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    移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注前因量表及其信效度分析

    2016-12-19 10:06:52陳莉周揚(yáng)徐文倩
    創(chuàng)新科技 2016年2期

    陳莉 周揚(yáng) 徐文倩

    [摘要]依據(jù)CFIP量表,定義了隱私關(guān)注模型CFIP維度,設(shè)計(jì)了移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注前因量表,采用Cronbachs alpha系數(shù)和驗(yàn)證結(jié)構(gòu)方程,對(duì)收集到的249名移動(dòng)商務(wù)用戶的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度實(shí)證分析,結(jié)果表明,隱私關(guān)注前因量表的信度和效度均達(dá)到了理想狀態(tài)。

    [關(guān)鍵詞]移動(dòng)商務(wù);隱私關(guān)注;前因量表;信度效度;CFIP

    1.引言

    2015年中國(guó)第三方移動(dòng)支付市場(chǎng)交易總規(guī)模達(dá)9.31萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)57.3%m。移動(dòng)購(gòu)物的無(wú)處不在性、個(gè)性化以及情景提供等特性使得移動(dòng)服務(wù)商能為用戶提供更好的服務(wù)。但是,在競(jìng)爭(zhēng)激烈的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中,為了能有效地收集用戶的需求信息,以提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù),目前的電子商務(wù)平臺(tái)大都不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng),抓取用戶的個(gè)人信息,分析用戶的興趣特點(diǎn)和購(gòu)買行為,識(shí)別用戶身份,為用戶推薦相應(yīng)的商品、服務(wù)或內(nèi)容。而獲取和使用用戶的個(gè)性化信息會(huì)導(dǎo)致用戶對(duì)個(gè)人隱私泄露的擔(dān)心。研究表明,消費(fèi)者對(duì)個(gè)人隱私在網(wǎng)絡(luò)上的保護(hù)態(tài)度,在很大程度上影響消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)和電子商務(wù)中的行為,并最終影響消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的采納。

    為了測(cè)量消費(fèi)者對(duì)信息隱私的關(guān)注,國(guó)外學(xué)者們提出了一維隱私關(guān)注量表GIPC、一維量表Rifon、多維量表CFIP、基于社會(huì)契約論的多維量表IUIPC,這些隱私關(guān)注量表的實(shí)證研究是在西方進(jìn)行的,是否適用于中國(guó)國(guó)情還有待考證。本文主要思路是作為探索性分析,通過(guò)效度信度分析來(lái)篩選移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注量表題目并形成最終問(wèn)卷,對(duì)量表模型采用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行驗(yàn)證性分析,找出移動(dòng)商務(wù)用戶對(duì)隱私關(guān)注的影響因素和關(guān)注類型,從而為我國(guó)移動(dòng)商務(wù)用戶隱私信息保護(hù)及進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)體系策略提供依據(jù)。

    2.研究模型

    2.1信息隱私關(guān)注模型CFIP維度定義

    隱私關(guān)注模型CFIP定義為,四個(gè)維度(即信息采集、二次使用、不適當(dāng)訪問(wèn)、錯(cuò)誤的防范)和一個(gè)中介調(diào)整效應(yīng)變量(即信息敏感度)。增加中介調(diào)整效應(yīng)變量的原因在于,已有研究表明,網(wǎng)絡(luò)用戶營(yíng)銷顧慮越高,就會(huì)表現(xiàn)出越高水平的隱私信息關(guān)注。相反,如果用戶具有較高的個(gè)人隱私關(guān)注信息管理的能力或機(jī)會(huì),則表現(xiàn)出的隱私關(guān)注信息不當(dāng)泄密的問(wèn)題機(jī)會(huì)較低。此外,作為中介調(diào)整效應(yīng)的信息敏感度還會(huì)影響提出的隱私信息關(guān)注模型與商務(wù)用戶提供個(gè)人隱私信息意愿之間的關(guān)系。

    2.2量表問(wèn)卷設(shè)計(jì)

    上述定義的CFIP模型問(wèn)題采用利克特式量表設(shè)計(jì),移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注前因量表模型如表1所示,所有受訪者被要求選擇利克特量表的選擇項(xiàng)目作答。主要采用結(jié)構(gòu)化的意向調(diào)查,以探討移動(dòng)商務(wù)用戶瀏覽網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物信息時(shí)對(duì)信息隱私的看法,包含網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物信息行為的前置因素(網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物焦慮、信息的有效控制管理)、信息隱私關(guān)注模型CFIP的四個(gè)維度和中介調(diào)整效應(yīng)變量,這些因素共同影響了移動(dòng)商務(wù)用戶進(jìn)行購(gòu)物的意向。

