隐私偏好设置与隐私反馈对移动商务用户行为意愿影响及交互作用的实证研究

2018-09-10刘百灵杨世龙李延晖

中国管理科学 2018年8期

刘百灵，杨世龙，李延晖

(华中师范大学信息管理学院，湖北武汉 430079)

1 引言

近年来，随着移动互联网不断发展和智能手机、平板电脑等不断普及应用，用户行为开始逐渐向移动终端转移，各类移动商务应用(Apps)的需求被不断挖掘和激发。纷繁复杂的移动商务应用推动了移动商务突破传统电商的时空限制，正不断塑造着一种全新的移动电商生态。据中国互联网信息中心(CNNIC)最新统计显示[1]：截至2016年6月，我国仅手机网民规模就达到6.56亿，网民中使用手机上网的人群较2015年底的90.1%又增长了2.4%，移动商务市场前景广阔。面对巨大的市场潜力，移动商务服务范围和内容在加速延伸、下潜，移动商务服务过程中用户的个人信息对于移动服务商获取竞争优势将越发至关重要[2]。

移动服务商可以根据用户个人信息向用户开展一系列的业务，如提供产品、推送个性化服务等，从而获取更大的收益[3]。而对移动商务用户来说，一方面移动商务使得个人的商务活动获得极大的便捷；另外一方面也面临着个人隐私信息被不恰当收集、处理和使用等问题的困扰。ISC(中国互联网协会)的调查显示，78.2%的网民个人身份信息及63.4%的网民网上活动信息遭泄露，而49.7%的网民认为个人信息泄露情况严重[4]。皮尤中心在美国的调研进一步揭示：57%的用户因担心隐私信息得不到保护而放弃安装任何移动应用[5]。国内学者也在相关研究中指出，移动商务消费者由于担心个人信息、隐私泄露而导致的风险成本对其评价产品或服务的整体效用产生消极的影响[6]，隐私得不到保护会负向影响移动用户持续使用该服务[7]。服务提供商主动采取措施保护消费者的隐私，提供过程上的公平，能显著提高消费者披露信息的意愿[8]。Datasift的CEO Tim Barker也提到，那些积极主动地尊重和保护消费者数据的公司将成为赢家[9]。

有学者从企业所提供的隐私保护方法出发，展开了实证研究。Hui等[10]利用现场实验的方法，发现对于个人用户而言，隐私政策比隐私图章更容易促进用户披露个人信息。Xu Heng等[11-13]对隐私保护措施与个人隐私感知之间的关系，在传统网络环境以及移动环境下展开了一系列的研究，通过实验、问卷调查等实证研究发现，用户对隐私政策以及行业隐私自律的感知有用性显著影响其披露个人信息时对“风险-控制”的权衡评估，个人信息的自我保护、行业自律以及法律法规能显著提高用户对个人信息的感知控制，从而降低用户的隐私担忧，进而提高用户披露个人信息的意愿。王洪伟等[14]也通过实证研究发现，网站安全控制与隐私政策能显著提升用户的信任，从而促进其提供信息隐私的意愿。Zhao Ling等[15]从隐私计算理论出发，发现基于位置的社交网络中隐私控制、隐私政策均显著负向影响隐私担忧，而隐私担忧显著负向影响用户披露有关位置信息的意愿。还有学者从隐私政策的内容出发，实证研究了它们对用户的隐私控制、隐私担忧以及个人信息披露意愿产生的影响[16-17]。李睿等[18]从信息敏感性、接受者敏感性和使用敏感性三个维度对移动用户的隐私泄露容忍度进行了分析，并开发设计了相应的测量量表，吴娜等[19]从泄露他人隐私者的角度，实证研究了泄露他人隐私意向的影响因素，这些研究为互联网企业的隐私保护实践提供了指导，为制定隐私保护政策提供了借鉴。

