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    聯(lián)合分析方法在個(gè)人信息隱私研究中的機(jī)會(huì)分析

    2019-10-06 02:40:31馬丹左美云商麗麗
    現(xiàn)代情報(bào) 2019年9期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)共享

    馬丹 左美云 商麗麗

    摘 要:[目的/意義]為更全面地了解聯(lián)合分析方法在個(gè)人信息隱私研究中的應(yīng)用以及發(fā)現(xiàn)潛在的研究機(jī)會(huì),為信息隱私保護(hù)的深入研究提供參考和借鑒,有必要對(duì)采用聯(lián)合分析方法研究個(gè)人信息隱私的文獻(xiàn)進(jìn)行回顧總結(jié)。[方法/過(guò)程]研究個(gè)人信息隱私且采用聯(lián)合分析方法的20篇文獻(xiàn)被選出來(lái),重點(diǎn)對(duì)這些文獻(xiàn)的研究主題、采用的研究理論以及協(xié)同使用的其他研究方法進(jìn)行了總結(jié)和分析。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果發(fā)現(xiàn):第一,現(xiàn)有相關(guān)研究主要集中在數(shù)據(jù)共享意愿和產(chǎn)品采納兩個(gè)方面;第二,這些文獻(xiàn)很少采用用戶隱私披露意向和行為研究中的相關(guān)理論來(lái)指導(dǎo)屬性的選擇和結(jié)果的解釋;第三,聯(lián)合分析與焦點(diǎn)小組訪談、聚類(lèi)分析、問(wèn)卷調(diào)查等方法相結(jié)合可以提供更多的理論和實(shí)踐啟示。

    關(guān)鍵詞:個(gè)人信息隱私;聯(lián)合分析方法;數(shù)據(jù)共享;產(chǎn)品采納

    DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2019.09.002

    〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G202 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821(2019)09-0012-09

    Abstract:[Purpose/Significance]To provide a comprehensive understanding of the application of conjoint analysis in personal information privacy research,identify potential research opportunities and provide beneficial references for the further research of information privacy protection,it's necessary to review and summarize the research on personal information privacy which use conjoint analysis method.[Method/Process]In this study,20 papers with the research topic of personal information privacy and the research method of conjoint analysis were selected.We mainly summarized and analyzed the subjects,theories used in the selected literatures,and other methods used in combination with conjoint analysis in these papers.[Result/Conclusion]The results showed that:first,the related research mainly focused on individuals' willingness to share data and the adoption of products.Second,few existing studies adopted the relevant theories in user privacy disclosure intention and behavior research to guide the choice of attributes and the interpretation of results.Third,conjoint analysis method combined with focus group interviews,cluster analysis,or questionnaire survey may contribute to more theoretical and practical inspiration.

    Key words:personal information privacy;conjoint analysis method;data sharing;production adoption

    聯(lián)合分析方法是一種用來(lái)探討多屬性對(duì)個(gè)體決策效用的方法。該方法主要用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域中的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化、市場(chǎng)選擇定位和新產(chǎn)品定價(jià)等。早在20世紀(jì)90年代,就已有學(xué)者將聯(lián)合分析方法用于用戶隱私披露決策的研究中[1]。在聯(lián)合分析方法中,產(chǎn)品(包括物理實(shí)體和服務(wù))被描述為“輪廓”(Profile),每一個(gè)產(chǎn)品輪廓都由一組屬性,以及各個(gè)屬性的不同水平的組合構(gòu)成。這里的屬性是指對(duì)產(chǎn)品特征的描述,如在線社交應(yīng)用的流行度。該方法的測(cè)量主要考慮一組屬性在不同水平上對(duì)用戶的聯(lián)合效應(yīng),旨在將人們對(duì)某個(gè)產(chǎn)品輪廓總的評(píng)價(jià)判斷分解為不同成分(屬性水平)的得分,即將總的評(píng)價(jià)判斷歸因于產(chǎn)品中單個(gè)屬性的水平或?qū)傩运降慕M合[2]。

