基于感知價(jià)值和隱私關(guān)注的用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納

李寶庫(kù)，郭婷婷

（遼寧工程技術(shù)大學(xué)營(yíng)銷管理學(xué)院，遼寧葫蘆島125105）

一、引言

移動(dòng)商務(wù)的發(fā)展帶來(lái)了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息量的激增，為解決信息超載問(wèn)題，提升用戶體驗(yàn)，幫助消費(fèi)者更加快捷高效地找到合意的商品或服務(wù)信息，很多電商網(wǎng)站（如京東、亞馬遜等）開發(fā)了移動(dòng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。作為購(gòu)物消費(fèi)模式向服務(wù)消費(fèi)模式轉(zhuǎn)變的重要手段，移動(dòng)個(gè)性化推薦以移動(dòng)終端為載體，根據(jù)用戶過(guò)去的或與之相似用戶的偏好和行為向其推薦可能感興趣的商品或服務(wù)信息。這些信息能否有效喚起用戶的消費(fèi)心理并轉(zhuǎn)化成消費(fèi)行為主要取決于用戶的感知價(jià)值。[1]價(jià)值接受模型認(rèn)為，感知價(jià)值直接影響用戶對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的態(tài)度，而其他變量則通過(guò)感知價(jià)值影響用戶態(tài)度。[2]不過(guò)，移動(dòng)個(gè)性化推薦主要依賴于用戶信息挖掘，而這勢(shì)必會(huì)引起用戶對(duì)個(gè)人隱私信息泄露的關(guān)注?，F(xiàn)有研究主要關(guān)注移動(dòng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的算法和模型優(yōu)化，[3]較少?gòu)臓I(yíng)銷角度出發(fā)探討用戶對(duì)移動(dòng)個(gè)性化推薦的心理感知。本文從用戶心理角度出發(fā)，基于感知價(jià)值和隱私關(guān)注，結(jié)合用戶使用移動(dòng)個(gè)性化推薦的實(shí)際情況，探索用戶感知價(jià)值和隱私關(guān)注對(duì)其移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的作用路徑，并進(jìn)一步檢驗(yàn)隱私關(guān)注對(duì)感知價(jià)值與用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）感知價(jià)值

感知價(jià)值作為預(yù)測(cè)消費(fèi)者購(gòu)買行為以及企業(yè)獲取持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵因素，一直以來(lái)都備受關(guān)注。澤絲曼爾（Zeithaml V A）[4]基于消費(fèi)者視角對(duì)價(jià)格、質(zhì)量、價(jià)值進(jìn)行研究認(rèn)為，感知價(jià)值是用戶基于成本和收益對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)效用的總體評(píng)價(jià)。伍德拉夫（Woodruff R B）[5]認(rèn)為，感知價(jià)值是消費(fèi)者在使用過(guò)程中對(duì)產(chǎn)品屬性、屬性效能及使用效果的感知偏好和評(píng)價(jià)。在感知價(jià)值構(gòu)成研究中，謝恩（Sheth J N）等[6]提出了包含社會(huì)、條件、情感、功能、認(rèn)知五個(gè)維度的消費(fèi)價(jià)值模型。針對(duì)B2C電子商務(wù)環(huán)境，李雪欣等[7]認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者感知價(jià)值可以劃分為功能價(jià)值、情感價(jià)值、社會(huì)價(jià)值三個(gè)維度。張瑞金等[8]提出了影響手機(jī)用戶移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值感知的七類感知價(jià)值，即自我實(shí)現(xiàn)價(jià)值、質(zhì)量?jī)r(jià)值、安全價(jià)值、服務(wù)價(jià)值、貨幣成本、非貨幣成本和情感價(jià)值。基于之前研究成果，考慮用戶使用移動(dòng)個(gè)性化推薦的實(shí)際情況，筆者認(rèn)為，用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦感知價(jià)值指用戶基于感知成本和感知收益兩個(gè)維度，對(duì)移動(dòng)個(gè)性化推薦作出的總體評(píng)價(jià)，主要從功能價(jià)值、安全價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值、社會(huì)價(jià)值四個(gè)維度進(jìn)行測(cè)量。

