信息化時(shí)代用戶信息披露行為影響因素探究

華菡純　張?zhí)秭┰隆￡愌泡肌∨龛?/p>

【摘要】 ? ?隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展和信息化時(shí)代的到來，以用戶信息為導(dǎo)向的企業(yè)不斷增多，在平臺(tái)競爭者繁多的情況下，如何平衡企業(yè)對(duì)用戶信息收集和用戶隱私保護(hù)之間的矛盾，提高獲取用戶信息的能力以創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值是當(dāng)前普遍關(guān)心的問題。本文結(jié)合S—O—R模型和用戶感知風(fēng)險(xiǎn)—收益理論，通過問卷調(diào)查方式進(jìn)行實(shí)證分析，探索用戶信息披露行為過程。研究發(fā)現(xiàn)，分配公平和信息敏感均會(huì)不同程度的影響用戶感知，從而作用于用戶的信息披露行為。

【關(guān)鍵詞】 ? ?感知風(fēng)險(xiǎn) ? ?感知價(jià)值 ? ?信息披露行為 ? ?SOR模型

引言：

隨著信息化時(shí)代的到來，用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的自我披露產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)以用戶生成內(nèi)容為主要業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)至關(guān)重要[1]，企業(yè)使用一系列數(shù)據(jù)挖掘工具來洞察市場導(dǎo)向，以此提供更好的服務(wù)，吸引更多的用戶。因此，絕大多數(shù)企業(yè)將獲取用戶信息納入商業(yè)模式，將用戶提供個(gè)人信息作為用戶獲取服務(wù)及特權(quán)的重要前提，用戶必須向平臺(tái)披露一定的個(gè)人信息，才能獲得其在平臺(tái)上享受到的服務(wù)[2]。從滿足社交愉悅的在線交互聊天，到涉及個(gè)人財(cái)產(chǎn)的網(wǎng)銀類服務(wù)，無一不是建立在提供個(gè)人信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上?！?018年全球分銷和營銷消費(fèi)者研究”中，埃森哲（Accenture）發(fā)現(xiàn)大多數(shù)消費(fèi)者（80%）都有意愿分享他們的數(shù)據(jù)，并且隨著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)類型的擴(kuò)展，所需要的用戶信息數(shù)量和類型越來越多。

然而，用戶通過披露隱私獲得便利的同時(shí)，潛在的風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來：據(jù)安全情報(bào)供應(yīng)商Risk Based Security （RBS） 的2019年Q3季度的報(bào)告，2019年1月1日至2019年9月30日，全球披露的數(shù)據(jù)泄露事件有5183起，泄露的數(shù)據(jù)量達(dá)到了79.95億條[29]。大量的數(shù)據(jù)泄露事件使個(gè)人用戶信息面臨著前所未有的風(fēng)險(xiǎn)，用戶在進(jìn)行披露個(gè)人信息時(shí)更加謹(jǐn)慎。

在此條件下，有關(guān)隱私披露的研究也為不少學(xué)者所探討[3][4]，然而這些研究側(cè)重于站在用戶隱私保護(hù)的層面進(jìn)行探討，卻少有研究站在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的角度探討如何最大限度上開發(fā)潛在用戶的信息價(jià)值的盲點(diǎn)。因此，本文將從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的視角出發(fā)，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)收益模型理論和SOR刺激—機(jī)體—反應(yīng)模型，從感知風(fēng)險(xiǎn)和感知價(jià)值兩個(gè)層面來分析影響用戶信息披露的因素，從而為相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供切實(shí)可行的商業(yè)建議。

一、文獻(xiàn)綜述

1.1信息共享

信息共享是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提高商業(yè)活動(dòng)效率的方式之一，也是用戶在接受各項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)不可避免的環(huán)節(jié)之一。張長亮等人采用技術(shù)接受模型，從信息人維度、信息技術(shù)維度、信息環(huán)境維度、信息維度4個(gè)方面，論證了不同因素對(duì)于用戶信息共享的行為影響[5];基于信息生態(tài)的視角，蔣知義等人對(duì)用戶信息行為在在線健康社區(qū)中的影響因素進(jìn)行分析并的出結(jié)論[6]。

基 于 Trian-dis 的人際行為模型，李楓林等對(duì)虛擬社區(qū)信息 共享行為的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析[7]。學(xué)者黃薇等人則是從大五人格角度研究分析出自媒體用戶信息共享行為動(dòng)機(jī)[8]。

