郭宇 段其姍 王晰巍

〔摘 要〕[目的/意義]通過構(gòu)建移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的理論模型，探究移動學(xué)習(xí)用戶隱私行為的影響關(guān)系，以提高用戶隱私信息披露意愿和對隱私信息的控制能力。[方法/過程]本文通過對隱私信息披露文獻(xiàn)的查閱，運(yùn)用問卷調(diào)查和實(shí)證研究相結(jié)合的方法，從行為態(tài)度、主觀規(guī)范和行為控制3個方面分析了移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為，利用結(jié)構(gòu)方程對提出的假設(shè)進(jìn)行分析驗(yàn)證。[結(jié)果/結(jié)論]數(shù)據(jù)研究結(jié)果表明，隱私信息披露意愿對隱私信息披露行為有正向影響，感知移動學(xué)習(xí)收益性、移動學(xué)習(xí)用戶社會影響、隱私控制自我效能和感知移動學(xué)習(xí)便利性對隱私信息披露意愿呈正向影響，而感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性則對隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。本研究能夠幫助移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商更好地收集信息，為用戶定制個性化的服務(wù)。[局限]研究的調(diào)查對象覆蓋面較窄，對年齡、性別等因素之間的關(guān)系缺乏深入地分析。

〔關(guān)鍵詞〕隱私信息；披露行為；移動學(xué)習(xí)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.04.014

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）04-0098-08

〔Abstract〕[Purpose/Significance]This paper explored the influencing factors of disclosure behaviour of mobile learning users in order to enhance the users the ability to control private information by constructing a theoretical model of influencing factors of mobile learning users privacy disclosure.[Method/Process]Through reading the document，this paper used the combination of questionnaires and empirical research methods，making a hypothesis testing with structural equation modeling from the aspects of attitude，subjective norm and behavior control.[Result/Conclusion]The research found that privacy disclosure intention had a positive impact on privacy disclosure behavior.Perceived benefit，society influenced，self-efficacy and perceived facilitation positively influence privacy disclosure intention，while perceived risk negatively influences privacy disclosure intention.It could help mobile learning platform operators to collect information and provide users more personalized service.[Limitations]The coverage of the subjects investigated in this paper was narrow，and the relationship between age，sex and other factors was not deeply analyzed.

〔Key words〕privacy information；disclosure behaviour；mobile learning

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動智能終端的飛速發(fā)展，信息社會大眾的需求發(fā)生了巨大變化，移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生并且快速發(fā)展，教育資源也得以與不同信息環(huán)境的服務(wù)融合[1]。截至2016年6月，我國手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.56億，在線教育用戶規(guī)模達(dá)1.18億，其中手機(jī)端在線用戶占比59.3%[2]。移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在改變著人們的生活學(xué)習(xí)方式，微博、微信、微課等各類便捷的微服務(wù)無處不在，而移動學(xué)習(xí)作為一種新的微學(xué)習(xí)方式，極大地滿足了用戶利用零碎時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)的需求，并且其提供的個性化服務(wù)也深受用戶的喜愛。2016年《中國個人信息安全和隱私保護(hù)報(bào)告》指出個人信息安全已成為社會普遍的焦慮[3]。隱私信息披露風(fēng)險(xiǎn)逐漸增加，很多用戶不愿意向移動學(xué)習(xí)平臺提供個人信息。但對于移動學(xué)習(xí)平臺而言，只有獲取用戶更多的真實(shí)信息，才可以向用戶提供更好的、更具特色化的產(chǎn)品和服務(wù)。因此提高用戶的隱私信息披露意愿是移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商極為關(guān)注且亟待解決的難題之一。

近年來國內(nèi)外學(xué)者開始廣泛關(guān)注隱私信息的研究。國外學(xué)者C.Morosan等從感知個人利益、感知隱私風(fēng)險(xiǎn)、感知價(jià)值、情緒、信任等方面構(gòu)建了相應(yīng)模型，通過實(shí)證方法研究了美國消費(fèi)者向酒店透露個人信息的意愿[4]。S.Sharma和R.E.Crossler從信息交換的公平性、隱私披露風(fēng)險(xiǎn)和收益角度闡述了影響電子商務(wù)用戶隱私披露意愿的情境因素[5]。G.Bansal等基于理性行動理論（TRA）提出個人信息敏感性和其在隱私方面的關(guān)注度是影響信任和隱私披露的顯著因素[6]。國內(nèi)學(xué)者朱侯等以隱私計(jì)算理論為基礎(chǔ)，研究了SNS用戶隱私悖論現(xiàn)象[7]。巫月娥等以成本——利益理論和感知信息公平理論為基礎(chǔ)，提出了社交電子商務(wù)中用戶隱私披露意愿模型[8]。麥范金等針對圖書館云服務(wù)構(gòu)建了移動用戶的隱私信息五維模型[9]。

