Quando as pessoas veem que podem controlar suas configurações de privacidade em sites e aplicativos que oferecem entretenimento ou recomendações de produtos, eles tendem a confiar mais nesses sites, de acordo com os pesquisadores.

Em um estudo, uma maquete de um sistema de recomendação de filmes online que meramente sugeria que os usuários pudessem personalizar as configurações de privacidade tendia a aumentar seu senso de controle, o que diminuiu suas preocupações com a privacidade do site. Os participantes não tiveram que fazer esses ajustes fisicamente para sentir aquela sensação de controle, disse S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Professor de efeitos de mídia, co-diretor do Media Effects Research Laboratory do Donald P. Bellisario College of Communications e afiliado do Penn State's Institute for CyberScience (ICS).

"Esta deixa, em si, é realmente muito poderoso para fornecer uma sensação de controle e reduzir as preocupações com a privacidade, "disse Sundar.

Os participantes também indicaram que poderiam ajustar suas configurações de privacidade e torná-los mais dispostos a divulgar mais informações pessoais.

Os sistemas de recomendação online geralmente seguem uma de duas abordagens para fornecer opções sob medida para o usuário:personalizado, também conhecido como escolhido pelo sistema, ou customizado, onde o usuário faz a escolha, de acordo com Sundar, que trabalhou com Bo Zhang, ex-aluno de doutorado em comunicação de massa na Penn State e atualmente pesquisador de experiência do usuário no Facebook.

Zhang disse que ambas as opções oferecem vantagens e desvantagens aos usuários. Por exemplo, recomendações personalizadas exigem pouco esforço do usuário, mas como as recomendações exigem o rastreamento das escolhas do usuário, pode fazer os usuários sentirem que sua privacidade está sendo violada. Por outro lado, a personalização pode ser onerosa, exigindo atenção constante, bem como ações para fazer escolhas ativamente o tempo todo. Isso levou os desenvolvedores a criar dois tipos de modelos de personalização:proativos e reativos. A personalização proativa gera recomendações automaticamente, enquanto um sistema que apresenta personalização reativa busca o consentimento do usuário antes de fornecer recomendações.

"Acontece que esses tipos de personalização têm seus problemas, também, ", disse Sundar." A personalização proativa pode parecer mais intrusiva, enquanto a personalização reativa pode sobrecarregar o usuário com mensagens e solicitações. "

Os participantes do estudo classificaram as recomendações do filme como de melhor qualidade quando foi entregue a eles por meio de personalização proativa, mas eles expressaram maiores preocupações com a privacidade do que os participantes que receberam as mesmas recomendações de filmes por meio da personalização reativa.

"O que perguntamos foi:existe uma maneira de minimizar o aborrecimento das pessoas com essa personalização proativa sem ter que sempre recorrer à personalização reativa?" Zhang disse. "Existe um meio termo, de tal modo que, antes mesmo de começar a usar o aplicativo, você pode personalizar facilmente suas configurações de privacidade em todo o site, ou globalmente? "

Os pesquisadores, que relatam suas descobertas em uma próxima edição do International Journal of Human-Computer Studies, disse que os participantes que sofreram violações de privacidade no passado mostraram maiores preocupações com a personalização reativa e pró-ativa. Eles também queriam maior controle no gerenciamento de sua privacidade.

"Para essas pessoas, faz uma diferença real personalizar ativamente em vez de apenas saber que existem opções de personalização de privacidade, "disse Sundar." Mas, para usuários sem experiência anterior de violações de privacidade, simplesmente fornecer dicas de personalização na interface teve o mesmo efeito que agir nas opções de personalização. "

Embora essas dicas possam ser usadas com ética por empresas que desejam melhorar a experiência do usuário, Sundar disse que as pessoas devem estar cientes de que organizações maliciosas podem explorar o viés para baixar a guarda de uma pessoa a fim de extrair dados pessoais.

Para o estudo, os pesquisadores recrutaram 326 pessoas para avaliar um site online de recomendação de filmes de Bollywood, chamado Bollybox. Os participantes foram recrutados por meio do Amazon Mechanical Turk, um site de crowdsourcing online frequentemente usado em estudos. Dos 326 participantes iniciais, 299 finalmente completou o estudo.

Os participantes preencheram um questionário de pré-teste que buscou informações demográficas, bem como características medidas, incluindo a experiência tecnológica dos assuntos, interesse por filmes e atitudes em relação à privacidade online. O questionário também investigou se o participante já teve sua privacidade violada.

Os sujeitos foram designados aleatoriamente a uma das condições experimentais que testavam a personalização e a personalização reativa e pró-ativa. A condição de personalização tinha três níveis:uma versão sem uma indicação de que as configurações de privacidade poderiam ser modificadas; uma versão com uma lista de ações de configuração de privacidade; e uma condição de sinalização que apenas mostrou a existência de configurações de privacidade. Além da página de configurações de privacidade, a maquete do site tinha uma página "Sobre" e uma página de recomendação, onde forneceu recomendações de forma proativa ou após buscar a entrada e o consentimento do usuário.

Embora este estudo tenha se concentrado em como as configurações de privacidade afetaram os usuários em sites de recomendação de filmes online, pesquisas futuras podem examinar sistemas de recomendação para outros tipos de conteúdo e serviços.