移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為實(shí)證研究

郭宇 段其姍 王晰巍

〔摘 要〕[目的/意義]通過(guò)構(gòu)建移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的理論模型，探究移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私行為的影響關(guān)系，以提高用戶隱私信息披露意愿和對(duì)隱私信息的控制能力。[方法/過(guò)程]本文通過(guò)對(duì)隱私信息披露文獻(xiàn)的查閱，運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查和實(shí)證研究相結(jié)合的方法，從行為態(tài)度、主觀規(guī)范和行為控制3個(gè)方面分析了移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為，利用結(jié)構(gòu)方程對(duì)提出的假設(shè)進(jìn)行分析驗(yàn)證。[結(jié)果/結(jié)論]數(shù)據(jù)研究結(jié)果表明，隱私信息披露意愿對(duì)隱私信息披露行為有正向影響，感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性、移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響、隱私控制自我效能和感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)隱私信息披露意愿呈正向影響，而感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性則對(duì)隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。本研究能夠幫助移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商更好地收集信息，為用戶定制個(gè)性化的服務(wù)。[局限]研究的調(diào)查對(duì)象覆蓋面較窄，對(duì)年齡、性別等因素之間的關(guān)系缺乏深入地分析。

〔關(guān)鍵詞〕隱私信息；披露行為；移動(dòng)學(xué)習(xí)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.04.014

〔中圖分類號(hào)〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2018）04-0098-08

〔Abstract〕[Purpose/Significance]This paper explored the influencing factors of disclosure behaviour of mobile learning users in order to enhance the users the ability to control private information by constructing a theoretical model of influencing factors of mobile learning users privacy disclosure.[Method/Process]Through reading the document，this paper used the combination of questionnaires and empirical research methods，making a hypothesis testing with structural equation modeling from the aspects of attitude，subjective norm and behavior control.[Result/Conclusion]The research found that privacy disclosure intention had a positive impact on privacy disclosure behavior.Perceived benefit，society influenced，self-efficacy and perceived facilitation positively influence privacy disclosure intention，while perceived risk negatively influences privacy disclosure intention.It could help mobile learning platform operators to collect information and provide users more personalized service.[Limitations]The coverage of the subjects investigated in this paper was narrow，and the relationship between age，sex and other factors was not deeply analyzed.

〔Key words〕privacy information；disclosure behaviour；mobile learning

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)智能終端的飛速發(fā)展，信息社會(huì)大眾的需求發(fā)生了巨大變化，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生并且快速發(fā)展，教育資源也得以與不同信息環(huán)境的服務(wù)融合[1]。截至2016年6月，我國(guó)手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.56億，在線教育用戶規(guī)模達(dá)1.18億，其中手機(jī)端在線用戶占比59.3%[2]。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在改變著人們的生活學(xué)習(xí)方式，微博、微信、微課等各類便捷的微服務(wù)無(wú)處不在，而移動(dòng)學(xué)習(xí)作為一種新的微學(xué)習(xí)方式，極大地滿足了用戶利用零碎時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)的需求，并且其提供的個(gè)性化服務(wù)也深受用戶的喜愛(ài)。2016年《中國(guó)個(gè)人信息安全和隱私保護(hù)報(bào)告》指出個(gè)人信息安全已成為社會(huì)普遍的焦慮[3]。隱私信息披露風(fēng)險(xiǎn)逐漸增加，很多用戶不愿意向移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)提供個(gè)人信息。但對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)而言，只有獲取用戶更多的真實(shí)信息，才可以向用戶提供更好的、更具特色化的產(chǎn)品和服務(wù)。因此提高用戶的隱私信息披露意愿是移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商極為關(guān)注且亟待解決的難題之一。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始廣泛關(guān)注隱私信息的研究。國(guó)外學(xué)者C.Morosan等從感知個(gè)人利益、感知隱私風(fēng)險(xiǎn)、感知價(jià)值、情緒、信任等方面構(gòu)建了相應(yīng)模型，通過(guò)實(shí)證方法研究了美國(guó)消費(fèi)者向酒店透露個(gè)人信息的意愿[4]。S.Sharma和R.E.Crossler從信息交換的公平性、隱私披露風(fēng)險(xiǎn)和收益角度闡述了影響電子商務(wù)用戶隱私披露意愿的情境因素[5]。G.Bansal等基于理性行動(dòng)理論（TRA）提出個(gè)人信息敏感性和其在隱私方面的關(guān)注度是影響信任和隱私披露的顯著因素[6]。國(guó)內(nèi)學(xué)者朱侯等以隱私計(jì)算理論為基礎(chǔ)，研究了SNS用戶隱私悖論現(xiàn)象[7]。巫月娥等以成本——利益理論和感知信息公平理論為基礎(chǔ)，提出了社交電子商務(wù)中用戶隱私披露意愿模型[8]。麥范金等針對(duì)圖書館云服務(wù)構(gòu)建了移動(dòng)用戶的隱私信息五維模型[9]。

