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    移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)信息披露意愿的實(shí)證研究

    2017-05-18 19:23蘭曉霞
    現(xiàn)代情報(bào) 2017年4期
    關(guān)鍵詞:感知風(fēng)險(xiǎn)信息披露信任

    蘭曉霞

    〔摘要〕基于隱私計(jì)算和信任的視角,本研究構(gòu)建了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)信息披露意愿的影響因素模型。通過問卷搜集了185份有效樣本,并利用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示,感知收益(社交收益和功利收益)以及信任(對成員的信任以及對服務(wù)提供商的信任)對相關(guān)信息的披露意愿產(chǎn)生顯著的影響。

    〔關(guān)鍵詞〕信息披露;移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò);感知收益;信任;感知風(fēng)險(xiǎn);隱私計(jì)算

    DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2017.04.012

    〔中圖分類號(hào)〕G202〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821(2017)04-0082-05

    Empirical Study on Intention to Disclosure Information in Mobile Social Network

    ——From the Perspectives of Privacy Calculus and TrustLan Xiaoxia

    (Library,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450002,China)

    〔Abstract〕Based on the perspectives of privacy calculus and trust,this study put forward a theoretical model on intention to disclosure information in the context of mobile social network.185 data were collected using questionnaire survey,and analyzed by structural equation model.Results showed that,perceived benefits(social benefit and utilitarian benefit)and trust(trust in others and trust in service provider)significantly affected disclosure intention.

    〔Key words〕information disclosure;mobile social network;perceived benefits;trust;perceived risk;privacy calculus

    隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的日益發(fā)展與普及,越來越多的用戶使用移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù),如微信和移動(dòng)QQ等。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶能夠便捷地利用這一平臺(tái)實(shí)現(xiàn)與他人的交互、信息交流與共享等。例如,用戶隨時(shí)隨地可以上傳其位置信息,并與社交網(wǎng)絡(luò)中的其他用戶分享。與此同時(shí),面對網(wǎng)絡(luò)上的各種潛在風(fēng)險(xiǎn),如信息的不恰當(dāng)使用與非法利用等,用戶往往會(huì)選擇不愿意與他人共享個(gè)人信息。而移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展依賴于一個(gè)良好的信息交流與共享氛圍的創(chuàng)建。因此,對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶信息披露的探討就顯得很有必要。特別地,在用戶日益偏向于即時(shí)共享自身相關(guān)信息的環(huán)境下,探討這一特定行為背后的內(nèi)在機(jī)理將具有重要意義。

    已有研究關(guān)注過社交網(wǎng)絡(luò)用戶的信息披露行為[1-2],但較少有研究進(jìn)一步細(xì)分不同類型信息的披露行為,如位置相關(guān)信息的披露。本研究認(rèn)為,不同類型信息的披露可能由不同因素而引起,因此針對一般性信息披露的研究結(jié)論不一定能夠完全適用于位置相關(guān)信息的披露。與此同時(shí),有學(xué)者提出基于隱私計(jì)算視角來分析用戶信息披露行為[2]。隱私計(jì)算體現(xiàn)了用戶在披露個(gè)人信息(如位置相關(guān)信息)時(shí)對預(yù)期收益和潛在風(fēng)險(xiǎn)的一種權(quán)衡,進(jìn)而決定是否披露這些信息[2]。換句話說,在決定是否要披露個(gè)人信息時(shí),用戶會(huì)進(jìn)行成本-收益分析[3]。當(dāng)收益大于成本(風(fēng)險(xiǎn))時(shí),用戶可能選擇進(jìn)行信息披露;反之,當(dāng)收益小于成本(風(fēng)險(xiǎn))時(shí),用戶更傾向于不披露個(gè)人信息。已有研究基于隱私計(jì)算這一視角去探討不同情境下的信息披露行為,如電子商務(wù)[1,4]、社交網(wǎng)站[2,5]等。例如,Li等發(fā)現(xiàn),感知收益和隱私成本對電子商務(wù)用戶的信息披露行為產(chǎn)生顯著影響[1]。Zhao等提出,感知的內(nèi)在收益與外在收益、隱私關(guān)注顯著影響用戶披露位置相關(guān)信息的意愿[2]。

