基于隐私计算理论的移动社交用户信息披露意愿实证研究

基于隐私计算理论的移动社交用户信息披露意愿实证研究

作者：张玥 孙霄凌 陆佳莹 朱庆华 来源：《图书与情报》2018年第03期

摘 要：文章基于隐私计算理论和TAM模型，构建了移动社交用户信息披露意愿影响因素理论模型，并以微信为实证平台、微信活跃用户为研究对象，通过网络问卷收集数据对理论模型进行检验。结果表明：感知有用性、感知易用性与移动社交用户信息披露意愿正相关，隐私关注与移动社交用户信息披露意愿负相关；相对于感知易用性和隐私关注，感知有用性对于移动社交用户信息披露意愿影响更为显著；隐私关注对于感知有用性、感知易用性及信息披露意愿三者的调节作用无显著影响。

关键词：移动社交平台；信息披露；隐私计算理论；TAM模型；结构方程模型；微信 中图分类号：G203 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2018049

The Empirical Research on the Willingness of Information Disclosure for Mobile Social Platform Users

——Taking Wechat as an Example

Abstract Based on the theory of privacy calculus and technology acceptance model （TAM）， the study constructed the theoretical model on the impact factors of the information disclosure willingness of mobile social platform users. The study did the empirical study using Wechat， and chose activate Wechat users to do the research. The results showed that：perceived usefulness， perceived ease of use are positively related to the mobile social platform user information disclosure willingness ， while privacy concerns is negative related to it；compared to the perceived ease of use and privacy concerns， perceived usefulness of information disclosure for users of mobile social platform is more significant；the moderating effect of privacy concerns for perceived usefulness， perceived usefulness and information disclosure willingness is not significant.

Key words mobile social platform； information disclosure； privacy calculus； TAM； SEM； Wechat

近年来，各类移动社交平台隐私泄露事件时有发生，就在2018年4月10日，美国Facebook公司首席执行官马克·扎克伯格就因为Facebook超过8700万用户的数据“遭窃”而出席了美国参议院听证会，接受了44位国会议员连续两天的盘问。频发的类似隐私泄露事件使用户开始担忧信息披露所带来的隐私泄露的风险。因此，如何准确把握移动社交用户的信息披露

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意愿，使用户不再纠结于信息披露与个性化服务之间的选择，如何从用户意愿出发，鼓励他们更加积极和开放的进行信息共享和交流等都是业界和学界需要共同探讨的重要课题。 1 理论基础与文献回顾

在信息系统领域，学者们广泛认同用户的行为意向是由感知易用性（Perceived Ease of Use）和感知有用性（Perceived Usefulness）共同决定的。如Davis[1]运用理性行为理论研究用户对信息系统的接受程度时提出了技术接受模型，该模型认为感知易用性和感知有用性是影响用户行为意向的关键因素。在此基础上，Venkatesh 等[2]又提出了扩展技术接受模型，将社会影响和认知结构作为感知有用性和使用意愿的共同决定因素。然而用户个人信息披露的意愿却不能仅仅通过以上方法简单衡量，人们在考虑是否披露个人信息时会理性的在“收益”与“成本”之间仔细考量，而这样一个决策过程可以由隐私计算理论（Privacy Calculus）很好的解释，该理论由Culnan和Armstrong于1999年首次提出，最初应用于电子商务领域，他们认为个体在进行信息披露时会进行成本-收益（cost-benefit）分析，只有当收益大于或等于风险时个体才会进行信息披露[3-4]，此理论不仅着眼于促进信息披露的正向因素，同时也非常关注用户对于风险感知所表现出来的隐私忧虑，因此被不同学者在不同情境下广泛借鉴和应用。如Dinev 和Hart[5]将隐私关注划分为成本和信任，将利益确定为收益，并指出互联网用户会在这两者之间进行权衡；随后他们又在理性行为理论和计划行为理论的基础之上，指出隐私关注是表征隐私忧虑的重要因素[6]；Njenga和Ndlovu[7]则将隐私计算理论应用于测定手机银行服务领域的个人信息披露情况，用感知有用性和感知易用性测定用户预期收益，用隐私关注测定用户的感知风险；袁金巧[8]则在隐私关注的基础之上提出了个人关注（Personal Concern）的概念；郝森森等[9]基于感知价值理论和计划行为理论，探讨了用户的行为态度、主观规范和感知行为控制对信息隐私关注两个维度的影响机理，并最终构建企业移动终端APP用户信息隐私关注模型。