    聯(lián)合分析方法主要關(guān)注屬性之間的對(duì)比和權(quán)衡,這比直接詢問(wèn)用戶理想的屬性水平或?qū)傩詫?duì)自身決策的重要性更為現(xiàn)實(shí);其次,聯(lián)合分析方法在屬性設(shè)計(jì)上通常與真實(shí)的產(chǎn)品屬性相近,是對(duì)人們現(xiàn)實(shí)決策的一種模擬,且數(shù)據(jù)收集程序相對(duì)簡(jiǎn)單,更為容易獲得客觀有效的數(shù)據(jù);最后,該方法提供了一個(gè)統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn),可以分析差異較大的屬性(如,產(chǎn)品的耐用性和價(jià)格)對(duì)用戶的決策效用[3]。個(gè)人信息隱私是當(dāng)下的研究熱點(diǎn)之一,其中隱私保護(hù)和隱私披露包含多個(gè)具體的屬性決策。因此,聯(lián)合分析方法可以用來(lái)更好地研究個(gè)人信息隱私中的權(quán)衡問(wèn)題。

    2018年3月,北京市消協(xié)發(fā)布的《手機(jī)應(yīng)用軟件(APP)個(gè)人信息安全調(diào)查報(bào)告》[4]顯示,近九成的受訪者認(rèn)為手機(jī)APP存在過(guò)度采集個(gè)人信息的問(wèn)題,79.23%的用戶認(rèn)為手機(jī)APP上的個(gè)人信息是不安全的。當(dāng)用戶意識(shí)到這些APP上的個(gè)人信息存在安全隱患時(shí),可能會(huì)選擇拒絕使用;也有可能為了獲取服務(wù)而選擇使用。個(gè)人信息隱私已經(jīng)成為市場(chǎng)交換中最為關(guān)注的問(wèn)題之一。

    一般而言,隱私包含兩個(gè)方面的內(nèi)容:物理隱私和信息隱私。前者主要與“對(duì)個(gè)體的物理訪問(wèn)或者個(gè)人私人空間的訪問(wèn)”有關(guān),后者主要與“對(duì)個(gè)人可識(shí)別信息的訪問(wèn)”有關(guān)[5]。Finn R L等將個(gè)體的隱私分為7類(lèi):身體隱私、活動(dòng)和行為隱私、人際交流隱私、數(shù)據(jù)和圖像隱私、想法和情感隱私、位置和空間隱私以及關(guān)聯(lián)隱私[6]。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,這7類(lèi)隱私都可以用數(shù)字信息的方式進(jìn)行存儲(chǔ)、交換和使用。因此,本文所探討的個(gè)人信息隱私是指對(duì)所有與個(gè)人有關(guān)且能以數(shù)字化的方式進(jìn)行存儲(chǔ)、交換和使用的信息的訪問(wèn)。

    用戶是否披露個(gè)人信息隱私是由隱私披露所能帶來(lái)的收益和隱私披露的風(fēng)險(xiǎn)(或成本)決定的。用戶對(duì)隱私的保護(hù)實(shí)際上是一個(gè)在隱私和多個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的收益之間尋求適當(dāng)平衡的過(guò)程[7]。例如,在在線社交應(yīng)用采納的研究中,社交應(yīng)用所請(qǐng)求的個(gè)人信息(隱私)、該社交應(yīng)用在周?chē)胰伺笥阎械牧餍卸龋ㄊ找妫?、該社交?yīng)用是否會(huì)妥善保管個(gè)人信息(風(fēng)險(xiǎn))這些屬性均會(huì)影響用戶的隱私披露決策。

    雖然聯(lián)合分析方法應(yīng)用廣泛,且可以幫助研究人員更為直接地觀察到用戶如何權(quán)衡個(gè)人信息隱私?jīng)Q策中的相關(guān)屬性,如隱私披露的風(fēng)險(xiǎn)、隱私披露的收益,但目前將聯(lián)合分析方法用于個(gè)人信息隱私研究的文獻(xiàn)還比較少,尤其是國(guó)內(nèi)研究。因此,為了讓更多的研究人員關(guān)注聯(lián)合分析方法在個(gè)人信息隱私研究中的應(yīng)用和明確該領(lǐng)域的潛在研究機(jī)會(huì),為相關(guān)研究提供參考和借鑒,在本文中,筆者將主要關(guān)注:已有哪些文獻(xiàn)將聯(lián)合分析方法應(yīng)用于了個(gè)人信息隱私的研究?這些研究聚焦哪些主題以及存在哪些不足?該領(lǐng)域存在哪些潛在的研究機(jī)會(huì)?

