信息化時代用戶信息披露行為影響因素探究

華菡純　張田雯月　陳雅菁　彭瑾瑜

【摘要】 ? ?隨著互聯網技術的高速發展和信息化時代的到來，以用戶信息為導向的企業不斷增多，在平臺競爭者繁多的情況下，如何平衡企業對用戶信息收集和用戶隱私保護之間的矛盾，提高獲取用戶信息的能力以創造更多商業價值是當前普遍關心的問題。本文結合S—O—R模型和用戶感知風險—收益理論，通過問卷調查方式進行實證分析，探索用戶信息披露行為過程。研究發現，分配公平和信息敏感均會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。

【關鍵詞】 ? ?感知風險 ? ?感知價值 ? ?信息披露行為 ? ?SOR模型

引言：

隨著信息化時代的到來，用戶在互聯網上的自我披露產生了大量數據，這些數據對以用戶生成內容為主要業務的互聯網企業至關重要[1]，企業使用一系列數據挖掘工具來洞察市場導向，以此提供更好的服務，吸引更多的用戶。因此，絕大多數企業將獲取用戶信息納入商業模式，將用戶提供個人信息作為用戶獲取服務及特權的重要前提，用戶必須向平臺披露一定的個人信息，才能獲得其在平臺上享受到的服務[2]。從滿足社交愉悅的在線交互聊天，到涉及個人財產的網銀類服務，無一不是建立在提供個人信息數據的基礎上。“2018年全球分銷和營銷消費者研究”中，埃森哲（Accenture）發現大多數消費者（80%）都有意愿分享他們的數據，并且隨著網絡服務類型的擴展，所需要的用戶信息數量和類型越來越多。

然而，用戶通過披露隱私獲得便利的同時，潛在的風險也隨之而來：據安全情報供應商Risk Based Security （RBS） 的2019年Q3季度的報告，2019年1月1日至2019年9月30日，全球披露的數據泄露事件有5183起，泄露的數據量達到了79.95億條[29]。大量的數據泄露事件使個人用戶信息面臨著前所未有的風險，用戶在進行披露個人信息時更加謹慎。

在此條件下，有關隱私披露的研究也為不少學者所探討[3][4]，然而這些研究側重于站在用戶隱私保護的層面進行探討，卻少有研究站在互聯網企業的角度探討如何最大限度上開發潛在用戶的信息價值的盲點。因此，本文將從互聯網企業的視角出發，結合風險收益模型理論和SOR刺激—機體—反應模型，從感知風險和感知價值兩個層面來分析影響用戶信息披露的因素，從而為相關互聯網企業提供切實可行的商業建議。

一、文獻綜述

1.1信息共享

信息共享是互聯網企業提高商業活動效率的方式之一，也是用戶在接受各項互聯網服務不可避免的環節之一。張長亮等人采用技術接受模型，從信息人維度、信息技術維度、信息環境維度、信息維度4個方面，論證了不同因素對于用戶信息共享的行為影響[5];基于信息生態的視角，蔣知義等人對用戶信息行為在在線健康社區中的影響因素進行分析并的出結論[6]。

基 于 Trian-dis 的人際行為模型，李楓林等對虛擬社區信息 共享行為的影響因素進行了實證分析[7]。學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機[8]。

1.2感知價值

所謂感知價值，其實是在產品使用或消費環節中，用戶所產生的綜合體驗感受，以及對產品或消費的滿意度。對其進行研究的，主要集中于營銷領域的學者。比如Lee等[9]基于對Facebook（社交平臺）用戶開展調查分析，得出結果，發現SNSs中的感知價值，成為了行為意圖的主要影響因素，具體包含了信息、經驗、社會、交易價值等。而Chen等[10]通過對Airbnb（短租平臺）的用戶展開研究，發現用戶的購買意愿，也會受到感知價值的影響，具體體現在產品評論數量、評論內容等方面。同時，學者鐘凱在對于網絡購買意愿的研究中指出，感知價值對于購買意愿的傳導路徑會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現，用戶的感知價值，會受到直接和間接網絡外部性因素影響，從而表現出不同的感知價值，享樂價值與社會價值，成為影響戶微信使用持續性的主要因素。綜合以上學者的研究可以總結出兩點，感知價值與消費者的購買意愿具有直接聯系，并且感知價值由不同因素影響從而主導消費者行為。

1.3感知風險

感知風險，這一概念的發展較早，已經經過了較長時間的發展，其最先由學者鮑爾[12]提出，這個概念是從心理學領域，引申到營銷領域，在提出之后，得到了廣泛認可。鮑爾認為，消費者所產生的任何購買決策，都必將伴隨著相應的風險，而這些風險是無法完全規避的，并且會因為很多不確定因素，存在產生損失的潛在可能性。學者尤丹蓉在對于網絡購物的相關研究中指出，可以感知的風險是影響消費者購買行為的重要因素。在除營銷研究領域外，Loske等人通過對云服務提供商和用戶的研究，發現風險感知在不同對象中存在不一致性的特點，認為不同風險感知影響具有差異性[13]。Troshani等人通過實證研究模型，表明風險感知會顯著抑制用戶使用云存儲服務的意愿[14]。由此可以得出結論，風險感知，對于不同的用戶行為，會產生不同程度的影響。

二、研究模型與假設提出

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，強調感知結果的公平性[15]。李海丹等人在對于社會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]，即用戶認為獲得的結果感知公平程度越大，感知收益也越大;有關公平的研究一直在心理學和營銷領域占據主導地位[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交換下的分配公平，即當用戶有意識披露個人隱私時，將認為個人信息泄露帶來的損失與預期可以獲得的服務內容時的價值是大體相同的;同時也有相關文獻指出表在高信息公平下， 消費者更容易獲得高的顧客感知價值[17]，基此，本文提出以下假設：

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某類信息所感知的隱私憂慮水平，它不僅僅指個人信息的種類和敏感層次，更側重于個體對于自己披露的信息感知[18]。在電子商務領域，相關隱私披露研究認為，信息敏感度的增加可能會導致相伴而來的感知風險增加[19][20]，同時Phelps指出，消費者的感知風險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絡下的隱私披露中也發現，信息敏感正向影響感知風險[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：

H2：信息敏感正向影響感知風險。

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];社會認知理論指出，人的行為受到社會系統環境，等社會網絡和自我效能和自我認知等影響[23];在本文中，將用戶披露行為的影響來源分為兩方面，即感知價值和感知風險;張坤等人在研究電子信息健康網站用戶披露行為時，也發現感知效用和感知風險均是影響電子健康網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;感知風險越大，用戶信息披露可能性越低[24]。Woodruff、Jillian等學者研究得價值感知可以發生在沒有購買或使用產品或服務時說明用戶在認證前可以感知平臺的激勵措施帶來的價值[25][26]。Kim等也提出，用戶感知價值對用戶參與意向有正向影響[27]。鐘凱等人研究中也得出了價值感知促成行為意愿及使用行為的結論[28]。因此，本文提出以下假設：

H3a：感知價值正向影響用戶披露意愿。

H3b：感知風險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、問卷設計

3.1問卷及量表設計

這次研究收集數據主要采用的是問卷調查法，在校大學生為本次調查的主要對象，此次問卷采用李克特五點量表，測量的范圍由“非常不認同”到“非常認同”。

問卷的主要部分由6個潛在變量和12個測量變量組成。潛在變量有信息敏感、程序公平、感知風險、感知收益、披露意愿、披露行為。涉及測量變量來源于現有文獻，保證了測度項的效度，表 1對各測度項的部分數據描述統計量進行了說明。

3.2數據收集

本次研究以在校大學生為主展開，在正式發放問卷調查之前，我們預先發放了20份問卷進行小樣本的預調查，請測試者就問卷的邏輯和語言表達提供修改意見。在正式調研過程中，我們通過問卷星網絡調研平臺于2020年8月1號到9月10號進行了問卷的發放，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96.6%。

四、數據分析

主要采用amos22.0和spss26.0兩種統計分析軟件來檢驗本文所提出的模型。數據分析過程主要由兩個方面構成： 首先通過信度和效度評估測量模型，再對結構模型進行驗證假設。

4.1信度和效度檢驗

4.1.1問卷的信度分析

首先對收集到的問卷進行信度的分析，以確定問卷可靠性，再對問卷進行進一步的研究分析。我們采用較為常見的Cronbach信度系數法，測量問卷內在一致性。然而在本次調查中需要注意的是，對于社科類的調查問卷而言，總體信度在達到較高得分的前提下，分維度的a系數達到0.5或0.6就是較為理想的結果了。

4.1.2問卷的效度分析

在檢驗量表問卷信度在可接受水平之上后，繼續對問卷進行效度檢驗。對于效度檢驗進行KMO值檢驗和Bartlett球形檢驗，用于判斷問卷是否符合進行因子分析的條件。若KMO值達到理想值，還需觀察驗證性因子分析（CFA），通過卡方值與自由度之比（x2/df）、擬合優度指數（GFI）、比較擬合指數（CFI）以及近似誤差均方根（RMSEA）等指標進行進一步判斷。通過檢驗多項上述指標綜合考慮，本次問卷通過了效度檢驗。

