网络健康信息披露意愿影响因素研究&一种将规划行为理论与隐私计算相结合的模型_计划行为理论论文

在线健康信息披露意愿的影响因素研究：一个集成计划行为理论与隐私计算的模型，本文主要内容关键词为：在线论文,信息披露论文,意愿论文,模型论文,隐私论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      随着在线健康社区和健康问答服务的兴起，越来越多的人开始使用这类互联网健康信息服务，向医生咨询或是与具有类似健康问题的人进行讨论，以寻求帮助。在使用健康信息服务的过程中，是否披露自身的健康信息是用户需要做的一个决定。用户披露自身的健康信息往往是希望得到相应的好处，比如接受健康建议、获取个性化的健康评估等[1]。但是，用户对披露自身的健康信息也存在着担忧，他们害怕服务提供商的信息采集和使用逾越了消费者个人权利的底线，侵犯隐私，甚至对个人的信息安全造成威胁。用户的这种隐私关注与主动性泄露健康信息之间的矛盾性困境已经阻碍了健康信息服务的发展。因此，如何减少用户对隐私风险的担忧，提高他们主动泄露健康信息的意愿成为亟待解决的一个问题。

      之前有许多学者对这一困境做了不少研究，主要集中在：（1）电子健康档案的隐私保护[2-3]；（2）在线健康信息的加密与安全保护[4-6]；（3）健康信息的法律法规[7-8]；（4）个体禀赋对健康信息隐私关注、信息披露的影响[1]。这些研究较多从技术角度（如加密技术、PKI、安全协议）、法律角度来考虑如何减少用户的隐私担忧，但较少考虑到那些鼓励用户披露自身健康信息的因素。

      根据计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB），个体采取的某种行为是因为能获取某种好处[9]。因此，在线健康服务的用户若愿意披露自身的健康信息是因为他们希望获取相应的回报。近年来，一种采用风险回报交换的视角来描述个体信息的自我披露意愿的隐私计算（privacy calculus）模型得到了越来越多的关注，并在移动服务、在线交易、SNS等领域的隐私信息披露研究中得到了应用[9-11]。所以，本文将构建一个集成计划行为理论和隐私计算的模型，探索在线健康服务的用户披露健康信息的意愿及其影响因素，通过发布调查问卷收集数据，分析得出结论。

      1 理论基础

      1.1 计划行为理论

      计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）是一个用于分析和预测人类的意图和行为的社会心理模型[12]，是Ajzen等人[13]在理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）的基础上提出来的。TRA认为个体一般是比较理性的，可以系统地利用自己能得到的信息，并充分考虑是否执行一个特定的行为以及行为发生后的影响。由于TRA假定个体行为受意志控制，严重制约了理论的广泛应用，因此为扩大理论的适用范围，Ajzen在TRA的基础上，增加了知觉行为控制变量[14-15]。

      TPB理论自提出后，被广泛应用于解释各种行为的产生，涵盖心理学、社会学、管理、市场营销、计算机科学、信息系统等多个学科[16]，为许多行为研究提供了理论依据，成为个体行为研究的有影响力的基础理论之一[17]。TPB理论认为用户对行为的采纳与否收到其行为意图的影响，而行为意图由行为态度（attitude）、主观规范（subjective norm）和知觉行为控制（perceived behavior control）三个主要变量来决定。

      1.2 隐私计算理论

      一般来说，信息隐私是指个体对自我信息发布的控制，包括对其收集、未经授权的使用、不当访问和错误[18-19]。虽然表面上隐私的概念似乎很简单，但仍有很多学者在诸如法律、营销、政治科学、心理学和社会科学等多个领域研究隐私的本质[20]。人们发现，隐私计算理论是“分析当代用户隐私问题最有用的框架”[21]。隐私计算理论把个体隐私的决策描述成为一种“计算”（calculus）的行为，它决定个体是否需要披露信息以换取某种利益[20-22]。