綜觀上述國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于隱私披露的相關(guān)研究，國內(nèi)外學(xué)者的研究主要聚焦在社交網(wǎng)站、電子商務(wù)網(wǎng)站和移動App應(yīng)用中用戶隱私披露意愿的相關(guān)研究，針對移動學(xué)習(xí)用戶隱私披露意愿影響因素的研究相對較少。如今，隱私問題越來越受到人們的關(guān)注，那么是什么原因使得越來越多的人愿意使用移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)？又是什么因素影響了用戶的隱私信息披露行為？是否可以借鑒其它理論中隱私披露影響因素模型來構(gòu)建移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露影響因素？本文將運(yùn)用文獻(xiàn)歸納和實(shí)證分析的方法解決以上3個問題。以計(jì)劃行為理論和隱私計(jì)算理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建移動學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為影響因素的模型，通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，然后利用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行檢驗(yàn)分析得出結(jié)論。本研究可以幫助移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商更好地獲取用戶信息，并為用戶提供更具個性化的服務(wù)。

1 相關(guān)理論

1.1 隱私計(jì)算理論

隱私最初被定義為不受外界干擾且與公共利益無關(guān)的個人信息[10]，隱私保護(hù)則指對于個人信息被收集和被使用的控制[11]。綜合看來，信息隱私的界定和研究可以劃分為隱私態(tài)度和隱私行為視角[12]。隱私態(tài)度包含信息搜集、未經(jīng)授權(quán)的二次使用、不正確的獲取和錯誤4個維度，隱私行為則包含信息搜集、信息處理、信息披露和信息侵犯等一系列信息行為。如今，除用戶個人信息、社會關(guān)系等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下存在的隱私信息外，隱私信息還包括位置和行蹤隱私[13]。隱私信息泄露的問題也給移動信息生態(tài)平衡帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隱私計(jì)算理論被認(rèn)為是解決用戶信息隱私問題最有用的框架，是當(dāng)前很多實(shí)證研究的基礎(chǔ)[14]。隱私計(jì)算的概念最早由國外學(xué)者M(jìn).J.Culnan提出，是指對用戶泄露個人信息與隨之帶來的收益和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。若這些個人信息能被公正地使用并且不產(chǎn)生負(fù)面影響，用戶將愿意透露個人信息[15]。

1.2 TPB理論

計(jì)劃行為理論是由I.Ajzen在理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA）基礎(chǔ)上提出的，他認(rèn)為人的行為并不是完全出于自愿，而是處在控制之下。TPB理論從態(tài)度、主觀規(guī)范、行為知覺控制、行為意向、行為5個方面來進(jìn)行分析，認(rèn)為在個人能力、機(jī)會以及資源等實(shí)際控制條件充分的情況下，行為意向直接決定行為，而行為意向由行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制3個主要變量決定，態(tài)度越積極、主觀規(guī)范影響越強(qiáng)、知覺行為控制越強(qiáng)，行為意向就越大，反之就越小[16]。計(jì)劃行為理論從信息加工的角度來解釋個體行為的決策過程，已被廣泛地應(yīng)用于多個領(lǐng)域，是個體行為研究的重要理論基礎(chǔ)之一。