1.2感知價(jià)值

所謂感知價(jià)值，其實(shí)是在產(chǎn)品使用或消費(fèi)環(huán)節(jié)中，用戶所產(chǎn)生的綜合體驗(yàn)感受，以及對(duì)產(chǎn)品或消費(fèi)的滿意度。對(duì)其進(jìn)行研究的，主要集中于營銷領(lǐng)域的學(xué)者。比如Lee等[9]基于對(duì)Facebook（社交平臺(tái)）用戶開展調(diào)查分析，得出結(jié)果，發(fā)現(xiàn)SNSs中的感知價(jià)值，成為了行為意圖的主要影響因素，具體包含了信息、經(jīng)驗(yàn)、社會(huì)、交易價(jià)值等。而Chen等[10]通過對(duì)Airbnb（短租平臺(tái)）的用戶展開研究，發(fā)現(xiàn)用戶的購買意愿，也會(huì)受到感知價(jià)值的影響，具體體現(xiàn)在產(chǎn)品評(píng)論數(shù)量、評(píng)論內(nèi)容等方面。同時(shí)，學(xué)者鐘凱在對(duì)于網(wǎng)絡(luò)購買意愿的研究中指出，感知價(jià)值對(duì)于購買意愿的傳導(dǎo)路徑會(huì)受到在線口碑這一因素的影響。Zhang等[11]通過研究微信用戶發(fā)現(xiàn)，用戶的感知價(jià)值，會(huì)受到直接和間接網(wǎng)絡(luò)外部性因素影響，從而表現(xiàn)出不同的感知價(jià)值，享樂價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，成為影響戶微信使用持續(xù)性的主要因素。綜合以上學(xué)者的研究可以總結(jié)出兩點(diǎn)，感知價(jià)值與消費(fèi)者的購買意愿具有直接聯(lián)系，并且感知價(jià)值由不同因素影響從而主導(dǎo)消費(fèi)者行為。

1.3感知風(fēng)險(xiǎn)

感知風(fēng)險(xiǎn)，這一概念的發(fā)展較早，已經(jīng)經(jīng)過了較長時(shí)間的發(fā)展，其最先由學(xué)者鮑爾[12]提出，這個(gè)概念是從心理學(xué)領(lǐng)域，引申到營銷領(lǐng)域，在提出之后，得到了廣泛認(rèn)可。鮑爾認(rèn)為，消費(fèi)者所產(chǎn)生的任何購買決策，都必將伴隨著相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，而這些風(fēng)險(xiǎn)是無法完全規(guī)避的，并且會(huì)因?yàn)楹芏嗖淮_定因素，存在產(chǎn)生損失的潛在可能性。學(xué)者尤丹蓉在對(duì)于網(wǎng)絡(luò)購物的相關(guān)研究中指出，可以感知的風(fēng)險(xiǎn)是影響消費(fèi)者購買行為的重要因素。在除營銷研究領(lǐng)域外，Loske等人通過對(duì)云服務(wù)提供商和用戶的研究，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)感知在不同對(duì)象中存在不一致性的特點(diǎn)，認(rèn)為不同風(fēng)險(xiǎn)感知影響具有差異性[13]。Troshani等人通過實(shí)證研究模型，表明風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)顯著抑制用戶使用云存儲(chǔ)服務(wù)的意愿[14]。由此可以得出結(jié)論，風(fēng)險(xiǎn)感知，對(duì)于不同的用戶行為，會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響。

二、研究模型與假設(shè)提出

2.1分配公平

公平最早由Homans和Adams提出，主要被理解為分配公平，強(qiáng)調(diào)感知結(jié)果的公平性[15]。李海丹等人在對(duì)于社會(huì)化媒體的隱私披露研究中指出，分配公平正向影響感知收益[16]，即用戶認(rèn)為獲得的結(jié)果感知公平程度越大，感知收益也越大;有關(guān)公平的研究一直在心理學(xué)和營銷領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位[15]，而在本文的研究背景下，將此處的分配公平作為一種信息與服務(wù)交換下的分配公平，即當(dāng)用戶有意識(shí)披露個(gè)人隱私時(shí)，將認(rèn)為個(gè)人信息泄露帶來的損失與預(yù)期可以獲得的服務(wù)內(nèi)容時(shí)的價(jià)值是大體相同的;同時(shí)也有相關(guān)文獻(xiàn)指出表在高信息公平下， 消費(fèi)者更容易獲得高的顧客感知價(jià)值[17]，基此，本文提出以下假設(shè)：

