Social networking services (SNSs) are regarded as an indispensable social media for finding friends and interacting with them. However, their search capabilities often raise privacy concerns. Usually, an SNS provides privacy settings for each user, so that he/she can specify who can access his/her online contents.
But these privacy settings often become either too simplistic or too complicated. To assist SNS users to discover their own appropriate settings, we propose a privacy-setting recommendation system, which utilizes privacy settings on public access, collected from over 66,000 real Facebook users and settings donated by participating users. We show privacy scores of the collected settings according to user categories. Our recommendation system utilizes these analysis results as well as correlations within privacy settings, and visualizes distribution of collected user's settings. Our evaluations on test users show effectiveness of our approach.
SNSは交流を活発にするソーシャルメディアとして急速に普及しているが，検索されることにより思わぬ範囲までプライバシー情報が広まってしまう恐れがある．ほとんどのSNSはだれがオンラインコンテンツにアクセスできるかのプライバシー設定を提供しているが，機能は単純化されているか複雑すぎるかに分かれがちである．SNSユーザが自分に適した設定を行うための，プライバシー設定支援システムを開発している．Facebookの実ユーザ66,000人の設定のうちどの属性を一般に公開しているかの情報と，実験に参加したユーザが提供した設定をもとに，プライバシースコアと呼ばれる設定が開放的かどうかの指標を求める．これに加え，属性間の開示の共起確率による推薦や，スコアの分布の可視化など，有用な情報を提示することにより，ユーザのプライバシー設定を支援する．被験者から肯定的な評価を得ている．
