保护动机对社交网络用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响研究

2019年10月Oct.摇2019JOURNALOFINTELLIGENCE

保护动机对社交网络用户隐私关注和

*

隐私安全保护行为的影响研究

王璐瑶摇李摇琪摇乔志林摇刘摇帅

(西安交通大学经济与金融学院摇西安摇710061)

摘摇要:[目的/意义]从用户信息安全的角度来保障其在社交网络平台的积极性与活跃度,应加强用户隐私保护动机和采纳隐私安全保护行为。[方法/过程]以保护动机理论中的威胁评估过程和应对评估过程作为前因变量,考察保护动机对社交网络用户的隐私关注和隐私安全保护行为的影响作用,提出了理论模型和13条研究假设。通过问卷调研收集了新浪微博的用户数据,采用SPSS和AMOS对理论模型进行SEM分析和中介效应分析来检验相关路径假设。[结果/结论]研究表明:社交网络用户对隐私披露所面临风险的威胁评估和应对评估过程正向影响其隐私安全保护行为,用户的隐私关注受到威胁评估的正向影响并对用户的隐私安全保护行为产生直接和中介影响。关键词:社交网络用户;隐私关注;隐私安全保护行为;保护动机

中图分类号:F713.55摇摇摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇摇摇摇文章编号:1002-1965(2019)10-0104-07引用格式:王璐瑶,李摇琪,乔志林,等.保护动机对社交网络用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响研究[J].情报杂志,2019,38(10):104-110.

DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2019.10.016

ImpactofProtectionMotivationonPrivacyConcernsandPrivacy

SecurityProtectionBehaviorsofSNSUsers

WangLuyao摇LiQi摇QiaoZhilin摇LiuShuai

(SchoolofEconomicandFinance,Xi'anJiaotongUniversity,Xi'an摇710061)

Abstract:[Purpose/Significance]ThispaperaimstoguaranteeSNSusers'enthusiasmandactivityviafocusingonstrengtheningusers'privacyprotectionmotivationandprivacysecurityprotectionbehaviors.[Method/Process]Basedonprotectionmotivationtheory,thisstudybuildsthetheoreticalmodelsandhypothesesbyusingthreatappraisalandcopingappraisalasantecedentsofSNSusers'privacycon鄄cernsandprivacyprotectionbehavior.WecollectdataofSinaWeibousersbyquestionnairesurveyanduseSPSSandAMOSfortheSEMandMediationeffectanalysistoverifythehypotheses.[Result/Conclusion]TheempiricalresultsindicatethatboththreatappraisalandcopingappraisalpositivelyimpactSNSusers'privacyprotectionbehaviors,SNSusers'privacyconcernsarepositivelyaffectedbythreatappraisal,andprivacyconcernshaveadirectandmediationeffectonSNSusers'privacysecurityprotectionbehaviors.Keywords:SNSuser;privacyconcerns;privacysecurityprotectionbehaviors;protectionmotivation

0摇引摇言

随着电子商务的普及,社会化网络在近十年得到了广泛的应用和发展,最具代表性的形式是SNS,即社

收稿日期:2019-03-12摇摇摇摇摇修回日期:2019-05-12

交网络服务。社交网络是人与人之间的关系网络,基于社会网络关系的网站在国内被称为社交网站,如网络聊天、视频分享、网络社区等。社交网站的发展是由用户信息生成和共享驱动的,用户在日常的网络社交

基金项目:教育部人文社会科学研究规划基金项目“全渠道下的商业银行客户渠道选择行为及银行绩效研究冶(编号:18YJA790064)和陕西省社会科学基金项目“陕西省智慧城市创新驱动发展策略研究冶(编号:2017D019)的研究成果之一。

作者简介:王璐瑶(ORCID:0000-0002-4101-9766),女,1992年生,博士研究生,研究方向:电子商务;李摇琪(ORCID:0000-0001-7535-707X),男,1955年生,教授,博士生导师,研究方向:电子商务;乔志林(ORCID:0000-0002-4904-7956),男,1972年生,副教授,博士生导师,研究方向:网络经济;刘摇帅(ORCID:0000-0003-2147-0901),男,1987年生,博士研究生,研究方向:创新经济学。

摇第10期摇摇摇摇摇摇摇王璐瑶,等:保护动机对社交网络用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响研究·105·

