隱私計算理論及其在信息系統研究領域的應用及展望

呂 傘 袁勤儉

(南京大學信息管理學院，江蘇 南京 210023)

1999年，Culnan M J等首次提出了隱私計算理論(Privacy Calculus Theory)的概念[1]，其核心思想是，用戶會權衡并比較披露個人信息所帶來的風險和收益，只有當感知收益大于感知風險時用戶才可能進行個人信息披露。

隱私計算理論自提出以來，得到了各領域學者的廣泛關注，并經常被用于解釋用戶個人信息披露的意愿和行為。隨著信息技術的發展，了解用戶如何感知個人信息披露的風險和收益已經成為當前重要的研究問題，這為隱私計算理論在信息系統領域的應用提供了場景，相關成果也不斷涌現。為闡明隱私計算理論的基本內涵與應用現狀，國內外學者對隱私計算理論及其應用研究進行了以下梳理：①隱私計算理論的基本原理及發展。劉英華等總結了影響隱私計算的因素，認為用戶主觀感知、平臺、信息技術等因素對隱私計算有較大影響，后續研究可以引入非理性因素[2]；也有學者收集并整理了與隱私計算中感知收益和風險相關的研究，Smith H J等梳理了先前研究中對感知風險和感知收益的定義，總結了用戶感知收益主要為經濟回報、個性化的商品定制或推薦、社會調整收益3個方面[3]；②隱私計算理論在特定領域內的應用。Pool J等對其在遠程醫療的研究進行了梳理，發現家庭護理情景下更容易出現隱私問題，并且與遠程監控和監視的程度相關，而不同背景的隱私問題與視頻記錄、行為數據、位置數據和數據的未來使用有關，這會影響遠程醫療的采用和使用[4]。

在文獻調研中，發現現有的綜述類研究大多關注隱私計算理論的基本內涵和發展進程，對該理論中特定變量之間的關系的梳理較少，且未見系統地總結和梳理隱私計算理論在信息系統領域應用進展的綜述類成果。為了幫助學界了解隱私計算理論在信息系統領域應用的研究進展，本文在簡要介紹隱私計算理論的起源與演變之后，將梳理和總結該理論在信息系統研究中的應用現狀，并在此基礎上歸納現有研究中存在的問題和未來研究方向。

1 隱私計算理論的起源和發展

1.1 隱私計算理論的起源

社會交換理論認為個人的社會活動是受金錢或其他獎勵回報支配的一種社會交換行為[5]，然而，該背景下的社會交換主要指金錢等有形利益的交換，而忽略了個人隱私等無形利益，因此為了更有針對性地解決互聯網時代的用戶問題，Laufer R S等于1977年在社會交換理論的基礎上提出“行為計算”的概念，認為個人在情景約束下會對行為的預期收益和隱私風險進行評估和權衡，從而決定是否以及何時披露個人信息[6]。行動者會用以個人隱私為代表的社會商品換取其他商品，在此交換活動中，交換雙方都獲得了預期收益[7]。例如，用戶使用個人信息與提供服務的公司交換，以獲得更高質量的服務等無形的利益，只要感知收益超過風險，用戶就會繼續進行與公司的社會契約[8]。人們為了獲得社會人際關系上的好處會選擇披露個人信息，即個人信息披露的好處與披露的風險評估相平衡[9]。換句話說，只要個人認為隱私披露的收益超過了他們感知到的風險，他們就會交換個人信息。

計算機被廣泛使用以來，企業通過分析用戶個人信息并向用戶直接發放電子郵件，實現有針對性的廣告、產品定制或定價，隱私學界開始關注網絡用戶的隱私問題，隱私計算理論也被廣泛地應用于相關研究中。Milne G R等在1993年提出了直郵背景下的隱私—效率權衡框架，認為消費者會在直郵帶來的收益與因此產生的隱私泄露風險之間權衡，如果預期收益大于預期風險他們就會采取行動[10]。Culnan M J等于1999年首次正式將行為計算概念引入信息系統領域，稱之為“隱私計算”，并在消費者購買商品和服務的情境下進行研究，認為用戶在披露個人信息之前會對感知到的預期和收益進行評估，如果潛在用戶感知到的收益大于風險，則會選擇披露個人信息，反之亦然[1]。