1.3 移動學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為問題的提出

隨著用戶教育理念的不斷變化和智能手機(jī)、平板電腦等設(shè)備的迅速普及，各種移動應(yīng)用程序快速發(fā)展，基于移動智能終端的學(xué)習(xí)類App競爭愈發(fā)激烈[17]。移動學(xué)習(xí)作為一種學(xué)習(xí)技術(shù)，其便攜性、交互性、泛在性等特點(diǎn)，逐漸成為廣大學(xué)習(xí)者關(guān)注的焦點(diǎn)，對于移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商而言，如何吸引用戶的注意力，了解用戶深層次的真實(shí)需求，為其制定個性化的學(xué)習(xí)方案？如何借助移動學(xué)習(xí)平臺的核心資源，有效整合線上和線下的資源，改善用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)？這些是移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商必須要重視的問題。在這個過程中，開發(fā)商收集用戶的個人信息有助于分析移動用戶學(xué)習(xí)屬性特征和行為差異；但對于用戶而言，披露個人隱私信息可能會帶來意想不到的風(fēng)險(xiǎn)和損失，這就導(dǎo)致用戶在填寫信息時(shí)提供虛假的信息或拒絕提供個人信息[18]。為了解決這一矛盾，就需要對移動學(xué)習(xí)用戶隱私披露行為的影響因素進(jìn)行研究，充分挖掘用戶對于移動學(xué)習(xí)App的使用行為，幫助移動學(xué)習(xí)平臺針對用戶的行為特點(diǎn)定制個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，從而更好地激勵用戶披露隱私信息。

2 模型與假設(shè)研究

2.1 模型的構(gòu)建

本文將計(jì)劃行為理論與隱私計(jì)算理論相結(jié)合，分析移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿的影響因素，進(jìn)而分析隱私信息披露意愿對其披露行為的影響。H.Li等人利用隱私計(jì)算理論分析隱私披露行為與感知收益、隱私憂慮間的關(guān)系，認(rèn)為感知收益性正向影響用戶的信息披露意愿，而感知風(fēng)險(xiǎn)性對用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生負(fù)向影響[19]。N.Fortes和P.Rita利用TPB和TAM模型對消費(fèi)者在線購買行為影響因素分析時(shí)發(fā)現(xiàn)感知易用性、感知有用性對隱私關(guān)注有顯著影響[11]。I.Arpaci等人利用TPB模型研究云服務(wù)教育時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生對安全隱私的關(guān)注態(tài)度對其使用云服務(wù)教育的意愿有顯著影響[20]。M.H.Hsu和F.Y.Kuo運(yùn)用TPB理論研究與信息隱私保護(hù)有關(guān)的決策影響因素時(shí)發(fā)現(xiàn)態(tài)度受到主觀規(guī)范的影響，而主體規(guī)范又受到組織自尊的影響[21]。

綜合上述學(xué)者的相關(guān)研究，以用戶的行為態(tài)度、主觀規(guī)范、行為控制為自變量，以移動學(xué)習(xí)用戶的隱私披露意愿為中介變量，以其隱私披露行為為因變量，構(gòu)建了移動學(xué)習(xí)用戶的隱私披露行為影響因素模型，具體如圖1所示。

2.2 研究假設(shè)的提出

2.2.1 行為態(tài)度對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

行為態(tài)度是指個人對行為所抱持的正面或負(fù)面的感覺，即指個人對特定行為評價(jià)后的態(tài)度[16]。本研究針對移動學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，重點(diǎn)關(guān)注感知收益和感知風(fēng)險(xiǎn)這兩種行為態(tài)度。感知收益是指用戶在使用過程中預(yù)期該行為可能給自己帶來的利益和回報(bào)[22]。國外學(xué)者I.Pentina等利用隱私計(jì)算理論考察用戶的隱私披露行為時(shí)指出只有在感知收益大于感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)用戶才會選擇披露個人隱私[23]。國內(nèi)學(xué)者張星等從個性化服務(wù)與情感支持兩個方面考察了感知收益，并指出感知收益會改善用戶對隱私披露的態(tài)度[24]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H1a：感知移動學(xué)習(xí)收益性對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

感知風(fēng)險(xiǎn)是指決策中隱含著對結(jié)果的不確定性。學(xué)者N.Lim從技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)、消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)以及產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的角度進(jìn)行考察，指出用戶與互聯(lián)網(wǎng)平臺供應(yīng)商信息的不對等會導(dǎo)致用戶不愿意披露個人信息[25]。學(xué)者F.Xu等指出感知風(fēng)險(xiǎn)會提高用戶的隱私關(guān)注度，隱私關(guān)注水平越高，越不利于信息的分享[26]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H1b：感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。