H1：分配公平正向影響感知收益。

2.2信息敏感

信息敏感指特定情景下用戶對(duì)某類信息所感知的隱私憂慮水平，它不僅僅指個(gè)人信息的種類和敏感層次，更側(cè)重于個(gè)體對(duì)于自己披露的信息感知[18]。在電子商務(wù)領(lǐng)域，相關(guān)隱私披露研究認(rèn)為，信息敏感度的增加可能會(huì)導(dǎo)致相伴而來的感知風(fēng)險(xiǎn)增加[19][20]，同時(shí)Phelps指出，消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)水平基于市場營銷人員要求披露的信息類型的信息敏感度[21];李海丹等人在研究社交網(wǎng)絡(luò)下的隱私披露中也發(fā)現(xiàn)，信息敏感正向影響感知風(fēng)險(xiǎn)[16]。作為一種感知，信息敏感度因人而異[5]。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2：信息敏感正向影響感知風(fēng)險(xiǎn)。

2.3披露行為

用戶信息披露指用戶有意通過某種途徑公開或陳述自身信息的行為，其目的主要是為了獲得更多正收益[22];社會(huì)認(rèn)知理論指出，人的行為受到社會(huì)系統(tǒng)環(huán)境，等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和自我效能和自我認(rèn)知等影響[23];在本文中，將用戶披露行為的影響來源分為兩方面，即感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn);張坤等人在研究電子信息健康網(wǎng)站用戶披露行為時(shí)，也發(fā)現(xiàn)感知效用和感知風(fēng)險(xiǎn)均是影響電子健康網(wǎng)站用戶信息披露行為的重要因素;他指出，用戶感知效用越大，用戶信息披露可能性越高;感知風(fēng)險(xiǎn)越大，用戶信息披露可能性越低[24]。Woodruff、Jillian等學(xué)者研究得價(jià)值感知可以發(fā)生在沒有購買或使用產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)說明用戶在認(rèn)證前可以感知平臺(tái)的激勵(lì)措施帶來的價(jià)值[25][26]。Kim等也提出，用戶感知價(jià)值對(duì)用戶參與意向有正向影響[27]。鐘凱等人研究中也得出了價(jià)值感知促成行為意愿及使用行為的結(jié)論[28]。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3a：感知價(jià)值正向影響用戶披露意愿。

H3b：感知風(fēng)險(xiǎn)反向影響用戶披露意愿。

H3c：用戶披露意愿正向影響用戶披露行為。

三、問卷設(shè)計(jì)

3.1問卷及量表設(shè)計(jì)

這次研究收集數(shù)據(jù)主要采用的是問卷調(diào)查法，在校大學(xué)生為本次調(diào)查的主要對(duì)象，此次問卷采用李克特五點(diǎn)量表，測量的范圍由“非常不認(rèn)同”到“非常認(rèn)同”。

問卷的主要部分由6個(gè)潛在變量和12個(gè)測量變量組成。潛在變量有信息敏感、程序公平、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知收益、披露意愿、披露行為。涉及測量變量來源于現(xiàn)有文獻(xiàn)，保證了測度項(xiàng)的效度，表 1對(duì)各測度項(xiàng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行了說明。

3.2數(shù)據(jù)收集

本次研究以在校大學(xué)生為主展開，在正式發(fā)放問卷調(diào)查之前，我們預(yù)先發(fā)放了20份問卷進(jìn)行小樣本的預(yù)調(diào)查，請測試者就問卷的邏輯和語言表達(dá)提供修改意見。在正式調(diào)研過程中，我們通過問卷星網(wǎng)絡(luò)調(diào)研平臺(tái)于2020年8月1號(hào)到9月10號(hào)進(jìn)行了問卷的發(fā)放，共回收444份問卷，其中剔除15份無效問卷，共剩余有效樣本429份，有效率達(dá)96.6%。

四、數(shù)據(jù)分析

主要采用amos22.0和spss26.0兩種統(tǒng)計(jì)分析軟件來檢驗(yàn)本文所提出的模型。數(shù)據(jù)分析過程主要由兩個(gè)方面構(gòu)成： 首先通過信度和效度評(píng)估測量模型，再對(duì)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行驗(yàn)證假設(shè)。