近年来，国内外学者对于电子商务（如网络购买和网络支付[10]和信任问题[11-12]等）和移动服务（如GPS服务[13]和位置服务[14-15]等）情境下的用户信息披露行为广泛关注，而对移动社交情境下的用户信息披露意愿研究还相对较少。而现有的基于移动社交情境下的信息披露意愿的研究，有试图从隐私收益和成本两个角度探讨对信息披露意愿的影响[16]，也有研究探讨感知有用性、感知易用性和感知趣味性等维度对于披露意愿的影响[17]，但还没有将两者相结合的研究。因此，本文以目前国内最为活跃的移动社交平台 “微信”平台为例，结合隐私计算理论和技术接受模型TAM，从感知成本和感知收益两个角度选取变量探寻移动社交用户信息披露行为意愿。 2 研究模型与假设

基于隐私计算理论，用户在进行信息披露时均会在成本与收益之间进行权衡分析，其中作为抑制因素的感知成本和作为推动因素的感知收益共同影响着用户是否披露个人信息的决策。如Dinev 和Hart[5]提出了信任（Trust）、利益（Interest）及隐私关注（Privacy Concern）对于

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用户互联网使用意愿的影响，他们将隐私关注划分为成本和信任，将利益确定为收益，并指出互联网用户会在这两者之间进行权衡。在移动社交情境中，由于担忧信息泄露所增加的隐私关注的多少间接地表征了人们在社交情境下感知成本的大小，过往很多研究也都通过隐私关注（privacy concern）的程度对信息披露感知成本进行测量。Krasnova等将隐私计算理论应用于社交网站个人信息披露领域，用享乐性（Enjoyment）和自我表达（Self-presentation）来测量预期收益，而用隐私关注（Privacy Concern）来测量隐私成本探讨了美国和德国不同文化环境下信任、预期收益、隐私成本三者对于个人信息披露的协同作用[18]。也有学者将隐私计算理论应用于对虚拟社区用户参与行为的实证研究中，用外部收益的个性化与内部收益的连接性测量用户收益，用隐私关注测量成本，同时，移动社交平台的感知易用性（perceived ease of use）和感知的有用性（perceived usefulness）所表征的平台友善性和易操作性以及在平台上所获得的社会认同感和满足感等都构成了人们的感知收益[19-20]。因此在隐私计算理论的框架下，本文构建了移动社交用户信息披露意愿影响因素假设模型（见图1）。 2.1 感知收益

感知易用性（Perceived Ease of Use，PEOU）是指用户感知到的使用一项新技术的容易程度，其中感知易用性通过感知有用性对技术采用的态度、动机与行为产生影响[1]。已有研究表明感知易用性与用户信息披露意愿正相关[21]，具体到本研究，感知易用性可以通过两个维度进行测量，分别是感知操作难易程度和操作熟练程度。基于TAM模型可以推出，移动社交用户感知操作越容易、熟练程度越高，信息披露意愿则越强；同时移动社交平台感知易用性对感知有用性产生正向影响，并进一步通过感知有用性对用户信息披露意愿产生影响。基于此，本文提出如下两个假设：

假设1（H1）：感知易用性对移动社交用户信息披露意愿产生正向影响 假设2（H2）：移动社交平台感知易用性对感知有用性产生正向影响

感知有用性（Perceived Usefulness，PU）是影响用户对技术采用的态度、动机与行为的核心要素，它反映了技术对于用户的效力和有用程度，是用户使用新技术获得的总价值[22]。感知有用性在技术接受的实证研究中被广泛应用，而对于移动社交平台而言，有学者将其感知价值分为四个维度，即关系性价值、交流性价值、信息性价值和工具性价值[20]，并验证了四个维度的感知价值与社交平台用户信息披露的正相关关系。基于此，本研究也将通过上述四个维度对感知有用性进行测量，并基于前人的研究作出如下假设：