2.2.2 主觀規(guī)范對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

主觀規(guī)范是指個人對于是否采取某項(xiàng)特定行為所感受到的社會壓力[16]。針對移動學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，本研究主要從互惠規(guī)范和社會影響來考慮主觀規(guī)范對意愿的影響。

霍曼斯交換理論指出人能理性地算計(jì)自己某一行為的長期結(jié)果，并試圖交換某些事物以獲取最大的利益[27]。學(xué)者L.Wang等認(rèn)為人們愿意揭露自己的個人隱私是為了獲取信息補(bǔ)償、資金補(bǔ)償?shù)萚28]。學(xué)者李延暉等考察了娛樂性補(bǔ)償、信息補(bǔ)償和資金補(bǔ)償對隱私披露意愿的影響，發(fā)現(xiàn)娛樂性補(bǔ)償和信息補(bǔ)償對披露意愿產(chǎn)生正向影響，而資金補(bǔ)償對披露意愿沒有影響[29]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H2a：移動學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

個體所處環(huán)境能對個體產(chǎn)生一定的影響，并改變個體在某一方面的行為[24]。學(xué)者C.Hallam和G.Zanella認(rèn)為個體通過披露個人信息可以滿足情感需求，進(jìn)而獲得社會滿足感[30]。學(xué)者T.L.James等研究指出披露個人信息能夠使用戶獲得更多的社會認(rèn)同感，并且與他人建立更強(qiáng)的紐帶[31]。學(xué)者L.N.Zlatolas和T.Welzer指出隱私社會規(guī)范對隱私披露行為有重要影響，他人行為會對個體進(jìn)行隱私披露決策時(shí)產(chǎn)生一定影響[32]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H2b：移動學(xué)習(xí)用戶社會影響對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

2.2.3 行為控制對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為的影響

行為控制是指個體由于過去經(jīng)驗(yàn)而對行為所感到的難易程度以及預(yù)期的障礙[16]。針對移動學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，本研究主要從自我效能和感知便利性的方面進(jìn)行考慮。

在用戶隱私披露行為研究中，自我效能重點(diǎn)關(guān)注用戶的信息控制能力，用來反映用戶對所披露信息的控制能力。用戶通過閱讀移動學(xué)習(xí)平臺的隱私政策以及對自己發(fā)布的信息的控制來對自己的隱私信息進(jìn)行控制。學(xué)者B.C.F.Choi和L.Land研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用平臺和用戶對于信息的交互控制能夠幫助用戶更好地管理用戶信息，進(jìn)而促進(jìn)用戶的信息披露[33]。學(xué)者T.Wang等指出如果用戶感覺到風(fēng)險(xiǎn)，則會增強(qiáng)對信息的控制，從而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)[34]?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H3a：隱私控制自我效能對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

感知便利性是指用戶對移動學(xué)習(xí)平臺能否為其提供便捷高效的服務(wù)的認(rèn)知。學(xué)者N.Fortes和P.Rita通過研究發(fā)現(xiàn)便利性認(rèn)知不僅能促進(jìn)用戶對隱私的披露，還有助于用戶對應(yīng)用平臺的使用[11]。學(xué)者M(jìn).J.Keith等指出便利性認(rèn)知能使用戶更愿意披露自己的個人信息[35]。基于上述文獻(xiàn)的研究結(jié)果，本文認(rèn)為：

H3b：感知移動學(xué)習(xí)便利性對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響。

2.2.4 隱私披露意愿對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

行為意愿反映了個體對是否采取某一特定行為的主觀判斷[19]。本研究中，意愿反映的是用戶對移動學(xué)習(xí)隱私披露行為的總體評價(jià)。N.K.Malhotra和J.Agarwal研究指出隱私披露意愿對隱私披露行為產(chǎn)生正向影響[36]。學(xué)者張星等也指出信息披露意愿能夠促進(jìn)用戶的信息披露行為[24]。通過閱讀有關(guān)TPB理論的文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)意愿與行為的關(guān)系在各類研究中得到強(qiáng)力的實(shí)證支持，基于此，本文認(rèn)為：

H4：隱私信息披露意愿對移動學(xué)習(xí)用戶的隱私信息披露行為呈正向影響。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與驗(yàn)證方法

