社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私披露行為研究

社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私披露行為研究

1研究背景1.1社交網(wǎng)絡(luò)實(shí)名制實(shí)現(xiàn)的阻力隨著web2的快速發(fā)展，社交網(wǎng)站的發(fā)展越來越激烈?；谌司鶇⑴c，社交網(wǎng)絡(luò)正在迅速發(fā)展。世界著名的社交網(wǎng)絡(luò)包括mysky、facebook、twitter和其他。國內(nèi)社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也非常迅速，包括具有代表性的網(wǎng)站，如人群網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)和豆豆網(wǎng)絡(luò)。由于每個用戶都對應(yīng)于社交網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)id是用戶的個人文件。用戶披露的個人數(shù)據(jù)不僅反映了他們的個性，還反映了網(wǎng)絡(luò)中不斷流通的信息的來源。由于互聯(lián)網(wǎng)管理不完善和各種犯罪隱患的存在，用戶加載個人數(shù)據(jù)的風(fēng)險也可能導(dǎo)致不良影響，這是社交網(wǎng)絡(luò)識別操作的障礙。特別是在社交網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)的環(huán)境下，大量用戶數(shù)據(jù)可以控制。antonio、molvaandstruft（2009）總結(jié)了社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息的主要風(fēng)險，分為三類：1。收集的信息提取者信息的使用不充分；2.各種網(wǎng)絡(luò)攻擊和挖掘技術(shù)；3.社交網(wǎng)絡(luò)上一些數(shù)據(jù)服務(wù)的數(shù)據(jù)分布技術(shù)無法滿足用戶的需求。1.2社交網(wǎng)絡(luò)的0.用戶使用虛假信息進(jìn)行發(fā)布的原因有用戶對社交網(wǎng)絡(luò)的不信任會對網(wǎng)上的社會和經(jīng)濟(jì)活動造成巨大損失,首先,不真實(shí)信息的注冊會阻礙用戶之間的正常交流,最終導(dǎo)致用戶對網(wǎng)絡(luò)信任度的下降,社交網(wǎng)絡(luò)不能發(fā)揮原有的功能;其次,若用戶使用虛假信息進(jìn)行注冊,那么用戶也不會擔(dān)心要為自己的言論負(fù)責(zé),從而助長了網(wǎng)絡(luò)中謠言或不恰當(dāng)信息的傳播;最后,(Cavoukian&Hamilton,2002)的研究證明,購買者由于對隱私的憂慮而導(dǎo)致信心缺失,最終的受害者是B2C類網(wǎng)絡(luò)交易.因而,網(wǎng)絡(luò)實(shí)名制的實(shí)現(xiàn),既能有效的監(jiān)督和聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中的各個用戶,又有助于限制網(wǎng)絡(luò)中虛假、不健康信息的蔓延.2社交網(wǎng)絡(luò)用戶的隱私披露行為總結(jié)2.1規(guī)范保護(hù)機(jī)制在對社交網(wǎng)絡(luò)隱私披露研究的初始階段,重心往往在于如何制定更加有效的保護(hù)措施,Swire&Litan(1998)在研究中歸納了之前研究中提到的措施并分為五大類:市場調(diào)節(jié)、自我規(guī)范(第三方認(rèn)證)、政府法規(guī)、隱私保護(hù)技術(shù)、網(wǎng)站隱私設(shè)置.1)市場調(diào)節(jié)市場調(diào)節(jié)實(shí)際上是利用用戶身邊的人或?qū)ζ渚哂休^大影響的人的傳播來影響用戶對隱私的憂慮,相當(dāng)于一種信息傳遞機(jī)制,既通過主觀規(guī)范來影響隱私憂慮.2)自我規(guī)范Swire(1997)的研究中指出,自我規(guī)范又稱為第三方認(rèn)證,基于立法、裁決和執(zhí)行三個部分,但卻并不是由政府而是由私營部門實(shí)行.立法是指確定合適的規(guī)則,裁決是指判斷一個公司是否違反了規(guī)則,執(zhí)行是指違反規(guī)則時該采取何種措施.3)政府法規(guī)在歐洲,有國家的強(qiáng)制力作為支撐,國家對于網(wǎng)絡(luò)隱私的監(jiān)管取得了較好的效果.這種隱私保護(hù)法規(guī)的制定,使用戶可以了解上傳的個人信息的使用情況.4)隱私保護(hù)技術(shù)和網(wǎng)站的隱私設(shè)置許多社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站都有隱私設(shè)定選項,通過這些設(shè)定,用戶可以賦予朋友,同事和陌生人不同的訪問權(quán)限.