綜觀上述國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于隱私披露的相關(guān)研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究主要聚焦在社交網(wǎng)站、電子商務(wù)網(wǎng)站和移動(dòng)App應(yīng)用中用戶隱私披露意愿的相關(guān)研究，針對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私披露意愿影響因素的研究相對(duì)較少。如今，隱私問(wèn)題越來(lái)越受到人們的關(guān)注，那么是什么原因使得越來(lái)越多的人愿意使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)？又是什么因素影響了用戶的隱私信息披露行為？是否可以借鑒其它理論中隱私披露影響因素模型來(lái)構(gòu)建移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露影響因素？本文將運(yùn)用文獻(xiàn)歸納和實(shí)證分析的方法解決以上3個(gè)問(wèn)題。以計(jì)劃行為理論和隱私計(jì)算理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為影響因素的模型，通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷收集數(shù)據(jù)，然后利用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行檢驗(yàn)分析得出結(jié)論。本研究可以幫助移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商更好地獲取用戶信息，并為用戶提供更具個(gè)性化的服務(wù)。

1 相關(guān)理論

1.1 隱私計(jì)算理論

隱私最初被定義為不受外界干擾且與公共利益無(wú)關(guān)的個(gè)人信息[10]，隱私保護(hù)則指對(duì)于個(gè)人信息被收集和被使用的控制[11]。綜合看來(lái)，信息隱私的界定和研究可以劃分為隱私態(tài)度和隱私行為視角[12]。隱私態(tài)度包含信息搜集、未經(jīng)授權(quán)的二次使用、不正確的獲取和錯(cuò)誤4個(gè)維度，隱私行為則包含信息搜集、信息處理、信息披露和信息侵犯等一系列信息行為。如今，除用戶個(gè)人信息、社會(huì)關(guān)系等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下存在的隱私信息外，隱私信息還包括位置和行蹤隱私[13]。隱私信息泄露的問(wèn)題也給移動(dòng)信息生態(tài)平衡帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。隱私計(jì)算理論被認(rèn)為是解決用戶信息隱私問(wèn)題最有用的框架，是當(dāng)前很多實(shí)證研究的基礎(chǔ)[14]。隱私計(jì)算的概念最早由國(guó)外學(xué)者M(jìn).J.Culnan提出，是指對(duì)用戶泄露個(gè)人信息與隨之帶來(lái)的收益和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。若這些個(gè)人信息能被公正地使用并且不產(chǎn)生負(fù)面影響，用戶將愿意透露個(gè)人信息[15]。

1.2 TPB理論

計(jì)劃行為理論是由I.Ajzen在理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA）基礎(chǔ)上提出的，他認(rèn)為人的行為并不是完全出于自愿，而是處在控制之下。TPB理論從態(tài)度、主觀規(guī)范、行為知覺(jué)控制、行為意向、行為5個(gè)方面來(lái)進(jìn)行分析，認(rèn)為在個(gè)人能力、機(jī)會(huì)以及資源等實(shí)際控制條件充分的情況下，行為意向直接決定行為，而行為意向由行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制3個(gè)主要變量決定，態(tài)度越積極、主觀規(guī)范影響越強(qiáng)、知覺(jué)行為控制越強(qiáng)，行為意向就越大，反之就越小[16]。計(jì)劃行為理論從信息加工的角度來(lái)解釋個(gè)體行為的決策過(guò)程，已被廣泛地應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，是個(gè)體行為研究的重要理論基礎(chǔ)之一。

1.3 移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為問(wèn)題的提出

隨著用戶教育理念的不斷變化和智能手機(jī)、平板電腦等設(shè)備的迅速普及，各種移動(dòng)應(yīng)用程序快速發(fā)展，基于移動(dòng)智能終端的學(xué)習(xí)類App競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈[17]。移動(dòng)學(xué)習(xí)作為一種學(xué)習(xí)技術(shù)，其便攜性、交互性、泛在性等特點(diǎn)，逐漸成為廣大學(xué)習(xí)者關(guān)注的焦點(diǎn)，對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商而言，如何吸引用戶的注意力，了解用戶深層次的真實(shí)需求，為其制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案？如何借助移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的核心資源，有效整合線上和線下的資源，改善用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)？這些是移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商必須要重視的問(wèn)題。在這個(gè)過(guò)程中，開(kāi)發(fā)商收集用戶的個(gè)人信息有助于分析移動(dòng)用戶學(xué)習(xí)屬性特征和行為差異；但對(duì)于用戶而言，披露個(gè)人隱私信息可能會(huì)帶來(lái)意想不到的風(fēng)險(xiǎn)和損失，這就導(dǎo)致用戶在填寫信息時(shí)提供虛假的信息或拒絕提供個(gè)人信息[18]。為了解決這一矛盾，就需要對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為的影響因素進(jìn)行研究，充分挖掘用戶對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)App的使用行為，幫助移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)針對(duì)用戶的行為特點(diǎn)定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，從而更好地激勵(lì)用戶披露隱私信息。