本次調(diào)查主要采用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的方式，問卷以問卷星、微信、QQ等方式發(fā)放，邀請好友及其同學(xué)進(jìn)行填寫。調(diào)查對象主要有吉林大學(xué)、四川大學(xué)、重慶大學(xué)等高校好友及其同學(xué)。此次網(wǎng)絡(luò)調(diào)查共收回問卷256份。對回收的問卷進(jìn)行鑒定與篩選，剔除無效問卷。剔除標(biāo)準(zhǔn)為：①整個問卷勾選選項(xiàng)均為同一個選項(xiàng)；②漏答題數(shù)超過10個。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，共得到有效問卷203份，有效問卷回收率達(dá)79.3%。本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，簡稱SEM），對上述提出的移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素進(jìn)行驗(yàn)證分析。

3.2 信度和效度檢驗(yàn)

信度（Reliability）是指測量結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性，是反映被測量因素真實(shí)程度的指標(biāo)[37]。本研究通過克朗巴哈系數(shù)（Cronbachs α）來反映測量量表內(nèi)部的一致性和評價(jià)信度的高低。結(jié)果顯示移動學(xué)習(xí)用戶隱私披露意愿影響因素量表的總體Cronbachs α=0.868，說明總測量量表有較好的一致性，信度較高。同時(shí)，量表中包含的8個維度的Cronbachs α系數(shù)均在0.741～0.862之間，表明量表具備較好的內(nèi)部一致性與較高的信度。具體數(shù)值如表1所示。

效度是指測驗(yàn)或量表能夠?qū)嶋H測出所需要測量的因素的程度。區(qū)別效度是指測量同一潛在特質(zhì)的各維度間所呈現(xiàn)出的差異[38]。通過比較各變量AVE值的平方根與其它變量間相關(guān)系數(shù)的大小，可以看出各變量的AVE值的平方根均大于其它變量的相關(guān)系數(shù)，說明有較好的區(qū)別效度。具體數(shù)值如表2所示。

3.3 驗(yàn)證性因子與模型檢驗(yàn)

驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）可以用來檢驗(yàn)測量變量與可以解釋變量的因素構(gòu)念間的關(guān)系。因素負(fù)荷量（Factor Loading）表示共同因素對測量變量的影響，一般認(rèn)為因素負(fù)荷量值應(yīng)介于0.50～0.95之間，值越大說明指標(biāo)變量越能有效地反映其要測得的概念特質(zhì)[39]。本研究所測得的因素負(fù)荷量均在0.668～0.883之間，表示模型的基本適配度良好。多元相關(guān)平方（SMC）用于解釋測量變量的信度系數(shù)。一般認(rèn)為多元相關(guān)平方值若大于0.50，表示模型內(nèi)在檢驗(yàn)良好[40]。測量變量TNR2、TNR3、SI1、PF3、PDB1和PDB2的多元平方相關(guān)值介于0.446～0.486之間，接近0.50。除此之外，其余個別測量變量的信度系數(shù)均在0.500以上，表明該模型的內(nèi)在檢驗(yàn)良好。潛在變量的組合信度（CR）也是判斷模型內(nèi)在質(zhì)量的準(zhǔn)則之一。本研究所得的組合信度均大于0.740，表示模型內(nèi)在質(zhì)量佳。平均方差抽取量（AVE）作為一種收斂效度的指標(biāo)，能夠反映相對變量的測量誤差，平均方差抽取量越大，測量誤差越小[39]。一般認(rèn)為平均方差抽取量應(yīng)大于0.50，本研究所得的平均方差抽取量除互惠規(guī)范指標(biāo)外均達(dá)到要求，均大于0.50，表示模型內(nèi)在質(zhì)量理想，具體數(shù)值如表3所示。

本文使用AMOS24.0對結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行識別評估——所得結(jié)果如圖2所示。圖中所示的數(shù)值均為標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的大小反映影響程度的大小，數(shù)值的正負(fù)表示正相關(guān)或負(fù)相關(guān)，并且不同測量變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)可以直接比較，以便度量各種變量間的相對變化水平。

模型擬合指數(shù)用于考察理論結(jié)構(gòu)模型與數(shù)據(jù)的適配程度。AMOS中提供了多種擬合指數(shù)，本文主要從簡約適配度指數(shù)（X2/df）、絕對適配度指數(shù)（RMSEA和GFI）和增值適配度指數(shù)（CFI和NFI）對模型的擬合度進(jìn)行判斷，具體值如表4所示?？傮w來看模型擬合度較好，可接受擬合。