目前对于隐私保护的研究多聚焦于隐私政策以及提供相应的指导建议，缺乏对新的隐私保护方法的探索以及效果的实证研究。毫无疑问，对个人信息的控制在隐私保护中扮演着重要的角色[20]。移动服务商主要通过张贴隐私政策，向用户提供有关个人信息收集、访问与使用的通知，获取用户的同意等方式来提高用户对个人信息的控制。尽管移动服务商单方面的隐私政策具有一定效果[11]，但实际上用户很少花费时间去仔细阅读[21]。Liu Yue[22]也证明了在移动商务环境下，这种简单的“通知”与“同意”措施并不能有效地提高用户对个人信息的控制。因此，移动商务环境下，有必要提供新的措施来提高用户对个人信息的控制[23]，推动商业信息及隐私保护等核心技术发展[24]。

已有研究指出，在移动位置共享系统中，若为用户提供反馈，如谁访问了他们的个人信息，有助于增加社会透明度，缓解用户的隐私担忧，而让用户设置谁能够访问其个人信息，将会让用户感到更舒适[25]。Hsieh等为使用即时通讯服务披露情境信息的用户设计了隐私控制与反馈机制，使用户能够选择性设置隐私偏好以控制情境信息披露的粒度、谁能访问其情境信息，并提供三种信息反馈：何种信息被披露、何时被披露以及别人对该用户的了解，实验证明其易于操作的隐私设置能让用户控制其个人隐私信息，隐私反馈机制能让用户注意到其何种信息被披露，增强了其个人隐私意识[26]。Patil等[27-28]对比分析了及时性反馈和延时性反馈对于用户分享地理位置信息的不同影响，并建议应让用户能够对其个人信息的披露进行设置，从而设计具有可操作性的隐私反馈。已有研究主要采用技术的手段探索地理位置等情境信息的隐私设置或反馈，但缺乏强有力的理论支撑，且较少针对移动商务环境下的隐私保护方法展开研究，更鲜有采用科学规范的方法探究其对移动商务用户行为意愿的影响作用与机理。

因此，本文基于已有文献，以移动商务环境为背景，运用公平理论提出隐私偏好设置与隐私反馈的隐私保护新方法，以改善移动商务服务的用户体验，提高用户感知的公平；同时，结合计划行为理论，通过建立模型和实证分析，来具体而深入地探讨移动商务环境下的隐私偏好设置和隐私反馈的应用效果，揭示此两者对用户披露个人信息以及使用移动商务意愿的作用机理。

2 理论基础与研究假设

2.1 理论基础

2.1.1 计划行为理论

计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)是由Ajzen等人[29]在理性行为理论(Theory of Reasoned Action，TRA)基础上提出并完善，随后被广泛应用于信息管理与信息系统等诸多学科领域的研究[30]。此前，理性行为理论假设个体的行为是理性的，其行为直接受到个体行为意愿的影响[31]，行为意愿表明了个体采取某一行为的倾向程度。但是，现实中个体并不能完全控制自己的行为，其行为的发生也无法单纯依靠意愿控制[32]，因而Ajzen等[29]认为还存在着感知行为控制影响着个体的行为意愿。根据TPB，当个体感知到其行为在其控制范围内，则执行该行为的意愿更强烈[29]，简而言之即感知控制将影响个体的行为意愿。不同于一般电子商务环境，移动商务环境下的信息隐私问题更为突出[3]，用户的行为意愿也更难预料。鉴于TPB对个体行为具有显著的解释和预测能力[33]，本文将运用TPB研究用户的感知控制对移动商务过程中用户行为意愿的影响。

2.1.2 公平理论

公平理论(Justice Theory)又称为社会比较理论，最早由美国心理学家亚当斯提出，并被广泛应用于诸多学科领域，如管理学、经济学、伦理学和心理学等[34]。根据公平理论，在社会性交易关系中，交易双方在交易过程中感知到的公平程度对双方今后的行为意向有深远影响[35-36]。当前，公平理论也逐渐渗透并应用于信息隐私领域[37-39]，前人的研究佐证了个体对公平的感知通常会影响其对信息隐私的认知[40]。联系实际不难发现，移动服务商往往通过提供隐私保护服务来具体体现其对待用户隐私信息的公平性，而服务商对待信息的公平性会显著影响用户对个人隐私的决策[2]。Culnan和Bies[38]指出存在三种具体形式的公平与用户的隐私相关，即分配公平、程序公平及交互公平。考虑到本文所研究的移动商务隐私保护问题主要集中于用户使用过程中，而分配公平主要强调的是结果的公平性，因此，我们主要聚焦于程序公平和交互公平。程序公平指用户感知到的程序及程序如何实施的公平性[41]，而交互公平指的是一种人际间相互对待的公平[42]。结合已有研究，在本研究中我们将进一步从程序公平和交互公平中分别提出隐私偏好设置和隐私反馈，通过这两种隐私保护方法来体现移动服务商如何公平对待用户的隐私信息。

