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English(EN) Gender-Based Heterogeneity in Youth Privacy-Protective Behavior for Smart Voice Assistants: Evidence from Multigroup PLS-SEM

研究发现性别会影响青少年在使用语音助手时的隐私行为

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项新的研究论文探讨了性别如何影响年轻用户在使用智能语音助手（SVA）时的隐私行为。该研究调查了469名年龄在16至24岁的加拿大青少年，并利用多组偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析了男性和女性参与者之间的差异。研究结果表明，感知到的隐私风险对男性的隐私保护行为有更强的直接影响，而算法透明度和信任通过隐私自我效能感对女性的隐私行为产生更强的间接影响。研究还指出，非二元性别和不愿透露性别的参与者信任度较低，感知风险较高，这表明未来的研究需要更具包容性的数据收集方式。 AI

影响 强调了性别等用户人口统计特征如何影响AI驱动的语音助手的采用和使用，为设计更好的隐私控制提供了信息。

排序理由 学术论文发布在arXiv上，详细介绍了研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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研究发现性别会影响青少年在使用语音助手时的隐私行为

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Molly Campbell, Yulia Bobkova, Ajay Kumar Shrestha ·

    智能语音助手用户隐私保护行为的性别异质性：来自多群体PLs-SEM的证据

    arXiv:2603.27117v2 Announce Type: replace-cross Abstract: This paper investigates how gender shapes privacy decision-making in youth smart voice assistant (SVA) ecosystems. Using survey data from 469 Canadian youths aged 16-24, we apply multigroup Partial Least Squares Structural…

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