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Measuring, Modeling, and Assisting People in Addressing Privacy Risks in Online Self-Disclosure Using Artificial Intelligence
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了用户在在线自我披露中面临的隐私风险，并提出结合自然语言处理的模型以帮助用户识别这些风险。尽管模型存在不足，用户对其在提高风险意识和促进自我反思方面的反馈积极。AI工具在支持隐私决策时需考虑发布上下文和用户的真实威胁模型。
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关键要点
- 本研究探讨用户在在线自我披露中面临的隐私风险识别不足的问题。
- 提出了一种结合自然语言处理的模型，帮助用户理解自我披露的潜在风险。
- 尽管模型存在不足，用户对其在发现错误、提高风险意识和促进自我反思方面的作用给予积极反馈。
- 人工智能工具在支持隐私决策时需考虑发布上下文、披露规范及用户的真实威胁模型。
- 模型应提供有助于理解风险的解释，以更好地支持用户的隐私决策。
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