但弊端仍然存在,首先,隱私設(shè)定選項對于不了解隱私策略的人以及不會使用的人存在接受障礙;其次,很難針對所有可能發(fā)生的情況設(shè)定隱私策略;最后,不考慮相關(guān)結(jié)果的隱私設(shè)定很容易導(dǎo)致違規(guī)行為.但Kleinberg(2007)和Xu,Dinevet.al(2008)的研究表明隱私保護(hù)技術(shù)和網(wǎng)站的隱私設(shè)置使用戶對于社交網(wǎng)絡(luò)中的個人信息具有更多的掌控能力.5)隱私保護(hù)措施的作用模型2.2隱私保護(hù)對隱私焦慮的作用Xuetal.(2009)的研究模型中通過隱私憂慮的降低程度分析比較了隱私設(shè)置和第三方認(rèn)證的優(yōu)劣,最終證明隱私保護(hù)措施通過降低用戶的隱私憂慮鼓勵用戶的隱私披露行為.Milne&Culnan(2004)的研究表明對隱私持有高憂慮的用戶更傾向于閱讀隱私政策并關(guān)心保護(hù)措施,同時,隱私憂慮也與用戶對保護(hù)措施的信任程度相關(guān).隱私保護(hù)措施對隱私憂慮的作用模型如圖2-2所示.3基于tpb模型建立研究模型和假設(shè)3.1tpb模型計劃行為理論(TPB)是IcekAjzen(1988)提出,理論來源是理性行為理論.該理論認(rèn)為,使用意圖直接決定實(shí)際行為,使用意圖是使用態(tài)度和主觀規(guī)范的函數(shù).TPB模型如圖3-1.TPB模型假設(shè)用戶對行為的采納與否收到其行為意圖的影響,而行為意圖是由行為態(tài)度(attitude)、行為控制(behaviorcontrol)和主觀規(guī)范(subjectivenorm)三個變量來決定的.使用TPB模型解釋用戶的網(wǎng)絡(luò)行為也有很多先例.Lee(2009)在研究網(wǎng)上交易的時候,在TPB模型中加入了用戶對網(wǎng)絡(luò)的信任感和感知到的風(fēng)險,得到較好的解釋效果;楊青、錢新華等(2010)運(yùn)用TPB模型分析網(wǎng)絡(luò)信任與消費(fèi)者網(wǎng)上支付風(fēng)險的感知.通過對網(wǎng)絡(luò)隱私問題的文獻(xiàn)回顧,本文認(rèn)為TPB模型的變量都能得到對應(yīng).TPB模型中影響實(shí)際行為的因素在社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私披露行為中也有相似的作用:用戶的使用意圖較多的是由用戶的隱私憂慮(Privacyconcern)決定;使用態(tài)度取決于信息的敏感程度、信息披露的風(fēng)險和信息披露的收益;感知行為控制由用戶對已發(fā)布信息的信息控制能力以及信息披露是否自愿來反映;主觀規(guī)范則體現(xiàn)為對用戶行為有影響的個體對發(fā)布隱私信息的態(tài)度.3.2隱私披露行為—隱私計算理論根據(jù)理性行為理論(TRA)和計劃行為理論(TPB),某項行為的采納必然對應(yīng)預(yù)期的收益,用戶在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布個人信息時也預(yù)期這一行為會給其帶來好處.如果隱私的舍棄能夠換取更大的利益,則該行為可能被實(shí)施,即信息披露行為必然帶給用戶高于其憂慮的好處,該理論(Privacycalculus)被提出用以分析激勵用戶的隱私披露行為.隱私計算理論認(rèn)為用戶在通過收益風(fēng)險計算之后決定其是否上傳個人信息,隱私披露行為是在對感知收益和隱私憂慮的權(quán)衡后決定是否實(shí)施的,當(dāng)披露隱私造成憂慮的成本大于因披露隱私得到的收益時,該行為不會被采納,反之,該行為會被實(shí)施.在這一理論的指導(dǎo)下,感知收益被作為影響用戶行為的重要變量加入到模型中.3.3風(fēng)險性風(fēng)險性研究隱私披露行為是由隱私憂慮影響并決定.隱私憂慮受到四個變量的影響:風(fēng)險性、信息控制能力、感知收益和主觀規(guī)范.而風(fēng)險性包括信息敏感度和感知風(fēng)險.其中感知收益也被認(rèn)為是自變量,表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證和組織歸屬感.這四個變量又可以對應(yīng)TPB模型中的三個自變量:用戶感知到的信息敏感度和感知風(fēng)險綜合體現(xiàn)了用戶的使用態(tài)度,信息控制能力體現(xiàn)了用戶的行為控制,主觀規(guī)范則與TPB模型中的主觀規(guī)范一致.改進(jìn)后的模型如圖3-2.本文主要探究用戶的感知收益和風(fēng)險性兩個自變量對隱私憂慮這個因變量的影響,提取出研究模型如圖3-3.根據(jù)該模型提出構(gòu)念和假設(shè):1)風(fēng)險性風(fēng)險性包括信息敏感度與用戶的感知風(fēng)險.本文認(rèn)為,決定用戶隱私憂慮的隱私敏感并不應(yīng)定義為該類隱私信息所屬的信息種類和敏感層次,而應(yīng)表現(xiàn)為用戶自身對于其發(fā)布信息的敏感性的感受,用戶對信息披露的憂慮受到其感知的信息敏感程度的影響.作為一種感知,信息敏感是因個體的不同而有差異的.本文假設(shè),社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站用戶的信息敏感性是用戶對信息是否敏感的感覺,是由內(nèi)生因素決定的.故信息敏感與隱私憂慮呈正相關(guān).感知風(fēng)險是指由于不法行為或者信息不恰當(dāng)使用,用戶的信息披露行為可能造成的損失,是用戶對最壞結(jié)果的預(yù)期.隱私的風(fēng)險主要來源于機(jī)會主義行為和信息濫用:機(jī)會主義行為主要有出售用戶的個人信息和與其他組織或政府機(jī)構(gòu)共享用戶信息等形式;信息濫用是指通過非法手段進(jìn)入用戶檔案,竊取用戶個人信息并從事不法活動.本文認(rèn)為用戶的感知風(fēng)險來源于網(wǎng)站本身屬性及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,政府的法律法規(guī)、網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)的應(yīng)用都會影響感知風(fēng)險.隱私憂慮受到感知風(fēng)險的作用,當(dāng)感知到高風(fēng)險時,用戶傾向具有較高的隱私憂慮.故感知風(fēng)險與隱私憂慮呈正相關(guān).假設(shè)H1:風(fēng)險性對隱私憂慮的影響是正向的.2)感知收益感知收益是指用戶在使用過程中所感受到的該行為可能為自己帶來的利益和回報.用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)過程中的感知收益主要是指組織歸屬感和更多的人際關(guān)系.當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)中公布自己的個人信息后可以更好地增強(qiáng)組織歸屬感并建立更多的人際關(guān)系,用戶會隨之降低隱私憂慮,并傾向于披露個人隱私,即感知收益越明顯,隱私憂慮越小.假設(shè)H2:感知收益對隱私憂慮的影響是負(fù)向的.4聯(lián)合模型數(shù)據(jù)收集4.1問卷的發(fā)放和整理本文選擇的社交網(wǎng)絡(luò)的研究對象為目前在中國比較有代表性和影響力的人人網(wǎng).量表的條目大都取自于成熟的外文量表,感知收益的構(gòu)念取自Formanetal.(2008)的研究,隱私憂慮、感知風(fēng)險和信息控制構(gòu)念取自Xu(2009)的研究,信息敏感度這一構(gòu)念沒有成熟的量表可以借鑒,故采用單條目測量.問卷采用5級李克特量表,對于問項的回答從非常贊同到非常不贊同分為5級.整個問卷有12個問項.數(shù)據(jù)的收集方式主要以問卷的發(fā)放為主,發(fā)放對象為山東財經(jīng)大學(xué)部分大三大四本科生,對象均有使用人人網(wǎng)等社交網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗,因此在研究中更具有代表性.共發(fā)放問卷200余份,回收197份,整理后有效問卷185份.4.2問卷的信效度分析為確保問卷質(zhì)量,正式發(fā)放前進(jìn)行了兩輪小范圍的問項分類測試盒問項定義測試,從而定性地保證問項的區(qū)分效率和聚合效度.使用SPSS19.0軟件進(jìn)行因子分析檢驗效度.在進(jìn)行主成分分析之前,先考察矩陣的KMO值和Bartlett球體檢驗值,結(jié)果顯示KMO值為0.807,Bartlett球體檢驗值在0.001的水平顯著,表明進(jìn)行主成分分析是合適的.經(jīng)過主成分析取和最大方差旋轉(zhuǎn),發(fā)現(xiàn)因變量隱私憂慮的測量問項中,有兩個問項的因子負(fù)載值小于0.5,不符合要求,故將這兩項去掉,重新生成測量條目,如下表:重新進(jìn)行因子分析檢驗效度.考察矩陣的KMO值和Bartlett球體檢驗值,結(jié)果顯示KMO值為0.745,Bartlett球體檢驗值在0.001的水平顯著,表明進(jìn)行主成分分析是合適的.經(jīng)主成分析取和最大方差旋轉(zhuǎn),析出特征值大于一的10個因子,方差解釋率為59.11%,如下表:因子結(jié)構(gòu)清晰,各個項目在其相關(guān)變量上的因子負(fù)載值都大于0.5,交叉變量的因子負(fù)載都小于0.5,在旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣中,所有測量項目在對應(yīng)因子中的負(fù)荷量最小值為0.654,都超過0.5,說明所有的變量都具有良好的效度,問卷有效,能夠測量出所有要測量的問題.