3.4 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

本研究采用最大似然法對模型進(jìn)行運(yùn)算，Relationship表示變量間正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的關(guān)系；C.R.表示臨界比值，相當(dāng)于t檢驗(yàn)值，如果其絕對值大于1.96，表示估計(jì)值達(dá)到p=0.05的顯著水平；如果其絕對值大于2.58，表示估計(jì)值達(dá)到p=0.01的顯著水平。當(dāng)參數(shù)估計(jì)值達(dá)到顯著水平的路徑系數(shù)獲得數(shù)據(jù)支持，而未達(dá)到顯著水平的路徑系數(shù)不被數(shù)據(jù)支持。當(dāng)顯著性P值小于0.001時(shí)，會呈現(xiàn)出“***”的符號，當(dāng)顯著性P值>0.001時(shí)，則P值中會直接呈現(xiàn)P值大小[39]。Standardized Structural Coefficients列為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)值，代表共同因素對測量變量的影響，能夠反映各潛在因素的相對重要性。結(jié)構(gòu)方程模型估計(jì)值如表5所示。

從表5可以看出，H1b、H3b和H4的臨界比值分別為-3.352、3.911和6.311，它們的顯著性P值均小于0.001，所以H1b、H3b和H4通過假設(shè)檢驗(yàn)，即感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對隱私披露意愿產(chǎn)生負(fù)向影響、感知移動學(xué)習(xí)便利性對隱私信息披露意愿產(chǎn)生正向影響和隱私信息披露意愿對隱私信息披露行為產(chǎn)生正向影響。假設(shè)H1a的C.R.的值為2.194，大于1.96，P值為0.028，小于0.05；假設(shè)H3a的C.R.的值為2.266，大于1.96，P值為0.023，小于0.05；說明其顯著性達(dá)到了0.05的水平，即感知移動學(xué)習(xí)收益性和隱私控制自我效能對隱私信息披露意愿均產(chǎn)生正向的影響。假設(shè)H2b的C.R.的值為2.693，大于2.58，P值為0.007，小于0.01，說明其顯著性達(dá)到了0.01的水平，即移動用戶社會影響對隱私信息披露意愿產(chǎn)生正向影響。假設(shè)H2a的C.R.的值為-0.856，P值為0.392，未達(dá)到顯著性水平的要求，故不支持原假設(shè)。

3.5 討論分析

結(jié)合以上數(shù)據(jù)分析可以看出模型中所提出的7個假設(shè)除假設(shè)H2a外均得到驗(yàn)證支持?，F(xiàn)具體分析如下：

3.5.1 行為態(tài)度（感知移動學(xué)習(xí)收益性和風(fēng)險(xiǎn)性）對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

感知移動學(xué)習(xí)收益性對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.248，P值為0.028，說明感知移動學(xué)習(xí)收益性對用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生較大的影響。用戶向移動學(xué)習(xí)平臺提供個人信息，往往會得到相應(yīng)的補(bǔ)償，例如資金補(bǔ)償、信息補(bǔ)償或娛樂補(bǔ)償?shù)?。目前，移動學(xué)習(xí)的用戶主要以大學(xué)生和白領(lǐng)為主，學(xué)習(xí)目的多為通過外語考試或是技能考試，具有針對性內(nèi)容的移動學(xué)習(xí)應(yīng)用自然就更受他們的青睞。移動學(xué)習(xí)的內(nèi)容形式也愈發(fā)豐富化，除了基礎(chǔ)功能模塊外，移動學(xué)習(xí)平臺也開始推出視頻直播、語音互動等課程，增強(qiáng)與用戶的交互性。各大移動學(xué)習(xí)平臺也會定期舉行優(yōu)惠活動或抽獎活動，吸引新用戶，提高老用戶的粘性。

