信任与风险感知:社交网络隐私安全影响因素实证研究

2019-03-14 02:46张学波
现代传播-中国传媒大学学报 2019年2期
关键词:信任度回归方程媒介

■ 张学波 李 铂

一、问题的提出

近年来我国信息化发展进步显著,互联网信息技术进一步融入社会生活,社交网络逐渐成为人际交往中不可或缺的工具。然而,随着各类社交网络平台的普及与发展,个人隐私安全问题逐渐凸显。基于人与人之间的信任建立“熟人社交圈”的社交平台也成为了产生网络犯罪的温床。作为社交网络重要用户群体的大学生,由于使用不当、自我保护意识薄弱等主观或客观原因导致的个人隐私泄露事件更是屡见不鲜。因此,着眼于当前网络环境中个人信息安全现状,细化到大学生群体的实际情况,对在社交网络上影响其隐私关注的各因素进行分析与研究,不仅可以促进社交网络信息安全体系建设,而且有助于提高保护个人隐私的安全意识,客观上有助于推进网络治理的进程。

当前国内对社交网络隐私关注问题的研究,有致力于网络隐私边界的探讨和隐私侵犯的类型梳理①,或对社交媒体上的隐私政策进行文本研究②,或从隐私悖论视角讨论社交网络隐私安全问题③,或从法律视角论证隐私权的立法保护④,或从技术角度提出隐私保护方案⑤。这些研究大多都从某一视点观照社交网络隐私安全问题,很少关注到用户个体差异对其隐私关注的影响,并综合分析社交网络安全风险感知、信任度、隐私关注及自我披露等领域的关联关系与相互影响作用。本文以信任理论为指导,结合隐私悖论的视角,试图全面考量上述几个方面的问题,开展以下三个方面的研究:①个人因素对隐私安全的影响;②社交网络安全风险感知对隐私安全的影响;③信任度对隐私安全的影响。为社交网站对用户隐私与个人信息安全的保护体系研究提供新内容,在个人隐私泄漏问题研究中,对大学生群体这个具体的研究对象内容进行理论补充。

二、文献综述与研究假设

(一)隐私关注与自我披露

人们对社交网络环境安全、隐私风险的关心,被称为社交网络的隐私关注⑥。用户的隐私关注会受到多方面因素的影响,有学者指出,用户的年龄、受教育程度等人口特征方面的个人因素会使其对隐私关注产生显著影响⑦。但用户个人媒介素养水平对其隐私关注是否会产生影响尚未被证实。自我披露被认为是一个在人际交往中将个人信息和非个人信息的自身感受以口头或其他形式直接表露的过程⑧,其产生和发展受网络环境、性别和个体心理等因素的影响⑨。有研究表明,大学生虽然对社交网络上的隐私关注度较高,但自身的保护行为仍有欠缺,他们会根据关系亲疏有选择地表达个人信息,隐私关注与自我披露高度联系⑩。

基于以上论述,本文提出以下假设:

H1a:大学生用户的个人因素会对其隐私关注程度与自我披露有直接影响。

H1b:大学生用户的媒介素养会对其隐私关注程度与自我披露有直接影响。

(二)社交网络安全风险感知

社交网络安全风险感知指网络用户对在社交网络上遭遇不法行为或信息泄漏所造成的损失的最坏预测。感知风险被认为是隐私披露意愿的强影响因子,进而影响披露行为。本文将隐私安全风险的主要来源限定为社交网络中的信息泄漏所带来的威胁。有学者提出,隐私关注度会正向影响到用户对隐私风险的感知,但他们并未提到这个论据的反向论证。因此,提出以下假设:

H2:大学生用户对社交网络安全风险感知会正向影响其对隐私关注的程度。

H3:大学生用户对社交网络安全风险感知会反向影响其在社交网络中自我披露的程度。

(三)信任度

齐美尔开创性地提出了信任理论,认为信任是重要的社会综合力量。在虚拟社交圈中,没有信任则社交交流程度也会大幅降低。信任度由此成为隐私研究中受到关注的重要指标之一,AN Joinson的研究发现,信任度会影响用户对隐私风险的感知;Lo J发现,信任度会促使用户在社交网络上产生自我披露的意愿。由此,提出以下假设:

H4:大学生用户对社交网络的信任度与其对社交网络安全风险感知的程度呈负相关。

H5:大学生用户对社交网络的信任度对其自我披露有直接的影响。

(四)研究模型

结合上述研究成果与本文的研究问题,对各个维度之间的关系进行梳理,提出了本文的研究模型:

图1 研究模型图

三、量表设计与数据收集

(一)研究量表设计

根据研究模型设计,本文通过社交网络安全风险感知、隐私关注、自我披露、信任度及个人因素与媒介素养六个维度,深入探究问题。除了个人因素与媒介素养,其他四个维度的问题设置均借鉴经诸多学者研究检验过的成熟量表,结合当前我国网络实情进行改编,组合成为本文的“隐私安全量表”。

社交网络安全风险感知的问题设计是根据T Dinev与P Hart提出的量表改编而成的。该维度在量表中分为两个指标,第一为用户对信息的控制度,第二为用户对隐私泄漏威胁的预感力。在该维度下有四个问题项进行测量:

A1:我可以控制我在社交网络上发布的所有信息。

A2:我会在社交网络中设置浏览对象的限制(如好友分组,只会好友圈可见等)。

A3:我觉得我在社交网站上发布信息不安全。

A4:我觉得我所发布的信息会对我产生隐私泄漏的威胁。

隐私关注维度的问题选自IUIPC量表。有两个指标对该维度进行刻画,一是用户对隐私的重视程度,这决定了用户会采取怎样的措施来面对关于隐私方面的问题;二是用户对隐私泄漏后果的担忧程度。其在量表中每个指标下各分配两个问题项:

A5:相对别的因素,我对个人隐私是比较重视的。

A6:我对第三方通过什么渠道获取我的信息这个问题很敏感。

A7:我担心我所发布的信息被误用。

A8:我担心有人会通过我发布的信息找到我。

自我披露采用的是Krasnova.H与Spiekerman.S开发的量表,并结合当前社交网络的实际现状改编而成。其中对自我披露分两部分进行探究,第一为用户自我披露的程度,包括检测用户对自我披露的态度与频度;第二为用户自我披露的内容。题项设置也是各2个,共4个:

A9:当我有什么想说的,我会乐于发布到我的社交主页上。

A10:我会保持更新关于我生活的内容。

A11:我会在社交网络中如实填写我的个人信息(如学校,专业,兴趣等)。

A12:我所发布的内容可能会涉及到我的社交圈(朋友,同学,家人等)。

信任度的研究借鉴Fogel J与Nehmad E开发的关于用户对社交网站信任度的量表。对信任度的检测,在量表中分成两个指标进行体现,一为用户对社交网站中的交流对象的信任度检测,即人际信任;二为用户对社交网络平台的信任度,即社会信任。该维度也是每个指标下各分配两个问题项:

A13:我在社交网站中的朋友能真诚地处理彼此之间的关系。

A14:我在社交网站上的朋友会在我陷入困境时帮助我。

A15:我认为社交网站给我提供了一个可信赖的环境。

A16:我认为社交网站会履行对用户的隐私保护协议。

本文通过两个方面对个体差异进行探究,一是根据Zukowski T等人的研究结果,通过调查年龄、教育程度等人口特征和用户使用社交网络的频度与经验来探讨其隐私关注与自我披露的相关度;二是设计一个独立的“媒介素养量表”以检验用户的媒介素养对其隐私关注的影响,其中主要考查用户对媒介信息的处理与接受,以及媒介参与运用两个层面内容。每个因素下同样设立两个问题进行测量:

B1:我会怀疑社交网络中信息的真实性。

B2:我对在社交网站上所怀疑的信息会进行思考及考证。

B3:我在媒介面前,扮演着主动传播者的角色。

B4:我发布信息的目的是想表达我的观点与抒发内心的情绪。

本次调查问卷的两个量表均采用李克特(Likert)的五级量度法。

(二)数据收集

本文以大学生为研究对象,通过网络问卷平台在全国范围内随机发放问卷,并限定答题者只能是大学生。问卷发放时间为2016年11月29日~2016年12月5日,共发放问卷300份,剔除无效问卷13份,回收有效答卷287份,回收率为95.67%。

四、数据分析与研究发现

(一)信效度检验

信度分析:采用克朗巴赫α信度系数进行分析,结果显示:隐私安全量表总信度系数为0.866,各分维度的信度系数均大于0.7;媒介素养量表的总信度系数为0.722,各分维度的信度系数均大于0.7。说明此次调查中使用的两个量表可信度均符合要求。

效度检验:经检验,本文的隐私安全量表与媒介素养量表的KMO值分别为0.829与0.575,Bartlett球形度检验卡方值分别为2110.177与372.386,P值都小于0.001,因此都可以采用因子分析验证问卷的结构效度。使用主成分分析法,从隐私安全量表中提取出4个主要因子,从媒介素养量表中提取出2个主要因子,其累计方差贡献率分别为67.155%与83.142%。采用最大方差旋转,最终每个问题条目在其公因子上有较高的负荷值(>0.40),即两个问卷的各条目均符合要求,表明这两个问卷均具有较好的结构效度。

(二)样本描述性统计分析

此次受调查的287名大学生中,男性为117人,占有效样本总数的40.8%;女性为170人,占有效样本总数的59.2%,样本的性别分布较均匀。

为了解样本在各维度上的分布特征,本文对样本的特征进行描述分析。结果显示(见表1),媒介信息处理与接受、媒介参与与应用、社交网络安全风险感知、隐私关注、自我披露以及信任度维度的均值都处于中间偏上水平,标准差都处于合理水平,同时这六个维度的偏度绝对值都小于1,峰度绝对值都小于3,因此认为研究样本的分布近似拟合正态分布,可作进一步分析。经计算,这六个维度的四分位数间距(P75-P25)均大于1,表明其样本分布离散程度不高。其中,媒介信息处理与接受维度样本整体得分偏向中间偏上的区间,说明大学生的媒介信息处理能力普遍处于中上水平;媒介参与与应用维度的样本得分集中在中段,可见大学生对媒介参与与应用并无明显倾向性;隐私关注维度的样本得分分布偏向高分段,说明大学生普遍对隐私安全有较高的关注度;社交网络安全风险感知、自我披露和信任度三个维度的样本得分都分布在中段两侧,说明大学生群体对社交网络安全风险的感知、自我披露的意愿和对社交网络的信任度并无明显偏向。

表1 样本描述性分析

(三)个体差异对隐私关注的影响分析

1.人口特征的影响分析

采用独立样本t检验比较不同性别的隐私安全量表和媒介素养量表差异,结果显示(见表2)不同性别的隐私关注、风险感知、信任度、媒介信息处理与接受、媒介参与与应用差异无统计学意义,不同性别的自我披露差异有统计学意义,可以认为女性的自我披露得分高于男性。

表2 不同性别的隐私安全量表和媒介素养量表差异性分析

采用单因素方差分析比较不同专业的隐私安全量表和媒介素养量表差异,结果显示(见表3)不同专业的隐私关注、风险感知、自我披露、信任度、媒介参与与应用差异无统计学意义。但是,不同专业的媒介信息处理与接受差异有统计学意义,医科和社科的媒介信息处理与接受得分最高,而且明显高于其他学科。这说明医科和社科的大学生拥有较高的媒介素养水平,在社交网络中进行社交行为时,可能比其他学科的学生更重视隐私安全问题。

2.社交网络使用经验的影响分析

采用单因素方差分析比较不同每日查看社交网络次数的隐私安全量表和媒介素养量表差异,结果显示六个维度上的每日查看社交网络次数差异无统计学意义。这说明社交网络使用频率对隐私关注无明显影响。