如下表所示:使用SPSS19.0軟件進(jìn)行信度檢驗,主要通過Cronbach’sα系數(shù)檢驗變量的測量指標(biāo)間的一致性.數(shù)據(jù)顯示,測量信度在0.58—0.80之間,全部超過信度最低可接受值0.5,所有變量表現(xiàn)出良好的內(nèi)部一致性,說明本次研究使用的問卷的可靠性較好.4.3模型擬合與驗證使用Amos17.0軟件進(jìn)行模型驗證.結(jié)果顯示,風(fēng)險性與感知收益的路徑系數(shù)均在p<0.05下系數(shù)顯著,整個模型擬合狀況良好,因此假設(shè)H1,H2均得到了實(shí)證支持,路徑分析見圖4-1和圖4-2,模型驗證結(jié)果見圖4-3:5結(jié)果分析5.1披露隱私的風(fēng)險通過對TPB模型和隱私計算理論的回顧,本文建立模型解釋社交網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險性和感知收益對隱私憂慮的影響.在模型假設(shè)中,風(fēng)險性會促進(jìn)用戶的隱私憂慮,感知收益會降低用戶的隱私憂慮.其中,感知風(fēng)險是隱私泄露后的懲罰,而信息控制、信息敏感可以看做這種懲罰發(fā)生的概率.這個決策樹中決策的選擇有兩個:降低隱私憂慮而選擇披露隱私,可獲得社會資本增加和社交網(wǎng)絡(luò)的歸屬感,但需承受隱私信息被盜用的風(fēng)險;選擇保護(hù)隱私,增加隱私憂慮,不需擔(dān)憂隱私信息失竊,但亦較難被社交網(wǎng)絡(luò)接納.雖然對于單個的個體而言,這尚為一個兩難的選擇,但是,從社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展角度分析,鼓勵用戶更多的分享、參與和實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)名制無疑對社交網(wǎng)絡(luò)的安定繁榮具有不可替代的作用.故而,本模型旨在分析風(fēng)險性和感知收益對用戶信息憂慮的影響,從而對社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站的設(shè)計運(yùn)營提出指導(dǎo)意見.因為不同的隱私保護(hù)措施或者激勵機(jī)制通過不同的路勁影響用戶的隱私憂慮,所以這一研究的結(jié)果會對這些機(jī)制起到甄別作用.5.2提供個人隱私安全需求的必要性用戶感知收益與其隱私憂慮的高度相關(guān)說明社交網(wǎng)站中的用戶的隱私披露行為與其想獲得一種組織歸屬及認(rèn)同的心理密切相關(guān).通過個人信息的發(fā)布而能得到的網(wǎng)絡(luò)社會的接納和身份認(rèn)證對用戶的隱私披露行為有較大推動作用.社交網(wǎng)站應(yīng)更多的注重于推出吸引用戶參與、分享并融入的活動,這些活動不僅僅使網(wǎng)站獲得點(diǎn)擊率,也會促進(jìn)用戶更多的分享信息.但是要對實(shí)名制的推廣有所助益,不能僅僅吸引用戶自身參與,還要增強(qiáng)用戶之間的互動,加強(qiáng)用戶組織之間的聯(lián)系.對于隱私憂慮的分析,如果從TPB模型的角度來看,影響用戶隱私憂慮的因素更多的來自用戶對這一行為感知到的風(fēng)險.結(jié)構(gòu)方程模型的驗證結(jié)果表明,相對于信息的敏感性和網(wǎng)絡(luò)上的主觀規(guī)范而言,隱私信息泄露的可能性、信息泄露可能造成的作用更顯著.當(dāng)社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站中牽扯了用戶金融信息等敏感層次較高的信息后,本研究的結(jié)論就不一定適用了.因而,如何使用戶在不降低對自身隱私的安全感的前提下,開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用來增加人氣,合理的權(quán)衡利弊,是當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者需要解決的問題.6隱私保護(hù)技術(shù)根據(jù)數(shù)理分析的結(jié)果,風(fēng)險性和感知收益被證明與隱私憂慮顯著相關(guān).根據(jù)研究模型所示的隱私保護(hù)措施的作用途徑來分析,這一結(jié)論對于現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義在于,增強(qiáng)用戶對于個人信息控制能力的隱私保護(hù)技術(shù)和網(wǎng)站的隱私設(shè)置以及政府法律和法規(guī)的制定等措施在降低用戶隱私憂慮方面相較于設(shè)置第三方認(rèn)證以及通過市場調(diào)節(jié)等減少用戶感知風(fēng)險的措施更為有效.在隱私保護(hù)技術(shù)和設(shè)置方面,目前的隱私保護(hù)技術(shù)和網(wǎng)站的隱私設(shè)置同樣有許多值得改進(jìn)的