The aim of this study is to investigate whether IT users with a reasonable awareness of data gathering, in the context of Big Data, perceive this data gathering as a threat to their privacy and if they take steps to counteract it. Building upon previous research, such steps are assumed to be either ”active” or ”passive”. Active measures serve to hide data or obscure its contents from those who would collect it, for example by using a VPN (Virtual Private Network) or fake aliases, while passive methods might consist of avoiding to speak out on certain topics or seek out information that may be deemed suspicious. Based largely on the Theory of Reasoned Action a theoretical model has been developed to investigate whether a correlation can be seen between beliefs about data gathering as a privacy threat and the intention to protect oneself from this threat. To this aim a survey was given to university students at programmes closely related to IT, as they would likely have a good understanding of the subject at hand and would be well equipped to answer the survey´s questions. The results show that almost all of the respondents see Big Data related data gathering as a threat to privacy and the majority see themselves likely, to varying degrees, to take measures to protect themselves. The data shows a reasonable, though weak, correlation between this view of data gathering as a privacy threat and the tendency towards self-protection. Further, there is a clear preference towards active measures, though this may in part be a consequence of the respondents' aptitude for IT. Further research should be done to investigate the prevalence of the view of data gathering as a privacy threat in society at large, and the extent to which it results in self-protective behaviour such as self censorship. Additionally, the theoretical model developed for this study should be further developed and tested so that it may be of use in future studies on data gathering and its effect on IT users. / Denna studie ämnar utreda om IT-användare med en viss medvetenhet om Big Data-relaterad datainsamling ser denna som ett hot mot sin personliga integritet och om de då tar steg för att skydda sig från detta hot. Baserat på tidigare forskning har två typer av integritetsskyddande åtgärder identifierats: ”aktiva” och ”passiva”. Aktiva åtgärder är sådana som syftar till att dölja eller otydliggöra data för den som samlar in dem, exempelvis genom att använda en VPN (Virtual Private Network) eller falska alias, medan passiva åtgärder kan gå ut på att undvika att uttala sig om vissa saker eller söka ut information om suspekta ämnen. En teoretisk modell, baserad till stor del på Theory of Reasoned Action, har utvecklats för att undersöka om ett samband finns mellan övertygelser om datainsamling som integritetshot och avsikten att skydda sig från detta. I detta syfte har en enkätundersökning skickats ut till studenter på universitetsprogram med stark IT-anknytning, då dessa antas ha en god förståelse för undersökningens ämnesområde och bör vara väl rustade att svara på dess frågor. Resultatet visar att nästan alla av respondenterna ser Big Data-relaterad datainsamling som ett hot mot den personliga integriteten och de flesta kan se sig själva, till varierande grad, ta steg för att skydda sig från detta hot. Man kan se en rimlig, om än svag, korrelation mellan denna syn på datainsamling som integritetshot och avsikten gentemot integritetsskyddande beteende. Vidare kan man se en klar preferens för aktiva åtgärder, vilket delvis kan ha att göra med respondenternas förmodade höga IT-kunnande. Ett område för framtida forskning är hur utbredd synen på datainsamling som integritetshot är i samhället i stort och i vilken omfattning den ger upphov till integritetsskyddande beteende såsom självcensur. Däröver bör den teoretiska modell som utvecklats för denna studie ytterligare förbättras och testas, så att den kan användas som ett verktyg i vidare forskning kring datainsamling och dess inverkan på IT-användare.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:miun-32753 |
Date | January 2017 |
Creators | Hallenquist, Peter |
Publisher | Mittuniversitetet, Avdelningen för data- och systemvetenskap |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds