公眾感知如何影響人臉識別技術使用的意愿與行為？
——基于使用情境的有調(diào)節(jié)中介模型

孫 宇 羅瑋琳 張 綽

一、問題的提出

隨著以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息通信技術的普及應用，人臉識別技術已成為最為常見的生物識別方法之一(Adjabi et al.，2020；郭躍等，2021)，在越來越多的場景中得到廣泛應用。人臉識別技術的推廣程度越高，應用人臉識別技術而引發(fā)的隱私安全等相關問題便越突出，這加劇了公眾的隱私擔憂(閆立、吳何奇，2020；劉佳明，2021；Noorden，2020；Roussi & Noorden，2020)，阻礙了技術的進一步推廣應用。在此背景下，深入探討影響公眾人臉識別技術行為意愿與使用行為的相關因素具有重要意義。

行為意愿與使用行為研究是行為公共管理領域探究公眾體驗的重要內(nèi)容之一(李曉倩，2018；張書維、李紓，2018；代濤濤、陳志霞，2019)?，F(xiàn)有研究已經(jīng)開始關注人臉識別技術的公眾意愿與行為規(guī)律，基于風險感知變量及感知有用性、感知易用性等價值感知變量，探究其對于行為意愿與使用行為的影響(Kostka et al.，2021；Steinacker et al.，2020；馬云姣，2019；郭巧敏，2020)，并在理性行為理論的基礎上，進一步揭示行為意愿對于使用行為的影響機理(張慶杰、龔涵適，2018；孫赫等，2019)。然而，已有成果依然簡化了公眾對于技術感知因素復雜性的考量(鐘陳等，2019)，也尚未探究不同使用情境下公眾行為的差異。Lai和Rau(2021)通過建立人臉識別技術使用情境的公眾感知模型，提出公眾對于人臉識別技術的感知差異可以反映出不同場景下濫用人臉識別技術的可能性，并顯著影響技術的開發(fā)、部署和推廣。可見，探討技術使用情境對于公眾行為意愿與使用行為的影響效果與觸發(fā)機理，并比較不同場景的差異，不僅可以拓展理性行為理論并檢驗其在人臉識別技術應用領域的適用性，為技術的場景化治理的觀點提供微觀視角的理論基礎，而且在行為公共管理視角下對于理解微觀個體在爭議性公共議題中的行為意愿與使用行為規(guī)律具有啟示意義。

國家市場監(jiān)督管理總局、國家標準化管理委員會于2020年3月6日發(fā)布了國家標準《信息安全技術 個人信息安全規(guī)范》(GB/T 35273-2020)，盡管其在是否以及何時共享個人信息方面更加強調(diào)個人意愿，但在收集某些生物特征信息方面，尤其是使用智能或交互式設備作為信息采集工具時，仍然很難獲得明確的許可(Lai，2020)。2021年7月27日發(fā)布的《最高人民法院關于審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規(guī)定》指出，處理個人信息時應征得自然人或其監(jiān)護人的單獨同意。這里，我們將單獨同意授權定義為實際授權，以“刷臉支付”為代表，用戶每次使用該功能時均需點擊驗證信息以授權，才能使用人臉信息。與此不同的是名義授權，以“刷臉進出”為代表，公眾出于某些法定原因或行政要求被采集人臉信息后，該信息可能在多個進出場景中被重復使用，這種一次概括授權即名義授權。實踐中，“刷臉支付”和“刷臉進出”恰恰是應用最廣泛的場景。《2021人臉識別行業(yè)白皮書》數(shù)據(jù)顯示，目前國內(nèi)人臉識別行業(yè)應用的主要場景為金融(如無人零售)與安防(如門禁閘機)，二者市場占比之和超過80%。

因此，本研究在理性行為理論的基礎上進行拓展，針對實際授權和名義授權兩種使用情境，構建出一個以使用情境為調(diào)節(jié)變量的有調(diào)節(jié)中介模型，通過實證檢驗比較人臉識別技術在不同使用情境下如何影響公眾的行為意愿與使用行為的關系，以期揭示技術使用情境對于公眾行為意愿與使用行為的影響機理，進而為技術的場景化治理觀點提供微觀視角的實證支持。具體來說，研究旨在回答行為意愿在感知與使用行為之間能否發(fā)揮中介效應？使用情境能否調(diào)節(jié)行為意愿與使用行為之間的關系？不同使用情境下風險感知、價值感知、行為意愿與使用行為有何顯著差異？本文有五個部分，本部分提出研究問題；接下來的第二部分圍繞理性行為理論、風險感知與價值感知以及使用情境綜述文獻并提出研究假設；第三部分陳述研究變量與測量、調(diào)查方法與程序，以及信效度檢驗與同源誤差檢驗結果；第四部分是實證檢驗的數(shù)據(jù)結果；第五部分對理性行為理論模型的拓展進行反思，對人臉識別技術場景化治理展開討論，并歸納研究創(chuàng)新與不足。

