15、人机之间的调解者:理解用户行为与隐私需求

人机之间的调解者:理解用户行为与隐私需求

1. 引言

在当今数字化时代,人机交互变得越来越复杂。随着物联网、智能设备和社交网络的普及,用户与系统的交互不再仅仅是简单的输入输出,而是涉及复杂的隐私问题和技术挑战。本文将探讨如何在设计软件时考虑人类行为和社会因素,以应对隐私保护和用户体验的双重挑战。

2. 用户隐私需求的理解

2.1 隐私的多面性

隐私是一个复杂且多面的概念,不同的学者给出了多种定义。例如,隐私权的概念从路易斯·布兰代斯大法官的“被遗忘的权利”到艾伦·韦斯汀的“控制关于他们自己的信息的权利……并决定何时、如何以及在多大程度上将信息传达给他人”。后者定义尤其暗示了“隐私”概念的非常微妙的性质。它可以根据时间和情境而改变,并不仅仅是关于隐藏信息,也关于提供信息。

2.2 用户隐私行为的实证研究

2.2.1 触发词的记忆效应

研究表明,用户在面对隐私问题时的行为往往是反直觉的。例如,在一项研究中,参与者被要求填写一个简短的在线多项选择问卷,关于他们的行动,然后选择一个触发短语帮助他们稍后记住。结果发现,即使在几周后的后续访谈中,参与者能够记住行动及其背景的详细信息,但只有在提醒触发短语的情况下才能回忆起来。这表明用户在隐私问题上的记忆是高度依赖于外部提示的。

研究方法 结果
触发短语记忆 提醒触发短语才能回忆起具体行为
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语英语新闻平台上检索,初步锁定德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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