假设3（H3）：感知有用性对移动社交用户信息披露意愿产生正向影响 2.2 感知成本

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隐私关注（Privacy Concern，PC）包括信息收集、不适当访问、信息错误、二次使用四个维度[23]。在过往信息披露的研究中，不少学者都将隐私关注（Privacy Concern）作为感知成本的表征，如Krasnova等[18]比较了德国和美国的个人信息披露情况，并用隐私关注测量隐私成本，得出隐私关注对于用户信息披露的负向影响；袁金巧亦通过隐私关注对隐私成本进行测量，进而得出了隐私关注对于移动医疗用户采纳意愿的负向影响[8]。隐私泄露是用户个人信息披露存在的最大问题，因此在此环境下，用隐私关注来衡量用户信息披露的感知成本是较为合适的，且可以将用户隐私关注分为信息收集、不适当访问、信息错误、二次使用四个维度进行测量。

然而，不同用户对于隐私的关注程度不尽相同，对于个人信息披露意愿也不同：如Yun等[24]学者在研究位置服务时提出了隐私关注对于服务使用意愿的调节作用；姚冬蓓[14]也在研究手机位置服务的使用意愿时提出了隐私忧虑对于服务使用意愿的调节作用。从现实中看，移动社交用户对于隐私的重视程度不一，对于隐私越看重的用户越倾向于较少的在移动社交平台上发布个人信息。基于此，作出如下假设：

假设4（H4）：隐私关注对移动社交用户信息披露意愿产生负向影响

假设5a（H5a）：隐私关注对移动社交用户感知易用性与信息披露意愿之间的关系起调节作用，隐私关注越高，感知易用性对于信息披露意愿的影响越弱

假设5b（H5b）：隐私关注对移动社交用户感知有用性与信息披露意愿之间的关系起调节作用，隐私关注越高，感知有用性对于信息披露意愿的影响越弱 3 问卷设计与数据采集

微信（WeChat）是腾讯公司于2011年推出的一款集聊天、朋友圈、公众号、游戏、搜索、支付等多种功能于一体的综合化的移动社交平台。据腾讯公布的2017年第三季度业绩显示微信的合并月活跃账户达9.8亿，同比增长15.8%[25]。可以说微信已然成为目前国内最受欢迎的移动社交平台。因此本文选取微信活跃用户为调研对象，通过调查问卷方式获取研究数据，并对于假设进行研究。 3.1 问卷设计

基于前人的研究和本研究实际需求设计调研问卷，调研问卷采用Likert 5级量表，其中1表示“完全不同意”，5表示完全同意（问卷的具体测量变量及参考来源见表1至表4，并根据实际研究的需要对于量表的测问项进行了修改和调整）。 3.2 数据采集

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本次问卷通过网络问卷平台——问卷星（www.sojump.com）进行发放，调研起止日期为2018年1月3日至2018年2月1日，共回收问卷183份，并按照以下标准对问卷进行筛选：①回答完整，没有遗漏项；②没有前后矛盾的答案；③每月至少使用微信一次；④问卷前后没有大面积相同选项。剔除无效问卷后，共回收有效问卷176份，问卷有效率达96.2%。 4 数据分析与模型建立 4.1 信度与效度检验

信度通常是指问卷测量数据的一致性或稳定性的程度，本研究采用SPSS20.0运算问卷的Cronbach’s Alpha系数对于信度进行检验，结果显示感知易用性、感知有用性、隐私关注、信息披露意愿四个量表的Cronbach’s Alpha系数均大于0.7，具有较好的一致性。而感知有用性四个维度的Cronbach’s Alpha系数均大于0.8，隐私关注四个维度均大于0.7，同样具有较好的稳定性（见表5）。

效度反映了测量结果的真实性和有效性。效度主要从内容效度和结构效度两个方面进行检验。本问卷各个测量项均在相关研究的基础之上，结合本研究实际需求进行编制，同时测量指标的因子载荷（均大于0.4）、CR（均大于0.7）和AVE（均大于0.5）数据（见表6）均可说明问卷具有良好的收敛效度。

本文通过比较潜变量AVE的平方根是否大于其他变量与该变量之间的相关系数来判断问卷的区分效度。中心线上的数据为相应变量AVE值，其他数据则为变量的相关系数的平方值（见表7）。由该表可见模型中每个变量的AVE均大于该变量和其他变量的相关系数的平方值，表明该潜变量与其他变量有区分，可以证明该问卷具有良好的区分效度。 4.2 模型拟合与构建