2 模型與假設(shè)研究

2.1 模型的構(gòu)建

本文將計(jì)劃行為理論與隱私計(jì)算理論相結(jié)合，分析移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿的影響因素，進(jìn)而分析隱私信息披露意愿對(duì)其披露行為的影響。H.Li等人利用隱私計(jì)算理論分析隱私披露行為與感知收益、隱私憂慮間的關(guān)系，認(rèn)為感知收益性正向影響用戶的信息披露意愿，而感知風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生負(fù)向影響[19]。N.Fortes和P.Rita利用TPB和TAM模型對(duì)消費(fèi)者在線購(gòu)買行為影響因素分析時(shí)發(fā)現(xiàn)感知易用性、感知有用性對(duì)隱私關(guān)注有顯著影響[11]。I.Arpaci等人利用TPB模型研究云服務(wù)教育時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生對(duì)安全隱私的關(guān)注態(tài)度對(duì)其使用云服務(wù)教育的意愿有顯著影響[20]。M.H.Hsu和F.Y.Kuo運(yùn)用TPB理論研究與信息隱私保護(hù)有關(guān)的決策影響因素時(shí)發(fā)現(xiàn)態(tài)度受到主觀規(guī)范的影響，而主體規(guī)范又受到組織自尊的影響[21]。

綜合上述學(xué)者的相關(guān)研究，以用戶的行為態(tài)度、主觀規(guī)范、行為控制為自變量，以移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私披露意愿為中介變量，以其隱私披露行為為因變量，構(gòu)建了移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私披露行為影響因素模型，具體如圖1所示。

2.2 研究假設(shè)的提出

2.2.1 行為態(tài)度對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

行為態(tài)度是指?jìng)€(gè)人對(duì)行為所抱持的正面或負(fù)面的感覺(jué)，即指?jìng)€(gè)人對(duì)特定行為評(píng)價(jià)后的態(tài)度[16]。本研究針對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，重點(diǎn)關(guān)注感知收益和感知風(fēng)險(xiǎn)這兩種行為態(tài)度。感知收益是指用戶在使用過(guò)程中預(yù)期該行為可能給自己帶來(lái)的利益和回報(bào)[22]。國(guó)外學(xué)者I.Pentina等利用隱私計(jì)算理論考察用戶的隱私披露行為時(shí)指出只有在感知收益大于感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)用戶才會(huì)選擇披露個(gè)人隱私[23]。國(guó)內(nèi)學(xué)者張星等從個(gè)性化服務(wù)與情感支持兩個(gè)方面考察了感知收益，并指出感知收益會(huì)改善用戶對(duì)隱私披露的態(tài)度[24]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H1a：感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

感知風(fēng)險(xiǎn)是指決策中隱含著對(duì)結(jié)果的不確定性。學(xué)者N.Lim從技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)、消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)以及產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的角度進(jìn)行考察，指出用戶與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)供應(yīng)商信息的不對(duì)等會(huì)導(dǎo)致用戶不愿意披露個(gè)人信息[25]。學(xué)者F.Xu等指出感知風(fēng)險(xiǎn)會(huì)提高用戶的隱私關(guān)注度，隱私關(guān)注水平越高，越不利于信息的分享[26]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H1b：感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。

2.2.2 主觀規(guī)范對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

主觀規(guī)范是指?jìng)€(gè)人對(duì)于是否采取某項(xiàng)特定行為所感受到的社會(huì)壓力[16]。針對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，本研究主要從互惠規(guī)范和社會(huì)影響來(lái)考慮主觀規(guī)范對(duì)意愿的影響。

霍曼斯交換理論指出人能理性地算計(jì)自己某一行為的長(zhǎng)期結(jié)果，并試圖交換某些事物以獲取最大的利益[27]。學(xué)者L.Wang等認(rèn)為人們?cè)敢饨衣蹲约旱膫€(gè)人隱私是為了獲取信息補(bǔ)償、資金補(bǔ)償?shù)萚28]。學(xué)者李延暉等考察了娛樂(lè)性補(bǔ)償、信息補(bǔ)償和資金補(bǔ)償對(duì)隱私披露意愿的影響，發(fā)現(xiàn)娛樂(lè)性補(bǔ)償和信息補(bǔ)償對(duì)披露意愿產(chǎn)生正向影響，而資金補(bǔ)償對(duì)披露意愿沒(méi)有影響[29]。基于上述文獻(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H2a：移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

個(gè)體所處環(huán)境能對(duì)個(gè)體產(chǎn)生一定的影響，并改變個(gè)體在某一方面的行為[24]。學(xué)者C.Hallam和G.Zanella認(rèn)為個(gè)體通過(guò)披露個(gè)人信息可以滿足情感需求，進(jìn)而獲得社會(huì)滿足感[30]。學(xué)者T.L.James等研究指出披露個(gè)人信息能夠使用戶獲得更多的社會(huì)認(rèn)同感，并且與他人建立更強(qiáng)的紐帶[31]。學(xué)者L.N.Zlatolas和T.Welzer指出隱私社會(huì)規(guī)范對(duì)隱私披露行為有重要影響，他人行為會(huì)對(duì)個(gè)體進(jìn)行隱私披露決策時(shí)產(chǎn)生一定影響[32]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H2b：移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

2.2.3 行為控制對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為的影響

行為控制是指?jìng)€(gè)體由于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)而對(duì)行為所感到的難易程度以及預(yù)期的障礙[16]。針對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，本研究主要從自我效能和感知便利性的方面進(jìn)行考慮。