4.1.3相關性研究

本次研究針對理論模型中的主要研究變量進行相關性分析，采用皮爾遜相關系數來確定變量之間的相關性，結果如表 2顯示。

根據表中的數據結果可以得出：程序公平與感知價值存在著顯著的正相關關系（r=.321;p<0.01），由此初步推斷本文假設H1：程序公平對感知價值存在顯著正向影響成立;信息敏感與感知風險存在著顯著的正相關關系（r=.569;p<0.01），由此可初步推斷本文假設H2：信息敏感對感知風險存在顯著正向影響成立;感知價值與感知風險分別與披露意識存在著顯著的正相關（r=.463;p<0.01）和負相關關系（r=-.225;p<0.01），由此可初步推斷感知價值與感知風險分別與披露意識存在著顯著的正相關和負相關關系成立;以及披露意識與披露行為存在著顯著的正相關關系（r=.574;p<0.01），由此可初步推斷本文假設H3：感知價值、感知風險分別正向和負向影響用戶披露行為。

4.2模型假設檢驗

在對測量模型進行信度和效度的評估以及對測量模型進行相關性評估之后，我們采用AMOS22.0軟件對結構模型進行路徑分析。結果模型的擬合優度如下，其中CFI=0.957，NFI=0.935，AGFI=0.922，GFI=0.952，RMSEA=0.064，擬合值的數值都在理想標準范圍之內，說明結構模型擬合度的結果較好。本研究采用標準路徑系數的CR值和p值作為檢驗指標，來驗證結構模型中的假設，模型的擬合結果如圖 2所示。從模型擬合結果來看，假設H1-H3均得到驗證。

五、討論分析

5.1外部激勵對于用戶感知的影響

5.1.1分配公平

分配公平對于用戶感知價值具有正向影響，影響系數為0.525。分配公平是用戶價值感知提高的必要條件。為了提高平臺的分配公平和用戶的感知價值，網絡運營方可以定期更新平臺功能，維護平臺性能，注重提高用戶體驗感，讓用戶在平臺使用過程中感到披露個人信息達到信息—服務交換的過程的是公平值得的。同時，網絡平臺運營和維護并不是一蹴而就的，運營方也需要持續跟進系統的維護以達到提高用戶感知價值的效果。

5.1.2信息敏感

信息敏感對于用戶感知風險具有正向影響，影響系數為0.68。目前的網絡背景下，許多不法分子通過盜用用戶信息并以此售賣盈利，他們會利用網絡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于平臺的感知風險。所以對于平臺運營方來講，應盡量避免對于用戶信息的過度獲取，并在個人可接受范圍內進行正當的用戶信息利用。

5.2用戶感知對于披露意愿的影響

5.2.1感知價值

用戶感知價值對于用戶披露意愿具有顯著的正向影響，影響系數為0.646。所以，網絡運營商應注重運營過程中用戶感知價值的提升，通過例如分配公平等有利于用戶感知價值提高的途徑提高用戶對于個人信息的披露意愿。

5.2.2感知風險

用戶感知風險對于用戶披露意愿具有顯著的負向影響，影響系數為-0.214。因此，網絡運營商在運營過程中重視感知價值時也不應忽視用戶的感知風險。用戶運營商可以在保證盈利平穩運營的基礎上適當減少對于用戶敏感信息的獲取來減少用戶的感知風險，達到提升用戶披露意愿的效果。

5.3披露意愿對于披露行為的影響

用戶披露意愿對于用戶披露行為具有顯著的正向影響，這一結果表明，網絡平臺運營中將越來越以用戶意愿導向作為獲取用戶信息的方式，用戶的披露意愿將對用戶的披露行為產生較大影響。因此，網絡平臺運營商需要從例如分配公平、信息敏感等因素出發，進行用戶信息交換價值的優化，提高用戶的共享意愿，實現自身平臺信息—服務資源優化配置。

六、結束語

本文以大量用戶在信息時代披露隱私換取便利的行為為背景，探究在平臺競爭者繁多的情況下，企業如何平衡對用戶信息收集和用戶隱私保護之間的矛盾，提高獲取用戶信息的能力以創造更多商業價值的問題。本文結合S—O—R模型和用戶感知風險—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值和感知風險的中介作用。研究證實了分配公平、信息敏感對于用戶感知價值具有正向影響;用戶感知價值對于用戶披露意愿具有顯著的正向影響;用戶感知風險對于用戶披露意愿具有顯著的負向影響;用戶披露意愿對于用戶披露行為具有顯著的正向影響。換言之，分配公平是推動用戶的·披露行為，但信息敏感會加劇用戶對于平臺的感知風險，從而削減用戶的披露意愿。

綜上，本文認為網絡運營方可以定期更新平臺功能，維護平臺性能，注重提高用戶體驗感，讓用戶在平臺使用過程中感到披露個人信息達到信息—服務交換的過程的是公平值得的。用戶運營商可以在保證盈利平穩運營的基礎上適當減少對于用戶敏感信息的獲取來減少用戶的感知風險，達到提升用戶披露意愿的效果，實現自身平臺信息—服務資源優化配置。

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華菡純（2001.1）女，漢族，湖北黃岡人，管理學學士學位，