2.2 研究模型及假设

2.2.1 研究模型

本文的模型如图1所示。

其中：行为意愿代指“用户披露个人信息以及使用移动商务的意愿”。图1 隐私保护服务影响用户行为意愿的研究模型

2.2.2 感知控制

Kraft等[43]指出感知控制能有效揭示个体感受到执行某一行为的难易程度。结合本研究，我们认为感知(的隐私)控制指的是用户感觉到能够控制个人隐私信息的难易程度，而行为意愿具体指的是用户愿意在移动商务App上披露个人隐私信息以及使用该App的意愿。基于TPB，倘使用户拥有较低的感知控制，则表明用户所感知到的行为不可控制的因素越多，执行某一行为也将越难[44]，反之亦然。换而言之，用户感知到的行为控制度越高，那么个人执行该行为的意愿也将越强[44]。已有的研究表明，感知控制可以正向影响用户的在线健康信息披露意愿[45]；何伟等[46]也指出用户对个人行为的控制能力越高，对其团购点评信息分享的行为意愿也愈强烈。因此，对于使用移动商务的用户来说，所感知到的个人隐私信息控制越高，披露个人隐私信息的意愿以及使用该移动商务的意愿也可能越强。基于此，我们提出以下假设：

H1：感知控制正向影响用户披露个人信息以及使用移动商务的意愿。

2.2.3 程序公平：隐私偏好设置

早先公平理论的研究者已经揭示，在交易关系中正式程序(过程)的存在会保障双方的诉求[47]，影响着双方感知到的公平[36,41]。Greenberg和Folger[48]指出程序公平与用户的隐私问题紧密相关，而充分体现正式程序(过程)的隐私保护服务有利于化解隐私问题。体现公平的程序(过程)还影响用户是否使用及披露隐私信息[48]，例如，Culnan等在研究中就发现在对待用户隐私信息方面，如果服务商明确告知用户会遵守公平的既定程序，用户会更愿意使用并披露个人信息以支持服务商的营销策略，并且会在存在隐私风险的前提下披露个人信息[2-3，8]。相关研究已表明为用户提供可供选择的隐私披露选项会增强用户对其程序设置所感知到的公平性，提高用户对个人隐私信息的控制[3，8，49]。本文中，隐私偏好设置指用户可以通过隐私偏好选项选择个人何时披露何种信息并用于何种目的，同时移动服务商会根据用户的隐私偏好选项设置公平对待用户的隐私信息的一种隐私保护方法。因而移动商务环境下，隐私偏好设置越能体现程序(过程)的公平性，越有助于提升用户的感知控制，越会影响到用户下一步的行为意愿。基于此，我们提出以下假设：

H2：隐私偏好设置会正向影响用户的感知控制。

H3：隐私偏好设置会正向影响用户披露个人信息以及使用移动商务的意愿。

2.2.4 交互公平：隐私反馈

不同于程序公平，交互公平多用来衡量交互双方是否公平对待彼此[50]，是公平理论的另一个重要组成维度。Culnan和Bies[38]研究发现交互公平同样适用于研究网络环境中的信息隐私问题。公平信息互动措施有助于提升彼此的公平感，并会影响随后的行为[51]。反映在隐私保护问题上，公平的反馈性保护举措将会提高彼此的交互性且加强彼此的联系。因而我们将隐私反馈定义为：用户可以通过反馈渠道有效地与移动服务商沟通以及获得其及时响应的一种隐私保护方法。反馈反映了一种双向的信息流动，使用移动商务过程中，用户可以通过反馈洞悉个人隐私信息的使用情况，移动服务商也可以通过反馈清楚地了解到用户的需求，反馈越深入则越有利于提高信息透明度，而信息透明度会显著影响到用户披露信息的意愿[52]。交互公平最为显著的一个特征就是可以塑造个人公平感和安全感[53]，保障个体不至于失去控制。因此，隐私反馈作为体现交互公平的一种方法也将有助于缩小不确定范围，提高用户安全感进而增强用户的感知控制。基于此，我们提出如下假设：