    此外,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,在線環(huán)境下信任對用戶行為的影響已經(jīng)引起不同學(xué)科領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。信任是指用戶相信另一方不會(huì)產(chǎn)生機(jī)會(huì)主義行為的信念[6]。用戶通過移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)可以便捷地共享個(gè)人隱私信息,如位置相關(guān)的信息。而這些信息對社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶是公開的。也即,服務(wù)提供商和用戶可以很方便地獲取用戶的這些個(gè)人信息。這就使得用戶處于一種不確定的環(huán)境中,也同時(shí)讓用戶可能受到潛在的風(fēng)險(xiǎn)。而信任的存在則可以降低用戶對這些風(fēng)險(xiǎn)的感知。不少學(xué)者嘗試基于信任的視角去揭示社交網(wǎng)絡(luò)用戶的信息披露行為。Chen和Sharma認(rèn)為,對社交網(wǎng)絡(luò)用戶的信任顯著影響用戶信息披露行為[7]。Lo和Riemenschneider發(fā)現(xiàn),對Facebook的信任能夠促使用戶產(chǎn)生信息披露的意愿[8]。

    綜上所述,本研究擬結(jié)合隱私計(jì)算與信任這兩個(gè)視角去闡釋移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶信息披露的意愿。通過構(gòu)建一個(gè)理論模型,并利用實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,本研究期望能夠更好地闡釋移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息披露意愿的內(nèi)在機(jī)理。

    1理論模型與研究假設(shè)

    1.1理論模型

    具體來說,本研究擬關(guān)注感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)、對服務(wù)提供商的信任以及對用戶的信任這四個(gè)維度的要素對用戶信息披露意愿的影響。這是因?yàn)?,一方面,通過披露相關(guān)信息,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶能夠獲得潛在的收益,如通過查找“附近的人”進(jìn)而結(jié)識(shí)志同道合的新朋友或者參與到感興趣的活動(dòng)中;而另一方面,相關(guān)信息的披露也可能會(huì)給用戶帶來一定的風(fēng)險(xiǎn),如不法分子對信息的不合理利用;與此同時(shí),信任的存在則在一定程度上可以降低用戶對風(fēng)險(xiǎn)的感知,從而促使他們傾向于進(jìn)行信息披露?;诖?,本研究提出如圖1所示的理論模型。

    1.2研究假設(shè)

    移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,用戶感知的收益包括社交收益和功利收益。社交收益是指通過披露相關(guān)信息而獲得社交需求的滿足[9],如與感興趣的他人建立新關(guān)系、社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)大與維持等。而功利收益則涉及相關(guān)信息的披露能夠滿足用戶的功利性期望[10],如自我呈現(xiàn)、感知有用性等。不少研究證實(shí)了感知收益對信息披露的影響。Zhao等針對368名中國社交網(wǎng)絡(luò)用戶的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),感知收益(內(nèi)在收益和外在收益)以及隱私關(guān)注均對位置相關(guān)信息的披露意愿相關(guān)[2]。Cheung等提出,感知收益對社交網(wǎng)絡(luò)用戶的信息披露行為產(chǎn)生顯著影響[11]。Liu等提出,關(guān)系構(gòu)建與自我呈現(xiàn)顯著影響微博用戶的自我披露[12]。Chang和Heo針對Facebook用戶的調(diào)查發(fā)現(xiàn),感知收益顯著影響大學(xué)生的自我披露[13]。Krasnova等認(rèn)為,關(guān)系構(gòu)建顯著影響在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶的自我披露[5]。Smock等提出,新關(guān)系建立、舊關(guān)系維持成為影響Facebook用戶信息披露的重要因素[14]。通過對172名韓國手機(jī)用戶的實(shí)證調(diào)研,Yu等發(fā)現(xiàn),社交價(jià)值和功利價(jià)值顯著影響用戶滿意,進(jìn)而對基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)環(huán)境下的披露意愿和電子口碑產(chǎn)生影響[15]。李綱和王丹丹[16]、張星等[17]發(fā)現(xiàn),感知收益顯著影響個(gè)人信息披露態(tài)度,進(jìn)而顯著影響個(gè)人信息披露意愿。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)情境下,通過披露位置相關(guān)的信息,用戶能夠更容易地找到并結(jié)識(shí)有相同興趣或志同道合的人(如“附近的人”);此外,用戶也能提升自我的形象。用戶對相關(guān)信息的披露意愿越強(qiáng),用戶所感知到的社交收益和功利收益將更多。基于此,提出以下假設(shè):