本文利用结构方程模型中的路径模型来检验假设，主要通过表示关系强弱的路径系数、表示关系显著性的T值进行检验，利用SmartPLS2.0得到模型路径系数图（见图2）。 根据路径分析的结果我们可以得出以下结论：（1）移动社交用户信息披露的感知易用性对个人信息披露意愿产生了正向的影响，t=3.112，p0.05，调节作用不显著，假设不成立。 5 结果与讨论

本研究通过对感知易用性、感知有用性、隐私关注与用户信息披露意愿的关系验证了感知收益对于移动社交用户信息披露意愿的正向影响以及感知成本的负向影响。由于本研究的模型设计是基于TAM模型与隐私计算理论，因此总体的拟合度较高。基于感知易用性、感知有用性、隐私关注与信息披露意愿四个潜变量的假设（H1-H4）均得到支持：

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感知有用性和感知易用性均能正向影响信息披露意愿，且相比感知易用性，感知有用性对于信息披露意愿的影响更为显著，这点符合Davis在1989年提出的感知有用性对行为意向的影响大于感知易用性的论断[1]，也与王萩等学者的研究结论相一致[21]。作为技术接受模型的基础构念，感知有用性对个体态度和行为意向的积极作用已经得到大量研究的反复验证。如在信息技术领域，Hu等[27]发现医生对远程医疗技术有用性的认知与其接受态度和使用意向正相关；在电子商务领域，研究表明对在线购物网站的感知有用性正向影响消费者的使用意愿[28]和重复访问行为[29]；在社交媒体领域，用户感知到的有用性程度越高，其离开社交网站的意愿（流失意愿）就越弱[30]。显然，感知有用性对行为意愿的积极影响具有普遍性，而本研究也进一步验证了在感知有用性对用户信息披露意愿具有显著的积极作用。从现实来看，这说明移动社交用户进行信息披露（发布）的过程中对于社会价值比功能价值更为看重。根据“六度空间”理论，社交平台将现实中的社交关系与网络中的社交关系进行一对一映射，并扩大了产生新联系的可能性[31]。人们可以从这个平台上了解到亲人、朋友的近况，并通过自己的信息发布让熟悉自己的人了解到自己的近况，正是在这种相互交流分享的过程中，社会关系的黏性得到增强，使用户的社会价值得到提升，获得一种社交满足感。因而，从这个层面上看，感知有用性更加有助于用户在移动社交平台上披露（发布）更多的信息。

感知易用性对于感知有用性能够产生正向影响且较显著，这点验证了经典的TAM模型。当系统能够为用户提供更为人性化的界面与导航、更多样化的功能和更快的响应速度，消费者使用过程越流畅，其需要付出的努力程度就越低，感知易用性也就越高。除此之外，当用户能够轻而易举地找到需要的功能入口，其感知易用性将大幅提升。假如页面加载时间或系统响应的时间超出用户愿意等待的阈值，他们也会终止正在进行的操作甚至转向其他竞争对手的平台。因而，更高质量的平台设计能够使用户更轻易地寻找到适合自己的功能入口，从而使用户能够更好地利用平台的社交属性。对于信息披露而言，当人们觉得信息披露（发布）操作简单、使用便捷的时候，他们自然会更多地进行信息披露（发布），从而感受到其中的功能价值。

隐私关注对于移动社交用户信息披露行为产生负向影响，这点与周涛等[32]研究中得出的用户的隐私关注将显著影响其信任、风险感知，并最终影响其使用行为的结论相一致，然而，周涛等学者的研究更多地考虑的是移动商务平台，而本研究则验证了此现象在移动社交平台中同样存在，这说明在互联网开展的各项服务中用户对隐私信息表现出了格外的关注，尤其是一些敏感信息会让用户感受到相应的风险。并且从结果中不难看出，隐私关注度越高的用户，越能感知到隐私风险，从而减少自己的信息披露行为。这说明隐私关注度高的用户，对隐私的保护意识更强，在平台使用过程中对于风险忽略和风险规避进行选择时，这类用户更倾向于选择后者。假如不能对这类用户采取相应的措施，必然会导致移动社交用户的流失，甚至是向竞争平台的转移。因此，移动社交平台服务商应当在需要收集用户隐私信息之前，出具相应的隐私声明，采集的信息应尽量简洁，避免让用户产生反感情绪。除此之外，在收集了用户隐私信息之后，应当对这类信息进行加密保护，避免用户的个人信息遭到外泄，从根源上降低其风险感知，提供用户的平台粘滞性，使用户增加在该平台的信息披露意愿。

