朱欣欣 劉曉溢 熊琦琦

摘 要：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，App用戶數(shù)量迅速增長(zhǎng)，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下如何保護(hù)個(gè)人信息安全成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。文章以計(jì)劃行為理論為基礎(chǔ)，根據(jù)問(wèn)卷樣本數(shù)據(jù)采用Logit模型及結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明，市民的侵犯隱私現(xiàn)象感知、隱私保護(hù)態(tài)度與反隱私泄露意愿有顯著影響;網(wǎng)齡、受教育程度、時(shí)長(zhǎng)與反隱私泄露意愿之間有顯著影響;市民隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知對(duì)采取反隱私泄露意愿中無(wú)促進(jìn)作用。根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議，以期更好地保護(hù)用戶個(gè)人信息。

關(guān)鍵詞：App權(quán)限;用戶隱私;計(jì)劃行為理論;Logit模型

0 ? ?引言

在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時(shí)代，隨著網(wǎng)民數(shù)量的增長(zhǎng)，App的數(shù)量及使用時(shí)長(zhǎng)也在增長(zhǎng)。據(jù)中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)顯示，中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)月用戶活躍規(guī)模由2018年的月均 11.09億增長(zhǎng)為2020年的11.5億;全網(wǎng)用戶人均單日使用時(shí)長(zhǎng)由2018年的5小時(shí)增長(zhǎng)到2020年的7.2小時(shí);全網(wǎng)用戶月人均打開(kāi)App的個(gè)數(shù)由2018年的21.5增長(zhǎng)為2020年的25.4。網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展是一把雙刃劍，人們?cè)谙硎芑ヂ?lián)網(wǎng)帶來(lái)的便利的同時(shí)，也需注意個(gè)人信息安全。

App個(gè)人信息安全問(wèn)題已成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，縱觀國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果，關(guān)于用戶使用App時(shí)出現(xiàn)信息泄露的原因如下：（1）國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究主要集中在以下幾點(diǎn)：①秦博陽(yáng)[1]指出App是線上線下數(shù)據(jù)交匯的重要入口，在提供服務(wù)的過(guò)程中會(huì)收集用戶個(gè)人信息。②高理想等[2]指出當(dāng)前App收集個(gè)人隱私的邊界主要以非用戶是否需要為界。③魏昂等[3]認(rèn)為因?yàn)槲覈?guó)目前沒(méi)有完善的網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)法。（2）國(guó)外學(xué)者關(guān)于該方面的研究主要有：①Terence Craig 與Mary Eludloff在其論文《隱私與大數(shù)據(jù)》中提出，企業(yè)的非法收集與違法使用進(jìn)一步對(duì)公民個(gè)人信息安全造成了嚴(yán)重的威脅。②Thomas M.Lenard與Paul H.Rubin在其著作《大數(shù)據(jù)、隱私和常見(jiàn)的解決方案》中指出，一方面是因?yàn)锳pp這一智能手機(jī)中的工具作為獲取傳輸?shù)拿浇?，它為App平臺(tái)獲取了海量的用戶個(gè)人信息數(shù)據(jù)，另一方面App的信息獲取和收集過(guò)程都是在暗地里進(jìn)行的，用戶個(gè)人無(wú)法輕易察覺(jué)到，以及大多數(shù)App沒(méi)有關(guān)閉授權(quán)的選項(xiàng)，甚至不經(jīng)用戶同意，暗自收集獲取用戶個(gè)人信息。

本文以Ajzen的計(jì)劃行為理論為依據(jù)提出研究假說(shuō)，并通過(guò)logit模型和層次回歸實(shí)證分析侵權(quán)感知、隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)反隱私泄露意愿的影響，以及隱私保護(hù)態(tài)度的調(diào)節(jié)作用;最后分析影響隱私保護(hù)態(tài)度的因素，并進(jìn)一步對(duì)比用戶的隱私保護(hù)態(tài)度與侵權(quán)的實(shí)際發(fā)生情況，以期提高用戶的隱私保護(hù)態(tài)度，降低保護(hù)態(tài)度對(duì)用戶反隱私泄露意愿的阻礙，提升用戶的隱私保護(hù)態(tài)度。

1 ? ?研究假說(shuō)