行为中,会产生大量的个人信息、社交关系、地理位置等信息,形成庞大的用户信息数据库。在全球范围内,社交网络平台已成为互联网用户分享信息和交流互动的主要渠道,然而用户在进行信息共享的同时也将面临隐私侵犯的风险[1]。CNNIC统计数据显示,2018年上半年网络用户遭遇的安全问题主要包括个人信息泄露、帐号密码被盗、网上诈骗、病毒木马这四类,其中个人信息泄露问题占比最高,达到28.5%,相比2017年末增长了1.4%[2]。社交用户隐私泄露问题凸显,如何更好地保护个人网络信息成为社交平台面临的紧要问题。

注用户披露隐私信息的影响因素和作用机制[3],对用户披露个人信息时如何采纳隐私保护措施来进行隐私保护的研究还较少,主要存在两个方面的空白:第一,对用户隐私保护措施采纳的研究对象主要集中在信息采用了保护动机理论[4-6]、隐私计算理论[6-7]、自我决策理论[8]等来考察用户的隐私保护行为,然而用户披露信息的类型和特征因平台的不同而存在差异,对用户的隐私关注和隐私行为的影响也会存在差异,研究社交网站中用户的隐私保护行为意愿仍有必要。第二,隐私关注是用户面临隐私问题和风险评估时的核心影响因素[9-10],隐私关注被视为用户基于威胁和应对评估后的净风险感知[6,11-12],与保护动机理论中的威胁和应对评估过程相似[13],但目前考察保护动机作系统安全措施采纳[4-5]和在线医疗社区隐私行为[6-8],

国内外现有社交网络用户的隐私行为研究大多关

为隐私关注的前因和隐私关注与保护行为间关系的研究较少。针对以上研究不足,本文以社交网络平台为研究对象,以保护动机为理论基础,考察保护动机中的威胁和应对评估过程对用户隐私关注的影响效果,探讨保护动机和隐私关注对社交网络用户保护行为的影响机制,为更好地理解用户隐私安全保护行为提供了理论参考,对社交平台运营企业和网络安全监管部门具有实践意义和管理启示。

1摇理论基础与研究假设

摇1.1摇保护动机理论摇保护动机理论(ProtectiveMo鄄

tivationTheory,以下简称PMT)起源于恐惧诉求理论,由Rogers在1975年提出,主要考察恐惧唤起的交流如何影响个体态度和后续行为[14]。为了更好地理解个体对于威胁的处理方式,PMT将个体对恐惧诉求的认知过程分为威胁评估和应对评估,个体依据其自身Rogers在1983年对PMT进行修正后,围绕恐惧诉求中个体认知和生理过程的态度变化构建了理论概念图[16],修正后的保护动机模型如图1所示。模型分为信息来源、认知调节过程和应对模式三个阶段:信息来源包括外界环境因素和个体自身的因素;认知调节过程则分为威胁和应对评估过程,当应对评估高于威胁评估时引发个体采纳保护应对方案的动机;应对模式包括采纳或抑制采纳保护行为。

对感知威胁的评估结果来选择是否采纳保护行为[15]。

--摇摇PMT强调保护动机源于用户感知威胁后避免潜在负面结果的愿望,是解释个体的风险预防及采纳保护行为的最具有影响力的理论之一[17],最初主要用来解释恐惧是如何影响个体及个体相关的健康采纳行究保护家庭计算机和企业网络的多种行为[17],包括个本文基于PMT来考察个体在社交网络环境下对隐私披露所面临的风险威胁和应对评估过程,对用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响机制。

摇1.2摇隐私关注与隐私安全保护行为摇对个体信息披露与保护行为的相关研究进行梳理后发现,在已验为[14]。随着互联网和信息系统的发展,PMT被用来研体遵守网络安全策略[18]或采用反恶意软件[19-20]等。

==图1摇PMT概念图(Rogers,1983)

证的关系中,隐私关注是最核心的概念之一[10,21-22]。隐私关注是个体对相应的隐私情境的主观感受,用来测量用户对隐私信息的非法收集、监测、获取、传输和存储等的感知与关注[4]。隐私关注是用户隐私行为的重要前置变量,当平台存在隐私风险的时候,用户可能采用不同的措施来保护隐私。Feng等研究发现在社交媒体青少年用户通过各种方式进行隐私保护,并受到在线隐私关注的显著正向影响[23],Mohamed等采用马来西亚的用户数据证实了用户隐私保护动机中的感能够通过影响用户的隐私关注而对保护措施采纳产生知严重性和脆弱性、自我效能和反应效能、奖励和性别影响[13]。以往对社交网络用户隐私安全保护行为的

·1摇06摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

研究主要集中在国外文献中,针对国内社交平台用户的研究较少,以往研究中未考虑社交网络用户的隐私保护动机对隐私安全保护行为的直接影响,本文以保护动机理论中的威胁评估和应对评估过程为用户隐私关注的前因变量,考察了隐私关注对隐私保护行为的直接影响和对社交网络用户保护动机和保护行为间的中介效果。

高的人将更为关注他们在互联网环境下的个人隐私安全。信息隐私被认为是具有不确定性或风险的问题,反应效能主要评估采纳应对措施后缓解威胁的有效性[14],反应效能在降低这类风险方面发挥着关键的作用。Zhang等通过整合双重演算和PMT,探讨在线健康社区中健康信息的隐私关注的前因变量和结果变量,根据337位用户的调查数据,隐私关注受到应对评估的负面影响和威胁评估的正向影响[6]。本文将保护动机应用于社交网络用户的隐私关注的前因变量分析中,提出以下假设:

2摇研究假设与概念模型

摇2.1摇保护动机对隐私关注与隐私安全保护行为的直接影响摇保护动机源自用户的认知调节过程中对威胁和应对评估的综合评估结果,保护动机产生的结果是用户采纳保护行为。威胁评估包括对感知威胁的严重性和易感性的评估,严重性是个体认为所面临的威胁给自己的身心带来危害的程度,易感性指的是个体认为所面临的威胁能使自己经历某种消极后果的可能性[13]安全保护行为。研究表明威胁的感知严重性正向影响用户的,个体认为威胁将导致更严重的后果时更有可能采取应对机制[24]现有威胁的属性进行评估后。,认知调节过程中个体对将对可以减轻威胁的应对方式进行认知评估,即应对评估过程,主要包括反应效能和自我效能。反应效能是个体对执行推荐的应对行为能够降低威胁的有效性评估[15]某种应对行为有效性的认知增加,他执行该行为的意,随着个体对采纳图增加。自我效能是个体对执行所推荐的应对行为的能力期望[14]时他的执行意愿也会增加,当个体对他执行该行为的能力充满信心[16]应对评估变量和采纳保护行为意愿之间的关系。与威胁评估变量类似,在使,

用保护动机理论进行安全保护行为的研究中得到了广泛的研究[19,25]H1a:感知威胁严重性正向影响社交网络用户的。因此,提出以下假设:隐私安全保护行为;

H2a:感知威胁易感性正向影响社交网络用户的隐私安全保护行为;

H3a:自我效能正向影响社交网络用户的隐私安全保护行为;

H4a:反应效能正向影响社交网络用户的隐私安全保护行为。

PMT强调社会、环境和个人能力因素对个体行为的影响,对威胁和应对的评估过程类似于隐私计算中威胁与应对机制之间的权衡。研究发现感知威胁的严重性与用户的信息隐私关注密切相关[13]化服务提供商那里感知到的隐私保护越多,个体从个性,他们对于系统特有的隐私关注程度越低,而个体对自身遭遇互联网欺诈或身份盗窃等负面事件的可能性预期也会对其隐私关注产生正向影响[10],因此感知威胁严重性较

H1b:感知威胁严重性正向影响社交网络用户的隐私关注;

H2b:感知威胁易感性正向影响社交网络用户的隐私关注;

H3b:自我效能负向影响社交网络用户的隐私关注;

H4b:反应效能负向影响社交网络用户的隐私关注。

摇中介作用2.2摇隐私关注对隐私安全保护行为的直接影响和摇用户避免隐私外泄最简单的方式就是拒绝信息披露的请求,拒绝自我披露和披露虚假信息是两个最常用的隐私保护措施。Son等在2008年针对在线用户提出了信息的隐私保护应对措施(IPPR),发现隐私关注会显著影响用户的隐私保护行为[9]究证实IPPR隐私保护框架在SNS环境下。依已有研然适用[13]进行信息披露或披露不涉及个人信息的内容等行为,比如隐私意识较强的用户会拒绝在社交媒体上。

Mohamed等收集了马来西亚的社交网络用户数据并通过实证证实了隐私关注作为前因变量对隐私措施采纳有积极影响,正向影响用户通过提供虚假信息等方式来进行隐私保护[13]线隐私关注和在线信息披露意识对用户隐私保护行为。Chen等研究了SNS用户的在的影响,包括更换应用软件、移除联系人、严格隐私设置、操纵信息和拒绝披露等隐私保护方式[10]究表明隐私关注对用户隐私保护行为有积极作用。以往研,因此提出以下假设:

H5:隐私关注正向影响社交网络用户的隐私安全保护行为。

从保护动机、隐私关注和隐私安全保护行为三者之间的关系可以看出,保护动机中的威胁和应对评估过程会对社交网络用户的隐私关注和隐私安全保护行为产生影响,而隐私关注对隐私安全保护行为具有正向预测作用[10,13]通过影响社交网络用户的隐私关注水平而对其采纳隐,这在一定程度上说明保护动机可以私安全保护行为产生影响。隐私关注是用户隐私行为的重要前置变量[9,11],用户对社交平台隐私风险的感摇第10期摇摇摇摇摇摇摇王璐瑶,等:保护动机对社交网络用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响研究·107·

知威胁严重性和易感性评估和对自身应对隐私风险威胁的感知自我效能和反应效能会影响其隐私关注水平[6,14],因此降低社交网站的隐私风险能够有效降低用户的隐私关注水平,而用户隐私关注水平越低时对保护隐私的需求越低,采纳隐私安全保护行为的意愿被削弱。总的来说,社交网络用户保护动机可以通过影响用户的隐私关注来影响其隐私安全保护行为。因此,提出以下假设:

H6a:隐私关注中介感知威胁严重性与隐私安全保护行为之间的关系;

士生进行反复讨论和修改后确定,正式调研前通过高校微信群征集了50位熟悉新浪微博功能的用户作为前测样本进行了问卷试填和一对一的访谈,根据问卷填写后的访谈结果进行了调整,降低了文字表达模糊、表述不当、难以理解等问题后最终形成正式问卷。摇3.3摇样本收集摇样本收集分为两个阶段:第一阶段针对高校内新浪微博用户进行了78人次的预调研,结果显示调研问卷具有良好的信度和效度;第二阶段正式调研以新浪微博用户为调查对象,通过问卷型平台进行问卷的发放和扩散,每份问卷填完经审核后可以H6b:隐私关注中介感知威胁易感性与隐私安全保护行为之间的关系;

H6c:隐私关注中介自我效能与隐私安全保护行为之间的关系;

H6d:隐私关注中介反应效能与隐私安全保护行为之间的关系。

基于研究假设,本文的概念模型如图2所示:

PSEVH1a+PSPBH2a+PSUSH3a+H4a+H5+RESPH2b+H1b+H3b-H6a-dSEFFH4b-PC图2摇概念模型图

3摇摇微博为调研平台3.问卷设计与样本收集

1摇问卷设计,摇主要针对新浪微博用户进行调研实证通过问卷方式进行,选择新浪。

问卷包括3个部分:第一部分,对使用隐私安全防护措施的内涵进行了说明,主要是指采纳、安装、运行、更新新浪微博相关的隐私保护服务或软件,比如密保、登录口令、短信验证、隐私保护设置、安全设置等服务及隐私保护工具等软件;第二部分,对受访者的个人基本信息和使用新浪微博的情况、使用隐私保护措施的情况进行调研,收集受访者的性别(sex)、年龄(age)、学历(施的经验edu)、每日使用微博的时间(exp)作为控制变量(;time第三部分)、使用隐私保护措,对模型包含变量的测量量表。

摇性3、.反2摇应变量测量效能、自摇我感知威胁严重性效能、隐私安全、保感知威胁易感护行为参考

Johnston等[19]的量表,隐私关注参考Son等[9]的量表,第三部分的所有量表均根据社交网络环境和语态进行了调整,共设计19个度量项并采用5点李克特法测度。问卷设计题项发送给本领域相关研究的教授和博

领取3~6元的随机微信红包。于2018年1月1日-31卷,日在问卷星进行问卷回收和处理根据答题时间不足两分钟和连续,共回收6题选项相同为416份问标准剔除了无效问卷52份,得到有效问卷364份,有效回收率为87.5%。研究收集的样本为便利样本,样本统计信息见表1。

表1摇样本统计信息

变量

选项数量选项数量男女137(比例

%)变量

62.1<1小时

99(比例

%)性别

37年龄

)

19臆18

22714.64

26~2518553

50.3656每日使用微博3~2160

278143.2036~358924.82的时间5~4小时小时1022.95(岁>45~45318..5245>6~6小时小时1423...752585

1.65

使用隐0没使用过

大专及以下

726私保护~6个月

11794

2532.学历本科1976.78措施的6~112个月7520.8214经验

31478..1460研究生及以上

278

3..85

37>2~2年

年12.52

914摇摇通过内部一致性系数4.数据分析与假设检验

1摇信度与效度分析(Ctonbach摇在对模型进行假设检验前'琢)来检验信度,KMO

,值来检验效度,来考察数据的可靠性和拟合程度。采用SPSS21.0对样本数据进行信度和效度分析的结果如表2所示。问卷中的6个潜变量的测量题项为3~4个,其Ctonbach'琢值和KMO值均接近0.7或达到0.7以上,表明问卷具有良好的信度和收敛效度,可以进行因子分析。

摇度和效度检验后4.2摇描述性分析与相关分析,通过SPSS21.摇0进行描述性分析和在样本数据通过信皮尔逊相关分析,对样本数据的控制变量和模型中6个变量的数据降维处理后进行探索性因子分析。通过主成分分析法提取特征根大于1的因子,经过Varimax旋转后对所有因子进行Pearson相关性分析后的结果如表3所示,所有变量的均值和标准差均在合理范围内,变量间相关系数均小于0.75,判定不存在多重共线性且模型的6个变量之间的相关系数均显著,可以进行SEM回归分析。

·1摇08摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

表2摇信度和效度分析表

观测变量PSEV1PSEV2PSEV3PSUS1PSUS2PSUS3RESP1RESP2RESP3SEFF1SEFF2SEFF3PC1PC2PC3PC4PSPB1PSPB2PSPB3

问卷题项

如果我在社交网络上的隐私信息被盗取或泄露,这是很严重的如果我在社交网络上的隐私信息被盗取或泄露,这是很危险的如果我在社交网络上的隐私信息被盗取或泄露,这是值得注意的如果我在社交网络上的隐私信息被盗取或泄露,将对我造成风险我认为我在社交网络上的个人隐私信息是容易被盗取或泄露的我认为我在社交网络上的个人隐私信息是有可能会被盗取或泄露的我认为社交网络上的隐私安全防护措施的作用是保护隐私安全我认为社交网络上的隐私安全防护措施是可以有效保护隐私安全的我认为社交网络上的隐私安全防护措施能更好地保护我的隐私安全社交网络上的隐私安全防护措施对我来说很容易使用社交网络上的隐私安全防护措施对我来说很方便使用我能毫不费力地使用社交网络上的隐私安全防护措施我担心我发布到社交网络的信息可能会被滥用

我担心别人可以在互联网上搜索到我发布在社交网络上的隐私信息我担心发布在社交网络中的信息,别人可能会使用它

我担心在社交网络中发布的信息可能以我未预料的方式被他人使用我打算在未来3个月内采用隐私安全防护措施我预计在未来3个月内采用隐私安全防护措施我计划在未来3个月内采用隐私安全防护措施

因子载荷0.8720.8030.8580.7140.7510.8590.8080.7680.8220.8420.7660.8360.8540.7750.7880.7820.8270.7790.853

0.754

0.679

0.810

0.786

0.745

0.675

0.718

0.673

0.699

0.696

0.799

0.695

Ctonbach'琢

KMO

表3摇描述性分析与相关分析表

变量sexexpageedutimePESVPSUSSEFFRESPPCPSPB

均值1.622.512.041.842.124.153.873.813.653.943.89

标准差0.4851.3100.6040.4600.9690.6550.6150.6540.7020.5910.636

sex1-0.064-0.0480.014-0.0610.273**0.154**0.212**0.0250.090

10.259**0.120*0.0190.0640.123*0.062

0.358**0.0630.0720.0740.0820.203*0.0671

1

exp

age

edu

time

PESV

PSUS

SEFF

RESP

PC

PSPB

-0.0620.123*0.1100.0040.0100.070

1-.128*-0.0760.0070.0420.031

.369**.541**.312**.310**.467**

1

1

.185**.407**.515**.365**

0.258**

0.178**0.141**

摇摇摇注:*代表P<0.05,**代表P<0.01(双尾)

0.167**0.152**

0.141*-0.024

.261**.214**.471**

1

.331**.411**

1

.371**

1

1

摇4.3摇SEM检验摇通过Amos22.0对初始模型进行-b和H5,以绝对拟合指数(字2/df、GFI、RMR和RM鄄

高,根据MI值对模型进行了修正,新增了自我效能中SEFF1(用户使用隐私安全防护措施的易用性)和SEFF2(用户使用隐私安全防护措施的方便性)的双向相关,认为两者存在相关性是合理的,修正后整体模型达到较好的拟合水平。

SEM多元回归来检验假设H1a-b、H2a-b、H3a-b、H4aSEA)、相对拟合指数(CFI、NFI、TLI)和简约拟合度(PNFI和PGFI)作为评价指标,拟合结果见表4。修正前整体模型的绝对拟合指数(字2/df和RMSEA)偏

表4摇整体模型的拟合估计结果

指标拟合指数参考值修正前整体模型修正后整体模型

字2/df<33.1742.691

GFI>0.90.8760.908

绝对拟合指数

RMR<0.050.0510.045

RMSEA<0.050.0680.051

CFI>0.90.8440.860

相对拟合指数

NFI>0.90.8520.894

TLI>0.90.8790.903

简约拟合度PNFI>0.50.6130.654

PCFI>0.50.6280.709

摇摇基于修正后的路径模型进行SEM运算,回归结果353、0郾176和0.251,假设路径的P值均显著,因此PSUS、SEFF和RESP对PSPB的路径系数为0.487、0.

如图3所示,结合研究假设分析可知:第一,PESV、

0郾078和-0.018,H1b和H2b的假设路径的P值显著,0.19),因此H1b、H2b成立,H3b、H4b不成立;第三,隐私关注对隐私保护意愿的路径系数为0.158,假设H3b和H4b的假设路径P值不显著(分别为0.27和

SEFF和RESP对PC的路径系数为0.108、0.549、

H1a、H2a、H3a和H4a均成立;第二,PESV、PSUS、

摇第10期摇摇摇摇摇摇摇王璐瑶,等:保护动机对社交网络用户隐私关注和隐私安全保护行为的影响研究·109·

路径的P值显著,因此H5成立。

行为的直接影响作用。PMT中威胁评估过程正向影0.487***0.353***0.176***0.251***0.158***0.108***0.549***0.078-0.018图3摇整体假设检验路径系数估计结果

注:***表示P<0.001,**表示P<0.01,*表示P<0.05摇,P>0.05应分析来检验假设4.4摇中介效应检验的路径用虚线表示

H6摇a-采用d,利用BootstrapProcess法进行中介效的模型4选择BootstrapSamples=5000次进行中介检验,95%偏差矫正的置信区间,如果置信区间的上限和下限之间不包含零,即存在显著中介效应。以sex、exp、age、edu、time为控制变量,PESV、PSUS、SEFF、RESP为自变量,PC为中介变量,PSPB为因变量,分析结果如表5所示:第一,PC对PESV与PSPB的中介检验,总效应、直接效应和间接效应均存在,存在部分中介效应,H6a成立;第二,PC对PSUS与PSPB的中介检验,总效应和间接效应存在,直接效应不存在,存在完全中介效应,H6b成立;第三,PC对SEFF与PSPB、RESP与PSPB的中介检验,总效应和直接效应存在,间接效应不存在,表明中介效应不存在,H6c和H6d不成立。

表5摇中介效应检验表

B

SE

0.950下限上限总效应PESV-PSPB0.2400.0530.1350.345PSUS-PSPB0.1200.0540.0140.227SEFF-PSPB0.1980.0540.0910.306RESP-PSPB0.182

0.0470.0900.274直接效应PESV-PSPB0.2030.0560.0920.313PSUS-PSPB0.0830.057-0.0280.195SEFF-PSPB0.1970.0540.0900.303RESP-PSPB0.178

0.047

0.0870.270间接效应PESV-PC-PSPB0.0380.0220.0000.086PSUS-PC-PSPB0.0370.0220.0000.085SEFF-PC-PSPB0.0020.007-0.0100.020RESP-PC-PSPB

0.004

0.006

-0.004

0.021

5摇摇社交网络用户的隐私关注与隐私安全保护行为5.研究结论与实践应用

1摇结果分析与讨论摇以保护动机作为前因研究,实证结果表明:

第一,保护动机对社交网络用户隐私关注与保护

响用户的隐私关注和隐私安全保护行为,即用户对社交网络平台上发布隐私信息的感知威胁严重性和易感性越高,其隐私关注程度越高,采纳隐私保护措施进行隐私保护的可能性越高。本文结论验证了PMT在社交网络环境下研究用户采纳隐私安全保护行为的适用性。PMT中应对评估过程正向影响用户的隐私安全保护行为,对隐私关注的影响不显著,即用户对社交网络平台上面临隐私问题时的感知反应效能和自我效能越高,其采纳隐私保护措施来进行隐私保护的可能性越高。本文结论验证了保护动机中威胁评估是影响隐私关注的前因变量,并且PMT适用于在社交网络环境下研究用户采纳隐私安全保护行为。研究结果表明应对评估过程对隐私关注的影响效果并不显著,隐私关注是用户对个人隐私信息的主观态度,考虑在国内社交网络环境下用户通过采纳隐私安全措施来避免和应对隐私威胁的意识相对较弱,可能造成较低的自我效能和反应效能评估而对用户隐私行为的主观态度影响不显著。

第二,隐私关注对社交网络用户隐私安全保护行为的直接影响和中介效应。社交网络用户的隐私关注显著正向影响其采纳隐私安全保护行为,并有效中介威胁评估过程与隐私安全保护行为间的正向关系,在应对评估过程与隐私安全保护行为间不存在中介效应。研究结果表明社交网络环境下用户对个人隐私信息管理的主观态度会对其隐私保护行为产生积极影响,以往关于隐私披露的研究表明隐私关注负向影响

其隐私披露意愿[3,6,12]要前置变量,当平台存在隐私风险的时候,隐私关注是用户隐私行为的重,人们可能采用不同的措施保护他们的隐私。因此社交网络环境下隐私关注程度越高的个体更在意个人隐私的风险,在社交网站上自我披露的意愿越低,同时其采纳隐私安全保护行为来进行隐私信息保护的意愿也越高,相反则越低。

摇5.2摇5.2理论意义与管理启示

解用户保护行为和影响机制提供了理论参考.1摇理论意义摇本文的研究结论对更好地理

,主要具有两个方面的理论意义。a.证实了保护动机理论适用于研究社交网络环境下的用户隐私保护行为意愿,威胁评估过程和应对评估过程是影响用户采纳隐私保护行为意愿的有效前因变量。b.证实了在社交网络环境下,隐私关注受到威胁评估过程的正向影响并对用户隐私安全保护行为有正向影响,中介了威胁评估过程与隐私安全保护行为的关系,但对应对评估过程的中介效应不显著。

5.2.2摇管理启示摇本文研究表明保护动机的威

·1摇10摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

胁和应对评估正向影响隐私安全保护行为,隐私关注中介了用户隐私威胁评估与隐私安全保护行为间的正向关系,从平台运营商和用户角度提出建议。第一,平台运营商层面。平台运营商一方面可以根据政策法规要求制定有关隐私披露与保护的管理制度和相关文件,在用户注册账户或发布隐私信息时提示可能面临的风险和产生的后果,提高用户的威胁评估和应对评估来增强用户的隐私关注和隐私保护意识;另一方面,平台运营商应从用户隐私信息安全和用户隐私保护的具体措施两个方面来保障用户的隐私安全,加强安全[9]摇SonJY,KimSS.Internetusers'informationprivacy-protective

responses:Ataxonomyandanomologicalmodel[J].MISQuar鄄terly,2008,32(3):503-529.

[10]ChenH,BeaudoinCE,HongT.Securingonlineprivacy:Anem鄄

piricaltestoninternetscamvictimization,onlineprivacycon鄄cerns,andprivacyprotectionbehaviors[J].ComputersinHumanBehavior,2017,70(5):291-302.

[11]LiY.Theoriesinonlineinformationprivacyresearch:Acritical

reviewandanintegratedframework[J].DecisionSupportSys鄄tems,2012,54(1):471-481.

[12]朱摇侯,王摇可,严芷君,等.基于隐私计算理论的SNS用户隐

技术和隐私加密技术,为用户提供更全面细致的隐私保护措施,并向用户提示和告知隐私措施的类型和使用方式,降低用户的隐私担忧并加强用户对平台的信任,建立安全可信赖的网络社交环境来提高用户的信息活跃度,促进平台的长足发展。第二,用户层面。面对使用社交平台的互动需求和面临的隐私泄露风险,用户可从保护隐私安全的角度提高自己的互联网隐私素养,了解社交平台存在的隐私风险类型和可以采纳的隐私保护措施,定期管理和维护账号的安全性,通过采纳密保软件、隐私设置和访问设置等隐私安全保护措施来主动规避隐私泄露的风险,在保障隐私安全的前提下更好地享受在社交平台的互动和交流体验。

参考文献

[1]摇刘玉琦愿[J].,软科学陈摇洁,2017,31(9):124-127,韦俊龙.关系类型、感知相似性与用户互动意

.

