NUDGES PARA MELHORIA DOS SISTEMAS ATRAVÉS DA INDIVIDUALIZAÇÃO

RESUMO

Este briefing relata evidências científicas sobre a aplicação de estratégias personalizadas para melhorar os sistemas de privacidade e segurança. Através da segmentação psicográfica e da utilização de 'nudges', os autores buscam otimizar as configurações de privacidade e segurança para atender as características individuais dos usuários.

Área	Comportamento desejável
Privacidade e Segurança	Encorajar usuários a adotar comportamentos de segurança mais eficazes, como usar senhas fortes, evitar sites maliciosos e aplicar configurações de privacidade adequadas.
Barreiras cognitivas	Nudges
As barreiras incluem a dificuldade em prever comportamentos baseados em traços de personalidade gerais, como os 'Big Five', que se mostraram preditores fracos de atitudes de privacidade.	Os nudges específicos mencionados incluem a adaptação de mensagens de segurança para ressoar com características psicológicas individuais dos usuários, como suas atitudes em relação ao risco e estilo de tomada de decisão.

NUDGE

Predição de Atitudes de Privacidade: Os experimentos realizados mostraram que as diferenças individuais em estilo de tomada de decisão e atitudes em relação ao risco são muito mais eficazes na previsão de atitudes de privacidade do que os traços de personalidade geral baseados no modelo Big Five.
Efetividade dos Nudges: O estudo indicou que nudges personalizados, baseados em características decisórias e psicográficas individuais, resultam em uma melhor aderência às práticas recomendadas de segurança e privacidade.
Impacto da Personalização: A personalização das mensagens de segurança e privacidade, adaptadas às características individuais dos usuários, mostrou um potencial significativo para aumentar a conformidade e a efetividade das medidas de segurança implementadas.
Resposta a Nudges Diferenciados: Os usuários respondem de maneira diferenciada a nudges baseados em segmentação psicográfica, o que sugere a viabilidade de personalizar intervenções para maximizar a eficácia das políticas de segurança e privacidade.
Superioridade da Segmentação Psicográfica: Os resultados do estudo reforçam a ideia de que a segmentação psicográfica e a personalização de nudges são superiores à abordagem do "usuário médio" e oferecem uma estratégia mais eficaz para engajar os usuários em comportamentos seguros.
Necessidade de Pesquisas Futuras: Os autores sugerem que pesquisas futuras deveriam explorar mais profundamente quais características individuais são mais influentes e como elas podem ser usadas de maneira ética e eficaz para personalizar as intervenções de segurança e privacidade.
Implementação Prática: A implementação prática de sistemas de segurança que utilizam a segmentação psicográfica requer a consideração de questões éticas, como a transparência na utilização de dados pessoais e o respeito pela autonomia do usuário.
Desafios e Oportunidades: A pesquisa destaca tanto os desafios quanto as oportunidades na personalização de mitigations de segurança e privacidade, apontando para a necessidade de uma abordagem equilibrada que maximize a eficácia enquanto minimiza os riscos potenciais.

CAIXA INFORMATIVA

	Descrição
Para quem	Este estudo é direcionado a profissionais que tomam decisões na indústria de tecnologia e especialistas em Economia Comportamental, que podem aplicar esses insights para desenvolver sistemas de segurança mais eficientes.
Onde	As intervenções foram projetadas para serem aplicadas em sistemas de informação digital, como interfaces de usuário em dispositivos móveis e websites.
Como	Os nudges foram implementados através de mensagens personalizadas que são adaptadas ao perfil psicológico do usuário, utilizando notificações push, ajustes automáticos nas configurações de privacidade e interfaces de usuário dinamicamente ajustadas.
Categoria do nudge	Digital Nudge

REFERÊNCIA

Serge Egelman e Eyal Peer, 2015, The Myth of the Average User: Improving Privacy and Security Systems through Individualization, NSPW ’15, September 08 - 11, 2015, Twente, Netherlands.