在本次研究設(shè)計(jì)中，以App使用權(quán)限為背景，以計(jì)劃理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了南昌市市民隱私保護(hù)意愿影響因素模型，進(jìn)一步探究影響南昌市市民隱私保護(hù)意愿的因素，如圖1所示。

態(tài)度是指?jìng)€(gè)人對(duì)該項(xiàng)行為所持的正面或負(fù)面的主觀感覺(jué)，本文中的態(tài)度為受眾對(duì)其隱私保護(hù)的態(tài)度;主觀規(guī)范是指?jìng)€(gè)人對(duì)是否采取某項(xiàng)特定行為時(shí)所感受到的社會(huì)壓力，在此次研究中的主觀規(guī)范主要指企業(yè)、政府作用發(fā)揮和周?chē)h(huán)境影響;知覺(jué)行為控制是指反映個(gè)人過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和預(yù)期對(duì)現(xiàn)行行為的影響，本研究中的行為控制主要是指遭遇信息泄露情況等隱私侵犯現(xiàn)象;統(tǒng)計(jì)變量，即基本信息，包括年齡、受教育程度、職業(yè)、網(wǎng)齡、使用App種類(lèi)和時(shí)長(zhǎng)等。

根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究，反隱私泄露意愿與侵權(quán)行為規(guī)避存在一定偏差，對(duì)侵權(quán)行為規(guī)避造成影響的因素也較為復(fù)雜，但侵權(quán)行為規(guī)避是隱私保護(hù)意愿最為直接具體的表現(xiàn)。因此本研究運(yùn)用南昌市民主動(dòng)規(guī)避侵權(quán)的行為直接反映南昌市民的反隱私泄露意愿。行為意向是指?jìng)€(gè)人對(duì)于采取某項(xiàng)特定行為的主觀概率的判定，它反映了個(gè)人對(duì)于某項(xiàng)行為的行為態(tài)度。本研究中特指南昌市民反隱私泄露意愿，其構(gòu)成模型外生潛變量，受被問(wèn)卷對(duì)象對(duì)隱私保護(hù)態(tài)度、隱私侵犯現(xiàn)象感知、受教育程度及網(wǎng)齡等內(nèi)生潛力變量影響。

知覺(jué)行為控制是指?jìng)€(gè)體經(jīng)驗(yàn)和預(yù)期對(duì)個(gè)體是否采取某項(xiàng)特定行為決策所發(fā)揮的影響作用的大小，經(jīng)驗(yàn)知覺(jué)支持越大，行為意向就越大，反之就越小。根據(jù)南昌市民反隱私泄露意愿有關(guān)的知覺(jué)行為控制及隱私侵犯現(xiàn)象感知的經(jīng)歷，據(jù)此提出如下假設(shè)。

H1：南昌市居民隱私侵權(quán)感知水平越高，他們?cè)皆敢膺M(jìn)行反隱私泄露行為。

態(tài)度是以行為信念為基礎(chǔ)，其組成成分經(jīng)常被視為個(gè)人對(duì)行為結(jié)果的顯著信念函數(shù)，而態(tài)度是個(gè)體對(duì)某一現(xiàn)象或行為所抱有的知覺(jué)上的主觀判斷。態(tài)度越積極，行為意向就越大，反之就越小。本研究認(rèn)為個(gè)人的隱私保護(hù)態(tài)度在一定程度上能夠影響個(gè)人的反隱私泄露意愿，本文是指面對(duì)App使用時(shí)需要開(kāi)放隱私權(quán)限的情況，人們開(kāi)放權(quán)限后的態(tài)度。在該背景下，南昌市民的態(tài)度具體表現(xiàn)為對(duì)于自身隱私的保護(hù)態(tài)度。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H2：南昌市民隱私保護(hù)態(tài)度越強(qiáng)烈，他們就越愿意進(jìn)行反隱私泄露行為。

調(diào)查對(duì)象的隱私侵權(quán)現(xiàn)象感知可能因其隱私保護(hù)態(tài)度不同而存在差異。例如隱私保護(hù)態(tài)度較弱的居民在相同的環(huán)境下，可能會(huì)受其開(kāi)放心理的影響而低估隱私侵權(quán)行為的嚴(yán)重性，導(dǎo)致其對(duì)隱私侵權(quán)現(xiàn)象感知水平較低，而不愿采取一定的行為進(jìn)行規(guī)避。然而隱私保護(hù)態(tài)度較強(qiáng)烈的居民在相同的環(huán)境下，可能會(huì)受保守心理的影響，導(dǎo)致其感知水平過(guò)度，從而影響App的正常使用?；诒疚奶岢鋈缦录僬f(shuō)。