二、文獻回顧與假設提出

(一)理性行為理論

由Fishbein與Ajzen(1975)提出的理性行為理論(Theory of Reasoned Action，TRA)是計劃行為理論、技術接受模型等理論思想的起點，被廣泛用于解釋微觀個體的觀念與行為規(guī)律(果佳等，2021)。他們認為，個體所做出的某些特定行為受到了行為意愿的影響，并指出態(tài)度和主觀規(guī)范共同影響行為意愿。但是，理性行為理論忽略了個體差異和所處情境對個體行為的影響(張一涵、袁勤儉，2018)。為了避免其局限性，學者們對理性行為理論不斷進行優(yōu)化。

一是在理性行為理論的基礎上加入新的自變量，拓展理性行為理論的適用性。例如，Ajzen(1991)提出計劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)，在態(tài)度和主觀規(guī)范的基礎上加入感知行為控制這一自變量，認為感知行為控制會對行為意愿與使用行為造成直接影響。

二是針對信息通信技術領域，對理性行為理論模型的自變量進行刪改。例如，Davis等(1989)提出技術接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)，舍棄了理性行為理論中的主觀規(guī)范變量，將感知有用性與感知易用性作為影響態(tài)度的前置變量，二者通過態(tài)度影響行為意愿，間接影響使用行為，其本質(zhì)為一個鏈式中介模型。此后，Davis和Venkatesh(1996)又提出，態(tài)度只是使用者對于技術的喜好，不能作為中介變量完整傳遞感知有用性和感知易用性對于行為意愿的影響，因此他們刪除了原始模型中的態(tài)度變量，構建了以感知有用性和感知易用性為自變量，以行為意愿為中介變量，以使用行為為因變量的TAM修正模型。

三是結合其他理論，對刪改后的理性行為理論模型再次進行改造，并引入新的自變量。例如，Venkatesh等(2003)在理性行為理論的基礎上，結合創(chuàng)新擴散理論(Innovation Diffusion Theory，IDT)、社會認知理論(Social Cognitive Theory，SCT)等理論，提出了技術采納與利用整合理論(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)，該中介效應模型將影響意愿和行為的自變量歸結于績效期望、付出期望、社會影響和便利條件；Featherman和Pavlou(2003)結合風險感知理論，論證了風險感知通過行為意愿的中介作用間接負向影響使用行為。

綜上所述，基于理性行為理論構建的以行為意愿為中介變量，以使用行為為因變量的中介效應模型得到普遍認同。因此，提出如下假設。

H1：行為意愿對使用行為有顯著的正向影響。

(二)風險感知與價值感知

在理性行為理論的拓展研究中，風險感知與價值感知對于行為意愿與使用行為的影響得到積極探討。在理性行為理論的基礎上，孫赫等(2019)構建了“風險感知-價值感知”雙準則行為模型，初步驗證了風險感知和價值感知通過影響行為意愿間接影響使用行為。但聚焦人臉識別技術，仍需要進一步明確風險感知與價值感知的內(nèi)涵和維度。

在風險感知方面，隱私風險感知與誤差風險感知得到學者們的普遍重視。隱私風險感知即用戶對其隱私遭受侵害的可能性和嚴重性的主觀預期。在人臉識別技術應用領域，用戶可能實際授權主動提供人臉信息，也可能名義授權被人臉識別系統(tǒng)直接使用信息，因此隱私問題成為當前研究關注的焦點和重點，呈現(xiàn)出隱私信息化和信息隱私化的新特征(王俊秀，2020)。郭巧敏(2020)將隱私關注(privacy concern)作為主要變量，證明了隱私關注對行為意愿的影響。誤差風險感知是指對于人臉識別設備錯誤識別的擔憂。支撐人臉識別技術的深度學習算法高度依賴于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，且算法模型存在可靠性問題，尤其是在人臉有遮擋或裝飾、光線昏暗、兩張人臉高度相似等情況下，對于人臉數(shù)據(jù)的抓取、分析和識別等過程存在局限性，存在錯判、誤判風險(胡曉萌、李倫，2021)。