1.2 隱私計算理論的演化

總的來說，隱私計算理論的演化主要集中在兩個方面，一方面是將原有的完全理性拓展到有限理性。隱私計算理論最初是基于用戶在評估隱私披露收益和風險時會理性行事的假設提出的，但是由于缺乏信息、情境限制或認知能力，因此用戶在有限理性下做決策時可能無法權衡所有風險和成本。用戶在披露個人信息方面的不一致行為是出于心理動機扭曲其偏好、有限或不對稱信息以及有限理性的結果，并提出正是由于這些限制，即使信息隱私問題不支持信息披露的行為，用戶也會傾向于提供個人信息，以換取相對較小的便利或回報[11]。Moloney M等考慮了不確定情況下信息隱私決策的有限理性，對隱私計算理論進行了修正，他們認為個人面對模糊性時披露個人信息的意愿和參與隱私風險處理行為的傾向都會降低，即隱私風險處理行為只有在存在可量化的不確定性時才會發現[12]。近期研究中，羅映宇等將隱私計算劃分為基于理性的隱私計算和基于有偏的隱私計算，其中基于理性的隱私計算指理性的參與者試圖用最小的代價獲取最大的收益，而基于有偏的隱私計算指在某些特定場景下用戶的理性會出現系統性偏差，這些偏差會使用戶無法做出正確的隱私決策[13]。

另一方面，學界不斷擴展隱私計算理論中感知收益與感知風險的類別，補充了隱私計算理論的內容。感知收益方面，隱私計算理論被提出時，感知收益主要為披露個人信息所得到的經濟回報和個性化定制等，現在已經演變為情感宣泄、物質激勵、社交獎勵、平臺有用性等具體感知收益。朱侯等為假設用戶除了考慮自身利益外，還會考慮自己的參與對他人和社會所帶來的利益，因此將感知收益分為利己收益與利他收益[14]。感知風險方面，之前的研究主要關注用戶感知風險對個人信息披露的影響，研究大多發現二者之間存在顯著的負向關系，但也有研究發現結果并不顯著。

2 隱私計算理論在信息系統研究領域的應用

2.1 隱私計算理論在信息系統的感知收益和感知風險影響因素研究中的應用

用戶在信息系統使用中經常被要求提供程度不一的身份信息，他們需要權衡與之相對應的感知風險和感知收益，因此許多學者把隱私計算理論應用于信息系統的感知收益和感知風險影響因素研究。

2.1.1 信息系統的感知收益影響因素的研究

個人主義和集體主義維度的文化差異表明，來自不同文化背景的互聯網用戶對社交網絡使用中個人信息披露導致的收益有不同程度的感知[15]。Krasnova H等的研究表明，個人主義傾向更高的美國用戶相比于德國用戶平均認為使用社交網站受益更多[16]，且隱私計算理論的相關研究進一步表明，個人主義傾向更高的法國參與者相較于英國參與者更加認為他們能從中獲得收益[17]。然而Trepte S等基于德國、荷蘭、英國、美國和中國5個國家的參與者數據進行了研究，發現個人主義與社會滿足的主觀重要性負相關，即來自個人主義文化的人發現社交網站上的社會滿足沒有來自集體主義國家的人重要，這一發現與Krasnova H等的研究相悖[18]，意味著文化價值觀中的個人主義與集體主義在不同情況下存在差異。

也有研究認為物質激勵、個性化服務等網絡平臺因素也會影響感知收益。以金錢促銷為代表的物質激勵通過轉移網站用戶的注意力降低其對感知價值的衡量標準，換句話說，當用戶接受物質激勵時，其衡量標準的降低會大大提升感知收益[19]。由于個體差異性，用戶有時需要社交網站或電子商務商家提供不同的服務，這往往需要借助用戶自發提供的個人信息，因此學界通常將個性化服務作為感知收益的影響因素。Xu H等發現，用戶為了獲取運營商的個性化服務，愿意提供姓名、位置等個人信息，即個性化服務與感知收益呈正相關關系[20]。