H4：隐私反馈会正向影响用户的感知控制。

H5：隐私反馈会正向影响用户披露个人信息以及使用移动商务的意愿。

2.2.5 交互作用：隐私偏好设置和隐私反馈

通过梳理文献，我们发现移动服务商可以采取措施或方法提高用户对于个人隐私信息的感知控制[11-12，54-55]。Xu Heng等[11]的研究证实了相关措施或方法可能会存在彼此的相互作用。上文中，我们也已探讨隐私偏好设置和隐私反馈可能会对用户感知控制以及行为意向产生影响，然而针对本文的研究问题，我们同样感兴趣的是，探究隐私偏好设置和隐私反馈对感知控制和行为意愿的交互作用。通常隐私偏好设置和隐私反馈不会孤立存在，移动服务商的各项服务中或多或少会涉及到隐私偏好设置和用户反馈，因而各自发挥的作用也不可能摆脱彼此的影响。由于用户更倾向于减少信息处理量[13，56]，我们假设：如果用户感知到其中任何一种方法都能取得同样(或较小差异)的控制效果，或可以促使用户做出预期决策，那么对于另外一种方法可能并不会十分在意。具体来说，在移动商务环境中，假如用户觉得隐私偏好设置可以较好地控制个人隐私信息，那么对于隐私反馈的需求就不会那么迫切，其所起的作用可能不那么明显。基于此，我们提出以下假设：

H6：隐私偏好设置与隐私反馈对用户感知控制有着负向的交互作用。

H7：隐私偏好设置与隐私反馈对用户披露个人信息以及使用移动商务意愿有着负向的交互作用。

2.3 控制变量

前人的研究指出，在用户个人隐私信息和隐私信息技术领域研究模型中，会存在一些潜在因素对研究结果产生未知影响[11，57]。考虑到我们的具体研究问题，人口统计信息，例如性别、年龄和教育背景可能会影响用户披露个人信息与使用移动商务的意愿，因此作为控制变量。此外Hui等[10]指出网上交易经历可能会影响消费者的抉择。在本研究中，最近一周用户在移动商务App上的交易频次以及用户使用移动商务App的时间可能会对用户的行为意愿产生潜在影响，因此也作为控制变量。

3 研究方法

3.1 实验设计及操作

本研究将隐私偏好设置和隐私反馈作为实验的自变量(也即操作变量)，将感知控制和行为意愿作为因变量，并采用实验的方法对所提出的假设及模型进行研究检验。我们设计了2(有/无隐私偏好设置)×2(有/无隐私反馈)全因子的4组移动商务App体验场景。为了使实验场景更加真实可信，场景模拟了移动商务环境下某一移动服务商(A公司)即将上市的一款移动商务App体验情况。该App除了保证日常的网络购物、团购、在线旅游预订等服务外，还内置了隐私偏好设置和隐私反馈(有/无这两种服务视场景而定)，通过这两种隐私保护方法给受试者最直观的体验。

为了避免实验中隐私偏好设置和隐私反馈可能对用户感知的隐私控制和行为意向产生交互作用，我们借鉴了Ganesan等[57]的研究方法，分别开展4组独立实验，每位自愿的受试者将被随机分配到4个实验组中的任一组。同时，为了更加贴合实际，主要通过平板电脑、手机等移动客户端进行实验。

实验中，隐私偏好设置主要通过移动商务App内置的隐私偏好选项设置界面(见附录1图1)来操作，用户详细了解涉及的隐私信息种类及使用目的，并能就个人隐私偏好进行细致的设置，包括可以选择是否与第三方共享。而隐私反馈主要由移动商务App内置的交互对话界面(见附录1图2)来操作，用户可以通过模拟界面向移动服务商及时反馈，且可以就个人的关切问题向服务商提出诉求。

