Google has mandated developers to use Data Safety Sections (DSS) to increase transparency in data collection and sharing practices. In this paper, we present a comprehensive analysis of Google's Data Safety Section (DSS) using both quantitative and qualitative methods. We conduct the first large-scale measurement study of DSS using apps from Android Play store (n=1.1M). We find that there are internal inconsistencies within the reported practices. We also find trends of both over and under-reporting practices in the DSSs. Next, we conduct a longitudinal study of DSS to explore how the reported practices evolve over time, and find that the developers are still adjusting their practices. To contextualize these findings, we conduct a developer study, uncovering the process that app developers undergo when working with DSS. We highlight the challenges faced and strategies employed by developers for DSS submission, and the factors contributing to changes in the DSS. Our research contributes valuable insights into the complexities of implementing and maintaining privacy labels, underlining the need for better resources, tools, and guidelines to aid developers. This understanding is crucial as the accuracy and reliability of privacy labels directly impact their effectiveness.


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决策支持系统(Decision Support Systems)期刊中发表的文章的共同主线是它们与支持增强决策制定的理论和技术问题的相关性。所涉及的领域可能包括基础、功能、接口、实现、影响和决策支持系统(DSS)的评估。手稿可以从不同的方法和方法学中获得,包括决策理论、经济学、计量经济学、统计学、计算机支持的协作工作、数据库管理、语言学、管理科学、数学建模、运营管理、认知科学、心理学、用户界面管理等。但是,一份侧重于对任何这些相关领域的直接贡献的手稿应提交给适合于特定领域的机构。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/dss/
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