2.1.2 信息系統的感知風險影響因素的研究

在信息系統感知風險影響因素的研究中，大多數文獻關注信任因素對用戶在使用信息系統的過程中聯系方式、活動軌跡等信息泄露的風險的影響。信任是指一方愿意相信另一方的行為，其基礎是期望另一方將適當地執行特定的行為，而不管是否有能力監控另一方[21]。同時信任可以被看作人際關系中控制力的大小和類型的函數，它在權衡參與社會交易的成本和回報方面發揮著至關重要的作用[22]，因此有許多學者研究信任與隱私計算理論的關系。Malhotra N K等研究了電子商務環境下信任對消費者行為的影響，結果表明，具有高度隱私關注的個人可能具有較低的信任信念，并且當潛在交易風險出現時，信任在確定消費者行為中發揮著至關重要的作用[23]。Pavlou P A對B2C環境下的電子商務客戶進行了研究，指出信任能夠改善客戶對在線供應商和相關基礎設施的信念，并且減輕消費者對交易過程的感知風險[24]。除了電子商務背景，也有學者對移動應用層面下信任對感知風險的影響進行了研究。Ozturk A B等綜合個性化、隱私關注、信任、感知風險等因素研究了移動酒店預訂的影響因素，結果表明隱私關注對信任有顯著影響，且信任和感知風險之間存在顯著的負相關關系[25]。

也有少數文獻研究討論了情感、信息敏感度等情境因素對用戶感知風險的評估的影響。在心理學和信息系統文獻中，情感被經驗性地發現以一致的方式影響信任和風險感知。Cosmides L等的研究表明，情緒可以改變感知、生理和能力，從而影響人們的隱私決策[26]。Chaudhuri A對從標準產業分類法代碼手冊中隨機選擇的146種產品和服務的綜合數據集進行驗證，研究了情緒、理性與感知風險之間的關系，結果表明，對產品或服務的積極情緒有助于降低使用產品或服務時的感知風險，而消極情緒會增強感知風險[27]，Mun Y Y等也發現，享受可以提高個人對信息技術的感知有用性和感知易用性[28]。除了情感因素外，也有許多學者將信息敏感度納入用戶感知風險評估中。Mothersbaugh D L等考察了在線服務環境下用戶的信息披露意愿，發現對所請求信息的敏感度越高，定制收益的影響越弱，用戶感知風險越大，信息控制和在線隱私關注的影響越強[29]。Kehr F等通過調查用戶對移動手機應用程序收集個人信息的反應，研究了情感和信息敏感度因素對用戶風險感知的影響，發現積極影響條件下參與者的風險感知基本上不受信息敏感度的影響，而中性影響條件下參與者的風險感知高度依賴于信息敏感度[30]。

由上述討論可知，信任、文化、情感和信息敏感度等諸多與信息系統相關的因素會對感知風險和感知收益產生影響，這對理解用戶如何利用隱私計算理論進行風險—收益評估有重要意義。然而部分關于用戶感知風險和收益影響因素的研究存在矛盾的地方，具體表現為以個人主義和集體主義為代表的文化對感知收益影響研究結果的不一致，未來研究可以考慮收集來自不同文化背景的樣本數據，或者使用元分析進一步探討文化對感知收益和風險的影響機制。此外，用戶體驗、個人創新性等個體差異可能會改變同一信息系統及同一情境下不同用戶對隱私泄露的感知，追求突破創新和體驗感的用戶相比于滿足當下信息系統體驗和創新的用戶可能更容易感知到披露個人信息帶來的收益，并且忽略相關風險。然而目前的研究沒有明確地納入個人差異變量，這可能會限制研究模型的解釋力，考慮到移動技術在社會各個領域的顯著增長，未來研究可以考慮納入額外的個體差異變量。

2.2 隱私計算理論在用戶個人信息披露研究中的應用

隱私計算理論將在線個人信息披露解釋為用戶對交換關系中的收益和成本進行主觀評估的結果，如果用戶認為披露隱私的收益超過了感知到的風險，他們就會選擇公開自己的聯系方式、位置等信息，因此學界將其應用于信息系統用戶披露個人信息的意愿和行為的研究中。

