陳思琪 王曉偉 朱尚超 蘇艷 倪靜

摘 要：社交媒體已經(jīng)成為用戶獲取社會(huì)資源和獲得社會(huì)認(rèn)同的重要場(chǎng)所，用戶彼此充分的交流才能保證平臺(tái)的活躍度。文章為探究青年用戶披露個(gè)人信息的影響因素和形成路徑，構(gòu)建了社交網(wǎng)絡(luò)青年用戶個(gè)人信息披露行為的影響因素模型，并通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，用戶的感知收益和感知信息控制能力對(duì)其信息披露呈現(xiàn)積極作用，用戶的初始信任和信息敏感對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。研究結(jié)果為保障社交網(wǎng)絡(luò)的健康運(yùn)營(yíng)及平臺(tái)用戶隱私泄露的規(guī)范治理提供借鑒。

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò);結(jié)構(gòu)方程模型;個(gè)人信息披露

中圖分類號(hào)：F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-6432（2022）13-0189-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.13.189

1 引言

《2021全球數(shù)字報(bào)告》顯示，截至2021年1月，全球共有超過(guò)46億人使用互聯(lián)網(wǎng)，其中活躍的社交網(wǎng)絡(luò)用戶已經(jīng)達(dá)到42億，相當(dāng)于世界總?cè)丝诘?3%[1]。作為與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)共同成長(zhǎng)起來(lái)的一代，我國(guó)的青年人受到了互聯(lián)網(wǎng)文化更加深刻的影響，社交網(wǎng)絡(luò)融入了青年人生活里的每一個(gè)角落。當(dāng)用戶在社交平臺(tái)上發(fā)布信息時(shí)，會(huì)不可避免地面臨一定的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，如涉及隱私的信息被平臺(tái)出售給第三方、保存在平臺(tái)上的信息被不法分子盜用、個(gè)人位置或住址等信息暴露等，從而帶來(lái)人身和財(cái)產(chǎn)上的安全隱患?；谶@些顧慮，用戶在披露個(gè)人信息前會(huì)更加謹(jǐn)慎，甚至選擇披露虛假信息或者不披露信息，這會(huì)導(dǎo)致社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的信息質(zhì)量參差不齊，不利于行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。如何提高用戶的個(gè)人信息披露意愿、增強(qiáng)用戶和平臺(tái)之間的交流，成為相關(guān)企業(yè)和學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。

2 研究假設(shè)與模型構(gòu)建

本研究將感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知信息控制能力、初始信任、信息敏感、披露意愿和披露行為作為研究變量，探討影響青年社交網(wǎng)絡(luò)用戶披露其個(gè)人信息的因素并構(gòu)建研究模型，如圖1所示。

2.1 感知收益

感知收益被定義為用戶在使用過(guò)程中從主觀上感受到的該行為可能為自己帶來(lái)的利益和回報(bào)[2]，是物質(zhì)上和精神上的收益總和[3]。在社交媒體平臺(tái)中，用戶的感知收益通常表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)收益[4]、鞏固現(xiàn)有交際關(guān)系、獲得社會(huì)認(rèn)同[5]等。當(dāng)用戶認(rèn)為在社交網(wǎng)站披露自己的信息可以獲得更多的人際關(guān)系和歸屬感時(shí)，其披露個(gè)人隱私的意愿會(huì)更加強(qiáng)烈，即感知收益越大，披露意愿越積極[6]。因此，本研究提出假設(shè)：

H1：感知收益正向影響用戶的披露意愿。

2.2 感知風(fēng)險(xiǎn)

社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于個(gè)人信息被濫用、第三方機(jī)構(gòu)的非法利用和被網(wǎng)絡(luò)黑客盜竊[7]等。郝森森等在對(duì)企業(yè)移動(dòng)終端App用戶的信息披露行為研究中發(fā)現(xiàn)：隨著用戶感受到的隱私風(fēng)險(xiǎn)由低到高，會(huì)依次產(chǎn)生完全披露、安全披露、偽造披露和抑制披露的行為[8]。也就是說(shuō)，用戶感受到其披露信息帶來(lái)的損失越大，披露隱私的意愿就會(huì)越消極。因此，本研究提出假設(shè)：

H2：感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響用戶的披露意愿。

2.3 感知信息控制能力

感知信息控制能力是指用戶感知到的自己對(duì)披露在平臺(tái)上的個(gè)人信息利用方式的控制能力。Culnan等人的研究結(jié)論表明，如果用戶能夠更清楚地了解個(gè)人信息的利用方式，其信息披露意愿會(huì)得到提升[9]。因此，本研究提出假設(shè)：