2016年4月初，研究团队就场景范式及内容开展了17例深度访谈，访谈对象包括专业教师、硕博士研究生和移动商务创业者。访谈结果表明：隐私偏好设置和隐私反馈这两种隐私保护方法能够很好地反映移动商务用户的关切和需求，且受试者能很好地融入设计的移动商务体验场景中。

3.2 量表设计及实验过程

3.2.1 量表设计

本实证研究采用的各变量的量表多改编于国外研究成果中的成熟量表，以保证内容效度。其中，调查问卷由两个部分组成，第一部分为受试对象的人口统计、行为特征，包括用户性别、年龄、教育程度、近期移动商务经历；第二部分为研究模型的测度项。问卷采用LIKERT7级量表来测量，1-7反映了受试者的不同态度倾向程度，其中1表示完全不能控制(或完全不同意)，7表示完全能控制(或完全同意)。所有变量均采取多个测度项，同时在问卷中也添加了任务与操作检验选项，如：“您初步了解了我们的场景了吗？是的，初步了解/不，还在努力了解”、“通过该实验，您感受到了该App的隐私设置功能吗？是/否”等，进一步保障实验(问卷)质量，提高效度。

完成实验设计后，邀请48名受试者参与问卷的前测。我们根据访谈反馈及前测结果对量表进行了修正(如表1)，对实验描述以及实验设计进行了精简与完善。

表1 各变量的量表及文献来源

3.2.2 实验过程

实验开始时，受试者将被告知需仔细阅读实验介绍并独立完成实验；首先，受试者需要预先填写上述第一部分的问卷，以收集受试者的人口统计信息；随后，经由一个增强带入感的简要介绍界面进入我们的具体实验场景。实验提供一个简要故事场景，告知受试者A公司即将上市一款带有隐私保护功能(实验组1无此功能)的移动商务App，通过该App他们可以在进行移动商务活动的同时享受到隐私保护服务，他们的反馈将用来评估、完善该隐私保护方法(见附录2)；最后，受试者将会基于个人场景体验情况填写一份调查问卷来结束实验。

3.3 样本及数据收集

本研究以湖北省内高校学生群体及部分公司职员等为主要调查对象，采用实验室志愿者招募及现场调查的方式，以平板电脑、手机等为载体通过问卷星网站收集数据，实验完成后，我们基于不同的模拟场景给予每位受试者不同的时间价值补偿。此次实验持续近2个月，共有200名受试者参与实验。为了保证数据质量，剔除任务与操作检验选项中选择“否”的、数据缺失、填写时间过短(在问卷星网站上第2、3、4实验组低于120s)等不合理问卷，共获取172份有效问卷，问卷有效回收率为86%。样本人口及行为变量特征统计如表2。

从表2可以看出，本研究的样本具有以下特征：调查对象男女间的比例较为均匀，男性人数稍高于女性人数，占总数的51.7%；年龄主要集中在22～30岁间，以青壮年人为主，该群体也是我国移动商务用户较为集中的年龄段；79%的受试者为本科以上学历，表明调查对象具有较高的文化程度；使用移动商务方面，94.8%的调查对象具有2年以上使用经历；最近一周使用移动商务App进行交易的次数主要集中于3～10次，使用频次较高，样本主体移动商务应用基础较好。

表2 样本人口及行为变量特征统计表

4 数据分析与结果

本研究采用验证性因子分析(CFA)的方法对测量模型进行信度和效度检验，同时采用SEM(Structural Equation Modeling)方法检验结构模型，分析工具使用SPSS21.0和Smartpls3.2.4。

4.1 信度及效度检验

使用SPSS21.0计算量表克朗巴哈系数(Cronbach’s α)和复合信度(Composite Reliability, CR)，结果表明各变量的Cronbach’s α和CR值均大于0.8(见表3)，表明量表具有很高的信度[60-61]。

表3 量表的因子载荷及AVE、CR、Cronbach’s α值分析结果

采用Smartpls3.2.4对模型进行验证性因子分析。从表3、4的结果可以看出，各因子的载荷均大于0.7，各因子的AVE(Average Variance Extracted)值大于0.5，结合CR值表明量表具有较好的收敛效度[62]。同时，各因子的AVE值的平方根均大于相应变量的相关系数，表明各因子间具有较好的区别效度[63]。

