賈若男　王晰巍　范曉春

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.09.011

[中圖分類號]G203 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0821（2021）09-0105-10

隨著互聯網的發(fā)展，各類社交網絡應用層出不窮，隨著越來越多的組織和個人在日常生活中使用Facebook、Twitter、Instagram等社交媒體，以及微信或WhatsApp等移動社交媒體應用進行商業(yè)和個人活動，人們也面臨著在社交媒體上不經意間披露個人信息的更高隱私風險。社交媒體和安全文獻顯示，近年來，社交媒體用戶正面臨著越來越多的信息隱私和安全風險，如信息安全威脅和隱私侵犯。例如，Facebook曾被報道泄露大規(guī)模用戶隱私數據，超過5000萬用戶的個人信息數據被第三方公司獲得;LinkedIn服務器被黑客入侵，超過1億名用戶的個人信息資料被竊取。社交網絡用戶大多數不是信息安全和隱私方面的專家，容易受到信息安全隱私威脅或攻擊，因此有必要對社交網絡用戶個人信息安全隱私保護行為進行研究，減少個人信息安全隱私受到侵犯情況的發(fā)生。

對與社交網絡用戶來說，為了將安全威脅最小化，采取適當的信息安全隱私保護行為至關重要。在已有的研究中，許多研究者對于理解用戶信息安全隱私保護行為表現出了極大的興趣。為了評估和理解用戶的信息安全保護行為，使用了許多與安全和隱私相關的理論和模型，例如保護動機理論、計劃行為理論、一般威懾理論和理性行為理論等。由于社交媒體用戶經常為了社交而與其他人分享大量的個人信息，這種信息分享可能會導致侵犯用戶的隱私，并引發(fā)隱私問題。有研究指出，隱私問題對個人參加在線活動時提供個人信息的意愿有負面影響，隱私關注是做出安全行為決定的重要前提。當社交媒體用戶對信息分享的風險感到擔憂時，會影響他們分享信息的意愿和行為。然而大多數理論和模型將安全作為模型研究的中心，并沒有明確地將用戶的隱私關注作為一個因素，隱私關注也是隱私行為的一個重要的前置變量。

基于此，在研究中試圖解決以下問題：①社交網絡用戶個人信息安全隱私保護行為的影響因素有哪些？②隱私關注對用戶個人信息安全隱私保護行為的作用程度如何？③采取何種措施能夠有效保護用戶的個人信息安全隱私。為了解決上述研究問題，本研究提出了一個基于保護動機理論的擴展模型，將隱私關注作為一個新的變量。隱私關注被概念化為社交網絡用戶對個人信息收集的關注程度，用戶對所收集信息的控制，以及用戶對所收集信息如何被使用的意識。本研究提出的模型擴展了信息安全行為的研究思路，為相關研究提供了一個新的視角。

1理論基礎

1.1社交網絡用戶個人信息安全隱私保護行為

社交網絡（Social Network Sites，SNS）實際上是一種社交工具，即一種以互聯網為平臺的社交服務，用戶可以通過社交網絡建立屬于自己的網絡空間，發(fā)展自己的好友圈.以及公開或半公開的可供陌生人或朋友瀏覽、評論、點贊和轉發(fā)的社交工具。典型代表有Facebook、Twitter、Linkedln、Wechat和Weibo等。社交網絡用戶個人信息主要是指能夠反映用戶身份或者活動情況的各種信息，如姓名、身份證號碼、通訊聯系方式、賬號密碼等。用戶在注冊社交網絡賬戶和使用社交網絡過程中，通常會將個人信息授權給社交網絡運營商或服務提供商使用，有研究表明，社交網絡的安全和隱私設計是薄弱的，同時，大多數用戶對收集信息的種類和范圍沒有足夠的關注和懷疑，導致個人信息被過度收集甚至被泄露給第三方，這些公開的個人信息和數據也會因非法收集或盜竊而遭受網絡犯罪。近些年的研究成果中，對社交網絡用戶信息安全隱私保護意愿和行為的研究開始引起廣泛關注。通過歸納梳理文獻發(fā)現保護動機理論、計劃行為理論、理性行為理論等行為理論經常被用作信息安全行為研究的基礎。基于通信隱私管理和印象管理理論提出了4個關于隱私策略的命題，并通過問卷調查和聚類分析對Facebook用戶的隱私管理行為進行了分析。通過在線實驗觀察了用戶面對一般信息安全和隱私威脅時的即時反應，評估了信息安全意識對于個人信息安全隱私保護行為的影響，對現有的信息安全行為研究進行了補充。