已有研究在對風險感知與使用行為之間的關系進行測量時，往往基于行為意愿的中介作用進行描述，沒有探究風險感知對使用行為的直接效應。事實上，隱私風險與誤差風險的存在，使得人臉識別技術的使用者在決定是否使用時會對這些潛在風險進行比較。因此，提出如下假設。

H2：風險感知對行為意愿有顯著的負向影響。

H3：風險感知對使用行為有顯著的負向影響。

H4：風險感知通過影響行為意愿對使用行為產(chǎn)生顯著的負向影響。

在價值感知方面，Gupta和Kim(2007)提出價值感知模型，認為感知利得和感知利失共同影響行為意愿。張慶杰與龔涵適(2018)證明了感知有用性和感知易用性對行為意愿產(chǎn)生直接影響，用戶是否使用這一技術，往往取決于該技術是否有用以及是否好用(馬云嬌，2019)。因此，基于理性行為理論的相關拓展模型，將價值感知設定為感知有用性與感知易用性兩個維度，其中感知有用性是指用戶使用人臉識別技術或系統(tǒng)獲得好處的期望，感知易用性是指用戶感知人臉識別技術或系統(tǒng)容易使用的程度。

已有研究對于價值感知與使用行為之間關系的測量，也是更多基于行為意愿的中介作用進行描述，缺少對于直接效應的闡釋。感知有用性和感知易用性的存在，使人臉識別技術的使用者在決定是否使用該技術時會對這些因素進行權衡。因此，提出如下假設。

H5：價值感知對行為意愿有顯著的正向影響。

H6：價值感知對使用行為有顯著的正向影響。

H7：價值感知通過影響行為意愿對使用行為產(chǎn)生顯著的正向影響。

(三)使用情境

作為場景(scenario)的學術表達，使用情境(use context)最早出現(xiàn)于消費者行為領域，用于研究購買行為，Heijden(2005)將使用情境定義為用戶使用信息系統(tǒng)的社會背景。在理性行為理論的拓展研究中，使用情境大多作為影響行為意愿的自變量被提出。例如，Wang和Li(2012)使用實證分析方法研究用戶對移動支付的行為意愿時發(fā)現(xiàn)，通過影響感知易用性和感知有用性，使用情境間接影響著行為意愿。在張慶杰與龔涵適(2018)的研究中也證明了這一觀點。但是，上述研究均將使用情境作為連續(xù)變量處理，且僅將支付場景納入考察，對于使用情境變量的測量聚焦于一些特殊情形，比如由于遇到意料之外的支付需要而刷臉，由于人工窗口結算需要排隊而刷臉，由于無其他可選支付方式而刷臉，等等(Mallat et al.，2009)。

事實上，使用情境具有更為豐富的內(nèi)涵。在Lai和Rau(2021)建立的人臉識別技術使用情境的公眾感知模型中，使用情境被作為分類變量予以探討，學者們具體細分了公共場所中的身份認證、監(jiān)控、醫(yī)療健康領域等九類情境。在于春玲等人(2019)有關綠色產(chǎn)品購買意向的研究中，使用情境被劃分為公開情境和私密情境，使用情境作為調(diào)節(jié)變量的可行性得到充分驗證。但在人臉識別技術應用場景的相關研究中，對于使用情境的區(qū)分標準則并不統(tǒng)一。正如第一部分所界定的那樣，依據(jù)法理和實踐，本文提出，人臉信息使用的單獨同意授權即實際授權，其典型代表是刷臉支付場景(金融)；人臉信息使用的一次概括授權即名義授權，其典型代表是刷臉進出場景(安防)。因此，提出如下假設。

H8：刷臉支付場景中，行為意愿對使用行為有顯著的正向影響。

H9：刷臉進出場景中，行為意愿對使用行為有顯著的正向影響。

基于上述理論基礎，構建有調(diào)節(jié)的中介模型，其中風險感知與價值感知為自變量，使用行為為因變量，行為意愿為中介變量，使用情境為調(diào)節(jié)變量。研究模型見圖1。

圖1 研究模型

三、研究設計

(一)研究變量與測量工具

研究采用成熟量表對行為意愿進行測量，風險感知、價值感知與使用行為的測量在借鑒文獻基礎上自編完成。所有潛變量均采用Likert式五點記分，“1”為“非常不符合”，“5”為“非常符合”。

在行為意愿方面的測量借鑒了馬云姣(2019)和孫赫等人(2019)的研究量表。風險感知方面，隱私風險感知借鑒了APCO模型(臧國全等，2021)與信息隱私關注CFIP量表(張玥、朱慶華，2014)，誤差風險感知的測量題項結合文獻綜述提出，包括對自己的人臉信息被判斷成他人的擔憂和對他人的人臉信息誤被判成自己的擔憂。價值感知量表則借鑒了Davis等(1989)的研究，包括感知有用性和感知易用性兩個維度。

對于使用行為的測量包括是否使用及使用頻率。先基于是否使用篩選問卷樣本，再將在該場景下使用刷臉的頻率評價轉(zhuǎn)化為五分制，按照“幾乎不使用=1，很少使用=2，一般=3，較多使用=4，幾乎每次使用=5”進行賦值，以使用頻率作為單一變量測量使用行為。研究變量及測量題項見表1。

表1 研究變量與測量題項

(二)調(diào)查方法與程序

研究通過分析我國的網(wǎng)民結構，以及刷臉支付用戶群體的年齡和行為特征等確定研究的樣本對象。中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心(CNNIC)第49次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2021年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.32億，其中，20-29歲的網(wǎng)民占比為17.3%，學生群體在職業(yè)結構中占比最多。艾媒咨詢發(fā)布的《2019年中國刷臉支付技術應用社會價值專題研究報告》顯示，“刷臉支付”用戶群體畫像的年齡分布以20-29歲的青年群體為主，占比為62.61%，這類群體更容易接受新鮮事物，具有重要的商業(yè)價值。20-29歲的青年群體作為當前人臉識別技術應用的主要群體，其行為特征將對政府在該領域的政策制定產(chǎn)生重要影響。因此，將在校大學生作為研究對象具有代表性，特別是在疫情防控常態(tài)化的背景下，大學生接觸新技術頻繁、應用體驗深刻。

采用便利取樣方法進行在校大學生問卷調(diào)查。預調(diào)查于2020年11月8日至20日在線上進行，回收有效樣本342份，對問卷信效度進行初步檢驗，基于檢驗結果對行為意愿、價值感知和風險感知的部分題項進行刪除或修改，最終確定為表1所示的題項。預調(diào)查結果顯示，針對未使用過刷臉功能的用戶而言，無法有效回答對于風險感知或價值感知方面的題項，因此正式調(diào)查將行為意愿的測量順序調(diào)整至價值感知與風險感知之前，如果沒有用過刷臉功能，那么不再對感知進行測量。

正式調(diào)查于2021年2月22日至3月5日在線上進行，收集原始問卷671份，刪除問卷中兩道干擾題任意一道答錯的問卷，及非在校大學生樣本，得到有效問卷512份，問卷有效率為76.3%，問卷題項數(shù)量與有效樣本量的比例約為1：10。調(diào)查對象主要為來自北京師范大學、中國人民大學、清華大學、北京大學、南京航空航天大學等高校的在校大學生。由于在刷臉支付與刷臉進出校園兩類場景中，刷臉功能都并非必選項，支付可以用掃碼代替，進出可以用刷校園卡代替，因此所有被試都分別針對兩類場景被詢問是否使用了刷臉功能，兩類場景下各個變量的題項內(nèi)容與數(shù)量基本一致。以使用行為的測量題項為例，在兩類場景中分別以“在校園內(nèi)支付寶自助售貨機進行支付時使用刷臉功能的頻率”和“在出入校門或宿舍樓時使用刷臉功能的頻率”作為題項表述，其本質(zhì)均為對于使用頻率的測量。

在正式調(diào)查的512份有效問卷樣本中，使用過刷臉支付的有255份，使用過刷臉進出的有468份。由于研究分別基于兩個場景對同樣的觀測變量進行了測量，后續(xù)對723份使用過人臉識別功能的樣本進行定量分析。數(shù)據(jù)分析采用SPSS 26.0和AMOS 21.0軟件工具進行，包括信效度檢驗、描述性統(tǒng)計、相關性分析、有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗和差異性檢驗等。