在用戶隱私披露行為研究中，自我效能重點(diǎn)關(guān)注用戶的信息控制能力，用來(lái)反映用戶對(duì)所披露信息的控制能力。用戶通過(guò)閱讀移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的隱私政策以及對(duì)自己發(fā)布的信息的控制來(lái)對(duì)自己的隱私信息進(jìn)行控制。學(xué)者B.C.F.Choi和L.Land研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用平臺(tái)和用戶對(duì)于信息的交互控制能夠幫助用戶更好地管理用戶信息，進(jìn)而促進(jìn)用戶的信息披露[33]。學(xué)者T.Wang等指出如果用戶感覺(jué)到風(fēng)險(xiǎn)，則會(huì)增強(qiáng)對(duì)信息的控制，從而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)[34]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H3a：隱私控制自我效能對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

感知便利性是指用戶對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)能否為其提供便捷高效的服務(wù)的認(rèn)知。學(xué)者N.Fortes和P.Rita通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)便利性認(rèn)知不僅能促進(jìn)用戶對(duì)隱私的披露，還有助于用戶對(duì)應(yīng)用平臺(tái)的使用[11]。學(xué)者M(jìn).J.Keith等指出便利性認(rèn)知能使用戶更愿意披露自己的個(gè)人信息[35]。基于上述文獻(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H3b：感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

2.2.4 隱私披露意愿對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

行為意愿反映了個(gè)體對(duì)是否采取某一特定行為的主觀判斷[19]。本研究中，意愿反映的是用戶對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)隱私披露行為的總體評(píng)價(jià)。N.K.Malhotra和J.Agarwal研究指出隱私披露意愿對(duì)隱私披露行為產(chǎn)生正向影響[36]。學(xué)者張星等也指出信息披露意愿能夠促進(jìn)用戶的信息披露行為[24]。通過(guò)閱讀有關(guān)TPB理論的文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)意愿與行為的關(guān)系在各類研究中得到強(qiáng)力的實(shí)證支持，基于此，本文認(rèn)為：

H4：隱私信息披露意愿對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露行為呈正向影響。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與驗(yàn)證方法

本次調(diào)查主要采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查的方式，問(wèn)卷以問(wèn)卷星、微信、QQ等方式發(fā)放，邀請(qǐng)好友及其同學(xué)進(jìn)行填寫。調(diào)查對(duì)象主要有吉林大學(xué)、四川大學(xué)、重慶大學(xué)等高校好友及其同學(xué)。此次網(wǎng)絡(luò)調(diào)查共收回問(wèn)卷256份。對(duì)回收的問(wèn)卷進(jìn)行鑒定與篩選，剔除無(wú)效問(wèn)卷。剔除標(biāo)準(zhǔn)為：①整個(gè)問(wèn)卷勾選選項(xiàng)均為同一個(gè)選項(xiàng)；②漏答題數(shù)超過(guò)10個(gè)。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，共得到有效問(wèn)卷203份，有效問(wèn)卷回收率達(dá)79.3%。本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，簡(jiǎn)稱SEM），對(duì)上述提出的移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素進(jìn)行驗(yàn)證分析。

3.2 信度和效度檢驗(yàn)

信度（Reliability）是指測(cè)量結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性，是反映被測(cè)量因素真實(shí)程度的指標(biāo)[37]。本研究通過(guò)克朗巴哈系數(shù)（Cronbachs α）來(lái)反映測(cè)量量表內(nèi)部的一致性和評(píng)價(jià)信度的高低。結(jié)果顯示移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私披露意愿影響因素量表的總體Cronbachs α=0.868，說(shuō)明總測(cè)量量表有較好的一致性，信度較高。同時(shí)，量表中包含的8個(gè)維度的Cronbachs α系數(shù)均在0.741～0.862之間，表明量表具備較好的內(nèi)部一致性與較高的信度。具體數(shù)值如表1所示。

效度是指測(cè)驗(yàn)或量表能夠?qū)嶋H測(cè)出所需要測(cè)量的因素的程度。區(qū)別效度是指測(cè)量同一潛在特質(zhì)的各維度間所呈現(xiàn)出的差異[38]。通過(guò)比較各變量AVE值的平方根與其它變量間相關(guān)系數(shù)的大小，可以看出各變量的AVE值的平方根均大于其它變量的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明有較好的區(qū)別效度。具體數(shù)值如表2所示。

3.3 驗(yàn)證性因子與模型檢驗(yàn)

驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）可以用來(lái)檢驗(yàn)測(cè)量變量與可以解釋變量的因素構(gòu)念間的關(guān)系。因素負(fù)荷量（Factor Loading）表示共同因素對(duì)測(cè)量變量的影響，一般認(rèn)為因素負(fù)荷量值應(yīng)介于0.50～0.95之間，值越大說(shuō)明指標(biāo)變量越能有效地反映其要測(cè)得的概念特質(zhì)[39]。本研究所測(cè)得的因素負(fù)荷量均在0.668～0.883之間，表示模型的基本適配度良好。多元相關(guān)平方（SMC）用于解釋測(cè)量變量的信度系數(shù)。一般認(rèn)為多元相關(guān)平方值若大于0.50，表示模型內(nèi)在檢驗(yàn)良好[40]。測(cè)量變量TNR2、TNR3、SI1、PF3、PDB1和PDB2的多元平方相關(guān)值介于0.446～0.486之間，接近0.50。除此之外，其余個(gè)別測(cè)量變量的信度系數(shù)均在0.500以上，表明該模型的內(nèi)在檢驗(yàn)良好。潛在變量的組合信度（CR）也是判斷模型內(nèi)在質(zhì)量的準(zhǔn)則之一。本研究所得的組合信度均大于0.740，表示模型內(nèi)在質(zhì)量佳。平均方差抽取量（AVE）作為一種收斂效度的指標(biāo)，能夠反映相對(duì)變量的測(cè)量誤差，平均方差抽取量越大，測(cè)量誤差越小[39]。一般認(rèn)為平均方差抽取量應(yīng)大于0.50，本研究所得的平均方差抽取量除互惠規(guī)范指標(biāo)外均達(dá)到要求，均大于0.50，表示模型內(nèi)在質(zhì)量理想，具體數(shù)值如表3所示。