1.2保護動機理論

保護動機理論（Protection Motivation Theory）由Rogers RW提出，通過合并威脅評估和應對評估來解釋行為改變的過程，其目的是為了研究和理解組織和個人環(huán)境中不同類型信息安全行為背后的動機。保護動機理論分為3個部分，即信息源、認知中介過程和應對模式，具體指通過認知調節(jié)過程的威脅評估和應對評估來解釋行為改變的過程，個體在此基礎上做出相應決策。威脅評估反映了個體對危險因素的認識，主要包括易感性和嚴重性的評估;應對評估則反映了個體應付和避免危險的能力，主要包括反應效能、自我效能和反應成本的評估。有學者認為易感性和嚴重性能夠通過感知威脅這一中介變量作用于保護行為動機，因而將感知威脅作為單獨變量引入保護動機理論模型中。保護動機理論最初在信息安全領域的實用性已經得到驗證，被廣泛應用于解釋用戶信息安全行為，為研究用戶信息安全行為提供了合理的理論框架，并取得了一定的成效。在社交媒體信息領域，利用保護動機理論將動機因素引入用戶隱私保護行為的影響因素研究中，探究保護動機理論幾個要素對用戶隱私關注和隱私保護行為的影響;基于保護動機等理論提出了社交媒體用戶隱私顧慮影響因素模型，并運用解釋結構模型解析出各因素的層次結構。在健康信息領域，利用保護動機理論構建了醫(yī)療隱私關注的結構方程模型，考察了各因素對于醫(yī)療隱私關注的影響。在已有的基于保護動機理論的研究中，多將隱私關注作為因變量，并沒有考慮到隱私關注作為一個自變量對用戶行為和意愿的影響，因此在本文的研究中，將隱私關注作為自變量，對保護動機理論進行擴展，探究其對用戶行為和意愿的影響。

1.3隱私關注

由于隱私本身難以被測量，關于隱私問題的實證研究需要借助相應的替代概念，最常見的概念是“隱私關注”。隱私關注的定義為“個人在相應的隱私情境中主觀感受到的公平程度”。在本研究中，結合社交網絡和社交網絡用戶個人信息的特性，將隱私關注定義為用戶對個人信息的收集、獲取、監(jiān)測以及使用的感知與關注。社交網絡空間具有虛擬性和自由性的特點，由于技術和倫理等方面的限制，加上缺乏有效的身份驗證工具，存在諸多信息安全隱私風險和威脅，例如用戶不能有效地控制個人信息的接收對象、不能有效地控制個人信息的傳播和使用、個人信息容易遭到竊取等。在社交情境中，隱私關注在隱私問題與用戶行為研究中被廣泛應用，幾乎所有關于隱私態(tài)度和隱私行為方面的實證研究都應用了隱私關注這一構念。通過研究證實隱私關注會通過隱私風險感知等變量直接或間接影響用戶信息安全隱私行為意向，并對用戶的隱私行為產生影響，如社交網絡用戶的信息安全、信息分享等行為，隨著隱私關注水平的不斷提升，用戶的信息安全隱私保護行為意向也會越來越高。

2研究模型和假設

2.1反應效能與社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

反應效能是指用戶對自己所采取行為的認知，關注個體對行為帶來的感知收益的信念，即如果用戶認為自己采取的行為措施是有用的，那么就會愿意越早地采取這種行為。很多用戶在使用社交網絡時，幾乎從不會使用安全掃描軟件或者僅僅通過盜版軟件對所使用的社交網絡應用進行安全掃描，使個人信息面臨安全威脅。有研究表明，使用有效的技術工具和采取必要的安全措施可以大大降低信息安全風險，如果用戶能夠充分感知到這些工具和措施的好處或收益，便會更加傾向于采取良好的安全措施;反應效能是一種認知過程，個體對反應效能的最終認知決定了他們處理威脅的方式;許多研究也表明，反應效能對不同情境下的信息安全隱私保護意愿有顯著的正向影響。因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H1：反應效能正向影響社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

