbarung in Online Sozialen Netzwerken. Eine anschließende groß angelegte Umfragestudie zeigt jedoch, dass in diesen Netzwerken die Risiken für die Privatsphäre keine Rolle spielen, wenn Nutzer entscheiden, ob sie eigene persönliche Informationen preisgeben wollen. Vielmehr sind es die sozialen Aspekte, wie z.B. die Angst vor einer negativen Bewertung durch andere, die die Entscheidung beeinflussen. Des Weiteren wird anhand einer dyadischen Studie zwischen Sendern und Empfängern von Nachrichten auf Online Sozialen Netzwerken gezeigt, dass Sender einem sogenannten „Perspective-Taking Bias“ (Voreingenommenheit bei der Perspektiveneinnahme) unterliegen: Sie überschätzen den hedonistischen und utilitaristischen Wert ihrer Nachricht für andere. In diesem Sinne kombinieren diese Studien Erkenntnisse aus der sozialpsychologischen Literatur mit der Einzigartigkeit der Veröffentlichung von Daten im Internet und zeigen, dass neben dem potenziellen Missbrauch persönlicher Informationen von Anbietern auch das Risiko der Fehleinschätzung in den Augen anderer Nutzer ausschlaggebend für die Erklärung von Entscheidungen hinsichtlich der Preisgabe von eigenen persönlichen Daten ist. Alles in allem greift diese Arbeit auf verschiedene Perspektiven zurück, wie z. B. Ansätze der Wertmessung, der Verhaltensökonomie und der Sozialpsychologie, um Entscheidungen zur Selbstoffenbarung zu erklären. Insbesondere zeigt diese Arbeit, dass der Privacy Calculus zu stark vereinfacht ist und um weitere Faktoren wie Wahrnehmungsverzerrungen und soziale Bedenken erweitert werden muss, um die tatsächliche Entscheidungsfindung von Internetnutzern in Bezug auf den Schutz der Privatsphäre im Internet darzustellen.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-190492
Classification DDC: 300 Social sciences > 330 Economics
Divisions: 01 Department of Law and Economics > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Information Systems
Date Deposited: 27 Jul 2021 06:59
Last Modified: 09 Aug 2022 10:06
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/19049
PPN: 48326766X
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