(三)信效度檢驗與同源誤差檢驗

研究所建構的潛在模型量表信度良好，克隆巴赫系數(shù)(Cronbach’s Alpha)均達到0.70以上；對255份刷臉支付場景數(shù)據(jù)進行探索性因子分析，468份刷臉進出場景數(shù)據(jù)進行驗證性因子分析，結果均顯示量表具有良好的結構效度。樣本結構中的性別、學歷、戶籍等控制變量與研究模型的各變量間沒有顯著相關關系，可以進行有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗。

為了減少同源誤差，在問卷指導語部分注明了問卷為匿名填寫，保證調(diào)查結果僅供學術研究使用，個人信息將嚴格保密，以便于被試能夠誠實、放心作答。利用Harman單因素檢驗方法來驗證各變量之間的同源誤差程度。結果表明，單一因素只能解釋24.715%的方差，低于Harrison等人(1996)所推薦的40%的判斷標準，不存在嚴重的同源誤差，樣本數(shù)據(jù)有效。

四、數(shù)據(jù)分析結果

(一)描述性統(tǒng)計與相關分析

研究采用Pearson相關分析驗證了各變量間均值、標準差以及相關系數(shù)。表2顯示：(1)風險感知與行為意愿負相關(r=-0.221，p<0.001)，與使用行為負相關(r=-0.183，p<0.001)。(2)價值感知與行為意愿正相關(r=0.635，p<0.001)，與使用行為負相關(r=-0.160，p<0.001)。(3)行為意愿與使用行為之間無顯著相關關系。假設2、假設3、假設5得到初步驗證。

行為意愿與使用行為之間的不相關，對理性行為理論的基礎假設提出了挑戰(zhàn)，需要進一步在整體模型的視角下檢驗調(diào)節(jié)效應，以明確該假設是否能夠成立。

表2 描述性統(tǒng)計結果和變量間的Pearson相關分析(n=723)

(二)有調(diào)節(jié)的中介效應檢驗

為驗證有調(diào)節(jié)的中介效應，通過Hayes(2013)編制的PROCESS宏程序中的模型14進行有調(diào)節(jié)的中介模型分析和Bootstrap檢驗。表3顯示，使用情境在行為意愿與使用行為之間發(fā)揮調(diào)節(jié)效應，其置信區(qū)間為[0.30，0.63]；在刷臉支付場景中，行為意愿在風險感知與使用行為之間發(fā)揮完全中介作用，其直接效應置信區(qū)間為[-0.11，0.07]，在價值感知與使用行為之間發(fā)揮完全中介作用，其直接效應置信區(qū)間為[-0.19，0.06]；在刷臉進出場景中，行為意愿的中介效應不顯著。由此，假設1得到部分驗證，假設4、假設7、假設8得到驗證，有調(diào)節(jié)的中介模型成立。

表3 被調(diào)節(jié)的中介效應檢驗結果

(三)調(diào)節(jié)效應檢驗

為了更直觀地體現(xiàn)使用情境在行為意愿和使用行為之間的調(diào)節(jié)作用，根據(jù)Aiken和West(1991)的建議和方法，對行為意愿與使用情境構建交互項后進行回歸分析，繪制如圖2所示的調(diào)節(jié)效應圖。在刷臉支付場景中，行為意愿對使用行為具有顯著的正向影響；在刷臉進出場景中，行為意愿對使用行為影響不顯著。兩類場景之間的差異比較及其成因有待進一步剖析。

圖2 使用情境的調(diào)節(jié)效應

(四)差異性檢驗

為了探究兩類場景的感知、意愿與行為差異，以使用情境作為分組變量，對風險感知與價值感知的子維度及行為意愿與使用行為進行獨立樣本t檢驗。表4顯示，在支付場景與進出場景中，感知有用性、感知易用性、隱私風險感知與使用行為均存在顯著差異，誤差風險感知與行為意愿則不存在顯著差異。差異性檢驗結果顯示，刷臉支付場景相較于刷臉進出場景，其感知有用性更高(3.83>3.11)，感知易用性略高(4.21>4.08)，隱私風險感知更高(4.05>3.55)，使用行為更低(2.03<4.68)。

此外，有關替代方案題項的調(diào)查結果顯示，在刷臉支付場景中，比起刷臉更愿意使用掃碼支付的占61.5%，更愿意刷臉的占15.7%，認為二者沒有顯著區(qū)別的占22.7%；在刷臉進出場景中，比起刷臉更愿意使用刷校園卡的占48.3%，更愿意刷臉的占21.4%，認為二者沒有顯著區(qū)別的占30.3%。

