A medida que aumentan las preocupaciones sobre la privacidad de las personas que utilizan aplicaciones móviles, La confianza y el compromiso de los usuarios pueden depender de las percepciones sobre cómo la aplicación usa sus datos y si busca la entrada del usuario antes de brindar servicios personalizados. según los investigadores. Sin embargo, sus reacciones también pueden depender de qué tan familiarizado esté un usuario con la tecnología, ellos agregaron.

En un estudio de una aplicación prototipo para recomendar tiendas ecológicas, los usuarios consideraron una aplicación más confiable y más fácil de usar si sintieron que se les consultó sobre la distancia y la naturaleza de las tiendas que prefieren, un proceso llamado personalización manifiesta. La usabilidad de la aplicación se redujo cuando la personalización fue encubierta, cuando recomendó tiendas sin preguntar primero sus preferencias.

Pero, No siempre es posible consultar a los usuarios de la aplicación porque los interrumpiría y les obligaría a tomar demasiadas decisiones. dijeron los investigadores. Una solución es asegurarse de que los usuarios comprendan claramente cómo la aplicación utiliza sus datos.

Según los investigadores, Una mayor transparencia percibida (si los usuarios reconocen que la aplicación transmite claramente cómo y por qué recopila los datos) se asocia con una mejor participación del producto y la participación del usuario. La transparencia también puede significar menores preocupaciones por la privacidad.

"Proporcionar detalles sobre cómo la aplicación hará las cosas, por ejemplo, cómo utilizará su información, cómo almacenará los datos y cómo eliminará esa información, puede reducir algunas de las preocupaciones sobre la privacidad y la sensación de que las ofertas personalizadas lo asustan, "dijo S. Shyam Sundar, distinguido profesor de comunicación y codirector del Laboratorio de Investigación de Efectos de los Medios.

Tsai-Wei Chen, un diseñador de experiencia de usuario en Optum, que trabajó con Sundar, Dijo que la percepción de control puede conducir a una serie de reacciones positivas del usuario.

"Si le das a las personas una percepción de control, confían más en la aplicación, y, cuanto más confían en él, cuanto mayor sea su implicación en la aplicación y más actitudes positivas, ", dijo Chen." Sus preocupaciones por la privacidad también disminuyeron y tuvieron un mayor compromiso con la aplicación ".

Los investigadores, quienes presentaron sus hallazgos en la Conferencia CHI en Montreal, encontró una conexión entre el conocimiento tecnológico de un usuario y su capacidad para percibir la personalización abierta y la transparencia de la información.

"Las personas que estaban más familiarizadas con el uso de la tecnología (usuarios avanzados) podían notar la diferencia entre la personalización abierta y encubierta, ", dijo Sundar." Ellos reconocieron mejor el valor de la transparencia de la información y sintieron que compensaba la percepción de falta de transparencia en la personalización ".

Los investigadores sugieren que debido a que la familiaridad de los usuarios con la tecnología puede influir en cómo experimentan las funciones, como controles de privacidad, los desarrolladores deben tener una comprensión clara de la experiencia y las limitaciones de sus clientes al diseñar una aplicación.

Los desarrolladores también deben hacer que las señales sobre el uso de la información sean más obvias para los usuarios de tecnología ocasionales, ellos agregaron.

"Para los usuarios que tienen cierta experiencia en tecnología, es más fácil incorporar personalización encubierta, pero asegúrese de que las señales de transparencia sean evidentes y fáciles de entender, ", dijo Chen." Para los usuarios con menos experiencia en tecnología, debe trabajar duro para transmitir una personalización manifiesta y transparencia de la información, o encontrar otras funciones para aumentar su confianza ".

Para el estudio, los investigadores reclutaron a 302 participantes para usar cinco versiones diferentes de un prototipo de aplicación, llamado GreenByMe, que recomendó tiendas ecológicas locales. Las cinco versiones cubrieron las diferentes condiciones del experimento, incluida la personalización encubierta, personalización abierta, alta transparencia, baja transparencia, y una condición de control.

En la condición abierta, la aplicación mostraba menús de selección. Para probar la transparencia, en condiciones de alta transparencia, una pantalla contenía una explicación sobre cómo se utilizaría la información.