4.1信度和效度檢驗(yàn)

4.1.1問卷的信度分析

首先對(duì)收集到的問卷進(jìn)行信度的分析，以確定問卷可靠性，再對(duì)問卷進(jìn)行進(jìn)一步的研究分析。我們采用較為常見的Cronbach信度系數(shù)法，測量問卷內(nèi)在一致性。然而在本次調(diào)查中需要注意的是，對(duì)于社科類的調(diào)查問卷而言，總體信度在達(dá)到較高得分的前提下，分維度的a系數(shù)達(dá)到0.5或0.6就是較為理想的結(jié)果了。

4.1.2問卷的效度分析

在檢驗(yàn)量表問卷信度在可接受水平之上后，繼續(xù)對(duì)問卷進(jìn)行效度檢驗(yàn)。對(duì)于效度檢驗(yàn)進(jìn)行KMO值檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，用于判斷問卷是否符合進(jìn)行因子分析的條件。若KMO值達(dá)到理想值，還需觀察驗(yàn)證性因子分析（CFA），通過卡方值與自由度之比（x2/df）、擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）、比較擬合指數(shù)（CFI）以及近似誤差均方根（RMSEA）等指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步判斷。通過檢驗(yàn)多項(xiàng)上述指標(biāo)綜合考慮，本次問卷通過了效度檢驗(yàn)。

4.1.3相關(guān)性研究

本次研究針對(duì)理論模型中的主要研究變量進(jìn)行相關(guān)性分析，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來確定變量之間的相關(guān)性，結(jié)果如表 2顯示。

根據(jù)表中的數(shù)據(jù)結(jié)果可以得出：程序公平與感知價(jià)值存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系（r=.321;p<0.01），由此初步推斷本文假設(shè)H1：程序公平對(duì)感知價(jià)值存在顯著正向影響成立;信息敏感與感知風(fēng)險(xiǎn)存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系（r=.569;p<0.01），由此可初步推斷本文假設(shè)H2：信息敏感對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)存在顯著正向影響成立;感知價(jià)值與感知風(fēng)險(xiǎn)分別與披露意識(shí)存在著顯著的正相關(guān)（r=.463;p<0.01）和負(fù)相關(guān)關(guān)系（r=-.225;p<0.01），由此可初步推斷感知價(jià)值與感知風(fēng)險(xiǎn)分別與披露意識(shí)存在著顯著的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系成立;以及披露意識(shí)與披露行為存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系（r=.574;p<0.01），由此可初步推斷本文假設(shè)H3：感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)分別正向和負(fù)向影響用戶披露行為。

4.2模型假設(shè)檢驗(yàn)

在對(duì)測量模型進(jìn)行信度和效度的評(píng)估以及對(duì)測量模型進(jìn)行相關(guān)性評(píng)估之后，我們采用AMOS22.0軟件對(duì)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行路徑分析。結(jié)果模型的擬合優(yōu)度如下，其中CFI=0.957，NFI=0.935，AGFI=0.922，GFI=0.952，RMSEA=0.064，擬合值的數(shù)值都在理想標(biāo)準(zhǔn)范圍之內(nèi)，說明結(jié)構(gòu)模型擬合度的結(jié)果較好。本研究采用標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)的CR值和p值作為檢驗(yàn)指標(biāo)，來驗(yàn)證結(jié)構(gòu)模型中的假設(shè)，模型的擬合結(jié)果如圖 2所示。從模型擬合結(jié)果來看，假設(shè)H1-H3均得到驗(yàn)證。

五、討論分析

5.1外部激勵(lì)對(duì)于用戶感知的影響

5.1.1分配公平

分配公平對(duì)于用戶感知價(jià)值具有正向影響，影響系數(shù)為0.525。分配公平是用戶價(jià)值感知提高的必要條件。為了提高平臺(tái)的分配公平和用戶的感知價(jià)值，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營方可以定期更新平臺(tái)功能，維護(hù)平臺(tái)性能，注重提高用戶體驗(yàn)感，讓用戶在平臺(tái)使用過程中感到披露個(gè)人信息達(dá)到信息—服務(wù)交換的過程的是公平值得的。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營和維護(hù)并不是一蹴而就的，運(yùn)營方也需要持續(xù)跟進(jìn)系統(tǒng)的維護(hù)以達(dá)到提高用戶感知價(jià)值的效果。