（二）個(gè)性化推薦

個(gè)性化推薦是電子商務(wù)發(fā)展的重要產(chǎn)物，它可以根據(jù)消費(fèi)者自身或相似消費(fèi)者過(guò)去的搜索和消費(fèi)行為預(yù)測(cè)目標(biāo)消費(fèi)者的行為和偏好，進(jìn)而為之推薦可能感興趣的商品或服務(wù)信息。[9-10]個(gè)性化推薦相關(guān)研究主要集中在算法和用戶行為研究?jī)蓚€(gè)方面?；谒惴ǖ难芯恐饕P(guān)注個(gè)性化推薦系統(tǒng)的優(yōu)化。金淳等[11]提出了基于Agent建模和仿真的方法，該推薦模型優(yōu)于僅僅依賴用戶信息進(jìn)行推薦的一般模型；盧（Lu J）等[12]提出了綜合模糊語(yǔ)義推薦算法，使推薦的精確度高于單獨(dú)的模糊語(yǔ)義和協(xié)同過(guò)濾算法。基于用戶行為的研究主要探討網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響用戶對(duì)個(gè)性化推薦態(tài)度的前因變量以及個(gè)性化推薦對(duì)用戶決策的作用機(jī)理。伊斯泰米雷特（Estebanmillat I）等[13]認(rèn)為，用戶信任和有用性感知是影響其個(gè)性化采納意愿的關(guān)鍵因素；尹（Yoon V Y）等[14]認(rèn)為，用戶個(gè)人特征會(huì)影響用戶對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的態(tài)度；陳明亮等[15]認(rèn)為，用戶個(gè)人特質(zhì)和推薦系統(tǒng)特征均會(huì)影響其對(duì)推薦系統(tǒng)認(rèn)知價(jià)值和信任的感知；德拉特（Dellaert B G C）等[16]認(rèn)為，個(gè)性化推薦通過(guò)改變用戶搜尋過(guò)程來(lái)改變其消費(fèi)決策。

（三）隱私關(guān)注

電子商務(wù)環(huán)境下，隱私關(guān)注是指用戶自愿或非自愿地向網(wǎng)站提供個(gè)人信息，進(jìn)而引發(fā)其對(duì)隱私信息泄露問(wèn)題的關(guān)注。[17]學(xué)者們除對(duì)隱私關(guān)注的定義進(jìn)行闡述外，對(duì)其構(gòu)成也進(jìn)行了研究。目前，比較經(jīng)典的測(cè)量量表是信息隱私關(guān)注（Concern for Information Privacy，CFIP）量表和互聯(lián)網(wǎng)用戶信息隱私關(guān)注（Internet User’s Information Privacy Concerns，IUIPC）量表。其中，信息隱私關(guān)注量表包含搜集、錯(cuò)誤、非授權(quán)二次使用以及不恰當(dāng)訪問(wèn)四個(gè)維度；[18]互聯(lián)網(wǎng)用戶信息隱私關(guān)注量表是在信息隱私關(guān)注量表的基礎(chǔ)上開發(fā)的，包含搜集、控制、了解三個(gè)維度。[19]楊姝等[20]認(rèn)為，上述兩個(gè)量表均適用于中國(guó)，且互聯(lián)網(wǎng)用戶信息隱私關(guān)注量表適用性更強(qiáng)。此外，也有學(xué)者運(yùn)用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方法研究了隱私關(guān)注的影響因素及其對(duì)消費(fèi)者行為意向的影響。例如，有研究分析了用戶個(gè)人特征、心理感知、網(wǎng)站和情境因素對(duì)其隱私關(guān)注的作用機(jī)理以及隱私關(guān)注對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶個(gè)人信息提供意愿和網(wǎng)絡(luò)交易意向的影響。[21-23]

三、研究假設(shè)