4.3 假设及模型检验

鉴于偏最小二乘法(Partial Least Squares，PLS)在使用小样本分析复杂模型及保证模型的预测能力上具有明显优势[64]，本文采用PLS-SEM方法[65]对研究模型进行检验，结果见表5及图2。

从表5和图2的检验结果显示：隐私偏好设置、隐私反馈对感知控制、行为意愿的影响均得到了支持，即H1-H5成立；交互作用方面H7得到支持，而H6并未得到支持。通过比较表5中的模型1和模型4，我们发现交互模型的解释力度比控制变量模型的解释力度多50%(53.7%～3.7%)；相反，通过比较模型1和模型3，我们却发现包含控制变量的交互模型仅比理论模型多了0.9%(53.7%～52.8%)的解释力度。结果证明了本研究提出的结构模型对用户披露个人信息以及使用移动商务意愿具有较高的解释力度。

4.4 交互检验

由表5的模型可知，针对感知控制，隐私偏好设置和隐私反馈之间不存在显著的交互作用(SZ*FK→PC,γ=0.004,p>0.05)，H6并未得到有效支持。针对用户的行为意愿，隐私偏好设置和隐私反馈具有显著的交互作用，有效的隐私偏好设置会削弱隐私反馈的作用(γ=-0.217,p<0.001)，H7获得有效支持，交互作用得到初步验证。

表4 因子AVE值的平方根及变量的相关系数

表5 结构模型路径系数

注：***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05；SZ=“隐私设置”，FK=“隐私反馈”，PC=“感知控制”，BI=“行为意愿”

注：***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05，虚线表示不显著图2 隐私保护服务影响用户行为意向的结构模型检验

5 讨论与启示

5.1 讨论

本文以公平理论和计划行为理论框架，针对移动商务环境，提出了隐私偏好设置和隐私反馈这两种隐私保护方法，并通过实验研究方法探究了这两种隐私保护方法对移动商务用户的行为意愿影响作用与机理，不仅分析了这两种隐私保护方法对移动商务用户披露个人信息以及使用移动商务意愿的直接与间接作用，还探究了它们对移动商务用户的感知控制及行为意愿的交互作用。总体来说，实证数据及分析基本支持了我们提出的假设及模型，具体研究结论如下：

分别从程序公平和交互公平中提出来的隐私偏好设置和隐私反馈均能直接正向影响移动商务用户披露个人信息以及使用移动商务的意愿，这与此前的假设相吻合。移动商务环境下，隐私偏好设置和隐私反馈分别充分体现了移动服务商在保护用户隐私程序(过程)中的公平性和交互方面的公平性，两者均能够很好反映用户长期以来对于个人隐私信息方面的隐私保护诉求，当用户的隐私保护诉求可以通过隐私偏好设置和隐私反馈实现时，用户的行为意愿自然得到提升。这和Culnan等人此前研究结果一致，即用户的行为受到服务商是否公平对待个人隐私信息的影响，公平的服务有助于提高用户的使用及披露信息意愿[2,7，38]。移动互联网时代，用户对个人隐私信息的保护越发关注，有效的隐私偏好设置及隐私反馈关乎用户切身需求和利益，该结果突出了隐私偏好设置和隐私反馈的重要性及迫切性。

此外，隐私偏好设置和隐私反馈还通过感知控制间接正向显著影响用户对移动商务的行为意愿。实际上，追求公平是人类的本性[68]，用户心理上的公平感与控制感密切相关[49]。实验结果表明，隐私偏好设置和隐私反馈可以分别正向影响用户的感知控制。用户在使用移动商务App时感知到的隐私偏好设置和隐私反馈越有效，个人对隐私信息的控制感会越高。与此同时，感知控制正向显著影响用户的行为意愿，这项结果验证了过去关于TPB理论的研究结论[44-46]，再一次强调了TPB的解释和预测能力[33]，即用户在使用移动商务App过程中感知到对个人隐私信息的控制程度越高，其披露个人隐私信息以及持续使用的意愿就会越显著和强烈。体现公平性的隐私偏好设置和隐私反馈有助于提高用户体验，促使用户觉得对个人隐私信息具备一定控制力，进而更愿意提供个人信息，并因此使用移动服务商提供的产品和服务。