H3：南昌市居民的隱私保護(hù)態(tài)度在其侵權(quán)感知影響其反隱私泄露意愿中起正向的調(diào)節(jié)作用，即南昌市居民的隱私保護(hù)態(tài)度會(huì)強(qiáng)化隱私感知對(duì)其反隱私泄露意愿的促進(jìn)作用。

個(gè)人以及社會(huì)文化等因素（如年齡、文化程度、職業(yè)、性別等）通過(guò)影響行為信念間接影響行為態(tài)度、主觀規(guī)范和直覺(jué)行為控制，從而影響行為意向和實(shí)際行為。因此，本文分析影響隱私保護(hù)意愿的因素主要從文化程度、職業(yè)、年齡、網(wǎng)齡、使用App種類(lèi)和時(shí)長(zhǎng)等幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行研究，提出如下假設(shè)。

H4：性別、年齡、網(wǎng)齡、職業(yè)、受教育程度等對(duì)隱私保護(hù)意愿有顯著影響。

2 ? 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用數(shù)據(jù)來(lái)自于2020年9月到10月在江西省南昌市開(kāi)展的南昌市居民App使用隱私保護(hù)意識(shí)的調(diào)查。選取南昌市作為調(diào)查地點(diǎn)的原因，主要是南昌市作為江西省的省會(huì)城市，其經(jīng)濟(jì)水平在江西省較為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使互聯(lián)網(wǎng)普及率較高，為展開(kāi)App使用隱私保護(hù)意識(shí)的調(diào)查提供了良好的環(huán)境。

依據(jù)調(diào)查需要，研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)全國(guó)第5次人口普查的數(shù)據(jù)結(jié)果對(duì)年齡和性別進(jìn)行分層抽樣。此次調(diào)查共收獲301份數(shù)據(jù)，剔除無(wú)效問(wèn)卷后獲得有效問(wèn)卷252份，問(wèn)卷有效率為83.7%。

調(diào)查對(duì)象主要為擁有南昌市戶籍的居民。問(wèn)卷主要分為5部分：第一部分為調(diào)查者的個(gè)體特征，包括年齡、性別、受教育程度、職業(yè)以及網(wǎng)齡等基本信息。第二部分為調(diào)查者的隱私保護(hù)意識(shí)情況，包括調(diào)查對(duì)象在安裝和使用以及卸載手機(jī)App時(shí)的行為;第三部分為調(diào)查對(duì)象使用App時(shí)對(duì)其權(quán)限應(yīng)用的態(tài)度，第四部分為調(diào)查者日常生活中是否受到隱私侵犯和怎樣的隱私侵犯;第五部分則為調(diào)查對(duì)象認(rèn)為企業(yè)和政府在App隱私保護(hù)中發(fā)揮以及應(yīng)該發(fā)揮怎樣的作用。

2.2 變量說(shuō)明

（1）被解釋變量：反隱私泄露意愿。本文的被解釋變量是南昌市民反隱私泄露意愿，由市民的侵權(quán)行為規(guī)避程度進(jìn)行衡量，運(yùn)用李克特五分量表（完全符合～完全不符合），對(duì)市民的侵權(quán)行為規(guī)避程度進(jìn)行劃分，1為規(guī)避程度最高，5為規(guī)避程度最低。

（2）核心解釋變量：隱私保護(hù)態(tài)度和侵權(quán)感知程度。隱私保護(hù)態(tài)度即為隱私保護(hù)意識(shí)，例如“注冊(cè)登入App時(shí)謹(jǐn)慎提交個(gè)人信息”等表示隱私保護(hù)意識(shí)較高的行為，由李克特五分量表1～5分別表示完全符合到完全不符合的程度;而現(xiàn)象感知程度為被調(diào)查者受到某些侵權(quán)行為經(jīng)歷的符合程度，主要利用李克特五分量表進(jìn)行測(cè)量。1為感知程度最高即完全符合，5為感知程度最低即完全不符合，如表1和表2所示。

（3）控制變量。本研究的控制變量選取的是被調(diào)查者的個(gè)體特征（性別、年齡、受教育程度、職業(yè)等），以及使用互聯(lián)網(wǎng)情況（網(wǎng)齡、使用App時(shí)長(zhǎng)和種類(lèi)等）。據(jù)已有研究顯示被調(diào)查者的人口學(xué)特征以及相關(guān)經(jīng)歷會(huì)影響其反隱私泄露意識(shí)，因?yàn)槿说闹饔^行為意識(shí)受到其客觀的人口學(xué)特征和經(jīng)歷的影響。

2.3 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)及樣本特征

在252個(gè)樣本中，男生占比52.78%，女生占比47.22%;年齡0—14周歲占19.05%，15—64周歲占72.22%，65周歲以上為8.73%。被調(diào)查者的受教育程度占比最高是在初中及以下為40.08%，占比最低為碩士及以上，占比13.89%;根據(jù)此次調(diào)查顯示受調(diào)查者的App使用時(shí)長(zhǎng)普遍在1～6小時(shí)。雖然在App使用種類(lèi)方面，被調(diào)查者在各類(lèi)軟件均有涉及但是使用App種類(lèi)與性別顯著相關(guān)，女生喜歡購(gòu)物、攝像等種類(lèi)的App，男生更鐘情于游戲種類(lèi)的App。

3 ? 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 ?Logit模型估計(jì)結(jié)果

南昌市市民反隱私泄露意愿為二元選擇變量，本文構(gòu)建Logit模型探究侵權(quán)感知、隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)南昌市市民反隱私泄露意愿的影響，模型形式如下：

P（y=i）=α+β1perceptioni+attitudei+yXi+μ①

①式中，i代表第i個(gè)市民，P（y=i）代表第i個(gè)市民愿意進(jìn)行反隱私泄露行為的概率，perception代表第i個(gè)市民的侵權(quán)感知，attitude代表第i個(gè)市民的隱私保護(hù)態(tài)度，Xi代表控制變量，包括受訪者的個(gè)體特征和家庭特征，α代表常數(shù)項(xiàng)，β1和β2代表回歸系數(shù)，μ為殘差項(xiàng)。表3報(bào)告了侵權(quán)感知與隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)市民法隱私泄露意愿的影響結(jié)果。首先，回歸1為僅包括控制變量的基準(zhǔn)回歸，基準(zhǔn)回歸的R2為0.273。回歸2在回歸1的基礎(chǔ)上引入侵權(quán)感知與隱私保護(hù)態(tài)度兩個(gè)核心解釋變量，回歸的R2提高了37.6%，說(shuō)明引入侵權(quán)感知與隱私保護(hù)態(tài)度兩個(gè)變量對(duì)模型具有解釋意義，解釋力度為37.6%。本文基于回歸2的結(jié)果進(jìn)行分析。

（1）侵犯隱私現(xiàn)象感知對(duì)南昌市市民反隱私泄露意愿的影響。上述結(jié)果顯示其回歸值為0.225，可知侵犯隱私現(xiàn)象感知具有顯著性（t=4.667，p=0.000<0.01），且該數(shù)值為正說(shuō)明它們之間的影響關(guān)系是正向的。即人們對(duì)侵犯隱私現(xiàn)象的感知水平越高，人們反隱私泄露意愿越高，就越愿意進(jìn)行反對(duì)隱私泄露行為。假設(shè)1成立。

（2）隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)南昌市市民反隱私泄露意愿的影響。上述結(jié)果顯示其回歸值為0.565，可知隱私保護(hù)態(tài)度具有顯著性（t=11.374，p=0.000<0.01），且該數(shù)值為正說(shuō)明它們之間的影響關(guān)系是正向的。即南昌市市民的隱私保護(hù)態(tài)度越明確，他們就越愿意進(jìn)行反對(duì)信息泄露，從而反隱私泄露意愿越高。假設(shè)2成立。