2.2自我效能與社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

自我效能是指個體認為自己能夠勝任執(zhí)行安全行為或使用安全工具的信念，關注個體對其執(zhí)行特定安全行為能力的感知，即用戶對自己是否能夠在社交網絡中成功實施信息安全措施或使用安全工具自信程度。許多研究通過實證結果表明自我效能對不同情境下的信息安全行為意愿有顯著的正向影響;自我效能高的用戶在使用互聯網時更加傾向于采取信息安全保護措施來確保個人信息安全隱私;在社交網絡中用戶的意愿和行為本身容易受到所處環(huán)境的影響，面對安全威脅，如果用戶對自己采取相應措施對信息安全隱私進行有效保護的能力有強烈的自信，他們便會更加傾向于采取相應的行為，自我效能對用戶的信息安全隱私保護意愿有正向的影響。因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H2：自我效能正向影響社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿2.3反應成本與社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

反應成本是指與信息安全隱私保護行為相關的任何形式的成本，這些成本可以是時間、金錢、精力、不便或者體驗等。這些成本通常會降低行為動機，一般來說，用戶在行動之前會進行某種成本效益分析，當用戶感知到針對信息安全行為隱私保護做出反應的成本較高甚至超過預期的收益時，便不太可能采取特定的安全行為。這一觀點在信息安全行為的相關研究中也得到了支持，多項研究表明，反應成本與參與安全行為意愿之間存在顯著的負相關關系;在個人計算領域，個體感知到反應成本的增加會對其執(zhí)行安全行為的意愿產生負面影響;因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H3：反應成本負向影響社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

2.4感知威脅與社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

感知威脅是指社交網絡用戶對社交網絡中存在的有害威脅或風險的感知和評估。當用戶感受到社交網絡中存在對個人信息安全隱私有害的風險和威脅時，會采取相應的措施來應對，但是用戶在采取信息安全隱私保護措施之前會進行威脅評估，進而判斷是否需要采取相應的行動。有研究證實，當用戶對信息安全威脅的感知加劇時，將會更加傾向于采取積極的行為來擺脫這種威脅;如果社交網絡用戶認為信息安全風險發(fā)生的可能性很高，但是并不認為這會給自己帶來嚴重的威脅，或者認為信息安全風險的影響嚴重，但是發(fā)生在自己身上的概率極低，都可能不會產生信息安全保護意愿，只有當用戶切實感知到信息安全風險時，才可能產生信息安全保護意愿，即感知威脅對采取保護行為的意愿起到積極作用。因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H4：感知威脅正向影響社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

2.5隱私關注與社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

隱私關注是指用戶對個人信息的收集、獲取、監(jiān)測以及使用的感知與關注，反映個體對相應隱私情境的主觀感受。對于社交網絡用戶來說，隱私關注是他們進行安全行為決策的重要前提。隱私關注是隱私行為的重要前置變量，已有研究表明，隱私關注和信息安全隱私行為意愿之間正相關關系，比如有研究提出隱私關注是個體產生保護行為動機的重要誘因;通過比較美國和德國的個人信息披露情況，用隱私關注對隱私成本進行測量，得出隱私關注對用戶信息安全隱私保護意愿的正向影響;在社交媒體上，隱私關注對用戶的隱私設置意愿具有正向影響。因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H5：隱私關注正向影響社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿

2.6社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿與保護行為

個人信息安全隱私保護意愿是指用戶采取信息安全隱私保護行為的意愿。意愿和行為之間的關聯本質上取決于行為是單一行為還是多行為，對于單一行為來說，這種關聯更強，因此在研究過程中有必要將實際行為納入研究范圍，避免得出錯誤的結論。一些基于保護動機理論的信息安全研究采取意愿模型，假設用戶意愿是實際行為的良好預測因子，之后也有研究表明意愿是實際行為的強大預測，它能夠在很大程度上保證行為的實現。并且在實際條件充分的情況下，即使行為還會受到多種其他因素的影響，行為意愿也可以直接決定行為。本文認為具有較強個人信息安全隱私保護意愿的用戶更有可能采取實際的保護行為。因此，基于上述文獻的研究結果，本文提出如下假設：

H6：社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿正向影響保護行為

2.7研究模型

根據上文提出的研究假設，本文以保護動機理論中的反應效能、自我效能、反應成本以及感知威脅為基礎，引入新變量隱私關注作為自變量，以社交網絡用戶個人信息安全隱私保護意愿作為中介變量，以實際保護行為作為因變量，構建了社交網絡用戶個人信息安全隱私保護行為影響因素的理論模型，如圖1所示。為了檢驗模型，采用結構方程模型作為數據處理方式，通過SPSS和AMOS軟件對模型進行擬合和檢驗。

