2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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オーガナイズドセッション » OS-11 人工知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ

[3N5-OS-11b] 人工知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ (2)

2020年6月11日(木) 15:40 〜 17:20 N会場 (jsai2020online-14)

荒井 ひろみ(理化学研究所)、福地 一斗(筑波大学)、工藤 郁子(東京大学)、中川 裕志(理化学研究所)

16:00 〜 16:20

[3N5-OS-11b-02] プライバシーポリシーの固有表現の曖昧性と情報量による分類

透明性に関する一考察

〇金森 祥子1、佐藤 広英2,1、太幡 直也3,1、野島 良1 (1. 国立研究開発法人情報通信研究機構、2. 信州大学、3. 愛知学院大学)

キーワード:プライバシーポリシー、透明性、曖昧性

サービス提供者がユーザのパーソナルデータを収集する際には、プライバシーポリシーを提示し、事前にユーザの同意を得るという仕組みは世の中に普及していると言われて久しい。一方で、ユーザはプライバシーポリシーを読んでいない、またはプライバシーポリシーはユーザにとって難解であるという指摘もされている。我々は、機械学習を利用して、ユーザがプライバシーポリシーを理解するための支援ツールの構築を検討している。本稿では、プライバシーポリシーの固有表現の曖昧性と情報量により、国内外の企業が提供しているウェブサイトのプライバシーポリシーを分類する。プライバシーポリシーを分類した結果により、我々が構築するプライバシーポリシーのユーザ理解支援ツールの適用先となるプライバシーポリシーの特徴と、プライバシーポリシーにおける透明性について考察する。

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