兰晓霞

〔摘要〕基于隐私计算和信任的视角，本研究构建了移动社交网络信息披露意愿的影响因素模型。通过问卷搜集了185份有效样本，并利用结构方程模型进行验证。结果显示，感知收益（社交收益和功利收益）以及信任（对成员的信任以及對服务提供商的信任）对相关信息的披露意愿产生显著的影响。

〔关键词〕信息披露；移动社交网络；感知收益；信任；感知风险；隐私计算

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.04.012

〔中图分类号〕G202〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）04-0082-05

Empirical Study on Intention to Disclosure Information in Mobile Social Network

——From the Perspectives of Privacy Calculus and TrustLan Xiaoxia

（Library，Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou 450002，China）

〔Abstract〕Based on the perspectives of privacy calculus and trust，this study put forward a theoretical model on intention to disclosure information in the context of mobile social network.185 data were collected using questionnaire survey，and analyzed by structural equation model.Results showed that，perceived benefits（social benefit and utilitarian benefit）and trust（trust in others and trust in service provider）significantly affected disclosure intention.

〔Key words〕information disclosure；mobile social network；perceived benefits；trust；perceived risk；privacy calculus

随着移动网络的日益发展与普及，越来越多的用户使用移动社交网络服务，如微信和移动QQ等。移动社交网络用户能够便捷地利用这一平台实现与他人的交互、信息交流与共享等。例如，用户随时随地可以上传其位置信息，并与社交网络中的其他用户分享。与此同时，面对网络上的各种潜在风险，如信息的不恰当使用与非法利用等，用户往往会选择不愿意与他人共享个人信息。而移动社交网络的可持续发展依赖于一个良好的信息交流与共享氛围的创建。因此，对移动社交网络环境下用户信息披露的探讨就显得很有必要。特别地，在用户日益偏向于即时共享自身相关信息的环境下，探讨这一特定行为背后的内在机理将具有重要意义。

已有研究关注过社交网络用户的信息披露行为[1-2]，但较少有研究进一步细分不同类型信息的披露行为，如位置相关信息的披露。本研究认为，不同类型信息的披露可能由不同因素而引起，因此针对一般性信息披露的研究结论不一定能够完全适用于位置相关信息的披露。与此同时，有学者提出基于隐私计算视角来分析用户信息披露行为[2]。隐私计算体现了用户在披露个人信息（如位置相关信息）时对预期收益和潜在风险的一种权衡，进而决定是否披露这些信息[2]。换句话说，在决定是否要披露个人信息时，用户会进行成本-收益分析[3]。当收益大于成本（风险）时，用户可能选择进行信息披露；反之，当收益小于成本（风险）时，用户更倾向于不披露个人信息。已有研究基于隐私计算这一视角去探讨不同情境下的信息披露行为，如电子商务[1，4]、社交网站[2，5]等。例如，Li等发现，感知收益和隐私成本对电子商务用户的信息披露行为产生显著影响[1]。Zhao等提出，感知的内在收益与外在收益、隐私关注显著影响用户披露位置相关信息的意愿[2]。

此外，随着信息技术的发展，在线环境下信任对用户行为的影响已经引起不同学科领域的广泛关注。信任是指用户相信另一方不会产生机会主义行为的信念[6]。用户通过移动社交网络可以便捷地共享个人隐私信息，如位置相关的信息。而这些信息对社交网络中的用户是公开的。也即，服务提供商和用户可以很方便地获取用户的这些个人信息。这就使得用户处于一种不确定的环境中，也同时让用户可能受到潜在的风险。而信任的存在则可以降低用户对这些风险的感知。不少学者尝试基于信任的视角去揭示社交网络用户的信息披露行为。Chen和Sharma认为，对社交网络用户的信任显著影响用户信息披露行为[7]。Lo和Riemenschneider发现，对Facebook的信任能够促使用户产生信息披露的意愿[8]。

综上所述，本研究拟结合隐私计算与信任这两个视角去阐释移动社交网络环境下用户信息披露的意愿。通过构建一个理论模型，并利用实证数据进行验证，本研究期望能够更好地阐释移动社交网络用户信息披露意愿的内在机理。

1理论模型与研究假设

1.1理论模型

具体来说，本研究拟关注感知收益、感知风险、对服务提供商的信任以及对用户的信任这四个维度的要素对用户信息披露意愿的影响。这是因为，一方面，通过披露相关信息，移动社交网络用户能够获得潜在的收益，如通过查找“附近的人”进而结识志同道合的新朋友或者参与到感兴趣的活动中；而另一方面，相关信息的披露也可能会给用户带来一定的风险，如不法分子对信息的不合理利用；与此同时，信任的存在则在一定程度上可以降低用户对风险的感知，从而促使他们倾向于进行信息披露。基于此，本研究提出如图1所示的理论模型。

1.2研究假设

移动社交网络环境下，用户感知的收益包括社交收益和功利收益。社交收益是指通过披露相关信息而获得社交需求的满足[9]，如与感兴趣的他人建立新关系、社交关系网络的扩大与维持等。而功利收益则涉及相关信息的披露能够满足用户的功利性期望[10]，如自我呈现、感知有用性等。不少研究证实了感知收益对信息披露的影响。Zhao等针对368名中国社交网络用户的实证分析发现，感知收益（内在收益和外在收益）以及隐私关注均对位置相关信息的披露意愿相关[2]。Cheung等提出，感知收益对社交网络用户的信息披露行为产生显著影响[11]。Liu等提出，关系构建与自我呈现显著影响微博用户的自我披露[12]。Chang和Heo针对Facebook用户的调查发现，感知收益显著影响大学生的自我披露[13]。Krasnova等认为，关系构建显著影响在线社交网络用户的自我披露[5]。Smock等提出，新关系建立、旧关系维持成为影响Facebook用户信息披露的重要因素[14]。通过对172名韩国手机用户的实证调研，Yu等发现，社交价值和功利价值显著影响用户满意，进而对基于位置的社交网络服务环境下的披露意愿和电子口碑产生影响[15]。李纲和王丹丹[16]、张星等[17]发现，感知收益显著影响个人信息披露态度，进而显著影响个人信息披露意愿。移动社交网络情境下，通过披露位置相关的信息，用户能够更容易地找到并结识有相同兴趣或志同道合的人（如“附近的人”）；此外，用戶也能提升自我的形象。用户对相关信息的披露意愿越强，用户所感知到的社交收益和功利收益将更多。基于此，提出以下假设：

H1：社交收益正向影响信息披露意愿。

H2：功利收益正向影响信息披露意愿。

感知风险是指社交网络用户披露相关信息所带来的潜在损失[18]。感知风险体现了用户对其披露行为可能产生的不良后果的担忧。社交网络用户感知到的风险越大，他们倾向于越不披露个人信息。例如，针对441名微博用户的调研，Liu等发现感知的隐私风险负向影响自我披露[12]。Krasnova等提出，感知的隐私风险显著影响在线社交网络用户的自我披露[5]。Li等认为，感知风险负向影响在线用户的个人信息披露意愿[19]。李延晖等发现，隐私风险信念对移动社交用户的信息披露意愿产生负向影响[20]。李纲和王丹丹认为，感知风险显著影响个人信息披露态度，进而显著影响个人信息披露意愿[17]。对移动社交网络用户而言，当他们意识到披露相关的信息可能会带来潜在的风险时，如被窃取或盗用、被不合理甚至非法利用等，他们更加倾向于保护这些信息，即不披露。基于此，提出以下假设：

H3：感知风险负向影响信息披露意愿。

移动社交网络环境下的信任涉及对成员的信任与对服务提供商的信任。对成员的信任是指用户相信其他成员不会产生机会主义行为的期望[21]，例如，用户相信其他成员会选择遵守社交网络的使用规范，不会出现如盗用他人信息等行为。而对服务提供商的信任则是指用户相信服务提供商是可靠的、有道德与合适的[22-24]。例如，用户相信社交网络服务提供商会为用户利益着想，会为用户提供安全的环境使其隐私信息得到保护等。已有研究验证了信任对信息披露和感知风险的作用。Liu等认为，对服务提供商的信任显著影响自我披露[12]。Krasnova等发现，对服务提供商的信任显著影响在线社交网络用户的自我披露和感知隐私风险[5]。李纲和王丹丹针对233名新浪微博用户的实证调研发现，信任（对SNS的信任、对SNS用户的信任）显著影响个人信息披露态度，并进一步对个人信息披露意愿产生显著影响[16]。甘春梅和王伟军认为，对成员能力的信任以及对服务提供商的信任显著影响博客用户共享信息的意愿[24]。当移动社交网络用户信任其他成员或服务提供商时，他们所感知的风险将越低，同时也更愿意披露相关的信息；反之，当用户对其他成员或服务提供商产生不信任时，他们则倾向于感知到高风险并选择不披露这些信息。基于此，提出以下假设：

H4：对成员的信任正向信息披露意愿。

H5：对服务提供商的信任正向影响信息披露意愿。

H6：对成员的信任负向影响感知风险。

H7：对服务提供商的信任负向影响感知风险。

2研究设计

2.1量表设计

本研究的理论模型包括6个变量：社交收益、功利收益、感知风险、对成员的信任、对服务提供商的信任以及信息披露意愿。考虑到量表的信度与效度，所有测度项均来自于已有的相关研究[2，5，12]，并根据实际研究情境进行修改与完善。在开展大规模的调查之前，先对初始问卷进行小范围的预调查。邀请了18名在校生（均有过信息披露的经历）参与，请他们就问卷内容、清晰易懂、格式等进行反馈；基于他们的反馈，对问卷再次进行完善，形成最终问卷。最终问卷中，所有测度项均采用李克特7级量表进行测度，其中“7”表示非常同意，“1”表示非常不同意。