（一）感知價(jià)值與用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿

感知價(jià)值是用戶的主觀感受，其核心是用戶對(duì)感知利益和感知損失的權(quán)衡。在移動(dòng)商務(wù)中，其他變量可以通過(guò)感知價(jià)值影響用戶態(tài)度。移動(dòng)個(gè)性化推薦屬于移動(dòng)商務(wù)的一種，其推薦信息是否符合用戶需求和偏好，信息推薦商和運(yùn)營(yíng)商能否保證用戶貨幣和非貨幣安全，推薦信息能否喚起用戶積極的情感體驗(yàn)，能否幫助用戶得到周圍群體的認(rèn)同等均會(huì)影響用戶態(tài)度。戴德寶等[24]基于消費(fèi)價(jià)值理論對(duì)電子商務(wù)和社會(huì)化媒體的個(gè)性化推薦進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)消費(fèi)價(jià)值各維度對(duì)消費(fèi)者個(gè)性化推薦采納意愿具有不同程度的影響。受手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備存儲(chǔ)能力有限、功能鍵盤小、電池續(xù)航能力差、文本輸入易出錯(cuò)、界面不友好等弊端影響，[25]移動(dòng)個(gè)性化推薦容易讓用戶產(chǎn)生使用過(guò)程較復(fù)雜、鏈接不穩(wěn)定、信息不安全等消極感知，特別是對(duì)缺乏移動(dòng)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的新手而言，很容易使之產(chǎn)生厭惡和反感的情感體驗(yàn)。當(dāng)用戶對(duì)信息保持心理抗拒時(shí)，更容易拒絕移動(dòng)個(gè)性化推薦所提供的商品或服務(wù)信息?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H1：感知價(jià)值正向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

H1a：功能價(jià)值正向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

H1b：安全價(jià)值正向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

H1c：體驗(yàn)價(jià)值正向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

H1d：社會(huì)價(jià)值正向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

（二）隱私關(guān)注

隱私關(guān)注對(duì)用戶個(gè)人信息提供意愿、交易意向、互聯(lián)網(wǎng)使用態(tài)度等具有直接負(fù)向影響。[22]移動(dòng)個(gè)性化推薦主要依靠用戶注冊(cè)信息、歷史數(shù)據(jù)等對(duì)用戶進(jìn)行商品或服務(wù)信息推薦，而信息的搜集與使用過(guò)程就會(huì)涉及用戶隱私關(guān)注問(wèn)題。較高的隱私關(guān)注，一方面會(huì)降低個(gè)性化推薦帶來(lái)的用戶體驗(yàn)；[26]另一方面會(huì)增加用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合H1，本文提出以下假設(shè)：

H2：隱私關(guān)注負(fù)向影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿。

H3：隱私關(guān)注對(duì)感知價(jià)值與用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿之間的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)已有文獻(xiàn)和本文提出的假設(shè)，構(gòu)建圖1所示的概念模型。

四、研究設(shè)計(jì)和結(jié)果

（一）問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)研

本文采用實(shí)地調(diào)研的方式搜集問(wèn)卷。根據(jù)相關(guān)量表設(shè)計(jì)原則，本文所有的潛在變量均有多個(gè)測(cè)試題項(xiàng)，且所有測(cè)試題項(xiàng)均采用李克特五級(jí)量表。其中，感知價(jià)值四個(gè)維度以及個(gè)性化推薦采納意愿的測(cè)試題項(xiàng)來(lái)源于文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[24]，隱私關(guān)注的測(cè)試題項(xiàng)來(lái)源于文獻(xiàn)[26]。結(jié)合移動(dòng)個(gè)性化推薦實(shí)際情境，本文對(duì)量表進(jìn)行適當(dāng)修正，并邀請(qǐng)三位移動(dòng)營(yíng)銷方面的教授對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行評(píng)價(jià)。接下來(lái)，邀請(qǐng)23位博士和碩士對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行訪談和預(yù)調(diào)研，結(jié)合訪談和預(yù)調(diào)研結(jié)果形成本研究正式問(wèn)卷。