    1 文獻(xiàn)來(lái)源及分析框架

    1.1 文獻(xiàn)來(lái)源

    筆者以“聯(lián)合分析”和“隱私”為關(guān)鍵詞在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)所有文獻(xiàn)的主題進(jìn)行檢索,發(fā)現(xiàn)中文文獻(xiàn)中采用聯(lián)合分析方法進(jìn)行個(gè)人信息隱私研究的只有張坤的碩士學(xué)位論文《基于聯(lián)合分析法的用戶隱私保護(hù)策略偏好研究》[8]。因此,本文后續(xù)內(nèi)容主要對(duì)相關(guān)英文文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析。

    為了全面地檢索采用聯(lián)合分析方法研究個(gè)人信息隱私的英文文獻(xiàn),筆者針對(duì)EBSCO、JSTOR、ProQuest、Science Direct、Springer和Willey 6個(gè)電子數(shù)據(jù)庫(kù),以“Privacy”、“Conjoint Analysis”、“Conjoint Measurement”為主題詞,將它們進(jìn)行組合檢索以確保目標(biāo)文獻(xiàn)的完備性。對(duì)檢索到的文獻(xiàn)標(biāo)題和摘要進(jìn)行審查和篩選,篩選規(guī)則為:1)研究主題為個(gè)人信息隱私;2)研究方法包括聯(lián)合分析。最終,20篇文獻(xiàn)被納入本文的研究分析。

    1.2 分析框架

    為了明確聯(lián)合分析方法在個(gè)人信息隱私研究中潛在的研究機(jī)會(huì),筆者首先對(duì)現(xiàn)有相關(guān)研究進(jìn)行回顧,然后在文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上識(shí)別出現(xiàn)有研究存在的不足和未來(lái)發(fā)展方向。文獻(xiàn)回顧應(yīng)該圍繞研究問(wèn)題,采用結(jié)構(gòu)化的方法對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行分類(lèi)和組織[9]。在進(jìn)行文獻(xiàn)回顧之前,需要確定一個(gè)框架以明確文獻(xiàn)回顧的分析視角。借鑒已有關(guān)于信息隱私文獻(xiàn)綜述的框架[10],并結(jié)合這20篇文獻(xiàn)的主要內(nèi)容,本文將從研究主題、采用的研究理論和協(xié)同使用的研究方法3個(gè)方面來(lái)對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行分析和歸納。

    1)研究主題。聯(lián)合分析方法的本質(zhì)是測(cè)量用戶在多屬性之間的權(quán)衡,當(dāng)其用于個(gè)人信息隱私研究時(shí),主要探討用戶在決定是否向組織披露隱私時(shí)對(duì)涉及收益和風(fēng)險(xiǎn)(或成本)的相關(guān)屬性的權(quán)衡。因此,我們將首先從用戶權(quán)衡的角度對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行分類(lèi),以明確用戶隱私權(quán)衡的類(lèi)型。另外,對(duì)研究?jī)?nèi)容主題的歸納總結(jié)有助于研究人員了解聯(lián)合分析方法在信息隱私研究中的適用范圍,以及這類(lèi)研究的重點(diǎn)和薄弱之處。因此,在本文中,我們還將根據(jù)研究?jī)?nèi)容主題對(duì)這20篇文獻(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步分類(lèi)。