本文使用AMOS24.0對(duì)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行識(shí)別評(píng)估——所得結(jié)果如圖2所示。圖中所示的數(shù)值均為標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的大小反映影響程度的大小，數(shù)值的正負(fù)表示正相關(guān)或負(fù)相關(guān)，并且不同測(cè)量變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)可以直接比較，以便度量各種變量間的相對(duì)變化水平。

模型擬合指數(shù)用于考察理論結(jié)構(gòu)模型與數(shù)據(jù)的適配程度。AMOS中提供了多種擬合指數(shù)，本文主要從簡(jiǎn)約適配度指數(shù)（X2/df）、絕對(duì)適配度指數(shù)（RMSEA和GFI）和增值適配度指數(shù)（CFI和NFI）對(duì)模型的擬合度進(jìn)行判斷，具體值如表4所示?？傮w來(lái)看模型擬合度較好，可接受擬合。

3.4 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

本研究采用最大似然法對(duì)模型進(jìn)行運(yùn)算，Relationship表示變量間正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的關(guān)系；C.R.表示臨界比值，相當(dāng)于t檢驗(yàn)值，如果其絕對(duì)值大于1.96，表示估計(jì)值達(dá)到p=0.05的顯著水平；如果其絕對(duì)值大于2.58，表示估計(jì)值達(dá)到p=0.01的顯著水平。當(dāng)參數(shù)估計(jì)值達(dá)到顯著水平的路徑系數(shù)獲得數(shù)據(jù)支持，而未達(dá)到顯著水平的路徑系數(shù)不被數(shù)據(jù)支持。當(dāng)顯著性P值小于0.001時(shí)，會(huì)呈現(xiàn)出“***”的符號(hào)，當(dāng)顯著性P值>0.001時(shí)，則P值中會(huì)直接呈現(xiàn)P值大小[39]。Standardized Structural Coefficients列為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)值，代表共同因素對(duì)測(cè)量變量的影響，能夠反映各潛在因素的相對(duì)重要性。結(jié)構(gòu)方程模型估計(jì)值如表5所示。

從表5可以看出，H1b、H3b和H4的臨界比值分別為-3.352、3.911和6.311，它們的顯著性P值均小于0.001，所以H1b、H3b和H4通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)，即感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)隱私披露意愿產(chǎn)生負(fù)向影響、感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)隱私信息披露意愿產(chǎn)生正向影響和隱私信息披露意愿對(duì)隱私信息披露行為產(chǎn)生正向影響。假設(shè)H1a的C.R.的值為2.194，大于1.96，P值為0.028，小于0.05；假設(shè)H3a的C.R.的值為2.266，大于1.96，P值為0.023，小于0.05；說(shuō)明其顯著性達(dá)到了0.05的水平，即感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性和隱私控制自我效能對(duì)隱私信息披露意愿均產(chǎn)生正向的影響。假設(shè)H2b的C.R.的值為2.693，大于2.58，P值為0.007，小于0.01，說(shuō)明其顯著性達(dá)到了0.01的水平，即移動(dòng)用戶社會(huì)影響對(duì)隱私信息披露意愿產(chǎn)生正向影響。假設(shè)H2a的C.R.的值為-0.856，P值為0.392，未達(dá)到顯著性水平的要求，故不支持原假設(shè)。

3.5 討論分析

結(jié)合以上數(shù)據(jù)分析可以看出模型中所提出的7個(gè)假設(shè)除假設(shè)H2a外均得到驗(yàn)證支持。現(xiàn)具體分析如下：

3.5.1 行為態(tài)度（感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性和風(fēng)險(xiǎn)性）對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.248，P值為0.028，說(shuō)明感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性對(duì)用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生較大的影響。用戶向移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)提供個(gè)人信息，往往會(huì)得到相應(yīng)的補(bǔ)償，例如資金補(bǔ)償、信息補(bǔ)償或娛樂(lè)補(bǔ)償?shù)?。目前，移?dòng)學(xué)習(xí)的用戶主要以大學(xué)生和白領(lǐng)為主，學(xué)習(xí)目的多為通過(guò)外語(yǔ)考試或是技能考試，具有針對(duì)性內(nèi)容的移動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)用自然就更受他們的青睞。移動(dòng)學(xué)習(xí)的內(nèi)容形式也愈發(fā)豐富化，除了基礎(chǔ)功能模塊外，移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)也開(kāi)始推出視頻直播、語(yǔ)音互動(dòng)等課程，增強(qiáng)與用戶的交互性。各大移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)也會(huì)定期舉行優(yōu)惠活動(dòng)或抽獎(jiǎng)活動(dòng)，吸引新用戶，提高老用戶的粘性。