    H1:社交收益正向影響信息披露意愿。

    H2:功利收益正向影響信息披露意愿。

    感知風(fēng)險(xiǎn)是指社交網(wǎng)絡(luò)用戶披露相關(guān)信息所帶來的潛在損失[18]。感知風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)了用戶對其披露行為可能產(chǎn)生的不良后果的擔(dān)憂。社交網(wǎng)絡(luò)用戶感知到的風(fēng)險(xiǎn)越大,他們傾向于越不披露個(gè)人信息。例如,針對441名微博用戶的調(diào)研,Liu等發(fā)現(xiàn)感知的隱私風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響自我披露[12]。Krasnova等提出,感知的隱私風(fēng)險(xiǎn)顯著影響在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶的自我披露[5]。Li等認(rèn)為,感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響在線用戶的個(gè)人信息披露意愿[19]。李延暉等發(fā)現(xiàn),隱私風(fēng)險(xiǎn)信念對移動(dòng)社交用戶的信息披露意愿產(chǎn)生負(fù)向影響[20]。李綱和王丹丹認(rèn)為,感知風(fēng)險(xiǎn)顯著影響個(gè)人信息披露態(tài)度,進(jìn)而顯著影響個(gè)人信息披露意愿[17]。對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶而言,當(dāng)他們意識(shí)到披露相關(guān)的信息可能會(huì)帶來潛在的風(fēng)險(xiǎn)時(shí),如被竊取或盜用、被不合理甚至非法利用等,他們更加傾向于保護(hù)這些信息,即不披露。基于此,提出以下假設(shè):

    H3:感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響信息披露意愿。

    移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信任涉及對成員的信任與對服務(wù)提供商的信任。對成員的信任是指用戶相信其他成員不會(huì)產(chǎn)生機(jī)會(huì)主義行為的期望[21],例如,用戶相信其他成員會(huì)選擇遵守社交網(wǎng)絡(luò)的使用規(guī)范,不會(huì)出現(xiàn)如盜用他人信息等行為。而對服務(wù)提供商的信任則是指用戶相信服務(wù)提供商是可靠的、有道德與合適的[22-24]。例如,用戶相信社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商會(huì)為用戶利益著想,會(huì)為用戶提供安全的環(huán)境使其隱私信息得到保護(hù)等。已有研究驗(yàn)證了信任對信息披露和感知風(fēng)險(xiǎn)的作用。Liu等認(rèn)為,對服務(wù)提供商的信任顯著影響自我披露[12]。Krasnova等發(fā)現(xiàn),對服務(wù)提供商的信任顯著影響在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶的自我披露和感知隱私風(fēng)險(xiǎn)[5]。李綱和王丹丹針對233名新浪微博用戶的實(shí)證調(diào)研發(fā)現(xiàn),信任(對SNS的信任、對SNS用戶的信任)顯著影響個(gè)人信息披露態(tài)度,并進(jìn)一步對個(gè)人信息披露意愿產(chǎn)生顯著影響[16]。甘春梅和王偉軍認(rèn)為,對成員能力的信任以及對服務(wù)提供商的信任顯著影響博客用戶共享信息的意愿[24]。當(dāng)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶信任其他成員或服務(wù)提供商時(shí),他們所感知的風(fēng)險(xiǎn)將越低,同時(shí)也更愿意披露相關(guān)的信息;反之,當(dāng)用戶對其他成員或服務(wù)提供商產(chǎn)生不信任時(shí),他們則傾向于感知到高風(fēng)險(xiǎn)并選擇不披露這些信息?;诖?,提出以下假設(shè):