正式問(wèn)卷中的六個(gè)潛在變量共包括23個(gè)測(cè)試題項(xiàng)。具體題項(xiàng)參見(jiàn)表1。問(wèn)卷采用網(wǎng)上和網(wǎng)下兩種方式發(fā)放。網(wǎng)上主要通過(guò)問(wèn)卷星平臺(tái)和電子郵件發(fā)放，網(wǎng)下主要是在高校自習(xí)室、室外健身房等地發(fā)放，填寫者年齡集中在20～30歲。這部分人群以學(xué)生為主，年輕且受教育程度較高，是移動(dòng)購(gòu)物的主要人群，因此本次調(diào)研樣本具有一定的代表性。相關(guān)研究認(rèn)為，使用結(jié)構(gòu)方程模型方法的樣本量最好控制在100以上。[27]本次調(diào)研共發(fā)放問(wèn)卷250份，回收有效問(wèn)卷216份。在這216名被調(diào)研者中，所有人都是每天上網(wǎng)。其中，男性107人，女性109人，比例接近1：1；超過(guò)75%的人瀏覽過(guò)移動(dòng)個(gè)性化推薦；在年齡上，20～30歲的人占90.7%；在受教育程度上，初中及以下學(xué)歷者占2.3%，高中、職高、技校學(xué)歷者共占8.8%，大學(xué)及以上學(xué)歷者占87.5%，其他占1.4%；在手機(jī)上網(wǎng)年限上，主要集中在兩年以上，占比超過(guò)90%。

（二）數(shù)據(jù)分析

圖1　基于感知價(jià)值和隱私關(guān)注的用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿研究模型

根據(jù)安德森（Anderson J C）等[28]提出的數(shù)據(jù)分析方法，本文利用探索性因子分析（EFA）和驗(yàn)證性因子分析（CFA）對(duì)測(cè)量模型的信度和效度進(jìn)行檢驗(yàn)，利用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）和回歸分析對(duì)測(cè)量模型的假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

表1　量表題項(xiàng)及信度和效度檢驗(yàn)

1.信度和效度檢驗(yàn)

首先，巴特利特球形度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，整個(gè)量表的KMO值為0.888，p=0.000，適合進(jìn)行因子分析。利用主成分分析法和最大方差旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行因子分析，共析出六個(gè)特征根大于1的因子，六個(gè)因子解釋了78.064%的方差（根據(jù)張文彤等[29]的觀點(diǎn)，方差貢獻(xiàn)率達(dá)到50%即可酌情接受），且因子載荷均大于0.700。其次，對(duì)各潛在變量進(jìn)行信度檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，六個(gè)潛在變量的克隆巴哈α系數(shù)均大于0.800。最后，利用驗(yàn)證性因子分析法進(jìn)一步檢驗(yàn)測(cè)量量表的信度和效度。結(jié)果顯示，組合信度（CR值）均大于0.800，平均變異抽取量（AVE）值均大于0.500，收斂效度良好，且AVE的平方根均大于變量間的相關(guān)系數(shù)，區(qū)別效度良好。綜上所述，量表信度和效度良好。具體可參見(jiàn)表1和表2。

2.結(jié)構(gòu)方程模型分析

表2　相關(guān)系數(shù)和AVE平方根矩陣

本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型研究感知價(jià)值各維度和隱私關(guān)注對(duì)用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的影響。由表3可知，功能價(jià)值（β=0.453，p=0.000），體驗(yàn)價(jià)值（β=0.557，p=0.000），隱私關(guān)注（β=-0.283，p=0.007），安全價(jià)值（β=0.178，p=0.048）均顯著影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿，但社會(huì)價(jià)值（β=0.012，p=0.758）對(duì)采納意愿的影響不明顯。H1a、H1b、H1c和H2得到支持，H1d沒(méi)有得到實(shí)證支持。

表3　結(jié)構(gòu)方程模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

3.調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

由于社會(huì)價(jià)值對(duì)采納意愿的影響沒(méi)有得到實(shí)證支持，因此本文分別檢驗(yàn)隱私關(guān)注對(duì)功能價(jià)值、安全價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值三者與采納意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為減少變量間的多重共線性問(wèn)題，本研究首先對(duì)變量進(jìn)行中心化處理，然后再利用回歸分析檢驗(yàn)隱私關(guān)注的調(diào)節(jié)效應(yīng)。回歸方程如下：