感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為-0.254，P值小于0.001，說(shuō)明感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)隱私信息披露意愿產(chǎn)生顯著的影響，相較移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)能給他們帶來(lái)的收益，他們更加關(guān)注信息泄露可能會(huì)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。為了能得到更多個(gè)性化的服務(wù)，用戶也往往會(huì)被要求提供更多的個(gè)人信息。在信息大爆炸的時(shí)代，信息的管理是一個(gè)大難題，對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)講，所獲取的信息量越大，管理難度也越大，對(duì)于用戶的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)也就越高。越來(lái)越多移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)始提供云端服務(wù)，幫助用戶實(shí)現(xiàn)在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的無(wú)縫學(xué)習(xí)，但是云計(jì)算作為多租用戶共享資源，用戶數(shù)據(jù)耦合性較高，一旦云平臺(tái)受到攻擊，大量的用戶信息都會(huì)面臨泄露的風(fēng)險(xiǎn)。所以開(kāi)發(fā)商需要綜合考慮收益性和風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)和管理。

3.5.2 主觀規(guī)范（移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范和社會(huì)影響）對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為-0.092，P值為0.392，互惠規(guī)范對(duì)用戶隱私信息披露意愿會(huì)產(chǎn)生正向影響的假設(shè)并沒(méi)有得到驗(yàn)證。原因可能有多方面?，F(xiàn)在眾多的移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)都開(kāi)始推出學(xué)習(xí)社群，增強(qiáng)社交性、互動(dòng)性，同時(shí)也在社群中設(shè)置了跟讀練習(xí)、打卡曬筆記等功能。但是由于缺乏管理與反饋機(jī)制，用戶提供的自身學(xué)習(xí)信息并沒(méi)有得到相應(yīng)的評(píng)價(jià)，并且學(xué)習(xí)社群常常出現(xiàn)許多無(wú)效信息，大大降低了用戶的體驗(yàn)。移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)用戶基數(shù)大，個(gè)人需求不能被及時(shí)準(zhǔn)確地滿足，這也導(dǎo)致了互惠規(guī)范水平低。

移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.231，P值為0.007，說(shuō)明移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響對(duì)用戶隱私披露意愿產(chǎn)生較大的影響。個(gè)人的想法很容易受到他人或團(tuán)體力量的影響，從而使個(gè)人的行為態(tài)度轉(zhuǎn)向具有優(yōu)勢(shì)的趨勢(shì)。現(xiàn)在很多移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)都會(huì)提供相應(yīng)的激勵(lì)措施來(lái)鼓勵(lì)用戶披露個(gè)人信息，例如已注冊(cè)用戶成功邀請(qǐng)好友注冊(cè)給予積分獎(jiǎng)勵(lì)等。信息傳播速度快、范圍廣、影響大，每個(gè)用戶都可以成為信息的生產(chǎn)者和傳播者，向他人提供信息并產(chǎn)生影響。如果向移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)提供個(gè)人隱私信息的用戶越多，出于對(duì)社會(huì)認(rèn)同感的追求，個(gè)體也傾向于披露自己的隱私信息，隱私信息披露意愿也會(huì)提高。

3.5.3 行為控制（隱私控制自我效能和感知便利性）對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

隱私控制自我效能對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.201，P值為0.023，說(shuō)明隱私控制自我效能對(duì)用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生較大的影響。這也在一定程度上反映了自我效能在影響人們選擇和面對(duì)事物態(tài)度的重要影響。用戶在披露個(gè)人信息時(shí)，如果認(rèn)為自己能夠控制隱私不被泄露，隱私披露意愿也會(huì)相應(yīng)提高，進(jìn)而愿意披露更多的個(gè)人信息。目前很多移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)都會(huì)賦予用戶對(duì)個(gè)人信息的權(quán)限，用戶在填寫個(gè)人信息后，可以選擇個(gè)人信息對(duì)他人的可見(jiàn)狀態(tài)，增強(qiáng)用戶對(duì)信息的控制和對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的信任感。

感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.386，P值小于0.001，說(shuō)明感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生顯著影響。移動(dòng)學(xué)習(xí)與普通學(xué)習(xí)相比具有微型化、個(gè)性化、及時(shí)性等特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)使得傳遞信息的效能更高。多數(shù)移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)都采用APP+PC+線下混合學(xué)習(xí)模式，具有智能推送、斷點(diǎn)續(xù)播、課后測(cè)試等功能，不僅能保證教學(xué)信息傳播的順利進(jìn)行，還能對(duì)用戶學(xué)習(xí)程度進(jìn)行檢驗(yàn)，以便進(jìn)一步對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)方案的制定。