    2)采用的研究理論。聯(lián)合分析屬于研究方法,其屬性的選擇及分析結(jié)果的解釋都需要理論的指導(dǎo)。而信息隱私研究的相關(guān)理論非常多,如理性選擇理論、期望理論、有限理性理論等。對(duì)這20篇文章中的相關(guān)理論進(jìn)行分析,可以明確哪些理論可以與聯(lián)合分析方法相結(jié)合,以更好地支持未來(lái)相關(guān)研究的開(kāi)展。

    3)協(xié)同使用的研究方法。多方法的使用可以彌補(bǔ)單一方法固有的不足。因此,有必要在明確聯(lián)合分析方法不足的基礎(chǔ)上,對(duì)這20篇文獻(xiàn)中協(xié)同使用的研究方法進(jìn)行梳理,以明確在信息隱私的研究中,聯(lián)合分析方法應(yīng)與哪些方法協(xié)同使用以及如何協(xié)同使用。

    2 研究主題

    為了獲取用戶信息,有時(shí)企業(yè)愿意給予一定的金錢(qián)補(bǔ)償以緩解用戶的隱私憂慮。各類(lèi)“個(gè)性化服務(wù)”和“便捷式服務(wù)”的產(chǎn)生也使得人們雖然聲稱對(duì)隱私保護(hù)高度關(guān)注,但仍會(huì)選擇披露信息[11]。恰當(dāng)?shù)碾[私策略(如,隱私聲明、隱私簽章等)可以通過(guò)增加用戶信任來(lái)降低他們的隱私憂慮,使用戶愿意披露相應(yīng)的信息[12-13]。以電子商務(wù)網(wǎng)站為例,在用戶決定是否向網(wǎng)站提供個(gè)人信息時(shí),承諾信息安全、金錢(qián)補(bǔ)償、內(nèi)容吸引力、個(gè)性化推薦、用戶控制信息這5個(gè)屬性會(huì)在不同程度上影響用戶決策[8]。

    在隱私權(quán)衡中,涉及用戶和企業(yè)兩個(gè)主體的決策。用戶需要決策是否向企業(yè)披露個(gè)人信息,或者決定是否為了保護(hù)個(gè)人信息隱私支付費(fèi)用;而企業(yè)需要決定是否給予用戶回報(bào)或隱私控制策略的設(shè)置,比如企業(yè)為用戶披露個(gè)人信息隱私而支付報(bào)酬。因此,用戶的信息隱私權(quán)衡可以分為3類(lèi):隱私披露風(fēng)險(xiǎn)(或成本)與隱私披露收益;隱私披露風(fēng)險(xiǎn)(或成本)與隱私保護(hù)收益;隱私保護(hù)成本與隱私保護(hù)收益。表1展示了這20篇文獻(xiàn)所涉及的個(gè)人信息隱私?jīng)Q策權(quán)衡的類(lèi)型。需要注意的是,有些文獻(xiàn)中可能探討了多種類(lèi)型的隱私權(quán)衡。

    從研究?jī)?nèi)容來(lái)看,目前聯(lián)合分析方法在個(gè)人信息隱私研究中的應(yīng)用主要關(guān)注數(shù)據(jù)共享和產(chǎn)品采納。表1展示了這些文獻(xiàn)的分類(lèi)情況。

    2.1 數(shù)據(jù)共享

    在本文選擇的20篇文獻(xiàn)中,探討數(shù)據(jù)共享意愿的研究主要集中在醫(yī)療健康領(lǐng)域。健康數(shù)據(jù)共享有助于相關(guān)政策的制定和醫(yī)學(xué)的發(fā)展。數(shù)據(jù)類(lèi)別、數(shù)據(jù)收集方式、數(shù)據(jù)用途、接收方類(lèi)型以及隱私保護(hù)策略等屬性都會(huì)影響人們的數(shù)據(jù)共享意愿[14-17]。表2展示了Pullman D等研究中,在有針對(duì)性的同意的情況下(即每次研究人員需要使用個(gè)體的血液樣本數(shù)據(jù)時(shí),均需要征得個(gè)體的同意),不同屬性對(duì)個(gè)體決定是否參與生物銀行研究并共享血液樣本數(shù)據(jù)的重要性,以及不同屬性水平的效用值[14]。

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