模型1：AI=a+b×FV+c×SAV+d×EV

模型2：AI=a+b×FV+c×SAV+d×EV+e×PC

模型3：AI=a+b×FV+c×SAV+d×EV+e×PC+f×FV×PC+g×SAV×PC+h×EV×PC

其中，模型1是自變量到因變量的總效應(yīng)模型，模型2是自變量和調(diào)節(jié)變量到因變量的總效應(yīng)模型，模型3是在模型2的基礎(chǔ)上加入了自變量與調(diào)節(jié)變量交互效應(yīng)的全效應(yīng)模型，也即以移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿為因變量，分別以功能價(jià)值、安全價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值、隱私關(guān)注以及兩兩之間的交互項(xiàng)為自變量，逐步進(jìn)行回歸。結(jié)果參見(jiàn)表4。隱私關(guān)注對(duì)功能價(jià)值（β=-0.131，p=0.038），安全價(jià)值（β=-0.103，p=0.042）與采納意愿之間的關(guān)系起到了調(diào)節(jié)作用，即用戶隱私關(guān)注程度越高，感知功能價(jià)值與安全價(jià)值對(duì)其移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的影響越弱。隱私關(guān)注對(duì)體驗(yàn)價(jià)值和移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著。

五、研究結(jié)論與管理啟示

本研究基于216個(gè)有效樣本，通過(guò)探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型以及回歸分析，詳細(xì)分析了感知價(jià)值和隱私關(guān)注對(duì)用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的影響和作用機(jī)制。具體結(jié)論和啟示如下：

（一）研究結(jié)論

一方面，用戶感知功能價(jià)值和體驗(yàn)價(jià)值對(duì)其移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的影響最為顯著，隱私關(guān)注的影響其次，安全價(jià)值的影響再次，感知社會(huì)價(jià)值的影響不顯著；另一方面，隱私關(guān)注對(duì)感知功能價(jià)值和安全價(jià)值與移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿之間的關(guān)系存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

第一，在信息超負(fù)荷和信息不對(duì)稱的移動(dòng)商務(wù)環(huán)境下，功能價(jià)值是移動(dòng)個(gè)性化推薦技術(shù)發(fā)展的核心價(jià)值，是滿足消費(fèi)者對(duì)信息數(shù)量和質(zhì)量需要的關(guān)鍵，通過(guò)基于用戶體驗(yàn)的設(shè)計(jì)來(lái)滿足用戶獵奇心理與求知欲望是移動(dòng)個(gè)性化推薦未來(lái)發(fā)展的重要方向。

第二，移動(dòng)個(gè)性化推薦主要通過(guò)對(duì)用戶個(gè)人偏好和行為信息的搜集來(lái)完成，安全和隱私問(wèn)題是阻礙其發(fā)展的瓶頸。電商網(wǎng)站和商家應(yīng)著力增強(qiáng)用戶以正直、能力、友善等為基礎(chǔ)的信任，通過(guò)娛樂(lè)、互動(dòng)、金錢刺激等補(bǔ)償性措施降低用戶對(duì)隱私問(wèn)題的關(guān)注度和感知風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，區(qū)分用戶群體，對(duì)于隱私敏感型客戶，要避免過(guò)多使用個(gè)人信息進(jìn)行推薦。

表4　隱私關(guān)注的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

第三，感知社會(huì)價(jià)值對(duì)移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿的影響不明顯。筆者認(rèn)為，導(dǎo)致這種情況的原因主要有兩個(gè)：一是移動(dòng)個(gè)性化推薦的環(huán)境屬于自愿采納的商務(wù)環(huán)境，且調(diào)研樣本大部分是受教育程度較高的年輕群體，這樣的群體對(duì)事和物有著自己的見(jiàn)解，他們使用移動(dòng)個(gè)性化推薦更多是為了達(dá)到自身目的，而較少用來(lái)引起他人關(guān)注或社會(huì)共鳴；二是從某種程度上講，人們有意或無(wú)意使用移動(dòng)個(gè)性化推薦的現(xiàn)象已經(jīng)比較普遍，感知社會(huì)價(jià)值不明顯。