3研究方法

3.1樣本選擇與數據收集

本研究通過問卷調查的方式來獲取數據，調查問卷的發(fā)放目標人群是社交網絡用戶，參與此次調查的社交網絡用戶擁有不同的背景，包括年齡、性別、受教育程度和社交媒體使用時間和頻率。通過線上及線下方式共發(fā)放問卷400份，收回360份。樣本統計信息顯示，本次調查的受訪者中女性人數多于男性，分別占比66.11%和33.89%;受訪者年齡多分布在20～30歲之間，符合社交網絡高頻使用用戶年齡分布特征;受訪者受教育程度本科及以上學歷最多，占比超過90%;在受訪者中，社交網絡使用歷史時長超過3年的占比達到94.17%，同時社交媒體日使用時長在3小時以上的人群占比63.06%，由此可見，本研究樣本有豐富的社交網絡使用經歷和充足的使用時間，具有較高程度的代表性。

3.2數據分析

同源方法偏差（Common Method Variance，CMV）是指使用同種測量工具導致的特質間產生虛假的共同變異，在實證研究中普遍存在，并常見于自陳量表測量的數據中。Harman單因素檢驗是檢驗同源方法偏差的常用方法，當第一公因子的方差解釋百分比小于40%時，可認為同源方法偏差不嚴重。本研究通過SPSS 19.0進行了Harman單因素檢驗，第一公因子的方差解釋百分比為25.12%，因此可以認為不存在嚴重的同源方法偏差。

為了確保模型擬合度評價和假設檢驗的有效性，本文通過SPSS19.0和AMOS21.0軟件進行數據處理，采用Cronbachs Alpha來檢驗調查問卷研究變量在各個測量題項上的一致性程度，如表2所示。本文研究的變量反應效能、自我效能、反應成本、感知威脅、隱私關注、保護意愿、保護行為的Cronbachs Alpha系數分別為0.870、0.828、0.880、0.876、0.850、0.836、0.848，均大于0.7的標準，表明變量具有良好的內部一致性信度。進行探索性因子分析對量表進行KMO和Bartletts球形檢驗，結果如表3所示。分析結果表明，數據整體適合進行因子分析;Bartlett球形檢驗統計量為131.051，相應的概率顯著性（Sig）為0.000，可知各變量間具有較強的相關性，因此也適合進行因子分析。

由表4知，各題標準化因素負荷均大于0.5，殘差均為正而且顯著，顯見無違犯估計。各個構念的CR值均大于0.7，AVE值均大于0.5，均達到收斂效度的標準，配適度也在可接受的范圍，因此保留全部題目作為后續(xù)分析。各變量之間的相關矩陣如表5所示，從表5的數據分析結果可以看出，本研究的各個因素之間具有良好的區(qū)別效度。

3.3數據結果

本次研究采用AMOS軟件進行結構方程建模，并驗證這些變量之間的關系。根據本研究的假設，在概念模型提出的基礎上運用AMOS21.0建立待驗證的完整結構方程模型。將數據代入，經過模型修正后得到如圖2所示的結構方程模型。模型的適配度指標如表6所示，由各指標分析結果可知該研究模型有不錯的配適度。表7中可以看出模型通過了假設檢驗，社交網絡用戶個人信息安全保護意愿對保護行為具有顯著的正向影響（β=0.478，P<0.01）。變量對于社交網絡用戶個人信息安全保護意愿的影響作用依次為：反應效能對保護意愿具有顯著正向影響（β=0.190，P<0.05）;自我效能對保護意愿具有顯著正向影響（β=0.172，P<0.05）;反應成本對保護意愿具有顯著的負向影響（β=-0.136，P<0.05）;感知威脅對保護意愿具有顯著的正向影響（β=0.291，P<0.01）;隱私關注對保護意愿具有顯著的正向影響（β=0.234，P<0.01）。

關于中介效應的檢驗，本文采用Preacher K J等提出的Bootstrap法進行檢驗，因為該方法在研究中被證實有更為精確的置信區(qū)間和更好的統計效率。本文應用Bootstrap法檢驗中介效應的結果如表8所示。根據檢驗結果可知，在各個置信區(qū)間內均不包含0，說明存在中介效應。