本文提出的两个交互作用中，H7获得支持，即针对用户的行为意愿，隐私偏好设置和隐私反馈之间存在着显著的负向交互作用。隐私偏好设置与隐私反馈都是用于保护用户的个人隐私信息，当用户感知到两者中任一种方法起到很好的隐私保护作用，满足自己的隐私保护需求后，那么另一种隐私保护方法对用户行为的作用效果就会被削弱。然而，H6并未得到支持。可能的原因在于，隐私偏好设置主要针对用户披露信息之前的控制，即用户在披露个人信息之前，对个人信息的使用目的、是否与第三方共享等隐私偏好进行设置，而隐私反馈主要针对用户披露信息之后的控制，即用户向移动服务商披露个人信息后，服务商将这些信息的使用情况反馈给用户。因此，这两种隐私保护方法是用于不同阶段对信息披露的控制，对于用户的感知控制而言，彼此相对较为独立。

为了进一步深入了解这两种交互关系，利用ANOVA进行了事后分析。ANOVA的分析结果(见附录3)进一步证实了使用PLS分析的结论：针对用户的感知控制，隐私偏好设置和隐私反馈之间的交互作用并不显著(FSZ*FK=0.007，p=0.935)，但针对用户的行为意愿，这两种隐私保护方法之间存在显著的交互作用(FSZ*FK=12.159，p<0.001)。同时，在以上基础上对隐私偏好设置和隐私反馈两者进行t检验(见附录3)，结果表明针对用户的行为意愿，有、无隐私偏好设置时，隐私反馈的t检验结果都是显著的(p1<0.001;p2<0.05)；无隐私反馈时，隐私偏好设置的t检验结果是显著的(p3<0.001)，而有隐私反馈时，隐私偏好设置的t检验结果变得不显著(p4>0.05)。结合ANOVA和t检验的结果，我们得到了一个重要结论：即在某种程度上，对用户披露个人信息与使用移动商务意愿的影响，隐私反馈可以替代隐私偏好设置，而隐私偏好设置却不能替代隐私反馈。其原因可能在于，用户通过隐私偏好设置只能单方面地向移动服务商表达自己的隐私偏好，但移动服务商是否会真的按照用户设置的隐私偏好来收集、使用、分发信息，用户无法获知，并且为了使用移动商务服务，有些信息是必须提供的。而隐私反馈提供的交互沟通机制，能够让用户获知服务商对个人信息的收集、使用以及分发情况，同时可以发挥个人主观上的能动性及时和移动服务商就隐私保护问题有针对性地进行沟通，而无需花费过多的精力和时间去考虑隐私偏好的设置。这种替代效应在某种程度上，也解释了两者间存在的负向交互作用。

综上所述，隐私偏好设置与隐私反馈分别用于不同阶段对信息披露的控制，因此对于用户的感知控制而言彼此相对独立；但针对用户披露个人信息与使用移动商务的意愿，这两种隐私保护方法之间存在显著的负向交互作用，且隐私反馈对用户行为意愿的作用可以替代隐私偏好所产生的影响。

5.2 理论贡献

本研究的理论贡献主要体现在以下几点：

发酵温度：加入冷水的瞬间，会抑制乳酸菌和酵母菌的生长。添加的水的温度大于20℃，可有效控制沙门氏菌、大肠杆菌等有害细菌浓度。

(1)在信息隐私研究方面，首次从公平理论的程序公平和交互公平维度中提出两种具有现实操作性的隐私保护方法——隐私偏好设置和隐私反馈。以往对隐私保护措施的研究主要集中在服务商广泛使用的隐私政策，缺乏对新的隐私保护方法的探索，以至于有专家强烈呼吁开展此类研究。本文响应Belanger和Crossler[69]的号召，基于公平理论，在移动商务环境下，提出了两种隐私保护方法，为用户提供公平性感知，算是一种新的探索。