[2]摇中国互联网信息中心告[EB/OL].[2018-08-20].第42次中国互联网络发展状况统计报

.http://www.cnnic.net.cn/hlw鄄fzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201808/t20180820_70488.htm,.[3]摇Krasnovaworks:WhyH,weSpiekermanndisclose[JS],.KorolevaJournalofKInformation,etal.OnlineTechnologysocialnet鄄

,

[4]摇2010,25(2):109-125HanussecurityB,behaviorWuY.:Impact.

Aprotectionofusers'motivationsecurityawarenesstheoryonperspective

desktop

[5]摇[J].InformationSystemsManagement,2016,33(1):2-16.

safetyTsaiHbehaviorsYS,Jiang:AprotectionM,AlhabashmotivationS,etal.theoryUnderstandingperspectiveonline

[J].Computers&Security,2016,59(6):138-150.

[6]摇Zhangcerns,antecedentsX,LiuS,Chen,andXinformation,etal.Healthdisclosureinformationintentionprivacyinonline

con鄄

healthcommunities[J].InformationandManagement,2017,55[7]摇(4):482-493LiH,WuJ,Gao.

healthcarewearableYdevices,etal.:ExaminingAnempiricalindividualsstudyfrom'adoptionprivacyof

calculusperspective[J].InternationalJournalofMedicalInfor鄄matics,2016,88(4):8-17.

[8]摇MenardinformationP,BottsecurityGJ,:CrosslerProtectionRmotivationE.Usermotivationstheoryversusinprotecting

self-de鄄terminationtheory[J].JournalofManagementInformationSys鄄tems,2017,34(4):1203-1230.私悖论现象研究[J].情报杂志,2017,36(2):134-139.[13]MohamedentsandprivacyN,AhmadmeasureIH.useInformationinsocialprivacynetworkingconcernssites:,Evidenceanteced鄄

frommalaysia[J].ComputersinHumanBehavior,2012,28(6):

[14]Rogers2366-2375.

titude-changeRW.Protection[J].JournalmotivationofPsychologytheory,1975,91(1):93-114offearappealsandat鄄

.[15]FloydonprotectionDL,StevenmotivationPD,RogerstheoryR[W.J].AJournalmeta-analysisofAppliedofresearch

Social

Psychology,2000,30(2):407-429.

[16][RogersM].NewRWYork,Cacioppo:TheGuilfordJT,PettyPressR.,1983:153-176Socialpsychophysiology[17]AndersonCL,.

diaempiricalexaminationAgarwalR.ofPracticinghomecomputersafecomputingusersecurity:Amultime鄄

behav鄄ioralintentions[J].MISQuarterly,2010,34(3):613-643.[18]complianceIfinedoP.:UnderstandingAnintegrationofinformationthetheorysystemsofplannedsecuritybehaviorpolicy

andtheprotectionmotivationtheory[J].Computers&Security,[19]Johnston2012,31(1):83-95.

tybehaviorsAC:,AnWarkentinempiricalM.studyFearappeals[J].MisandQuarterlyinformation,2010,securi鄄

34[20](3):549-566Boss.haveStoRfear,Galletta?UsingDfearF,LowryappealsPtoB,engenderetal.Whatthreatsdosystemsandfearusers

thatmotivateprotectivesecuritybehaviors[J].MisQuarterly,2015,[21]Jiang39(4):837-864.

cernsandZ,ChengprivacyS-Hprotective,ChoiBbehaviorCF.Researchinsynchronousnote—privacyonlinecon鄄

so鄄cialinteractions[J].InformationSystemsResearch,2013,24[22]刘鲁川(3):579-595.及与信息隐私关注的关系,张冰倩,李摇旭.社交媒体用户焦虑和潜水行为成因

[J].情报资料工作,2018(5):72-[23]80Feng.

workingY,XiesitesW.:AnTeensanalysis'concernofforsocializationprivacywhenagentsusingandsocialrelation鄄net鄄

shipswithprivacy-protectingbehaviors[J].ComputersinHu鄄manBehavior,2014,33(33):153-162.

[24]JohnstonrhetoricalAframeworkC,Warkentin:LeveragingM,SiponenthreatsM.Antoenhancedthehumanfearappeal

assetthrough[J].MisQuarterly,2015,39(1):113-134.

[25]张晓娟实证研究,李贞贞[J].情报资料工作.智能手机用户信息安全行为意向影响因素的

,2018(1):74-80.

(责编/校对:刘影梅)