3.5.4 移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對(duì)其隱私信息披露行為的影響

移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對(duì)其隱私信息披露行為的路徑系數(shù)為0.574，P值小于0.001，說(shuō)明移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對(duì)其隱私信息披露行為有直接的顯著影響。隱私信息披露行為主要由隱私信息披露意愿決定，隱私信息披露意愿在感知收益性、感知風(fēng)險(xiǎn)性、互惠規(guī)范、社會(huì)影響、自我效能和感知便利性中起到中介變量的作用。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，由于一些移動(dòng)應(yīng)用程序?yàn)E用權(quán)限，過(guò)度收集個(gè)人信息，甚至將用戶信息泄露給第三方，導(dǎo)致用戶失去信任，不愿意披露個(gè)人信息。根據(jù)隱私計(jì)算理論和數(shù)據(jù)結(jié)論，認(rèn)為隱私披露所帶來(lái)的收益大于其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，用戶會(huì)選擇披露自己的個(gè)人信息。移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商有時(shí)為了有效降低用戶注冊(cè)和使用的門檻，為用戶提供了綁定第三方賬號(hào)的服務(wù)，同時(shí)也降低了自身對(duì)新用戶身份鑒別的難度，但是對(duì)于用戶而言風(fēng)險(xiǎn)也是存在的，一旦賬號(hào)信息被泄露，用戶在別的網(wǎng)站上的信息也會(huì)被泄露。因此，對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)用平臺(tái)而言，不僅要向用戶提供合理的隱私保護(hù)政策，降低用戶的隱私顧慮，還要合理地收集、存儲(chǔ)和利用用戶信息，增強(qiáng)用戶披露隱私的意愿，促進(jìn)用戶的隱私披露行為。

4 研究結(jié)論

本文結(jié)合隱私計(jì)算理論和TPB理論，運(yùn)用實(shí)證研究方法分析了移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露的影響因素。理論貢獻(xiàn)在于，在隱私計(jì)算理論和TPB理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的理論模型。該模型揭示了感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性、感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性、移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范、移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響、隱私控制自我效能和感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性6個(gè)因素對(duì)用戶隱私信息披露行為的影響，同時(shí)引入用戶隱私信息披露意愿作為中介變量，為移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的分析提供了新的研究視角和構(gòu)建了新的理論模型。實(shí)踐價(jià)值在于，運(yùn)用結(jié)構(gòu)模型方程對(duì)所構(gòu)建的理論模型及研究假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。數(shù)據(jù)研究結(jié)果表明，用戶隱私信息披露意愿對(duì)隱私信息披露行為有正向影響，感知移動(dòng)學(xué)習(xí)收益性、移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶社會(huì)影響、隱私控制自我效能和感知移動(dòng)學(xué)習(xí)便利性對(duì)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響，而感知移動(dòng)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性則對(duì)用戶隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。因此，對(duì)于移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)商而言，要完善平臺(tái)功能，加強(qiáng)信息安全建設(shè)，建立良好的信息反饋機(jī)制，增強(qiáng)移動(dòng)學(xué)習(xí)的趣味性與交互性，努力為用戶提供更多針對(duì)性的信息推送服務(wù)和制定更具特色的學(xué)習(xí)方案。而對(duì)于用戶而言，需要加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)站隱私策略的認(rèn)識(shí)和自己對(duì)隱私信息的控制能力，適度地披露信息，以獲得特色化的服務(wù)。

在研究中，本文也存在一定的局限性。首先，研究的調(diào)查對(duì)象主要是針對(duì)高校學(xué)生，但移動(dòng)學(xué)習(xí)的用戶其實(shí)分布在各個(gè)年齡段，這在一定程度上造成分析結(jié)果只代表部分樣本群體的特征。因此在后續(xù)研究中，將擴(kuò)大樣本研究對(duì)象的范圍。其次，本研究對(duì)年齡、性別等因素之間的關(guān)系也沒(méi)有進(jìn)行深入分析，在未來(lái)的研究中會(huì)將其作為重要的變量進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)

[1]竇天芳，張成昱，張蓓，等.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)融合——以清華大學(xué)圖書館WAP網(wǎng)站建設(shè)為例[J].圖書情報(bào)工作，2011，55（9）：67-70.

[2]中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊中心.第38次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/502934.html，2016-08-03.

[3]中國(guó)青年政治學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)法治研究中心.中國(guó)個(gè)人信息安全和隱私保護(hù)報(bào)告[EB/OL].https：//www.ishuo.cn/doc/nwdeinqf.html，2017-03-03.

[4]Morosan C，Defranco A.Disclosing Personal Information Via Hotel Apps：A Privacy Calculus Perspective[J].International Journal of Hospitality Management，2015，47：120-130.

[5]Sharma S，Crossler R E.Disclosing too Much？Situational Factors Affecting Information Disclosure in Social Commerce Environment[J].Electronic Commerce Research & Applications，2014，13（5）：305-319.

[6]Bansal G，Zahedi F M，Gefen D.Do Context and Personality Matter？Trust and Privacy Concerns in Disclosing Private Information Online[J].Information & Management，2016，53（1）：1-21.

[7]朱侯，王可，嚴(yán)芷君，等.基于隱私計(jì)算理論的SNS用戶隱私悖論現(xiàn)象研究[J].情報(bào)雜志，2017，36（2）：134-139.

[8]巫月娥.社交電子商務(wù)中用戶隱私披露意愿影響因素研究[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2015，27（2）：54-60.

[9]麥范金，張興旺，李晨暉.云圖書館中移動(dòng)用戶隱私五維保護(hù)模型的構(gòu)建[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2014，37（4）：92-97.

[10]Westin A F.Privacy and Freedom[J].Michigan Law Review，1968，（33）：173.