    研究中選定的問(wèn)題項(xiàng)目是從已有的相關(guān)研究中進(jìn)行提煉、修改、完善所得,旨在滿足移動(dòng)商務(wù)用戶特定的行為特點(diǎn)和保證研究?jī)?nèi)容的一致性。

    2.3數(shù)據(jù)收集

    數(shù)據(jù)收集采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查研究方法,網(wǎng)絡(luò)調(diào)查采用非概率抽樣,樣本量的確定以結(jié)構(gòu)方程所需要的最低樣本量(不低于200)為準(zhǔn),分析時(shí)按照結(jié)構(gòu)方程中樣本量至少是變量數(shù)的十倍來(lái)計(jì)算。

    2.4統(tǒng)計(jì)方法

    應(yīng)用SPSS19.0軟件中的Cronbachs alpha系數(shù)評(píng)價(jià)量表各個(gè)條目的內(nèi)部一致性信度,應(yīng)用Amos-v20軟件的結(jié)構(gòu)模型方程來(lái)衡量效度結(jié)果。

    3.信度與效度檢驗(yàn)

    3.1信度分析

    信度指測(cè)量工具的穩(wěn)定性,它是衡量一個(gè)測(cè)驗(yàn)量表質(zhì)量高低的重要指標(biāo)。采用SPSS19.0軟件中的Cronbachs alpha系數(shù)對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注量表的信度進(jìn)行分析,如表2所示,可以看出,四個(gè)維度Cronbachsalpha系數(shù)為0.700-0.900,所有各因素之間的內(nèi)部一致性Cronbachs alpha系數(shù)為0.793,所以,各項(xiàng)目基本上能夠較好地反映其所在維度,問(wèn)卷總體alpha信度系數(shù)在0.7以上,說(shuō)明該問(wèn)卷的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)具有較高的可信度。

    3.2效度分析

    效度分析是衡量綜合評(píng)價(jià)體系是否能夠準(zhǔn)確反映評(píng)價(jià)目的和要求的一種分析方法。效度分析利用AMOS分析軟件,采用極大似然估計(jì)方法進(jìn)行路徑分析。

    隱私關(guān)注量表各維度及項(xiàng)目間路徑圖如圖1所示,對(duì)各維度相關(guān)性分析可知,各維度相互路徑系數(shù)均低于0.01的水平顯著,路徑系數(shù)在0.294-0.687之間,具有較強(qiáng)的相關(guān)性,每個(gè)維度的內(nèi)部相關(guān)性都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,隱私關(guān)注量表不同難度內(nèi)部的路徑系數(shù)結(jié)果如表3所示。

    對(duì)自由參數(shù)的估計(jì)采用極大似然估計(jì)法,在模型評(píng)價(jià)指標(biāo)方面采用卡方檢驗(yàn)、近似誤差均方根(RMSEA)、比較擬合指數(shù)(CFI)、非范擬合指數(shù)(NNFI)、增值擬合指數(shù)(IFI)和信息指數(shù)(AIC)為擬合指數(shù)。經(jīng)過(guò)卡方檢驗(yàn)分析,X2=300.816,df=125,xZ/df=2.407,p=0.000,其中x2/df值在2.0-5.0范圍內(nèi),說(shuō)明該模型擬合較好。從模型擬合參數(shù)結(jié)果來(lái)看,NFI=0.911,RFI=0.891,IFI=0.946,TLI=0.933,CFI=0.946,RMSEA=0.058,其中NFI、IFI和CFI值均超過(guò)了0.9,也同樣說(shuō)明了該模型擬合程度較為理想。

    4.研究討論

    研究發(fā)現(xiàn),針對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注前因量表的效度分析,不僅要關(guān)注CFIP模型的常見(jiàn)四個(gè)維度,而且必須關(guān)注調(diào)節(jié)效應(yīng)變量,即信息敏感性的影響。在一階模型中,與驗(yàn)證性因子分析方法相比,使用CFIP模型能夠更加全面地詮釋各維度關(guān)系。通過(guò)對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注前因量表的信效度進(jìn)行分析,結(jié)果表明各指標(biāo)均達(dá)到了模型標(biāo)準(zhǔn),信效度達(dá)到了理想狀態(tài)。下一步研究可以通過(guò)擴(kuò)展調(diào)查信息項(xiàng)、拓展調(diào)查人員涵蓋范圍等方式,進(jìn)一步增加樣本量,并對(duì)其進(jìn)行深入分析。

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