2.2数据搜集

本研究采用问卷调查方式进行数据的搜集。将问卷链接通过微信发送给研究者所熟悉的在校学生，并请他们以“滚雪球"的方式将网络问卷进行传播。经过2周时间，一共收到问卷216份。剔除全部选择同一答案或回答具有明显的规律性的问卷之后，获得有效问卷185份。表1显示了有效样本的人口统计学特征信息。

3数据分析

3.1信度与效度检验

首先对测量模型的信度与效度进行检验。信度检验的主要指标是各个潜变量的Cronbachs α系数。而效度包括聚合效度和区别效度。聚合效度的主要检验指标涉及AVE和CR值；区别效度则由各个潜变量之间的相关系数来判断。如表2所示，各潜变量的Cronbachs α值均大于阈值0.7，表明量表具有较好的信度[25]。与此同时，各潜变量的AVE值均高于可接受的值0.5，CR值均大于0.7，意味着测量模型具有较好的聚合效度[26-27]。而表2也显示，每个潜变量的AVE值的均方根均大于各变量之间的相关系数[27]。这表明测量模型具有较好的区别效度。

此外，表3显示了交叉因子负荷量。可以看出，同一潜变量内各因子的相关系数较高，而与其他潜变量因子之间的相关系数则较低。这进一步表明测量模型具有较好的区别效度[25]。

3.2假设检验

使用SmartPLS 2.0软件对本研究所提出的理论模型进行验证，结果如图2所示。信息披露意愿被解释的方差为56%。社交收益、功利收益、对成员的信任以及對服务提供商的信任均显著影响信息披露意愿，因而假设H1、H2、H4和H5成立。而与假设相反的是，感知风险（β=-0.078，t=1.549）对信息披露意愿并不产生显著影响，因而假设H3不成立；对成员的信任（β=0.060，t=0.943）、对服务提供商的信任（β=-0.093，t=1.311）与感知风险之间也不存在显著关系，因而假设H6和H7不成立。

4结论

基于隐私计算与信任的视角，本研究旨在探讨影响移动社交网络用户相关信息的披露意愿的因素。结果发现，感知收益（社交收益和功利收益）显著影响相关信息的披露意愿。这一结果与已有的研究结论相一致[2，11，13]。通过权衡成本与收益，用户发现相关信息的披露能够为他们带来一定的社交收益和功利收益，如自我呈现、建立新关系与维持旧关系等，那么他们往往选择产生这一披露行为。移动社交网络用户感知的收益越高，他们越愿意披露其相关信息。与此同时，信任（对成员的信任与对服务提供商的信任）对相关信息的披露意愿产生显著作用。这一发现与前人研究相一致[5，12]。当用户对服务提供商或其他用户产生信任时，即用户相信他们不会盗取或不合理利用其相关的信息，用户倾向于选择披露这些信息。而与预期相反的是，感知风险对相关信息的披露不产生显著影响，而信任对感知风险也不产生作用。可能的原因在于，在移动社交网络日益流行且普遍使用的情境下，服务提供商对保护用户个人隐私信息所采取的各种措施逐渐让用户降低对风险的感知程度；此外，由于信息披露涉及不同类型的信息，感知风险可能会产生不同的作用。

本研究结论对移动社交网络服务提供商如何促进用户披露信息也具有一定的借鉴与参考意义。首先，提高用户的社交收益感知。移动社交网络服务提供商可以通过增强用户之间的社交互动以及推荐构建新社交等措施来加强用户对社交收益的感知，进而提高其信息披露意愿。其次，增强用户的功利收益感知。移动社交网络服务提供商可以设计一定的功能来帮助用户满足其功利需求，如自我炫耀、对生活或工作等的感知有用性等，从而强化用户的信息披露意愿。再次，提升用户对他人的信任。服务提供商可以采取如实名制等方式强化用户信息的真实性，进而加强用户之间的相互信任。此外，强化用户对移动社交网络服务提供商的信任。例如，服务提供商可采取一定的安全措施来保障用户的隐私信息，从而提升用户对他们的信任。

需要注意的是，本研究也不可避免地存在一定的局限性。主要体现在：第一，尽管本研究探讨了感知风险这一变量，但并没有细分不同纬度的感知风险。因此，后续研究需要考虑不同维度的感知风险可能带来的影响。第二，本研究主要针对大学生进行数据搜集。尽管大学生用户是移动社交网络的主要用户群体，但其他类型的用户，如工作群体，可能会产生不同的行为。后续研究可尝试探讨不同类型用户在相关信息的披露方面的差异。

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