2.2.1 隱私計算理論在用戶個人信息披露意愿研究中的應用

用戶使用社交平臺時可能會發布包含個人信息的文字或圖片等內容，這會大大增加個人隱私泄露的風險，他們需要權衡此行為產生的風險和收益，因此不斷有研究試圖解釋用戶在社交網絡中的信息披露意愿。Petronio S等認為，人們需要進行社交(通過披露信息)和私人(通過隱瞞信息)的競爭，并且通過決定他們希望在給定的交互中擁有的隱私和公開程度來處理這些相互競爭的需求[31]。Krasnova H等探究了用戶在社交網絡披露個人信息的動機，指出用戶主要是出于維護和發展關系以及享受平臺帶來的便利的目的主動披露個人信息，并且發現盡管感知風險阻礙了用戶的自我披露，但它通常會被感知收益所抵消，并會被信任和控制信念所減輕[32]。而Sun Y等的研究發現了相反的結果，隱私風險削弱了感知收益與披露意圖之間的關系，當隱私風險較高時，即使用戶認識到個人信息披露可以給自己帶來多種收益，也不愿意披露自己的位置信息[33]。

同時，由于用戶在使用移動商務應用程序獲取商品或服務的過程中可能暴露位置、偏好、身份等隱私信息，學界通常借助隱私計算理論來解釋電子商務環境中的用戶個人信息披露意愿。在商務環境中，用戶傾向于將商業實體對個人信息的占用視為隱私風險，而通過向商家提供位置、偏好等個人信息所獲得的對應的商品或個性化服務則通常被視為隱私收益。Yang S等研究了網絡營銷中的用戶個人信息披露，發現用戶可能會披露一些不太敏感的信息，而隱瞞其他更敏感的信息[34]。White T B研究了電子商務背景下用戶向營銷人員披露個人信息的意愿的影響因素，發現感知風險與用戶個人信息披露意愿呈負相關關系，同時用戶感知風險部分中介關系感知和信息類型對用戶購買意愿的交互影響[35]。Wang T等借助隱私計算視角考察了影響接受感知收益和被感知風險懲罰的權衡決策的因素，發現自我呈現和個性化服務對消費者的感知收益有正向影響，消費者的感知收益正向影響其披露個人信息的意愿，同時感知嚴重性和感知控制是感知風險的直接前因，對消費者披露個人信息的意圖產生負面影響，并且與感知風險相比，感知收益對個人信息披露意愿的影響更大[36]。

除上述信息系統外，學界還應用隱私計算理論研究了在線醫療、智能交通等物聯網中用戶的隱私披露情況。王瑜超結合隱私計算理論和社會交換理論研究了虛擬健康社區用戶個人信息披露的影響因素，發現個性化服務對感知風險、結果期望、物質獎勵均存在顯著的正向影響關系，感知風險與信任存在顯著的負向影響關系，而信任又會正向影響個人健康隱私信息披露意愿[37]。Kim D等考察了醫療保健、智能家居和智能交通3種物聯網服務中影響用戶提供隱私個人信息意愿的因素，發現人們在為更好的個性化服務提供個人隱私信息時，并不太關注感知的隱私風險，而在感知隱私風險較高的醫療保健服務中，不完全個性化的期望值較低，人們不愿意提供他們的個人信息[38]。謝珍等研究了智慧圖書館用戶隱私披露意愿的影響因素，指出感知收益、信任程度、數據控制和依賴程度對隱私披露意愿有顯著影響，而隱私關注和感知風險對用戶隱私披露意愿影響很小[39]。