采用单因素方差分析比较不同使用社交网络历史时间的隐私安全量表和媒介素养量表差异,结果显示(见表4)不同使用社交网络历史时间的风险感知、信任度、媒介信息处理与接受和媒介参与与应用差异无统计学意义,但是不同使用社交网络历史时间的隐私关注、自我披露差异有统计学意义。方差分析显示,使用社交网络时间为半年内的隐私关注明显低于其他组,说明用户在刚接触社交网络时隐私关注度较低。但随着使用时间的增加,用户的隐私关注度急速上升。在使用时间为1年后,隐私关注度便保持在一个较高水平不变,说明用户在熟悉了社交网络的使用后对隐私问题开始变得重视。使用的历史时间越长,个人的隐私关注度越高,时间达到1年以上便不再产生明显变化。

表3 不同专业的隐私安全量表和媒介素养量表差异性分析

表4 不同使用社交网络时间的隐私安全量表和媒介素养量表差异性分析

3.个人媒介素养的影响分析

采用Pearson相关分析研究各个维度的相关性,结果见表5:媒介信息处理与接受与隐私关注有显著正相关性,相关系数0.367,但是与自我披露无显著相关性;而媒介参与与应用与自我披露有显著正相关性,相关系数为0.166,但是与隐私关注无显著相关性。说明拥有较高媒介信息处理能力的人往往对个人隐私安全问题更为重视,媒介信息处理能力可以提高个人隐私安全。而拥有较高媒介参与和应用意愿的人往往更趋向于运用媒介进行自我展示,从而提高了隐私泄露的风险,媒介参与与应用的意愿会降低个人的隐私安全。

综合以上三个分析的结果说明,个体差异会对隐私安全造成影响,但并不是所有个体差异因素都会起作用,其作用因素主要在社交网络使用经验时长和个人的媒介素养水平上。假设H1a部分成立,假设H1b成立。

(四)社交网络安全风险感知、信任度、自我披露与隐私关注相关关系分析

如表5所示,社交网络安全风险感知与隐私关注显著相关,相关系数为0.510。根据理性行为理论(TRA),行为态度是受感知行为结果影响的,感知行为结果则更多地受到了外生变量的影响。用户感知的风险来源于网站本身、网络环境、网络隐私保护技术以及国家政府对网络进行监管的法规,用户的隐私关注会受到不同状况下的风险感知能力的影响,当感知到高风险的时候,用户会倾向比较高的隐私关注。假设H2成立。

社交网络安全风险感知与自我披露、信任度呈显著的负相关性,相关系数分别为-0.275和-0.388。该结果比较符合社交网络用户的心理逻辑,有学者也曾研究得出“感知风险控制着信任对用户行为的影响”的结论,当用户感知风险越高时,信任对用户的行为影响越大,反之则越小。假设H3成立。

表5 相关分析系数表

**:在0.01 水平(双侧)上显著相关;*:在0.05 水平(双侧)上显著相关。

信任度与自我披露呈显著的正相关性,相关系数为0.383。一方面,对社交网络的信任会降低用户的防范心理,若用户认为某平台能为自己提供一个私密的、安全的环境,他们就会进行更高程度的自我披露行为;另一方面,若用户认为其社交圈中的受众是可信任的,他们就会披露一些与个人隐私相关的高质量内容,以提高用户个人在其社交圈的影响力或者达到社交目的。因此社交网络用户对平台与平台上其他受众的信任度会对用户的自我披露程度产生相当程度的影响。假设H4成立。

信任度与社交网络安全风险感知呈显著的负相关性,相关系数-0.388。用户对社交网络信任度的提升,意味着对其安全风险感知会降低,同时在该平台上的自我披露行为频率与程度都会相应地提高,假设H5成立。

(五)各维度的回归分析

1.社交网络安全风险感知与信任度的回归分析

因为H4成立,信任度与社交网络安全风险感知存在显著的相关性,可作回归分析,可得表6:

表6 拟合优度检验模型汇总

a.预测变量:(常量),信任度。

由表6可知,回归方程的调整R2为0.107,方程对样本的代表程度良好。

由表7可知,回归方程的F值为50.66,显著性为0.000,说明回归方程拟合效果良好,自变量与因变量之间具有显著的线性关系。

由表8可知,回归方程系数为-0.485,显著性为0.000,该系数通过显著性检验。可得回归方程:社交网络安全风险感知=4.613-0.485*信任度。该回归方程说明信任度对社交网络安全风险感知具有显著的负向影响。

2.隐私关注的回归分析

因为H2成立、H1b成立,社交网络安全风险感知、媒介信息处理与接受与隐私关注具有显著相关性,可作多元回归分析,得表9:由表9可知,回归方程的调整R2为0.316,方程对样本的代表程度良好。

表7 回归模型显著性Anovaa检验

a.因变量:风险感知;b.预测变量:(常量),信任度。

表8 回归分析系数表a

a.因变量:风险感知

表9 拟合优度检验模型汇总

a.预测变量:(常量),媒介信息处理与接受,风险感知。

由表10可知,回归方程的F值为67.145,显著性为0.000,说明回归方程拟合效果良好,自变量与因变量之间具有显著线性关系。

表10 回归模型显著性Anovaa检验

a.因变量:隐私关注;b.预测变量:(常量),媒介信息处理与接受,风险感知。

表11 回归分析系数表a

a.因变量:隐私关注

由表11可知,回归方程系数分别为0.395与0.243,显著性都为0.000,该回归方程所有系数都通过显著性检验。可得回归方程:隐私关注=1.697+0.395*社交网络安全风险感知+0.243*媒介信息处理与接受。该回归方程说明社交网络安全风险感知与媒介信息处理与接受对于隐私关注都具有明显正向影响。其中社交网络安全风险感知的系数为0.395,大于媒介信息处理与接受的系数0.243,说明社交网络安全风险感知的影响程度大于媒介信息处理与接受。

3.自我披露的回归分析

因为H5、H4、H1b成立,所以信任度、社交网络安全风险感知、媒介参与及应用与自我披露具有显著相关性,可作多元回归分析,得表12:由表12可知,回归方程的调整R2为0.210,方程对样本的代表程度良好。

由表13可知,回归方程的F值为25.088,显著性为0.000,说明回归方程拟合效果良好,自变量与因变量之间具有显著线性关系。

表12 拟合优度检验模型汇总

a.预测变量:(常量),媒介参与与应用,信任度,风险感知

表13 回归模型显著性Anovaa检验

a.因变量:自我披露;b.预测变量:(常量),媒介参与与应用,信任度,风险感知。

由表14可知,回归方程系数1为0.410,显著性为0.000;系数2为-0.182,显著性为0.002小于0.05、系数3为0.222,显著性为0.000,该回归方程所有系数都通过了显著性检验。可得回归方程:自我披露=1.806+0.41*信任度-0.182*社交网络安全风险感知+0.222*媒介参与与应用。该回归方程说明信任度与媒介参与与应用对于自我披露都具有显著的正向影响,社交网络安全风险感知对于自我披露具有显著的负向影响。其中信任度的系数0.41,媒介参与与应用的系数为0.222,社交网络安全风险感知的系数绝对值为0.182,各个自变量对自我披露的影响程度排名为:信任度>媒介参与与应用>社交网络安全风险感知。

