Les réseaux sociaux sur application mobile sont de plus en plus utilisés par tous. Autant pour les entreprises que pour les individus, ces plateformes, comme Twitter, Facebook, Instagram, WhatsApp, YouTube et plusieurs autres sont sources de divertissements et même de revenus. Cependant, l’augmentation de l’utilisation et de l’engagement de la population sur ces plateformes ont aussi causé une augmentation significative des risques de sécurité pour la confidentialité des usagers. En effet, que ce soit les ordinateurs personnels ou bien les téléphones mobiles, ces appareils permettent aux plateformes de collecter des données. Les informations collectées peuvent autant porter sur la vie sociale des utilisateurs en identifiant leur localisation et tous pleins d’informations géographiques comme les lieux fréquentés. Ces informations servent principalement aux manufacturiers et aux développeurs de ces applications afin d’améliorer l’expérience client et surtout d’offrir des publicités ciblées. Selon Vallina-Rodriguez et Syndaresan (2017), plus de 70% des applications mobiles rapportent les données de leurs utilisateurs à une tierce partie en échange d’argent.
Cette croissance impressionnante d’applications utilisant les informations de leurs utilisateurs est inquiétante en termes de confidentialité. Dans la littérature scientifique sur la confidentialité de l’information, la théorie du calcul de la confidentialité est bien souvent appliquée. Cette théorie examine le coût et le bénéfice de la divulgation d’informations. Les coûts entraînent généralement la perte de la vie privée de l’utilisateur et les bénéfices sont les gains obtenus en échange d’informations personnelles, comme avoir accès à une plateforme d’un réseau social.
Le but de cette étude est d’évaluer les coûts et bénéfices de l’engagement sur les réseaux sociaux mobiles en s’appuyant sur les études utilisant la théorie du calcul de la confidentialité. Précisément, les chercheurs vont utiliser le cadre du calcul de la confidentialité en séparant les effets de la confidentialité institutionnelle et sociale sur l’engagement, le but étant d’observer les différences de ces deux types de problèmes de confidentialité.
Pour ce faire, les chercheurs ont distribué un questionnaire à 354 utilisateurs de l’application sociale de paiement pair à pair (P2P) sélectionnés grâce à la plateforme d’Amazon’s Mechanical Turk.
Voici les principaux résultats de l’étude :
- Le risque de confidentialité est positivement lié aux problèmes de confidentialité sociale.
- Le contrôle de la confidentialité est négativement lié aux préoccupations de confidentialité sociale.
- La sensibilité à l’information est positivement liée aux préoccupations institutionnelles en matière de confidentialité.
- Les préoccupations institutionnelles en matière de confidentialité sont négativement liées à l’engagement.
- Les préoccupations de confidentialité sociale sont négativement liées à l’engagement.
En résumé, les résultats démontrent que les inquiétudes institutionnelles et sociales diminuent l’engagement. Au niveau des antécédents, la sensibilité perçue de l’information engendre une augmentation des problèmes de confidentialité institutionnelle. Cependant, les problèmes de confidentialité sociale sont influencés par la perception du risque et du contrôle. Plus un individu croit avoir du contrôle et bien saisir les risques encourus sur une plateforme, plus il a tendance à faire plus attention et moins utiliser l’application sur le long terme. En plus de son apport empirique considérable, l’étude met l’emphase sur le fait que les décideurs politiques devraient chercher à sensibiliser les utilisateurs sur les aspects de la perception de la protection de la confidentialité et de la vie privée sur des applications qui vendent des informations au bénéfice des compagnies. D’autant plus, les développeurs des applications devraient faire preuve de transparence et offrir la possibilité à leurs utilisateurs de protéger leurs informations personnelles. Pour de futures recherches, il serait intéressant d’élargir la représentativité de l’étude en comparant les résultats avec une population d’âge différente, par exemple les baby-boomers et la nouvelle génération adolescente.
Pour citer l’article: Jozani, M., Ayaburi, E., Ko, M., Raymond-Choo, K. (2020). Privacy concerns and benefits of engagement with social media-enabled apps: A privacy calculus perspective. Computers in Human Behavior, 107.