4討論分析

4.1感知威脅對保護意愿具有顯著的正向影響

社交網絡用戶感知威脅對個人信息安全保護意愿產生顯著的正向影響，系數為0.291，顯著性P值<0.01。這一數據結果說明用戶的感知威脅能夠通過對保護意愿的影響，間接地影響保護行為。這一結論與Liang H等對信息安全意愿的研究具有一定的一致性。社交網絡用戶的感知威脅能夠幫助用戶主動地采取適當措施，避免個人信息隱私被盜用和篡改。社交網絡用戶的感知威脅程度越高，對個人信息安全隱私威脅的感知越強，就會越有動機采取相應的保護行為。由于社交網絡的匿名性、廣泛性和風險性等特點，社交網絡用戶不僅僅面臨個人信息隱私泄露的威脅，嚴重時甚至會危及個人財產和人身安全。因此，國家、相關行業(yè)和個人應該加強對感知威脅能力的培養(yǎng)，政府和企業(yè)應該加強信息安全隱私的培訓和宣傳，企業(yè)應該積極引導用戶識別和應對所面臨的安全威脅，用戶個人則應該主動參與、學習并應用相關知識，樹立危機防范意識并采取適當的自我保護機制。

4.2隱私關注對保護意愿具有顯著的正向影響

社交網絡用戶隱私關注對個人信息安全保護意愿產生顯著的正向影響，系數為0.234，顯著性P值<0.01。這一數據結果說明隱私關注對用戶的保護意愿具有關鍵的影響，這一結論與Nosko A等的研究結論一致。隱私關注度越高的用戶越能夠感知到隱私風險，從而有意識地采取積極的安全行為來避免個人信息安全隱私受到威脅。隱私關注度高的用戶在社交網絡使用過程中對信息安全隱私的保護意識更強，面對社交網絡平臺對個人信息的收集和使用權限的獲取時，他們更加傾向于采取謹慎、保守的態(tài)度。因此，社交網絡服務提供商應該采取相應的措施，比如在收集信息之前列出相應的隱私保護政策，信息采集要求盡量簡潔，為用戶提供多種選擇等，讓這類用戶充分感受到自己的信息安全隱私能夠得到有效保障，否則就會導致用戶的流失，甚至是向競爭對手的轉移。

4.3反應效能對保護意愿具有顯著正向影響

社交網絡用戶反應效能對個人信息安全保護意愿產生顯著的正向影響，系數為0.190，顯著性P值<0.05。這一數據結果說明用戶對所采取的信息安全隱私行為是否能起作用的認知會影響其信息安全隱私保護意愿，這與保護動機理論相一致。如果社交媒體用戶認為他們的行為有利于保護個人信息安全隱私，他們更可能采取積極的安全行為，這與保護動機理論的結果是一致的。因此，政府和其他社會組織在向社交媒體用戶宣傳個人信息安全隱私重要性的同時，應該強調信息安全行為對保障個人信息安全隱私的關鍵影響，增強用戶的反應效能并形成積極的行為意向，進而對實際行為產生正向影響;社交網絡服務提供商要加強信息安全技術的研發(fā)，增強社交網絡應用的安全性，為用戶創(chuàng)造良好的信息安全隱私環(huán)境。

4.4自我效能對保護意愿具有顯著正向影響

社交網絡用戶自我效能對個人信息安全保護意愿產生顯著的正向影響，系數為0.172，顯著性P值<0.05。這一數據結果說明，雖然自我效能的作用大小與Doane等研究中相比較小，但是自我效能在用戶信息安全隱私保護意愿中發(fā)揮了作用，這可能是調查樣本的特征不同導致的差異。社交網絡用戶的自我效能主要體現在用戶認為自己能夠掌握并靈活運用各項操作技能，了解社交網絡中的各項安全準則，在面臨各類安全威脅時能夠識別和正確應對。社交網絡用戶的自我效能越高，產生信息安全隱私保護意向的動機越強。因此，用戶可以通過接受信息安全隱私教育和參加相關培訓來提高自身信息安全隱私防范能力，增強自我效能;社交網絡服務提供商應該在充分考慮平臺功能的易用性和實用性的基礎上，從平臺設計和安全保護技術等方面加強對用戶的引導，幫助用戶降低遭受各種信息安全隱私威脅和侵害的可能，使得用戶不需要進行過于復雜的操作就可以實現對個人信息安全隱私的保護。