表14 回归分析系数表a

a.因变量:自我披露

五、结语

以往的研究发现,性别、教育经历、媒介使用时间等个体差异对隐私关注有显著的影响。我们也证实,个人因素会对隐私安全造成影响,但并不是所有个人因素都会起作用,起作用的因素主要在社交网络使用经验时长和个人的媒体素养水平上。PA Norberg、DA Horne、DR Horne三人通过提出一个模拟场景,对隐私保护工具的调整以此来抵消所谓的隐私悖论,这个实验论证了隐私悖论的存在性(2009)。本研究也发现,大学生社交网络中存在隐私悖论的现象。当社交网络用户在刚开始时触社交网络时是具有较低隐私关注的,随着使用时间的增加,隐私关注度大幅上升,在使用社交网络大约1年之后,用户对社交网络的安全风险有了一定的认识,对隐私安全的关注就会达到一个较高的水平并保持不变,自我披露的水平也同时呈相对稳定的较高水平上,呈现出隐私悖论的现象。同时我们还发现,由于隐私悖论的存在,用户可能会不自觉地做出一些损害其隐私安全的行为,并且隐私悖论会抵消对社交网络用户推广网络隐私安全观念的努力,产生不良的影响。

同时,用户的媒介素养对隐私安全会产生一定影响。拥有较高媒介信息处理能力的人往往对个人隐私安全问题更为重视,媒介信息处理能力能提高个人隐私安全。但媒介参与与应用的意愿会降低个人的隐私安全,拥有较高媒介参与与应用意愿的人 往往更趋向于运用媒介进行自我展示,从而提高了隐私泄露的风险。

在风险感知层面,Malhotra N,Kim S与Agarwal J的研究结果指出用户的隐私关注度会正向影响到其对隐私风险的感知,但是并没有提到这个论据的反向论证。本研究中,我们发现较高的社交网络安全的认知与警觉有助于降低隐私安全风险。一方面,对社交网络安全抱有更多关注和更清晰的认知的用户,会更加注意个人隐私的保护和限制个人披露的欲望。用户对社交网络安全风险的感知来源于网站本身,网络环境,网络隐私保护技术及国家政府对网络进行监管的法规等等,提高用户对相关知识的认知有助于提高用户的风险感知能力。隐私关注会受到不同状况下的风险感知能力的影响,当感知到高风险的时候,用户会倾向更加关注个人的隐私安全,减少过度暴露自身隐私的行为。

在信任度层面,Kuo F Y与Yu.C P发现,信任在虚拟社团以及虚拟社交圈中极为重要,没有信任则交流程度也会大幅降低。但是,本研究发现,对社交媒体和网友的过度信任会增加隐私安全风险。对社交平台的信任会降低用户的防范心理,用户认为该平台能为自己提供一个私密的、安全的环境,则它们就会进行更高程度的自我披露行为;另一方面,用户在自身的社交圈中认为其受众是可信任的,它们就会披露一些与个人隐私相关的高质量内容,通过这种自我披露的行为来提高用户个人在其社交圈的影响力或者达到其社交目的。因此社交网站的用户对平台及其受众的信任度是会对用户的自我披露程度产生相当程度的影响。用户对社交网站的信任度的提升过程,对社交网站的安全风险感知会降低,会放下戒心,变得更随意与麻痹。同时在该平台上的自我披露行为的频率与程度都会相应地提高,由此产生的个人隐私泄露风险便越大。

总之,互联网平台的泛社交化带来更多网络信息安全隐患,需要用户提高个人隐私关注度。本文以大学生为研究对象,以信任理论为指导,将社交网络的安全环境,探究社交网络安全风险感知、信任度、自我披露,以及用户个人因素与媒介素养对其隐私关注的影响相结合进行研究,发现个体差异与信任度是影响个人隐私安全的重要因素。在理论层面上,为社交网站对用户隐私与个人信息安全的保护体系研究提供新内容,而且对个人隐私泄漏问题研究中,大学生群体这个具体的研究对象内容进行理论补充;在实践层面上,社交网络中隐私悖论的发现,为人们日常生活中减少和控制社交媒体的使用时间提供了理论根据。

当然,本研究还存在一些不足,由于社交网络中隐私泄漏问题从个人的角度研究还涉及到复杂的社会心理与行为,因此在将来的研究中会考虑综合运用多种研究方法,从不同维度层面进行更加深入地剖析,取得具有普遍代表性的研究结论。

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