H3：感知信息控制能力正向影響用戶的披露意愿。

當(dāng)個(gè)人信息上傳到網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)后，用戶就在一定程度上失去了對(duì)其信息的部分控制權(quán)，只能被動(dòng)地接受平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商對(duì)其信息的處理，并面臨著其信息受到不恰當(dāng)使用的風(fēng)險(xiǎn)。Xu等的研究表明，若增強(qiáng)用戶對(duì)其個(gè)人信息的控制能力，可以緩解用戶對(duì)披露信息的感知風(fēng)險(xiǎn)[9]。因此，本研究提出假設(shè)：

H4：感知信息控制能力負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

2.4 初始信任

初始信任是指雙方在第一次交易之前產(chǎn)生的信任，反映了用戶對(duì)其不熟悉客體的一種信任傾向。對(duì)于線上平臺(tái)而言，初始信任是吸引用戶的一個(gè)重要因素，因?yàn)樗軌蛎黠@降低用戶在虛擬環(huán)境中感知到的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性，促成用戶或潛在用戶的使用意愿。李琳等構(gòu)建了知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)中用戶信任機(jī)制模型，證明了用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)初始信任有較強(qiáng)的負(fù)向影響[10]。因此，本研究提出假設(shè)：

H5：初始信任負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

2.5 信息敏感

信息敏感是指用戶在特定的情境下，對(duì)某種類型的信息所感知到的憂慮水平。Mothersbaugh等證明了用戶感知到的信息越敏感，其感知到的風(fēng)險(xiǎn)和威脅就越大，進(jìn)而影響披露意愿[11]。因此，本研究提出假設(shè)：

H6：信息敏感正向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

2.6 披露意愿

行為意愿是指?jìng)€(gè)體對(duì)采取某項(xiàng)特定行為的主觀概率的判定，反映了個(gè)體對(duì)于某一項(xiàng)特定行為偏好的強(qiáng)弱程度[12]。李海丹等的研究表明用戶在社交網(wǎng)站上披露個(gè)人信息的意愿越強(qiáng)烈，就會(huì)越積極地披露自己的信息[13]。因此，本研究提出假設(shè)：

H7：披露意愿正向影響用戶的信息披露行為。

3 研究設(shè)計(jì)

本研究采用問(wèn)卷調(diào)查法收集有關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)中青年用戶個(gè)人信息披露意愿的數(shù)據(jù)。依據(jù)《中長(zhǎng)期青年發(fā)展規(guī)劃（2016—2025年）》[14]中的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將“青年”的年齡范圍界定在14～35歲。研究模型中各變量的測(cè)量指標(biāo)均以經(jīng)典文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，都經(jīng)過(guò)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者在相關(guān)研究中的實(shí)證檢驗(yàn)，部分題目根據(jù)我國(guó)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和文章的研究特點(diǎn)進(jìn)行了修訂與改編。除去人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息外，其余題項(xiàng)均采用規(guī)范的Likert五級(jí)量表，調(diào)查對(duì)象將測(cè)量指標(biāo)分為5個(gè)等級(jí)進(jìn)行主觀評(píng)分。本項(xiàng)調(diào)查以在“問(wèn)卷星”平臺(tái)發(fā)放網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的方式進(jìn)行，通過(guò)社交網(wǎng)站發(fā)帖和聊天軟件推送等方式共回收193份有效問(wèn)卷。經(jīng)檢驗(yàn)，本研究量表的克隆巴赫α系數(shù)為0.825，平均萃取方差大于0.5，各個(gè)測(cè)量變量的因子載荷大于0.6，信度和聚合效度達(dá)標(biāo)。E85B7C94-6317-4903-BD2E-2EAFB6888C19

4 研究結(jié)果

文章采用Amos 22.0對(duì)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度分析和假設(shè)檢驗(yàn)，得到了模型的擬合指數(shù)、路徑系數(shù)及其顯著性，以證明各變量之間是否具有因果關(guān)系。本結(jié)構(gòu)方程模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖2所示。結(jié)構(gòu)方程模型擬合度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[15]和本研究的模型擬合結(jié)果如表1所示?？梢钥闯?，本研究提出的理論模型擬合度較好。

模型的路徑系數(shù)的估計(jì)結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示，假設(shè)H2和假設(shè)H4的檢驗(yàn)結(jié)果并不顯著，假設(shè)H1、H3、H6、H7在P<0.001的水平下顯著，假設(shè)H5在P<0.05的水平下顯著。也就是說(shuō)，用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)并不會(huì)顯著降低其信息披露意愿，用戶的信息控制能力也不會(huì)顯著降低其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知，而用戶的初始信任和信息敏感顯著影響感知風(fēng)險(xiǎn)，感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)和信息控制能力顯著影響用戶的披露意愿，披露意愿進(jìn)一步顯著影響披露行為。