（3）控制變量對(duì)南昌市市民反隱私泄露意愿的影響。這里將性別、年齡、受教育程度、網(wǎng)齡、職業(yè)和App使用時(shí)長(zhǎng)定義為控制變量進(jìn)行回歸分析。1.964是受教育程度的回歸系數(shù)，可知其具有顯著性（t=6.026，p=0.000<0.01），且數(shù)值為正說(shuō)明受教育程度對(duì)反隱私泄露意愿產(chǎn)生的影響關(guān)系是正向的，即當(dāng)人們的受教育程度越高，人們的反隱私泄露意愿越高，在使用App時(shí)會(huì)更注重隱私保護(hù)排斥，獲取權(quán)限較多的軟件;1.433是網(wǎng)齡的回歸系數(shù)，可知其具有顯著的正向影響關(guān)系（t=3.852，p=0.000<0.01），即大數(shù)據(jù)時(shí)代下接觸互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間越長(zhǎng)，越能意識(shí)到個(gè)人信息的重要性，反對(duì)隱私泄露意愿也就越高;-1.717是使用時(shí)長(zhǎng)的回歸系數(shù)，具有一定的顯著性（t=-4.795，p=0.000<0.01），且數(shù)值為負(fù)說(shuō)明使用時(shí)長(zhǎng)對(duì)反隱私泄露意愿產(chǎn)生的影響關(guān)系為負(fù)向，即當(dāng)人們使用App軟件的時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，人們對(duì)該軟件的依賴(lài)性就越強(qiáng)，對(duì)平臺(tái)獲取權(quán)限的行為越漠視，反隱私泄露意愿越低。即假設(shè)4部分成立。

3.2 ?隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知影響市民反隱私泄露意愿中的調(diào)節(jié)作用

為了探討市民隱私保護(hù)態(tài)度是否有助于強(qiáng)化其侵權(quán)感知對(duì)采取反隱私泄露意愿的促進(jìn)作用，本文采用層次回歸檢驗(yàn)隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知影響市民反隱私泄露意愿中的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建模型如下：

yi=α0+μ0perception0+μ1attitudei+e0②

yi=α1+μ2perceptioni+μ3attitudei+

μ4perceptioni×attitudei+e1③

②式和③式中，perceptioni為解釋變量侵權(quán)感知，attitudei為調(diào)節(jié)變量隱私保護(hù)態(tài)度，perceptioni×attitudei為解釋變量和調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)，α0，α1，μ0，μ1，μ2，μ3，μ4為系數(shù)，e0，e1為殘差項(xiàng)。通過(guò)檢驗(yàn)perceptioni×attitudei的回歸系數(shù)可以判斷隱私保護(hù)態(tài)度是否存在調(diào)節(jié)作用。若perceptioni×attitudei回歸系數(shù)顯著，說(shuō)明存在調(diào)節(jié)作用。層次回歸的第一步是將侵權(quán)感知、隱私保護(hù)態(tài)度變量納入模型，分析主效應(yīng);第二步是將侵權(quán)感知與隱私保護(hù)態(tài)度的交互性納入模型，分析調(diào)節(jié)作用。隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知影響市民反隱私泄露意愿中的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)的回歸結(jié)果如表4所示。

從上表格可知，自變量（侵犯隱私現(xiàn)象感知）呈現(xiàn)出顯著性（t=10.150，p=0.000<0.05）。意味著侵犯隱私現(xiàn)象感知對(duì)于反隱私泄露意愿會(huì)產(chǎn)生顯著影響關(guān)系。侵犯隱私現(xiàn)象感知與隱私保護(hù)態(tài)度的交互項(xiàng)并不會(huì)呈現(xiàn)出顯著性（t=-0.063，p=0.950>0.05），即隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知影響市民反隱私泄露意愿中不起調(diào)節(jié)作用。針對(duì)上述現(xiàn)象分析可能的原因是，南昌市市民在使用App時(shí)對(duì)其侵權(quán)行為存在一定程度感知，同時(shí)南昌市市民的隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)反隱私泄露意愿有所影響，但可能由于無(wú)力改變平臺(tái)肆意收集用戶信息的行為，所以逐漸習(xí)以為常，導(dǎo)致侵犯隱私現(xiàn)象感知與隱私保護(hù)態(tài)度的交互項(xiàng)對(duì)反隱私泄露意愿無(wú)影響。

4 ? 進(jìn)一步探討

4.1 ?模型假設(shè)

本研究中特指南昌市民隱私保護(hù)意愿，構(gòu)成模型外生潛變量，受被問(wèn)卷對(duì)象對(duì)隱私保護(hù)意識(shí)、作用發(fā)揮（企業(yè)、政府）、周?chē)h(huán)境、受教育程度及網(wǎng)齡等內(nèi)生潛力變量影響。對(duì)應(yīng)的測(cè)量變量對(duì)應(yīng)如圖2所示。