表4 獨立樣本t檢驗

五、結論與討論

(一)研究的主要結論

數(shù)據(jù)分析結果顯示，以風險感知與價值感知為自變量，以使用行為為因變量，以行為意愿為中介變量，以使用情境為調(diào)節(jié)變量所構建的有調(diào)節(jié)的中介模型成立。使用情境對于行為意愿與使用行為之間關系的調(diào)節(jié)效應顯著。在刷臉支付場景中，風險感知通過行為意愿的中介作用，間接負向影響使用行為，價值感知通過行為意愿的中介作用，間接正向影響使用行為，行為意愿在感知與行為之間發(fā)揮了完全中介效應；在刷臉進出場景中，行為意愿對使用行為不存在顯著影響。

在刷臉支付場景與刷臉進出場景中，感知有用性、感知易用性、隱私風險感知與使用行為均存在顯著差異。刷臉支付場景相較于刷臉進出場景，公眾的隱私風險感知更高，這說明實際授權情境下，對于人臉信息使用的單獨同意授權行為可能會提高用戶的隱私風險擔憂；而刷臉進出場景相較于刷臉支付場景，公眾的感知有用性更低，但使用行為卻更高，這說明在名義授權情境下，對于人臉信息使用的一次概括授權行為并不能真實反映公眾的行為意愿與使用行為。

(二)針對理性行為理論模型拓展的反思

理性行為理論歷經(jīng)四十余年的發(fā)展變遷，以行為意愿為中介變量，以使用行為為因變量的中介效應模型不斷得到拓展優(yōu)化。在傳統(tǒng)中介效應模型的基礎上，本研究通過引入使用情境作為調(diào)節(jié)變量，構建了有調(diào)節(jié)的中介模型，為理性行為理論的實證檢驗提供了新的視角，進一步拓展了理性行為理論在人臉識別技術領域的適用性。

從模型的中介效應來看，研究揭示了風險感知與價值感知對于行為意愿與使用行為的顯著影響，進一步驗證了孫赫等(2019)構建的“風險感知-價值感知”雙準則行為模型，為結合其他理論對刪改后的理性行為理論模型再次進行改造的相關研究提供了實證檢驗。同時，研究將隱私關注作為隱私風險感知的主要內(nèi)涵，補充了對于誤差風險感知的測量，為風險感知類型的劃分提供了參考。

從模型的調(diào)節(jié)效應來看，研究揭示了使用情境對于行為意愿與使用行為之間關系的顯著影響，為優(yōu)化以理性行為理論為參照的中介效應模型提供了參考。區(qū)別于已有研究中對于使用情境變量的忽視，或?qū)⑹褂们榫匙兞孔鳛樽宰兞?，并將其定義為連續(xù)變量所進行的測量，本研究揭示了將使用情境作為意愿與行為關系的調(diào)節(jié)變量，并以分類變量的形式進行分析的可行性。

從理性行為理論在人臉識別技術應用領域的拓展來看，在區(qū)分實際授權與名義授權的基礎上探討使用情境具有啟示性意義。實際授權下的刷臉支付場景代表著人臉識別技術在無人零售金融領域的應用，每次使用刷臉功能均需進行授權驗證。名義授權下的刷臉進出場景代表著人臉識別技術在門禁閘機安防領域的應用，使用者已在前置環(huán)節(jié)因為某些用途而被要求提供人臉信息。對于實際授權而言，單獨同意授權可能使得隱私風險感知增高，強化用戶的隱私風險擔憂，但用戶可以隨時選擇終止；而對于名義授權而言，這種一次概括授權雖然可能增加使用行為，但卻不能反映用戶的真實意愿，即便認為感知有用性低卻也不得不用。因此，區(qū)分實際授權與名義授權的不同使用情境，探討個體行為意愿與使用行為的關系，對于理性行為理論模型在人臉識別技術應用領域的拓展具有重要意義。

(三)針對人臉識別技術場景化治理的討論

使用情境的調(diào)節(jié)效應顯著，提示了區(qū)分實際授權與名義授權情境的重要意義。不同情境下的公眾感知、意愿與行為差異，為人臉識別技術的場景化治理提供了來自微觀證據(jù)的政策啟示。

