Usable privacy is rather a legislative requirement than only a software quality. Enhancing the transparency of privacy policy interfaces stands as a challenge that computer science must address to enhance users trust in technology. Instead of providing long and complex privacy policies, we need to design more usable interfaces that empower laypeople to protect their privacy online. In this thesis, we aimed at creating broad usability criteria for inspecting such interfaces. After a qualitative secondary analysis, composed of snowballing literature review, thematic analysis, cluster analysis, and empirical evaluation, this thesis creates six usable privacy heuristics (push#). When applied to evaluate privacy policy interfaces for laypeople, the push# heuristics enhances the downstream utility on the number of catastrophic problems discovered. We also created preliminary usable privacy guidelines (pug#) and modeled a new process for creating new usability criteria. In addition, this thesis also provides: recommendations for the usability of parental privacy controls; a systematic mapping of usability heuristics for privacy policy interfaces; models of heuristic evaluation for novice evaluators; a method to enhance the usability of privacy policies with card sorting analysis; overview of privacy expectations on user experience regarding connectedautonomous vehicles; gesturebased interface prototype to enhance privacy in health systems; a preliminary ontology for usability findings; and usability heuristics for mobile games and elderly players. We discuss how future studies could explore the employment of our heuristics and guidelines to specific domains, such as human-robot interaction and human-artificial intelligence interaction. Finally, we propose the study of nudging usability to enhance privacy protection regardless of privacyprotection tools.

A privacidade usável é mais que um requisito legislativo, é atributo de qualidade do software. Aumentar a transparência de interfaces de políticas de privacidade é um desafio que a ciência da computação deve enfrentar para aumentar a confiança dos usuários na tecnologia. Ao invés de fornecer políticas de privacidade longas e complexas, precisamos projetar interfaces mais usáveis que capacitem pessoas leigas a proteger sua privacidade online. Nesta tese, objetivamos criar critérios de usabilidade para inspecionar tais interfaces. Após uma análise secundária qualitativa, composta por uma revisão da literatura snowballing, análise temática, análise de cluster e avaliação empírica, esta tese cria seis heurísticas de privacidade e usabilidade (push#). Quando aplicadas para avaliar interfaces de políticas de privacidade para leigos, as heurísticas push# aprimoram a utilidade downstream no número de problemas catastróficos descobertos. Também criamos diretrizes preliminares de privacidade e usabilidade (pug#) e modelamos um novo processo para a criação de novos critérios de usabilidade. Além disso, esta tese também fornece: recomendações para a usabilidade dos controles de privacidade dos pais; um mapeamento sistemático de heurísticas de usabilidade para interfaces de políticas de privacidade; modelos de avaliação heurística para avaliadores novatos; um método para aprimorar a usabilidade de políticas de privacidade com análise de card sorting; visão geral das expectativas de privacidade na experiência do usuário em relação a veículos autônomos-conectados; protótipo de interface baseada em gestos para aumentar a privacidade nos sistemas de saúde; uma ontologia preliminar para descobertas de usabilidade; e heurísticas de usabilidade para jogos móveis e jogadores idosos. Discutimos como estudos futuros podem explorar o uso de nossas heurísticas e diretrizes para domínios específicos, como interação humano-robô e interação humano-inteligência artificial. Finalmente, propomos o estudo da usabilidade sugestiva para aprimorar a proteção da privacidade, independentemente das ferramentas de proteção da privacidade