本研究認(rèn)為個(gè)人隱私保護(hù)意識(shí)是影響其隱私保護(hù)意愿的重要因素，本文是指面對(duì)App使用時(shí)需要開(kāi)放隱私權(quán)限的情況，人們開(kāi)放權(quán)限的態(tài)度。在該背景下，南昌市民的態(tài)度具體表現(xiàn)為對(duì)于自身隱私的保護(hù)意識(shí)。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H5：隱私保護(hù)意識(shí)對(duì)隱私保護(hù)意愿有影響。

H6：企業(yè)、政府作用發(fā)揮感知對(duì)隱私保護(hù)意愿有影響。

H7：周?chē)h(huán)境、個(gè)人認(rèn)知和基本信息對(duì)隱私保護(hù)意愿有影響。

H8：基本信息、作用發(fā)揮感知對(duì)隱私保護(hù)意識(shí)有影響。

4.2 ? 模型擬合分析

卡方自由度比為4.35，介乎于3和5之間如表5所示，說(shuō)明模型效果可以接受，不需要對(duì)模型做進(jìn)一步修正。也即作用發(fā)揮感知與隱私保護(hù)意識(shí)之間存在共變關(guān)系的假設(shè)得到驗(yàn)證。將這些共變關(guān)系納入分析框架，將得到更精確的分析結(jié)論。

路徑分析結(jié)果如圖3所示，路徑系數(shù)的檢驗(yàn)參數(shù)見(jiàn)表6。

如圖3所示，基本信息對(duì)于隱私保護(hù)意識(shí)影響時(shí)，此路徑并沒(méi)有呈現(xiàn)出顯著性（z=﹣1.589，p=0.112>0.05），因而說(shuō)明基本信息對(duì)隱私保護(hù)意識(shí)并不會(huì)產(chǎn)生影響關(guān)系。作用發(fā)揮感知對(duì)于隱私保護(hù)意識(shí)影響時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值為﹣0.253<0，并且此路徑在0.05的統(tǒng)計(jì)水平下具有顯著性（z=﹣2.128，p=0.033<0.05），因而說(shuō)明作用發(fā)揮感知會(huì)對(duì)隱私保護(hù)意識(shí)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系。假設(shè)8不完全成立。

由路徑回歸結(jié)果可知，對(duì)隱私保護(hù)意愿影響最大的是個(gè)人認(rèn)知，其標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為1.082。對(duì)隱私保護(hù)意愿影響較為顯著的是基本信息、周?chē)h(huán)境和隱私保護(hù)意識(shí)，其中作用發(fā)揮感知對(duì)隱私保護(hù)意愿的影響關(guān)系是負(fù)向的，假設(shè)5，6，7成立。模型的分析結(jié)果認(rèn)為南昌市市民的隱私保護(hù)意愿受制于個(gè)人受教育程度、網(wǎng)齡、職業(yè)等因素，同時(shí)受到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息安全和個(gè)人的隱私保護(hù)意識(shí)顯著影響。這里的作用發(fā)揮感知采納的主體是政府和開(kāi)發(fā)App的企業(yè)，當(dāng)人們感知不到政府和企業(yè)發(fā)揮作用時(shí)，人們的隱私保護(hù)意愿也就越強(qiáng)烈。

5 ? 結(jié)論及政策建議

本文基于南昌市252位App用戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，以計(jì)劃行為理論為依據(jù)，探討影響南昌市市民隱私保護(hù)意愿的因素。具體地，本文以計(jì)劃行為理論為依據(jù)構(gòu)建南昌市市民隱私保護(hù)意愿影響因素模型，提出研究假說(shuō)，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Logit模型和層次回歸進(jìn)一步分析驗(yàn)證侵權(quán)感知、隱私保護(hù)態(tài)度對(duì)南昌市市民反隱私泄露意愿的影響。研究結(jié)果顯示，第一，南昌市市民的侵犯隱私現(xiàn)象感知、隱私保護(hù)態(tài)度與反隱私泄露意愿有顯著影響;第二，網(wǎng)齡、受教育程度、時(shí)長(zhǎng)與反隱私泄露意愿之間有顯著影響;第三，市民隱私保護(hù)態(tài)度在侵權(quán)感知對(duì)采取反隱私泄露意愿中無(wú)促進(jìn)作用。

