PWS論文読破会で使った資料です。 https://www.iwsec.org/pws/2020/study20.html

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The Privacy Policy Landscape
After the GDPR (PETS 2020)
PWS論文読破会
2020/07/31
いぐち まこと (@igucci)

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これより紹介する論文
•20th Privacy Enhancing Technologies
Symposium (PETS 2020), July 13-17, 2020
https://petsymposium.org/2020/program.php
•論文(pdf)
https://petsymposium.org/2020/files/papers/issue1/popets-2020-
0004.pdf
•Artifact (データセットや分析用コード等)
https://github.com/wi-pi/GDPR

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【前知識】GDPR
General Data Protection Regulation
•2018年5月25日にEUで施行された
個人データの処理と移転に関するルール
•データ主体への明確な通知を求めている
処理の目的および法的根拠
個人データの種類
データ保管期間
etc…

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論文のゴール
GDPR
AFTERBEFORE
比較調査

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どのように比較調査を進めたか
1. プラポリを自動収集
EUセット(GDPR前/GDPR後)
Globalセット(GDPR前/GDPR後)
2. 各セットを自動比較＆分析
A) 改訂のタイミング
B) 全体的な見た目の進化
C) 文章の特徴分析
D) プライバシー慣行のカバレージ
E) GDPR準拠度
F) プライバシー慣行に関する記述の明確さ

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1.プラポリ自動収集
Alexa TopSites API
Alexa Website Information Service Jan 2016 – May 2019

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2A. 改訂のタイミング
May 2018 が inflection point

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2B. 全体的な見た目の変化
•Amazon Mturkで被験者を470名募集
•被験者にプラポリのスクリーンショットを
ランダムに20個見せ、以下を質問

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2B. 全体的な見た目の変化
Global データセット
Post-GDPRセットに対して
より高評価である傾向が
見られたが、統計学的に
有意とは言えなかった
EU データセット
Post-GDPRセットに対して
より高評価である傾向が
見られ、S1とS2については
統計学的に有意と言える
結果だった
[井口注] このスライドより、
Globalセット緑
EUセット→青
に色が変わります…

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2C. 文章の特徴分析
指標
•音節数 (#Syllables)
•単語数 (#Words)
•文章数 (#Sentences)
•一文あたりの単語数 (#Words/Sentence)
•受動態を取る文章の比率 (#Passive)
井口補足：
一般的に受動態を取る文章の比率が少ない方が
読みやすい文章であると見なされます
井口補足：
15-20 words/sentenceが
理想らしいです

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2C. 文章の特徴分析
いずれのセットについてもPost-GDPRセット
のほうが有意に「長く」なっている
「長く」なったが、文章構成の改善にはつながっていない

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あと３つ
D)プライバシー慣行のカバレージ
E) GDPR準拠度
F) プライバシー慣行に関する記述の具体度
Automated Requirements Analysis
を活用して自動評価

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プラポリTaxonomy (Wilson et al.)

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Polisisを使ったプラポリの自動分析
(Harkous et al.)
Ref) Polisis https://pribot.org/polisis

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Structured Querying with Polisis API

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2D. プライバシー慣行のカバレージ
プラポリ内に、上記のカテゴリに該当
する記述セグメントが存在するか確認

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2D. プライバシー慣行のカバレージ
Global データセット
EU データセット
いずれのセットについても、
全体的にカバレージが改善す
る方向にシフトしている
Data Retention と
International & Specific
Audiences のカバレージ
改善が目立つ
（とはいえData Retentionは
軽視されがちの傾向あり）

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2E. GDPR準拠度
ICO (Information Commissioner’s Office) Requirements
を基に準拠度を評価

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2E. GDPR準拠度
Global データセットEU データセット
• 大半のプラポリが、要求事項をカバーしている
• EUデータセットの方が準拠度が高い
• いずれのセットも、ICO-Q2 (Categories of obtained personal
data) のスコアが悪い（50%未満）

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2F. プライバシー慣行記述の明確さ
以下の項目に関する記述の明確さを評価

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Global データセットEU データセット
Improved  EUセットの方が%が高い
Worse  プラポリの記述を統括的にした悪影響？
2F. プライバシー慣行記述の明確さ
Q8 (Purpose of data retention)
 2Dの結果通り記述がそもそもない

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まとめ