5 結(jié)論與啟示

5.1 結(jié)果分析及討論

從數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)看，本研究的假設(shè)檢驗(yàn)支持除H2和H4之外的所有假設(shè)。對(duì)用戶信息披露意愿影響最大的變量是感知收益（路徑系數(shù)為0.56），其次是信息控制能力（路徑系數(shù)為0.40）;初始信任對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)具有負(fù)向影響（路徑系數(shù)為-0.24），信息敏感對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)具有正向影響（路徑系數(shù)為0.64）;中介變量披露意愿對(duì)披露行為具有正向影響（路徑系數(shù)為0.83）。

5.2 管理學(xué)啟示

文章認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商可以從以下幾個(gè)方面來(lái)優(yōu)化自身服務(wù)，促進(jìn)行業(yè)長(zhǎng)期健康發(fā)展，首先，在提升用戶的感知收益方面，除了個(gè)性化推送更多用戶感興趣的信息外，可瞄準(zhǔn)不同層次用戶的需求，采取相應(yīng)的激勵(lì)措施或構(gòu)建特色興趣社區(qū)，促使他們發(fā)布更多的內(nèi)容;其次，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)制定內(nèi)容簡(jiǎn)單易懂的隱私政策，對(duì)用戶進(jìn)行隱私設(shè)置方面的指導(dǎo)，提升用戶對(duì)其發(fā)布信息的控制權(quán)限;最后，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)致力于完善網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的建設(shè)，提升網(wǎng)站的信譽(yù)度，贏得更多用戶的信任。同時(shí)，監(jiān)管方隱私泄露行為的懲罰還要有足夠的威懾力，敦促社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提升自身隱私保護(hù)技術(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]SIMON KEMP.Digital 2021[EB/OL].（2021-01-27）[2021-06-28].https：//wearesocial.com/blog/2021/01/digital-2021-the-latest-insights-into-the-state-of-digital.

[2]LAUFER R，WOLFE M.Privacy as a concept and social issue： a multidimentional developmental theory[J].Journal of Social Issues，1977，33（3）： 22-42.

[3]SMITH H J，DINEV T，XU H.Information privacy research： an interdisciplinary review[J].MIS Quarterly，2011，35（4）： 989-1016.

[4]AWAD N F，KRISHNAN M S.The personalization privacy paradox： an empirical evaluation of information transparency and the willingness to be profiled online for personalization[J].MIS Quarterly，2006，30（1）： 13-28.

[5]LU Y，TAN B，HUI K L.Including customers to disclose personal information to internet business with social adjustment benefits[C].ICIS 2004 Proceedings，2004.

[6]STONE E F，STONE L D.Privacy in organizations： theoretical issues，research findings，and protection mechanisms[J].Research in Personnel and Human Resources Management，1990，8（3）： 349-411.

[7]NORBERG P A，HORNE D R.Privacy attitudes and privacy-related behavior[J].Psychology and Marketing，2007，24（10）： 829-847.

[8]郝森森，許正良，鐘喆鳴.企業(yè)移動(dòng)終端App用戶信息隱私關(guān)注模型構(gòu)建[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2017，61（5）： 57-65.

[9]XU F，MICHAEL K，CHEN X.Factors affecting privacy disclosure on social network sites：an integrated model[J].Electronic Commerce Research，2013，13（2）： 151-168.

[10]李琳，曹淑艷，喇磊.綜合類知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶信任機(jī)制研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2019（16）：64-67.

[11]MOTHERSBAUGH D L，F(xiàn)OXX W K，BEATTY S E，ET AL.Disclosure antecedents in an online service context： the role of sensitivity of information[J].Journal of Service Research，2012，15（1）： 76-98.

[12]張冬.海口市城市居民環(huán)境友好行為意向的影響因素分析[D].海口：海南師范大學(xué)，2013.

[13]李海丹，洪紫怡，朱侯.隱私計(jì)算與公平理論視角下用戶隱私披露行為機(jī)制研究[J].圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2016（6）：114-124.

[14]新華社.中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《中長(zhǎng)期青年發(fā)展規(guī)劃（2016—2025年）》[EB/OL].[2017-04-13]（2021-03-19）.http：//www.gov.cn/zhengce/2017-04/13/content_5185555.htm#1.

[15]IACOBUCCI D.Structural equations modeling： fit indices，sample size，and advanced topics[J].Journal of Consumer Psychology，2010，20（1）： 90-98.

[基金項(xiàng)目]本研究受北京市社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目“智慧城市中的公民隱私憂慮與個(gè)人數(shù)據(jù)合規(guī)追溯機(jī)制研究”“北京冬奧會(huì)輿情發(fā)散衍生機(jī)制研究”資助（項(xiàng)目編號(hào)：19XCB006、19XCC018）。

[作者簡(jiǎn)介]陳思琪（1996—），女，漢族，河南開(kāi)封人，碩士在讀，研究方向：用戶信息行為;通訊作者：倪靜;通訊作者：倪靜（1968—），女，漢族，山西太原人，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)溯源、個(gè)人信息保護(hù)。E85B7C94-6317-4903-BD2E-2EAFB6888C19