Customer data taxonomy: A multidimensional scaling approach

Hafid Joseph Córdova-Lavado, Christian Fernando Libaque-Saenz

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo de revista revisión exhaustiva

Resumen

Las preocupaciones sobre la privacidad han llevado a las empresas centradas en el cliente a adoptar prácticas de información justa para proteger la información privada de sus clientes. Esta situación obliga a las organizaciones a comprender cómo perciben los consumidores sus datos privados cuando son divulgados o ya son conocidos por la empresa. Este estudio tiene como objetivo establecer una clasificación de datos privados basada en las percepciones de los clientes, permitiendo a las empresas abordar las crecientes preocupaciones sobre la privacidad. El estudio desarrolló un mapa bidimensional del posicionamiento de diversos tipos de información según las percepciones de los clientes. Se recopilaron un total de 157 observaciones en línea, y se utilizó el escalamiento multidimensional como técnica de análisis. Las dimensiones que explican la clasificación o el mapa espacial resultante fueron el grado de exposición que los clientes sienten cuando sus datos son conocidos y la probabilidad de que un dato específico pueda identificar a una persona en particular.
Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)9-23
PublicaciónIssues in Information Systems
Volumen25
N.º2
DOI
EstadoPublicada - 2024

Palabras clave

  • Pronóstico del precio del cobre
  • Aprendizaje profundo
  • Pronóstico multi-horizonte
  • Redes neuronales recurrentes
  • Series temporales

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Customer data taxonomy: A multidimensional scaling approach'. En conjunto forman una huella única.

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