5.1.2信息敏感

信息敏感對(duì)于用戶感知風(fēng)險(xiǎn)具有正向影響，影響系數(shù)為0.68。目前的網(wǎng)絡(luò)背景下，許多不法分子通過盜用用戶信息并以此售賣盈利，他們會(huì)利用網(wǎng)絡(luò)漏洞來竊取用戶信息，或是私下買賣用戶信息。信息被盜取給用戶帶來的損失是巨大的。因此，信息敏感加劇了用戶對(duì)于平臺(tái)的感知風(fēng)險(xiǎn)。所以對(duì)于平臺(tái)運(yùn)營方來講，應(yīng)盡量避免對(duì)于用戶信息的過度獲取，并在個(gè)人可接受范圍內(nèi)進(jìn)行正當(dāng)?shù)挠脩粜畔⒗谩?/p>

5.2用戶感知對(duì)于披露意愿的影響

5.2.1感知價(jià)值

用戶感知價(jià)值對(duì)于用戶披露意愿具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.646。所以，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商應(yīng)注重運(yùn)營過程中用戶感知價(jià)值的提升，通過例如分配公平等有利于用戶感知價(jià)值提高的途徑提高用戶對(duì)于個(gè)人信息的披露意愿。

5.2.2感知風(fēng)險(xiǎn)

用戶感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于用戶披露意愿具有顯著的負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.214。因此，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商在運(yùn)營過程中重視感知價(jià)值時(shí)也不應(yīng)忽視用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。用戶運(yùn)營商可以在保證盈利平穩(wěn)運(yùn)營的基礎(chǔ)上適當(dāng)減少對(duì)于用戶敏感信息的獲取來減少用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到提升用戶披露意愿的效果。

5.3披露意愿對(duì)于披露行為的影響

用戶披露意愿對(duì)于用戶披露行為具有顯著的正向影響，這一結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營中將越來越以用戶意愿導(dǎo)向作為獲取用戶信息的方式，用戶的披露意愿將對(duì)用戶的披露行為產(chǎn)生較大影響。因此，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營商需要從例如分配公平、信息敏感等因素出發(fā)，進(jìn)行用戶信息交換價(jià)值的優(yōu)化，提高用戶的共享意愿，實(shí)現(xiàn)自身平臺(tái)信息—服務(wù)資源優(yōu)化配置。

六、結(jié)束語

本文以大量用戶在信息時(shí)代披露隱私換取便利的行為為背景，探究在平臺(tái)競爭者繁多的情況下，企業(yè)如何平衡對(duì)用戶信息收集和用戶隱私保護(hù)之間的矛盾，提高獲取用戶信息的能力以創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值的問題。本文結(jié)合S—O—R模型和用戶感知風(fēng)險(xiǎn)—收益理論，辨析分配公平和信息敏感是如何作用于用戶的披露行為，并且考察用戶感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)的中介作用。研究證實(shí)了分配公平、信息敏感對(duì)于用戶感知價(jià)值具有正向影響;用戶感知價(jià)值對(duì)于用戶披露意愿具有顯著的正向影響;用戶感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于用戶披露意愿具有顯著的負(fù)向影響;用戶披露意愿對(duì)于用戶披露行為具有顯著的正向影響。換言之，分配公平是推動(dòng)用戶的·披露行為，但信息敏感會(huì)加劇用戶對(duì)于平臺(tái)的感知風(fēng)險(xiǎn)，從而削減用戶的披露意愿。

綜上，本文認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營方可以定期更新平臺(tái)功能，維護(hù)平臺(tái)性能，注重提高用戶體驗(yàn)感，讓用戶在平臺(tái)使用過程中感到披露個(gè)人信息達(dá)到信息—服務(wù)交換的過程的是公平值得的。用戶運(yùn)營商可以在保證盈利平穩(wěn)運(yùn)營的基礎(chǔ)上適當(dāng)減少對(duì)于用戶敏感信息的獲取來減少用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到提升用戶披露意愿的效果，實(shí)現(xiàn)自身平臺(tái)信息—服務(wù)資源優(yōu)化配置。

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華菡純（2001.1）女，漢族，湖北黃岡人，管理學(xué)學(xué)士學(xué)位，