感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為-0.254，P值小于0.001，說明感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性對隱私信息披露意愿產(chǎn)生顯著的影響，相較移動學(xué)習(xí)平臺能給他們帶來的收益，他們更加關(guān)注信息泄露可能會產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。為了能得到更多個性化的服務(wù)，用戶也往往會被要求提供更多的個人信息。在信息大爆炸的時(shí)代，信息的管理是一個大難題，對于移動學(xué)習(xí)平臺來講，所獲取的信息量越大，管理難度也越大，對于用戶的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)也就越高。越來越多移動學(xué)習(xí)平臺開始提供云端服務(wù)，幫助用戶實(shí)現(xiàn)在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的無縫學(xué)習(xí)，但是云計(jì)算作為多租用戶共享資源，用戶數(shù)據(jù)耦合性較高，一旦云平臺受到攻擊，大量的用戶信息都會面臨泄露的風(fēng)險(xiǎn)。所以開發(fā)商需要綜合考慮收益性和風(fēng)險(xiǎn)性對移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計(jì)、運(yùn)營和管理。

3.5.2 主觀規(guī)范（移動學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范和社會影響）對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

移動學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為-0.092，P值為0.392，互惠規(guī)范對用戶隱私信息披露意愿會產(chǎn)生正向影響的假設(shè)并沒有得到驗(yàn)證。原因可能有多方面?，F(xiàn)在眾多的移動學(xué)習(xí)平臺都開始推出學(xué)習(xí)社群，增強(qiáng)社交性、互動性，同時(shí)也在社群中設(shè)置了跟讀練習(xí)、打卡曬筆記等功能。但是由于缺乏管理與反饋機(jī)制，用戶提供的自身學(xué)習(xí)信息并沒有得到相應(yīng)的評價(jià)，并且學(xué)習(xí)社群常常出現(xiàn)許多無效信息，大大降低了用戶的體驗(yàn)。移動學(xué)習(xí)平臺用戶基數(shù)大，個人需求不能被及時(shí)準(zhǔn)確地滿足，這也導(dǎo)致了互惠規(guī)范水平低。

移動學(xué)習(xí)用戶社會影響對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.231，P值為0.007，說明移動學(xué)習(xí)用戶社會影響對用戶隱私披露意愿產(chǎn)生較大的影響。個人的想法很容易受到他人或團(tuán)體力量的影響，從而使個人的行為態(tài)度轉(zhuǎn)向具有優(yōu)勢的趨勢?，F(xiàn)在很多移動學(xué)習(xí)平臺都會提供相應(yīng)的激勵措施來鼓勵用戶披露個人信息，例如已注冊用戶成功邀請好友注冊給予積分獎勵等。信息傳播速度快、范圍廣、影響大，每個用戶都可以成為信息的生產(chǎn)者和傳播者，向他人提供信息并產(chǎn)生影響。如果向移動學(xué)習(xí)平臺提供個人隱私信息的用戶越多，出于對社會認(rèn)同感的追求，個體也傾向于披露自己的隱私信息，隱私信息披露意愿也會提高。

3.5.3 行為控制（隱私控制自我效能和感知便利性）對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的影響

隱私控制自我效能對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.201，P值為0.023，說明隱私控制自我效能對用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生較大的影響。這也在一定程度上反映了自我效能在影響人們選擇和面對事物態(tài)度的重要影響。用戶在披露個人信息時(shí)，如果認(rèn)為自己能夠控制隱私不被泄露，隱私披露意愿也會相應(yīng)提高，進(jìn)而愿意披露更多的個人信息。目前很多移動學(xué)習(xí)平臺都會賦予用戶對個人信息的權(quán)限，用戶在填寫個人信息后，可以選擇個人信息對他人的可見狀態(tài)，增強(qiáng)用戶對信息的控制和對移動學(xué)習(xí)平臺的信任感。

感知移動學(xué)習(xí)便利性對移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿的路徑系數(shù)為0.386，P值小于0.001，說明感知移動學(xué)習(xí)便利性對用戶隱私信息披露意愿產(chǎn)生顯著影響。移動學(xué)習(xí)與普通學(xué)習(xí)相比具有微型化、個性化、及時(shí)性等特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)使得傳遞信息的效能更高。多數(shù)移動學(xué)習(xí)平臺都采用APP+PC+線下混合學(xué)習(xí)模式，具有智能推送、斷點(diǎn)續(xù)播、課后測試等功能，不僅能保證教學(xué)信息傳播的順利進(jìn)行，還能對用戶學(xué)習(xí)程度進(jìn)行檢驗(yàn)，以便進(jìn)一步對用戶進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)方案的制定。