[11]Fortes N，Rita P.Privacy Concerns and Online Purchasing Behaviour：Towards an Integrated Model[J].European Research on Management & Business Economics，2016，22（3）：167-176.

[12]張玥，朱慶華.國(guó)外信息隱私研究述評(píng)[J].圖書情報(bào)工作，2014，58（13）：140-148.

[13]謝剛，馮纓，田紅云，等.信息生態(tài)視角下移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)隱私問(wèn)題及防治措施[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2015，38（8）：21-26.

[14]王彥兵，鄭菲.國(guó)外SNS用戶個(gè)人信息披露實(shí)證研究的影響因素及其理論評(píng)述[J].情報(bào)雜志，2016，35（5）：201-206.

[15]Culnan M J.Protecting Privacy Online：Is Self-Regulation Working？[J].Journal of Public Policy & Marketing，2013，19（1）：20-26.

[16]Ajzen I.The Theory of Planned Behavior[J].Research in Nursing & Health，1991，14（2）：137-144.

[17]馬玉慧，趙樂(lè)，李南南，等.新型移動(dòng)學(xué)習(xí)資源 ——教育APP發(fā)展模式探究[J].中國(guó)電化教育，2016，（4）：64-70.

[18]劉百靈，夏惠敏，李延暉.移動(dòng)購(gòu)物用戶信息披露意愿影響因素的實(shí)證研究——基于公平理論和理性行為理論視角[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2017，（5）：87-93.

[19]Li H，Sarathy R，Xu H.Understanding Situational Online Information Disclosure as a Privacy Calculus[J].Journal of Computer Information Systems，2010，51（1）：62-71.

[20]Arpaci I，Kilicer K，Bardakci S.Effects of Security and Privacy Concerns on Educational Use of Cloud Services[J].Computers in Human Behavior，2015，45（C）：93-98.

[21]Hsu M H，Kuo F Y.The Effect of Organization-Based Self-Esteem and Deindividuation in Protecting Personal Information Privacy[J].Journal of Business Ethics，2003，42（4）：305-320.

[22]Culnan M J，Bies R J.Consumer Privacy：Balancing Economic and Justice Considerations[J].Journal of Social Issues，2003，59（2）：323-342.

[23]Pentian I，Zhang L，Bata H，et al.Exploring Privacy Paradox in Information-Sensitive Mobile App Adoption：A Cross-Cultural Comparison[J].Computers in Human Behavior，2016，65：409-419.

[24]張星，陳星，侯德林，等.在線健康信息披露意愿的影響因素研究：一個(gè)集成計(jì)劃行為理論與隱私計(jì)算的模型[J].情報(bào)資料工作，2016，37（1）：48-53.

[25]Lim N.Consumers Perceived Risk：Sources Versus Consequences[J].Electronic Commerce Research & Applications，2003，2（3）：216-228.

[26]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.

[27]黃曉京.霍曼斯及其行為交換理論[J].國(guó)外社會(huì)科學(xué)，1983，（5）：70-73.

[28]Wang L，Yan J，Lin J，et al.Let the Users Tell the Truth：Self-Disclosure Intention and Self-Disclosure Honesty in Mobile Social Networking[J].International Journal of Information Management，2017，37（1）：1428-1440.

[29]李延暉，梁麗婷，劉百靈.移動(dòng)社交用戶的隱私信念與信息披露意愿的實(shí)證研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2016，39（6）：76-81.

[30]Hallam C，Zanella G.Online Self-Disclosure：The Privacy Paradox Explained as a Temporally Discounted Balance Between Concerns and Rewards[J].Computers in Human Behavior，2017，68：217-227.

[31]James T L，Warkentin M，Collignon S E.A Dual Privacy Decision Model for Online Social Networks[J].Information & Management，2015，52（8）：893-908.

[32]Zlatolas L N，Welzer T.Privacy Antecedents for SNS Self-Disclosure[J].Computers in Human Behavior，2015，45（C）：158-167.

[33]Choi B C F，Land L.The Effects of General Privacy Concerns and Transactional Privacy Concerns on Facebook Apps Usage[J].Information & Management，2016，53（7）：868-877.

[34]Wang T，Duong T D，Chen C C.Intention to Disclose Personal Information Via Mobile Applications：A Privacy Calculus Perspective[J].International Journal of Information Management，2016，36（4）：531-542.

[35]Keith M J，Maynes C，Lowry P B，et al.Privacy Fatigue：The Effect of Privacy Control Complexity on Consumer Electronic Information Disclosure[C]// International Conference on Information Systems，2014：C135.

[36]Malhotra N K，Agarwal J.Internet Users Information Privacy Concerns（IUIPC）：The Construct，the Scale，and a Causal Model[J].Information Systems Research，2004，15（4）：336-355.

[37]張虎，田茂峰.信度分析在調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2007，（21）：25-27.

[38]陳維，黃程琰，毛天欣，等.多維測(cè)評(píng)工具聚斂和區(qū)分效度的SEM分析——以領(lǐng)悟社會(huì)支持量表為例[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2016，（2）：136-140.

[39]吳明隆.結(jié)構(gòu)方程模型：AMOS的操作與應(yīng)用[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，2010：212-240.

[40]徐萬(wàn)里.結(jié)構(gòu)方程模式在信度檢驗(yàn)中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2008，23（7）：9-13.

（責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）