    H4:對成員的信任正向信息披露意愿。

    H5:對服務(wù)提供商的信任正向影響信息披露意愿。

    H6:對成員的信任負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn)。

    H7:對服務(wù)提供商的信任負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn)。

    2研究設(shè)計(jì)

    2.1量表設(shè)計(jì)

    本研究的理論模型包括6個(gè)變量:社交收益、功利收益、感知風(fēng)險(xiǎn)、對成員的信任、對服務(wù)提供商的信任以及信息披露意愿??紤]到量表的信度與效度,所有測度項(xiàng)均來自于已有的相關(guān)研究[2,5,12],并根據(jù)實(shí)際研究情境進(jìn)行修改與完善。在開展大規(guī)模的調(diào)查之前,先對初始問卷進(jìn)行小范圍的預(yù)調(diào)查。邀請了18名在校生(均有過信息披露的經(jīng)歷)參與,請他們就問卷內(nèi)容、清晰易懂、格式等進(jìn)行反饋;基于他們的反饋,對問卷再次進(jìn)行完善,形成最終問卷。最終問卷中,所有測度項(xiàng)均采用李克特7級量表進(jìn)行測度,其中“7”表示非常同意,“1”表示非常不同意。

    2.2數(shù)據(jù)搜集

    本研究采用問卷調(diào)查方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集。將問卷鏈接通過微信發(fā)送給研究者所熟悉的在校學(xué)生,并請他們以“滾雪球"的方式將網(wǎng)絡(luò)問卷進(jìn)行傳播。經(jīng)過2周時(shí)間,一共收到問卷216份。剔除全部選擇同一答案或回答具有明顯的規(guī)律性的問卷之后,獲得有效問卷185份。表1顯示了有效樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征信息。

    3數(shù)據(jù)分析

    3.1信度與效度檢驗(yàn)

    首先對測量模型的信度與效度進(jìn)行檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)的主要指標(biāo)是各個(gè)潛變量的Cronbachs α系數(shù)。而效度包括聚合效度和區(qū)別效度。聚合效度的主要檢驗(yàn)指標(biāo)涉及AVE和CR值;區(qū)別效度則由各個(gè)潛變量之間的相關(guān)系數(shù)來判斷。如表2所示,各潛變量的Cronbachs α值均大于閾值0.7,表明量表具有較好的信度[25]。與此同時(shí),各潛變量的AVE值均高于可接受的值0.5,CR值均大于0.7,意味著測量模型具有較好的聚合效度[26-27]。而表2也顯示,每個(gè)潛變量的AVE值的均方根均大于各變量之間的相關(guān)系數(shù)[27]。這表明測量模型具有較好的區(qū)別效度。

    此外,表3顯示了交叉因子負(fù)荷量??梢钥闯?,同一潛變量內(nèi)各因子的相關(guān)系數(shù)較高,而與其他潛變量因子之間的相關(guān)系數(shù)則較低。這進(jìn)一步表明測量模型具有較好的區(qū)別效度[25]。

    3.2假設(shè)檢驗(yàn)