2.2.2 隱私計算理論在用戶個人信息披露行為研究中的應用

用戶披露個人信息的歷史行為可以反映影響他們決策制定的因素，因此許多學者通過使用隱私計算理論研究用戶個人信息披露行為，以此對社交網絡平臺、電子商務平臺等信息系統的建設和完善提供改進建議。Xu F等把計劃行為理論中的行為控制、主觀規范和態度因素與隱私計算理論中的隱私風險一起作為隱私關注的影響因素，研究了用戶感知收益與隱私關注對個人信息披露行為的影響，且與隱私關注相比，感知收益對自我披露個人信息的用戶行為具有更高的影響[40]。Fernandes T等將非理性和語境因素納入隱私計算中，考慮了理性(收益和成本)和非理性(習慣)因素在披露決策過程中的影響，同時考慮了語境敏感性的調節作用，發現用戶的個人信息披露行為具有上下文相關性，且非理性(習慣)因素在用戶權衡感知收益與風險之間起主導作用[41]。Sun Y等通過對微信平臺進行在線調查，發現相互依存的自我意識增強了預防焦點對信息敏感性和信息隱瞞之間關系的調節作用，即在更高的防范重點條件下，高度相互依賴的自我構念的社交網絡用戶在信息隱瞞行為中的參與會受到信息敏感性的正向激勵[42]。Cheung C M K等研究了感知成本、感知收益和社會影響對用戶在社交網站自我披露行為的相對影響，結果表明感知收益和社會影響是決定社交網站自我表露的重要因素，而感知隱私風險對社交網站的自我披露沒有任何影響[43]。

綜上所述，已有許多文獻使用隱私計算理論研究了信息系統領域用戶的信息披露意愿和行為。從研究對象看，上述研究選取的研究樣本以青少年群體居多，而近年來互聯網在中老年群體中也逐漸普及，由于老年人的需求和認知能力等與年輕人存在差異，因此也可針對這一群體做進一步的研究。從信息系統類型來看，研究主要集中于電子商務、社交網絡、移動應用等，隨著新技術的不斷應用，也可以對人工智能、物聯網、電子游戲等信息系統進行研究。同時，出于自我展示的目的，用戶在進行個人信息披露時可能會變得自動化和習慣化，因此后續研究可以調查使個人信息披露變得更加自動化和習慣化的過程或特定背景。此外，多數研究沒有對隱私問題和個人信息進行細分，由于隱私問題表現形式多樣，隱私關注側重點不同的用戶會表現出不同的行為，因此未來的研究需要更詳細地探索和分類隱私問題。

2.3 隱私計算理論在信息系統使用研究中的應用

用戶在使用信息系統的過程中需要考慮注冊、登錄、瀏覽等操作對其隱私造成的潛在風險，因此，即使信息系統的使用可以為用戶提供人際關系、衣食住行等多方面的好處，用戶也需要衡量其帶來的風險與收益，以決定是否要采納或者退出信息系統，因此許多學者基于此研究了信息系統采納與使用的相關原則、用戶關系與影響因素。

2.3.1 隱私計算理論在用戶采納意愿研究的應用

學界已有許多文獻借助隱私計算理論針對信息系統不同領域的用戶進行了采納意愿研究。Li H等研究了個人隱私感知在用戶醫療可穿戴設備采用中的影響作用，結果表明，個人在感知的收益高于感知的隱私風險時更有可能采用該設備，同時發現個人感知隱私風險由健康信息敏感性、個人創新性、立法保護和感知聲望形成，個體的感知收益由感知信息量和功能一致性決定[44]。張嵩等研究了基于位置服務的用戶隱私關注的影響因素以及與之相關的用戶采納意愿，發現用戶在使用位置服務時的隱私關注受到陌生程度、口碑、隱私信息敏感度和主觀規范的影響，且用戶的隱私關注進一步影響感知風險，用戶會根據所衡量的感知風險及收益而產生相應的采納意向[45]。Hassandoust F等考察了潛在用戶的安裝聯系人追蹤移動應用程序的采納意圖，發現個人安裝追蹤應用程序的采納意圖受感知風險、感知收益、隱私保護措施和技術特征的影響，對公共衛生機構的信任與安裝追蹤應用程序的意圖之間只有間接關系，且中老年人相比于青年人更傾向于安裝追蹤應用程序[46]。

2.3.2 隱私計算理論在用戶退出行為研究中的應用

由于用戶在使用信息系統時存在擔心個人隱私泄露的情況，學界使用隱私計算理論研究用戶退出信息系統的情況，即用戶不持續使用信息系統的行為。對用戶退出行為的研究主要集中于社交網絡領域，Christofides E等探討了美國大學生對臉書的個人信息披露和信息控制以及影響披露和控制水平的人格因素，結果表明，個人信息披露和信息控制沒有顯著負相關關系，他們指出用戶的自我披露與退出并不是簡單的鏡像關系，而是完全不同的概念[47]。Dienlin T等通過納入用戶退出行為和隱私自我效能檢驗了隱私計算的可推廣性，結果表明隱私關注和隱私自我效能都積極預測自我回避的使用，并且在社交網站背景下，用戶自我披露的感知收益大于感知風險，而用戶退出的感知風險超過了隱私自我效能和感知收益[48]。Mohamed N等研究了馬來西亞大學生社交網站隱私關注的前因及影響，發現只有感知嚴重性、自我效能、感知脆弱性和性別是社交網站信息隱私問題的前因，而反應效能和獎勵不是重要的前因，并且發現隱私問題直接并顯著預測社交網站上的退出行為[49]。