對于實際授權情境，如刷臉支付，建議政府、行業(yè)協(xié)會及科技企業(yè)等主體多措并舉，以規(guī)避隱私風險。隱私風險感知對刷臉支付使用行為的消極影響表明，“隱私悖論”(privacy paradox)始終存在，盡管許多用戶能夠意識到互聯(lián)網(wǎng)上的隱私風險，并對隱私保護行為持積極態(tài)度，但這卻很少轉(zhuǎn)化為實際的保護行為，且傾向于通過分享私人信息來交換零售價值和個性化服務(Barth & Jong，2017)。例如，“支付寶刷臉支付立減活動”便是利用了隱私悖論，商家通過提供一定的促銷優(yōu)惠而使得更多人開始使用支付寶的刷臉支付功能。另外，“隱私犬儒主義”(privacy cynicism)也讓用戶面臨著無處可躲的窘境，即用戶對在線服務處理他們個人數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的不確定性、無能為力和不信任的態(tài)度，使隱私保護行為在主觀上無效。盡管用戶不信任供應商，但卻不得不使用在線服務；盡管用戶能夠意識到隱私的威脅，但卻無法進行有效的隱私保護(Hoffmann，et al.，2016)。當前針對如同“石油”一般寶貴的個人信息數(shù)據(jù)，用戶正面臨著越來越多的“套路”，亟待得到有效規(guī)制(杜嘉雯、皮勇，2022)。因此，政府需加快制定和完善有關生物數(shù)據(jù)全生命周期治理的政策法規(guī)，加強數(shù)據(jù)監(jiān)管，并引導行業(yè)協(xié)會、平臺企業(yè)等利益相關方踐行“科技向善”，以應對“隱私悖論”，規(guī)避“隱私犬儒主義”。

對于名義授權情境，如刷臉進出，建議敦促技術提供者優(yōu)化實際授權方案，賦予公眾實際選擇權。研究發(fā)現(xiàn)，這種一次概括授權的情形并不利于促進公眾對于人臉識別技術的行為意愿與使用行為，本質(zhì)上并沒有保障用戶的選擇權。當人們對隱私的關注普遍增強，對于采集到的人臉數(shù)據(jù)被用于其他用途的擔憂也會加劇。因此，建議倡導動態(tài)同意模式(石佳友、劉思齊，2021)，在新場景首次使用公眾的人臉信息時，需要公眾對該人臉識別設備或場景進行單獨同意授權，同意將之前因其他原因而被采集的人臉數(shù)據(jù)應用到該場景中，或重新由公眾本人提交新的人臉信息以明示授權。同時，需要遵循自愿原則，賦予公眾選擇不通過人臉信息即可享受同質(zhì)化服務的權利。行為意愿所代表的是公眾的認同感，只有保障公眾的實際選擇權，公眾才可能將意愿轉(zhuǎn)化為行為，才能讓人臉識別技術真正地為智慧生活賦能，因此優(yōu)化實際授權方案對于人臉識別技術的應用與推廣至關重要。

(四)研究創(chuàng)新與不足

在場景驅(qū)動式人工智能發(fā)展的時代背景下，區(qū)分使用情境探討影響公眾使用人臉識別技術的意愿與行為的相關因素及作用機理具有重要意義。研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在兩個方面：一是從理性行為理論出發(fā)，在傳統(tǒng)的中介效應模型基礎上將使用情境作為調(diào)節(jié)變量，構建了有調(diào)節(jié)的中介模型，同時細分了風險感知類型，為理性行為理論在以人臉識別為代表的新技術下的適用性拓展提供了實證檢驗；二是提出不同情境下，實際授權與名義授權的區(qū)別，為區(qū)分人臉識別技術使用情境而進行基于場景的治理的觀點提供了經(jīng)驗支持。

當然，研究還存在諸多不足。從研究方法的角度來說，雖然樣本具備一定規(guī)模，但兩類場景的樣本數(shù)量差異較大，未能對同時體驗過兩類場景的用戶的個體差異進行比較。從研究模型的角度來說，研究揭示了以隱私風險感知和誤差風險感知來測量風險感知變量的可行性，但變量測量的穩(wěn)定性有待更多實證驗證。從使用情境的角度來說，刷臉支付場景的行為意愿代表的是刷臉意愿和支付意愿，可能會受優(yōu)惠、促銷等經(jīng)濟因素干擾；而校園進出場景的意愿則更多指向刷臉意愿，研究并未對其進行嚴格區(qū)分，未來有必要進行更為深入的探討。