4.5反應成本對保護意愿具有顯著的負向影響

社交網絡用戶反應成本對個人信息安全保護意愿產生顯著的負向影響，系數為-0.136，顯著性P值<0.05。這一數據結果說明，反應效能對用戶的保護意愿產生了消極的影響，這一觀點也在信息安全行為的相關研究中得到了支持。社交網絡用戶在實施安全措施時，如果造成使用戶體驗變差或者社交網絡服務質量降低的結果，則會導致用戶減少執(zhí)行安全行為的動機。有些社交網絡平臺在得不到用戶授權的情況下會限制用戶對部分甚至全部功能的使用，面對這樣的信息收集和授權要求，為了避免給自己的社交活動帶來不便.部分用戶會放棄對個人信息隱私的保護。在使用各類安全掃描軟件時，不僅需要用戶投入一定的精力，還需要占用設備內存等，不少用戶會為了節(jié)省精力或維持設備運行流暢度而放棄使用安全軟件。因此，企業(yè)需要制定簡潔明了的信息安全隱私政策、在保證軟件功能的基礎上盡可能少地要求用戶授權，通過采用云計算等技術將數據存儲在云端以減少對設備內存的占用等措施來降低用戶的成本。

4.6社交媒體用戶個人信息安全保護意愿對保護行為具有顯著的正向影響

社交網絡用戶個人信息安全保護意愿對保護行為產生顯著的正向影響，系數為0.478，顯著性P值<0.01。這一數據結果說明意愿起到了很好的中介變量作用。在社交網絡環(huán)境中，用戶的信息安全隱私保護行為主要受其意愿影響，信息安全隱私保護意愿越強，越容易采取相應的行為。因此，政府、社會組織和社交網絡平臺有必要向用戶傳達個人信息安全隱私的現狀和重要性，使用戶意識到積極采取相應的行為有利于保障個人信息安全隱私不受危害;對于用戶個人而言，在使用社交網絡的過程中，應當主動學習相關知識和技能，例如仔細閱讀隱私政策和協議、安裝并定期使用安全掃描軟件或其他社交網絡安全保護工具、參加信息安全隱私培訓等，形成并不斷增強個人信息安全隱私保護意識，積極主動地采取適當的安全保護行為。

5結論

本研究的理論意義在于，在保護動機理論的基礎上加入隱私關注，構建社交網絡用戶個人信息安全保護行為影響因素模型，從不同方面分析了社交網絡用戶個人信息安全隱私行為的影響因素。數據分析結果表明，用戶在社交網絡中的感知威脅、隱私關注、反應效能和自我效能會對個人信息安全隱私保護意愿產生直接的正向影響：而反應成本則會對用戶的保護意愿產生消極的負向影響;個人信息安全隱私保護意愿是整個影響因素模型的中介變量，其余外因潛在變量對保護行為產生間接影響。本研究所提出的理論模型為社交網絡中用戶個人信息安全隱私相關研究提供了新的研究視角和理論基礎。

本研究的實踐意義在于通過調查問卷和結構方程的方法驗證了所提出的理論模型，從實踐層面驗證和探討了社交網絡用戶個人信息安全隱私保護行為的影響因素。實證分析表明：政府和其他社會組織應該加強個人信息安全隱私的宣傳和教育，提高用戶的反應效能和自我效能;企業(yè)要為用戶提供有效的個人信息安全隱私保障，重視用戶信息安全隱私的保護，為用戶創(chuàng)造良好的信息安全環(huán)境，降低用戶為保護個人信息安全隱私所付出的成本;用戶自身要加強安全技能和知識的學習，及時感知存在的安全威脅，并且提高對隱私的關注，主動自覺地采取積極措施來保障個人信息安全隱私。

本研究也存在一定的局限性。首先在研究樣本的選擇上，所收回的有效問卷中女性群體大約為男性群體的兩倍，被調查者的社交媒體使用時間和頻率較高，這表明他們對社交網絡的了解程度會高于較低的群體，因此對于個人信息安全隱私相關知識和技能的掌握可能會優(yōu)于其他群體，這些因素可能會導致研究結論針對不同群體的普適性在一定程度上的降低。社交網絡用戶的受教育水平、年齡等與信息素養(yǎng)有著一定的關系，信息素養(yǎng)高的用戶擁有更多的知識和經驗，面對信息安全隱私威脅會有更多的應對方式，同時可能會更加注重對隱私的保護，因此在未來的研究中，可以考慮將性別、受教育程度以及年齡等作為調節(jié)變量，觀察它們對于變量作用的影響。