（二）管理啟示

其一，繼續(xù)完善移動(dòng)個(gè)性化推薦的功能屬性，通過(guò)加強(qiáng)基于情境的個(gè)性化推薦增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，提高推薦的精準(zhǔn)性和新穎性。移動(dòng)個(gè)性化推薦的核心是其功能價(jià)值，各種算法和模型的優(yōu)化主要是為了不斷提高推薦的準(zhǔn)確性，但電商企業(yè)仍然要有長(zhǎng)遠(yuǎn)眼光。研究表明，體驗(yàn)價(jià)值不僅能夠直接影響用戶移動(dòng)個(gè)性化推薦采納意愿，且這種影響不會(huì)因用戶對(duì)自身隱私信息的關(guān)注而削弱。鑒于此，首先要以優(yōu)質(zhì)的推薦界面和穩(wěn)定的連接速度作為喚起用戶積極情感體驗(yàn)的基礎(chǔ)；其次要充分把握用戶心理感知，避免主觀性的強(qiáng)制推薦，在進(jìn)行個(gè)性化推薦時(shí)要關(guān)注以顧客為中心的情境線索，而非僅僅依賴已有的宏觀環(huán)境線索。

其二，增強(qiáng)用戶隱私保護(hù)，營(yíng)造安全的移動(dòng)營(yíng)銷環(huán)境。安全是用戶進(jìn)行移動(dòng)商務(wù)的根本保障，而移動(dòng)個(gè)性化推薦情境下，用戶個(gè)人信息處于完全暴露狀態(tài)，即使出現(xiàn)信息泄露的情況也難以追究責(zé)任。因此，首先，政府應(yīng)完善立法，規(guī)范商家不道德使用和泄露用戶信息的行為；其次，要從移動(dòng)個(gè)性化推薦各環(huán)節(jié)入手緩解用戶對(duì)隱私信息泄露的擔(dān)憂，即從搜集、控制、認(rèn)知三個(gè)方面著手降低用戶對(duì)隱私信息泄露的焦慮感；其三，要感知用戶心理，對(duì)于隱私敏感型用戶，宜從激勵(lì)和社會(huì)關(guān)系兩個(gè)方面入手打消其對(duì)移動(dòng)個(gè)性化推薦的顧慮，如微信朋友圈個(gè)性化推薦。

（三）研究不足與展望

本文構(gòu)建的概念模型能夠在一定程度上解釋用戶采納移動(dòng)個(gè)性化推薦的意愿，對(duì)后續(xù)推薦模型和算法的改進(jìn)以及移動(dòng)營(yíng)銷實(shí)際問(wèn)題的解決具有借鑒意義。不過(guò)，本研究仍然存在一些不足之處：首先，移動(dòng)個(gè)性化推薦必須以一定的商務(wù)情境為依托，用戶的情境感知可能會(huì)影響用戶對(duì)移動(dòng)個(gè)性化推薦的感知價(jià)值和態(tài)度，該問(wèn)題尚待進(jìn)一步研究；其次，本文研究的主要是一般意義上的移動(dòng)個(gè)性化推薦，并未針對(duì)不同類型的移動(dòng)個(gè)性化推薦進(jìn)行區(qū)別研究，未來(lái)需要進(jìn)行更加深入的探索。

參考文獻(xiàn)：

[1]SABIOTE C M，F(xiàn)RIAS D M，CASTANEDA J A.The moderating effect of uncertainty-avoidance on overall perceived value of a service purchased online[J].Internet research，2012，22（2）：180-198.

[2]KIM H W，CHAN H C，GUPTA S.Value-based adoption of mobile internet：an empirical investigation[J].Decision support systems，2007，43（1）：111-126.

[3]楊一翁，王毅，孫國(guó)輝.網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)對(duì)消費(fèi)者的營(yíng)銷效果——技術(shù)接受模型視角[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2016，30（2）：98-107.