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本研究中提出的关于隐私关注调节作用的两个假设，即H5a和H5b均不够显著，而未能得到支持，这可能是由于：感知易用性和感知有用性对于信息披露意愿的影响受到年龄、使用年限等诸多因素的影响，而隐私关注只是其中的一个方面；同时，调节作用还受到样本选择的影响，因为时间和精力的限制本研究只以微信为例来研究移动社交平台，样本的数量也不够大，这些因素都会影响到隐私关注调节作用的显著性；当然，这种现象也反映了很多用户的矛盾心理和行为，虽然目前各类移动社交平台隐私条款不一，但是绝大多数都是需要用户首先同意平台的各类条款（包括隐私条款）才可以使用平台的资源和功能。因此，很多时候，用户是在有意识和不得已的情况之下被迫选择对个人信息进行披露，这也就是近几年来被越来越多的学者深入讨论的隐私悖论现象[33]。 6 结语

本研究对于移动社交平台服务商可以得到如下启示：

（1）为用户提供贴心的、有价值的社交服务，从而提高用户感知价值。本研究的结论显示，感知有用性能正向影响信息披露意愿，且起到了主要作用。用户感知到的有用性越高，其信息披露的意愿越强，转向竞争平台披露意愿的可能性越弱。因此，对于移动社交平台而言，需要进一步提升平台的操作体验，为用户提供有价值的功能入口，在满足其基本的社交属性外，能够贴心地设置个性化的功能，保障用户的使用体验。如可以通过大数据的方式，创建用户画像，为不同特征的群体提供页面定制、功能定制的服务，从而满足用户多样化的社交需求。

（2）简化操作流程，适度提高平台易用性，提升用户体验。本研究的结论显示，感知易用性能正向影响信息披露意愿。这说明对于一个移动社交平台而言，用户感知平台操作越复杂，其信息披露的意愿就越低。平台在设计时，可以尝试从界面设计、功能设计和响应性三个维度适当提高系统易用性：首先，界面布局应当清晰合理，操作层级分明，把核心功能模块放在显眼的位置，模块也不宜隐藏层次太深，页面引导标注应当清晰；其次，功能设计不宜过分复杂，应当结合用户实际需求合理摆出热门的功能模块并实时调整；最后，系统响应应当在合适的阈值范围内，不能让用户在操作时有过长的等待时间，可以创建空间冗余来满足系统响应速度的要求。

（3）重视用户隐私信息的保护，减轻用户的风险感知。本研究的结论显示，隐私关注对于移动社交用户信息披露行为产生负向影响。由此可见，隐私保护意识越强的用户，感知到的信息披露风险就越强，其信息披露的意愿则越弱。因而，移动社交平台服务商应当重视对用户敏感信息的保护，平衡好为用户提供个性化定制服务和有限度地获取用户隐私信息的关系。在使用用户的隐私信息之前，应当明确相应的隐私条款，提前告知用户。对用户的隐私信息也应当合理使用、合法存储，防止用户敏感信息外泄，从而降低用户的信息披露风险的感知。

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当然，本研究也存在诸多局限性，如由于时间精力的限制，只选取了微信一个移动社交平台开展调研工作，样本选取量小，本研究侧重探讨了感知有用性、感知易用性以及隐私关注对于用户信息披露意愿的影响，那么是否还有其他因素影响着用户的信息披露意愿？年龄、使用频率等因素是否对于用户信息披露意愿之间的关系有调节作用？这些都是今后可以深入研究的领域；本研究未能考虑到文化背景对于用户信息披露的影响，那么社会因素、文化因素等是否直接或间接的影响着用户的信息披露意愿等问题也都是有待未来继续研究探讨的话题。 参考文献：

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作者简介：张玥（1982-），女，南京大学信息管理学院副教授；陆佳莹（1992-），女，南京大学信息管理学院硕士研究生；孙霄凌（1984-），男，南京邮电大学管理学院讲师；朱庆华（1963-），男，南京大学信息管理学院教授，博士生导师。