    使用SmartPLS 2.0軟件對本研究所提出的理論模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果如圖2所示。信息披露意愿被解釋的方差為56%。社交收益、功利收益、對成員的信任以及對服務(wù)提供商的信任均顯著影響信息披露意愿,因而假設(shè)H1、H2、H4和H5成立。而與假設(shè)相反的是,感知風(fēng)險(xiǎn)(β=-0.078,t=1.549)對信息披露意愿并不產(chǎn)生顯著影響,因而假設(shè)H3不成立;對成員的信任(β=0.060,t=0.943)、對服務(wù)提供商的信任(β=-0.093,t=1.311)與感知風(fēng)險(xiǎn)之間也不存在顯著關(guān)系,因而假設(shè)H6和H7不成立。

    4結(jié)論

    基于隱私計(jì)算與信任的視角,本研究旨在探討影響移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶相關(guān)信息的披露意愿的因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn),感知收益(社交收益和功利收益)顯著影響相關(guān)信息的披露意愿。這一結(jié)果與已有的研究結(jié)論相一致[2,11,13]。通過權(quán)衡成本與收益,用戶發(fā)現(xiàn)相關(guān)信息的披露能夠?yàn)樗麄儙硪欢ǖ纳缃皇找婧凸找?,如自我呈現(xiàn)、建立新關(guān)系與維持舊關(guān)系等,那么他們往往選擇產(chǎn)生這一披露行為。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶感知的收益越高,他們越愿意披露其相關(guān)信息。與此同時(shí),信任(對成員的信任與對服務(wù)提供商的信任)對相關(guān)信息的披露意愿產(chǎn)生顯著作用。這一發(fā)現(xiàn)與前人研究相一致[5,12]。當(dāng)用戶對服務(wù)提供商或其他用戶產(chǎn)生信任時(shí),即用戶相信他們不會(huì)盜取或不合理利用其相關(guān)的信息,用戶傾向于選擇披露這些信息。而與預(yù)期相反的是,感知風(fēng)險(xiǎn)對相關(guān)信息的披露不產(chǎn)生顯著影響,而信任對感知風(fēng)險(xiǎn)也不產(chǎn)生作用??赡艿脑蛟谟?,在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)日益流行且普遍使用的情境下,服務(wù)提供商對保護(hù)用戶個(gè)人隱私信息所采取的各種措施逐漸讓用戶降低對風(fēng)險(xiǎn)的感知程度;此外,由于信息披露涉及不同類型的信息,感知風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)產(chǎn)生不同的作用。

    本研究結(jié)論對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商如何促進(jìn)用戶披露信息也具有一定的借鑒與參考意義。首先,提高用戶的社交收益感知。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商可以通過增強(qiáng)用戶之間的社交互動(dòng)以及推薦構(gòu)建新社交等措施來加強(qiáng)用戶對社交收益的感知,進(jìn)而提高其信息披露意愿。其次,增強(qiáng)用戶的功利收益感知。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商可以設(shè)計(jì)一定的功能來幫助用戶滿足其功利需求,如自我炫耀、對生活或工作等的感知有用性等,從而強(qiáng)化用戶的信息披露意愿。再次,提升用戶對他人的信任。服務(wù)提供商可以采取如實(shí)名制等方式強(qiáng)化用戶信息的真實(shí)性,進(jìn)而加強(qiáng)用戶之間的相互信任。此外,強(qiáng)化用戶對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的信任。例如,服務(wù)提供商可采取一定的安全措施來保障用戶的隱私信息,從而提升用戶對他們的信任。

    需要注意的是,本研究也不可避免地存在一定的局限性。主要體現(xiàn)在:第一,盡管本研究探討了感知風(fēng)險(xiǎn)這一變量,但并沒有細(xì)分不同緯度的感知風(fēng)險(xiǎn)。因此,后續(xù)研究需要考慮不同維度的感知風(fēng)險(xiǎn)可能帶來的影響。第二,本研究主要針對大學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集。盡管大學(xué)生用戶是移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的主要用戶群體,但其他類型的用戶,如工作群體,可能會(huì)產(chǎn)生不同的行為。后續(xù)研究可嘗試探討不同類型用戶在相關(guān)信息的披露方面的差異。

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