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策建議：

App收集個(gè)人隱私的邊界要以用戶是否需要為界。目前，App收集個(gè)人隱私的邊界大多數(shù)是以非用戶是否需要為邊界，很少考慮用戶的相關(guān)權(quán)益。目前，很多App都存在“霸王條款”、不授權(quán)就閃退、竊聽(tīng)等侵犯用戶隱私問(wèn)題，用戶在使用App過(guò)程中，通常會(huì)感知到自己被侵權(quán)，會(huì)采取相應(yīng)的措施來(lái)保護(hù)自己的合法權(quán)益，反對(duì)侵權(quán)現(xiàn)象。雖然，用戶會(huì)采取相應(yīng)的保護(hù)措施，但是發(fā)揮的作用卻不大，這就需要相關(guān)的App軟件開(kāi)發(fā)公司擔(dān)負(fù)起應(yīng)負(fù)的責(zé)任，讓用戶擁有更高的權(quán)限應(yīng)用權(quán)利。工信部需要加強(qiáng)對(duì)App的專(zhuān)項(xiàng)整治，對(duì)于非法收集個(gè)人信息的行為進(jìn)行嚴(yán)厲打擊，以期更好地保護(hù)用戶個(gè)人隱私。

App軟件開(kāi)發(fā)公司要以用戶需求為導(dǎo)向。隨著國(guó)家義務(wù)教育的普及，人們的受教育水平也在增長(zhǎng)。調(diào)查研究中發(fā)現(xiàn)，受教育水平越高人們的反隱私意愿越強(qiáng)烈，越重視個(gè)人隱私保護(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的迅速發(fā)展下，App的下載量及使用時(shí)長(zhǎng)也在快速增長(zhǎng)。在調(diào)查研究中發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)民的網(wǎng)齡越大反隱私泄露意愿越強(qiáng)，但是使用時(shí)長(zhǎng)與反隱私泄露意愿負(fù)相關(guān)。剛剛接觸App的用戶在使用App時(shí)通常會(huì)仔細(xì)閱讀隱私協(xié)議、謹(jǐn)慎同意相關(guān)權(quán)限的授權(quán)、反隱私泄露意愿較強(qiáng)。但是隨著網(wǎng)民使用時(shí)長(zhǎng)的增長(zhǎng)，用戶的反隱私泄露意愿較低。因此，App軟件開(kāi)發(fā)公司需要加強(qiáng)對(duì)平臺(tái)的監(jiān)管，要完善監(jiān)管制度，堅(jiān)持以用戶的需求為導(dǎo)向的原則。

國(guó)家立法部門(mén)需要建立完善的網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)立法，拓寬用戶的投訴渠道，為保護(hù)用戶個(gè)人信息安全提供最根本的制度保障。關(guān)于隱私保護(hù)不僅需要內(nèi)部力量更需要外部力量，在內(nèi)部保護(hù)的基礎(chǔ)上，需要加強(qiáng)外部力量的保護(hù)。在調(diào)查研究中發(fā)現(xiàn)保護(hù)態(tài)度與侵權(quán)感知交互時(shí)，對(duì)反隱私泄露意愿無(wú)促進(jìn)作用。究其原因主要在于用戶投訴無(wú)門(mén)以及大環(huán)境的影響，當(dāng)用戶投訴時(shí)，發(fā)現(xiàn)投訴渠道少以及發(fā)揮的作用很小，通常會(huì)不愿意進(jìn)行反隱私泄露，削弱用戶的隱私保護(hù)態(tài)度，為了促進(jìn)用戶的隱私保護(hù)態(tài)度以及保障用戶的信息安全，亟須國(guó)家立法部門(mén)完善網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)法，為用戶拓寬投訴渠道，營(yíng)造安全清朗的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

[參考文獻(xiàn)]

[1]秦博陽(yáng)，靳文京.App個(gè)人信息安全現(xiàn)狀及解決思路[J].保密科學(xué)技術(shù)，2019（10）：12-15.

[2]高理想，劉昊鑫，張俊楠.App申請(qǐng)和使用“可收集個(gè)人信息權(quán)限”案例分析[J].保密科學(xué)技術(shù)，2019（10）：24-28.

[3]魏昂，李東格，呂堯.基于App的個(gè)人隱私安全保護(hù)研究[J].網(wǎng)絡(luò)空間安全，2019（8）：31-35.

（編輯 王永超）