(2)本文基于公平理论与计划行为理论，探究了隐私偏好设置与隐私反馈对移动商务用户披露个人信息以及使用移动商务意愿的影响机理。不仅研究了单个隐私保护方法对用户行为意愿的直接与间接影响作用，还对研究做了进一步地扩展，关注了隐私偏好设置与隐私反馈对用户行为意愿的交互作用。研究结果证实本研究提出的两种隐私保护方法对促进用户行为意愿的积极作用，同时提供了一定的实证依据，表明并不是提供越多的隐私保护措施，对用户的行为就越有促进作用。

通过梳理文献发现，此类研究尚未有学者深入探究，因而研究结论对该领域研究具有一定的启示意义。

5.3 管理学启示

本文的研究能够为移动服务商提供建议和指导，帮助他们更好地设计隐私保护方法，为移动商务的发展创造更好的条件。

(1)移动商务用户的隐私保护诉求需要被尊重和公平对待。当前网络环境下，移动商务服务商为了最大限度获取用户信息，一直以流于形式的隐私政策这种消极的方式对待用户的个人隐私信息问题。然而随着移动商务的迅猛发展，《移动互联网应用程序信息服务管理规定》等法律法规陆续实施，整个移动商务市场将更加规范，用户的个人隐私信息保护意识将不断增强，用户的隐私诉求也将会在移动服务商提供的各类服务中得到进一步体现。因而，移动服务商需要改变以往单方面提供隐私政策的运作模式，增加生动活泼、切实有效的隐私保护方法，让用户公平、平等地参与到个人隐私信息保护过程中。

(2)移动服务商应重视与用户的公平互动。研究发现，针对用户的行为意愿，隐私反馈可以替代隐私偏好设置，提高用户信息披露与使用意愿。这意味着移动服务商可以在用户隐私保护方面有的放矢，不断完善隐私反馈，并通过这一方法更为深入地了解和挖掘用户的深层次需求。用户反馈出的问题才是用户最大的关切，移动服务商必须转变以往较为被动的隐私保护观念，投入更多的时间和精力主动处理用户在移动商务体验过程中反馈的问题。并通过用户反馈的隐私保护需求，可进一步完善隐私偏好设置，让用户能够更方便快捷地表达其隐私偏好，从而发挥隐私反馈与隐私偏好设置在不同阶段对用户信息披露的有效控制。

(3)不断改善移动商务发展环境。移动服务商赋予用户一定的个人隐私信息控制权是必要且迫切的，这样可以对移动服务商改进隐私保护方法形成一种“倒逼机制”，规范其对待用户隐私信息时的行为，促使其提供更好的隐私信息保护，进而形成一种良性循环，促进移动商务的健康发展。

6 结语

本文基于公平理论及计划行为理论，针对移动商务环境，提出了隐私偏好设置和隐私反馈两项隐私保护的新措施，构建了隐私保护方法对用户行为意愿影响模型。设计了四组实验，运用结构方程模型的分析方法对收集的数据进行详细的分析与讨论，检验了本研究提出的假设及理论模型。研究表明，隐私偏好设置及隐私反馈既可以直接正向显著影响用户披露个人信息与使用移动商务的意愿，也可以通过用户的感知控制正向影响到用户的行为意愿；同时，这两种隐私保护方法还对用户的行为意愿具有负向的交互作用，当两者共同作用用户的行为意愿时，隐私反馈服务可以替代隐私偏好设置服务。

尽管本研究在移动商务用户行为意愿方面获得了一些重要发现，但也存在一些局限性。首先，样本量偏小，调查对象主要集中于学生或毕业不久的年轻工作者等青壮年群体，虽然该部分人较为热衷于应用移动商务，但此人口结构特征会限制本研究结论的外部效度。其次，模型构建上可能存在一定的局限性，本研究主要考虑了用户感知控制作为中介变量，可能还有其他未被考虑到的中介因素。今后的研究中，应尽量扩大样本数量、拓展样本群体，同时尽可能多的考虑其他影响因素，以便更好地完善隐私保护对移动商务用户行为意愿的作用机理。

附录1

隐私保护方法设计