组态视角下社交平台动态个人信息披露行为研究

摘要：

[目的/意义]从组态视角研究社交平台用户动态个人信息披露行为的影响机制,有助于拓展个人信息披露行为的全局性理论解释,对建设健康可持续的社交平台信息分享生态具有积极的指导意义.[方法/过程]以隐私计算理论为框架,本文在深入分析动态个人信息披露渠道和内容特点的基础上构建了组态研究模型.以微信朋友圈用户为研究对象,使用网络问卷收集了294份有效样本,并通过模糊集定性比较分析研究了多种因素的组合对动态个人信息披露的影响.[结果/结论]研究表明,共有5种可导致用户经常披露个人动态信息的影响因素组合,且每种组合都由感知收益、感知风险和用户特征3类影响因素共同组成;动态个人信息披露并不是由单一感知收益因素驱动,而是需要对多种收益的共同感知;相较于隐私信息风险,人们更关注隐私社交风险;隐私保护效能对用户收益风险权衡过程有较强调节影响,而调节定向特征影响较弱.

关键词：动态个人信息披露、隐私计算理论、模糊集定性比较分析

所属期刊栏目：41

资助基金：本文系国家自科基金项目“信息生态链视角下在线知识社区用户贡献行为评价及预测研究”;武汉大学人工智能问题融通研究专项课题“人工智能应用与个人信息保护研究”

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：88-98