Research on intention versus actual disclosure through dual process of privacy decision-making on Artificial Intelligence Assistants

Au sein de la littérature présente, de nombreuses recherches sont portées sur la différence entre la volonté et l’action propre de partager des informations. Le modèle ELM, communément appelé, « modèle de la probabilité d’élaboration », introduit une double approche sur la prise de décision. Des travaux soutiennent que les changements comportementaux sont le résultat, d’un côté, d’une pensée critique et de l’autre, les biais cognitifs et heuristiques. Ces facteurs portent un poids déterminant dans l’écart qui se creusent entre l’intention en soi et la véritable décision entreprise de partager ces données. Toutefois, les études sur ces théories sont limitées dans le domaine des assistants d’Intelligence artificielle (AIA). De fait, nous avons mené une recherche empirique par le biais d’un questionnaire auprès de 109 participants afin d’évaluer le mécanisme de décision sur le partage des données au travers de ces dispositifs intelligents. Ils s’avèrent que la crainte de l’exposition de données privées, suivi du raisonnement rationnel, et des indicateurs sociaux, exercent des rôles conséquents dans l’initiative à la divulgation d’informations. Nos résultats indiquent que la phase rationnelle prime dans la volonté de partage des données, et les paramètres subjectives (attachement affectif et familiarité dans le mécanisme de la protection de données) dictent surtout le comportement final du partage de la transmission de l’information, de manière à la fois directe et indirecte. Par ailleurs, il apparait que le comportement final est tributaire de l’intention de chaque sujet. Cette étude affine, la compréhension sur la dualité du cheminement de décision du transfert des données personnelles, lié à l’intelligence artificielle et elle apporte aussi, un contexte supplémentaire à la théorie du paradoxe de la vie privée.

The intention-actual disclosure gap has been explored in previous studies and scenarios. More importantly, the Elaboration Likehood Model introduces a dual route which initiates the disclosure of decision-making. Researchers argue that people’s changing attitudes by sharing personal information are the result of rational thinking and other biased or heuristic cues. These elements implied the existing discrepancies between people’s expressed intentions and their actual behavior. However, those theories have not been reviewed on the Artificial Intelligence Assistance (AIA) aspect yet. Thus, we conducted an empirical survey with 109 respondents. By using a regression analysis, we tested the impact of privacy concern and perceived benefit calculation (rational route) and the social-informational cues (heuristic route) on participant’s willingness to surrender their personal information. Then, we investigate how salient is the influence of their hypothetical choice on actual disclosure decision. Our findings show that the rational calculus is predominant on the disclosure intentions compared to actual disclosure behaviors. In comparison, less rational process (i.e., relationship length and information to privacy protection) influence directly and indirectly the actual behavioral disclosure. We also identify that actual disclosure is embedded by intention. This study develops the antecedents of the two specific paths according to an AIA context and investigates beyond the privacy paradox theory.