[4]ZEITHAML V A.Consumer perceptions of price，quality，and value：a means-end model and synthesis of evidence[J].The journal of marketing，1988，52（3）：2-22.

[5]WOODRUFF R B.Customer value：the next source for competitive advantage[J].Journal of the academy of marketing science，1997，25（2）：139-153.

[6]SHETH J N，NEWMAN B I，GROSS B L.Why we buy what we buy：a theory of consumption values[J].Journal of business research，1991，22（2）：159-170.

[7]李雪欣，鐘凱.網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者感知價(jià)值影響因素的實(shí)證研究[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，15（3）：77-84.

[8]張瑞金，李國(guó)鑫，王茹.移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)手機(jī)用戶感知價(jià)值結(jié)構(gòu)模型研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2014（8）：138-149.

[9]BOBADILLA J，ORTEGA F，HERNANDO A，et al.Recommender systems survey[J].Knowledge-based systems，2013，46（1）：109-132.

[10]孫魯平，張麗君，汪平.網(wǎng)上個(gè)性化推薦研究述評(píng)與展望[J].外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理，2016，38（6）：82-99.

[11]金淳，張一平.基于Agent的顧客行為及個(gè)性化推薦仿真模型[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2013，33（2）：463-472.

[12]LU J，SHANBOUR Q，XU Y，et al.A web-based personalized business partner recommendation system using fuzzy semantic techniques[J].Computational intelligence，2013，29（1）：37-69.

[13]ESTEBANMILLAT I，MARTINEZLOPEZ F J，CABAL C C，et al.Psychological factors explaining consumer adoption of an e-vendor’s recommender[J].Industrial management&data systems，2015，115（2）：284-310.

[14]YOON V Y，HOSTLER R E，GUO Z，et al.Assessing the moderating effect of consumer product knowledge and online shopping experience on using recommendation agents for customer loyalty[J].Decision support systems，2013，55（4）：883-893.

[15]陳明亮，蔡日梅.電子商務(wù)中產(chǎn)品推薦代理對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2009，39（5）：138-148.

[16]DELLAERT B G C，HAUBL G.Searching in choice mode：consumer decision processes in product search with recommendations[J].Journal of marketing research，2011，49（49）：277-288.

[17]DINEV T，HART P.Internet privacy concerns and social awareness as determinants of intention to transact[J].International journal of electronic commerce，2005，10（2）：7-29.

[18]STEWART K A，SEGARS A H.An empirical examination of the concern for information privacy instrument[J].Information systems research，2002，13（1）：36-49.

[19]MALHOTRA N K，KIM S S，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.

[20]楊姝，王淵，王刊良.互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中適合中國(guó)消費(fèi)者的隱私關(guān)注量表研究[J].情報(bào)雜志，2008，27（10）：3-7.

[21]申琦.網(wǎng)絡(luò)信息隱私關(guān)注與網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)行為研究：以上海市大學(xué)生為研究對(duì)象[J].國(guó)際新聞界，2013，35（2）：120-129.

[22]BANDYOPADHYAY S.Consumers’online privacy concerns：causes and effects[J].Innovative marketing，2012，8（3）：32-39.

[23]WU K W，HUANG S Y，YEN D C，et al.The effect of online privacy policy on consumer privacy concern and trust[J].Computers in human behavior，2012，28（3）：889-897.

[24]戴德寶，劉西洋，范體軍.“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化推薦采納意愿影響因素研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2015（8）：163-172.

[25]SIAU K，LIM E P，SHEN Z.Mobile commerce：promises，challenges and research agenda[J].Journal of database management，2001，12（12）：4-13.

[26]李凱，王曉文.隱私關(guān)注對(duì)旅游網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)的影響機(jī)制研究[J].旅游學(xué)刊，2011，26（6）：80-86.

[27]侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].北京：教育科學(xué)出版社，2004：135-136.

[28]ANDERSON J C，GERBING D W.Structural equation modeling in practice：a review and recommended two-step approach[J].Psychological bulletin，1988，103（3）：411-423.

[29]張文彤，鐘云飛.IBM SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹[M].北京：清華大學(xué)出版社，2013：232.