3.5.4 移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對其隱私信息披露行為的影響

移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對其隱私信息披露行為的路徑系數(shù)為0.574，P值小于0.001，說明移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露意愿對其隱私信息披露行為有直接的顯著影響。隱私信息披露行為主要由隱私信息披露意愿決定，隱私信息披露意愿在感知收益性、感知風(fēng)險(xiǎn)性、互惠規(guī)范、社會影響、自我效能和感知便利性中起到中介變量的作用。移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，移動學(xué)習(xí)平臺的競爭非常激烈，由于一些移動應(yīng)用程序?yàn)E用權(quán)限，過度收集個人信息，甚至將用戶信息泄露給第三方，導(dǎo)致用戶失去信任，不愿意披露個人信息。根據(jù)隱私計(jì)算理論和數(shù)據(jù)結(jié)論，認(rèn)為隱私披露所帶來的收益大于其帶來的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，用戶會選擇披露自己的個人信息。移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商有時(shí)為了有效降低用戶注冊和使用的門檻，為用戶提供了綁定第三方賬號的服務(wù)，同時(shí)也降低了自身對新用戶身份鑒別的難度，但是對于用戶而言風(fēng)險(xiǎn)也是存在的，一旦賬號信息被泄露，用戶在別的網(wǎng)站上的信息也會被泄露。因此，對于移動學(xué)習(xí)應(yīng)用平臺而言，不僅要向用戶提供合理的隱私保護(hù)政策，降低用戶的隱私顧慮，還要合理地收集、存儲和利用用戶信息，增強(qiáng)用戶披露隱私的意愿，促進(jìn)用戶的隱私披露行為。

4 研究結(jié)論

本文結(jié)合隱私計(jì)算理論和TPB理論，運(yùn)用實(shí)證研究方法分析了移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露的影響因素。理論貢獻(xiàn)在于，在隱私計(jì)算理論和TPB理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的理論模型。該模型揭示了感知移動學(xué)習(xí)收益性、感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性、移動學(xué)習(xí)用戶互惠規(guī)范、移動學(xué)習(xí)用戶社會影響、隱私控制自我效能和感知移動學(xué)習(xí)便利性6個因素對用戶隱私信息披露行為的影響，同時(shí)引入用戶隱私信息披露意愿作為中介變量，為移動學(xué)習(xí)用戶隱私信息披露行為影響因素的分析提供了新的研究視角和構(gòu)建了新的理論模型。實(shí)踐價(jià)值在于，運(yùn)用結(jié)構(gòu)模型方程對所構(gòu)建的理論模型及研究假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。數(shù)據(jù)研究結(jié)果表明，用戶隱私信息披露意愿對隱私信息披露行為有正向影響，感知移動學(xué)習(xí)收益性、移動學(xué)習(xí)用戶社會影響、隱私控制自我效能和感知移動學(xué)習(xí)便利性對用戶的隱私信息披露意愿呈正向影響，而感知移動學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)性則對用戶隱私信息披露意愿呈負(fù)向影響。因此，對于移動學(xué)習(xí)平臺開發(fā)商而言，要完善平臺功能，加強(qiáng)信息安全建設(shè)，建立良好的信息反饋機(jī)制，增強(qiáng)移動學(xué)習(xí)的趣味性與交互性，努力為用戶提供更多針對性的信息推送服務(wù)和制定更具特色的學(xué)習(xí)方案。而對于用戶而言，需要加強(qiáng)對網(wǎng)站隱私策略的認(rèn)識和自己對隱私信息的控制能力，適度地披露信息，以獲得特色化的服務(wù)。

在研究中，本文也存在一定的局限性。首先，研究的調(diào)查對象主要是針對高校學(xué)生，但移動學(xué)習(xí)的用戶其實(shí)分布在各個年齡段，這在一定程度上造成分析結(jié)果只代表部分樣本群體的特征。因此在后續(xù)研究中，將擴(kuò)大樣本研究對象的范圍。其次，本研究對年齡、性別等因素之間的關(guān)系也沒有進(jìn)行深入分析，在未來的研究中會將其作為重要的變量進(jìn)行研究。

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（責(zé)任編輯：孫國雷）