對上述文獻進行梳理，可以發現隱私計算理論在信息系統使用中的應用主要關注用戶的采納行為和自我退出行為，但相關研究仍然存在一些不足。學界對用戶信息系統采納的研究主要側重于用戶使用信息系統的意愿，缺少對用戶行為的研究，且收集數據的方式較為單一，未來研究可以考慮使用系統日志文件等更為客觀的數據對用戶行為進行分析，并與訪談法等相結合，以了解用戶背后的行為動機。研究樣本大多來自同一個國家(地區)，而用戶行為通常與價值觀、生活方式、文化、政治信仰等因素相關，因此未來研究可以使用其他國家(地區)的代表性樣本進行復刻，以提高研究結果的普遍性。

3 結論與展望

通過對文獻的梳理與總結可以發現，隱私計算理論從社會交換理論演化而來，學者通過添加有限理性、自我控制、信任等關鍵結構對隱私計算理論進行了完善。信息系統領域已經涌現了一些基于隱私計算理論的成果，具體而言主要集中在“隱私計算理論在信息系統的感知收益和感知風險影響因素研究中的應用”“隱私計算理論在用戶個人信息披露研究中的應用”和“隱私計算理論在信息系統使用研究中的應用”3個方面。

現有研究仍存在一些不足之處，主要包括以下幾點：①部分關于用戶感知風險和收益影響因素的研究存在矛盾的地方，具體表現為以個人主義和集體主義為代表的文化對感知收益影響研究結果的不一致；②個體差異可能會影響不同用戶對隱私泄露的感知，然而目前的研究沒有明確地納入個人差異變量，這可能會限制研究模型的解釋力；③研究對象多為青少年，且大學生群體占多數，而近年來互聯網在中老年群體中也逐漸普及，老年人的信息需求和認知能力與年輕人存在差異，這可能對結果產生影響；④多數研究沒有細分隱私問題和個人信息，這會導致用戶行為的測量出現偏差；⑤由于反映用戶實際行為的數據不易獲取，多數研究使用用戶意愿替代用戶行為，少有研究直接延伸到用戶實際行為，且目前信息系統領域有關隱私計算理論的研究數據收集的方式和樣本來源較為單一。

未來研究可從以下幾個方面完善和豐富隱私計算理論在信息系統領域中的應用：①由于部分有關用戶感知風險和收益影響因素的研究結果具有不一致性，未來研究可以考慮收集來自不同文化背景的樣本數據，或者使用元分析進一步探討文化對感知收益和風險的影響機制；②考慮當前研究較少地關注用戶體驗、個人創新性等個體差異，未來研究可以考慮納入額外的個體差異變量，在此基礎上增強隱私計算模型的完整性；③可考慮拓展現有模型，根據社交網站的不同特征、前因、后果、風險或顧慮以及使用模式，確定社交網站中共享的不同類型的個人信息和隱私問題；④通過多種途徑獲取數據，借助眼動儀等先進科學設備獲取更為客觀的用戶行為數據，考慮使用購買數據、使用時間等系統日志文件來測量并分析用戶行為，開展覆蓋整個行為周期的研究，并與訪談法等相結合；⑤考慮社交網絡中的“寒蟬效應”，即用戶認為他們的線下行為會影響在線社區他人的反應，因此他們會通過改變線下行為來取悅線上的潛在受眾[50]，未來研究可以考慮互聯網內外文化的交互；⑥由于企業機構需要從客觀的角度評估相關隱私操作給用戶帶來的風險和收益，以避免隱私沖突的發生，未來研究可以從組織的角度出發，建立隱私評估的框架，從不同方面擴展隱私計算理論。