      Klopfer和Rubenstein[23]认为隐私是一种权利，可以换取更多的价值。个体的某种行为是否发生是由他/她对该行为的风险和回报计算结果来决定[21]，因此，隐私计算理论认为个体在披露信息时要考虑两个重要因素：预期收益和潜在负面影响[24]。个体对这两个因素执行成本效益分析（cost-benefit analysis）来决定是否披露个人信息[20]。Awad和Krishnan[21]将用户的效用定义为效益和成本之间的差异，它指的是个体如果认为感知的整体收益等于或大于信息披露带来的成本，那么他/她常常愿意牺牲一些隐私。

      2 模型与研究假设

      基于上述分析，我们将计划行为理论与隐私计算理论结合起来，提出的集成模型如图1所示。模型中，感知收益和感知成本来源于隐私计算理论，互惠规范、信息披露态度和知觉行为控制以及它们对信息披露意愿的影响来源于计划行为理论。

      

      2.1 感知收益

      先前对电子商务、社交网络和基于位置的服务（Location-Based Services，LBS）等领域的研究中，学者发现了不少信息披露的感知收益，如感知的有用性（Perceived Usefulness）、社会化（Socialization）、个性化服务（Personalized Service）、经济奖励（Financial Rewards）和方便性（Convenience）等。本研究针对在线健康信息服务的特点，重点关注个性化服务和情感支持两种感知收益。

      （1）个性化服务。个性化通常被定义为个体定制独特的产品、内容和服务的能力[25]。Chellappa和Sin[26]指出，对于用户而言，个性化的价值来源于“产品或服务的适配度以及积极主动交付给用户时的方便性”。先前的研究已经强调了个性化在个人信息披露中的重要性[11，24，26]。如果用户觉得个性化服务有价值，那么用户对个性化的关注可能覆盖隐私问题，导致有意披露更多的个人信息。

      在一个在线提供健康知识和咨询建议的环境中，用户能快速的查询到很多与自身疾病相关的医学知识和经验。但是由于每个用户的个体特质和患病经历的差异，一概而论的医学知识难以为用户做出针对性的疾病诊疗意见。用户为了获得符合自身健康问题的个性化治疗意见，就需要披露自己的病情病历、治疗过程、化验结果、家族遗传史甚至影像照片等私人健康信息。因此，我们提出以下假设：

      H1：个性化服务对用户的信息披露态度具有正向影响。

      （2）情感支持。人们在互联网上交流讨论，是为了获取社会支持[27]，包含信息支持（Informational Support）和情感支持（Emotional Support）。情感支持可以让人获得关怀、爱和帮助[28]，能够给网络社区的用户带来温暖[27]。因为互联网的出现，计算机为媒介的网络通信已经被证明可以促进用户之间的支持交互活动[29-30]。类似传统的“面对面”支持，网络通信也可以支持处理健康问题和其他压力[30]。同时，它还可以补充“面对面”支持，人们可以寻求那些“面对面”所不能提供的支持[31]。例如，青少年会在一些在线社区上匿名向其他用户咨询诸如怀孕、月经等敏感的健康问题[32]。为了和他人分享私人的感受、担忧和隐私健康问题，获取他人的安慰、鼓励和帮助，用户需要披露更多的私人信息。于是，我们提出假设：

      H2：情感支持对用户的信息披露态度具有正向影响。

      2.2 感知成本

      由于难以评估隐私损失的精确值，所以许多研究用隐私关注（Privacy Concerns）来代表个体信息披露的成本[24，26，33]。因此，本研究也借鉴以往研究的成果，用隐私关注来测量用户对隐私信息披露的感知成本。

      Xu等[34]将隐私关注定义为用户对将其信息披露给特定的外部代理（如某一个网站）而可能导致失去隐私的担忧。从效用理论的角度来看，隐私关注会增加负效用[1]，对隐私的关注包括担忧入侵（侵犯隐私）、信息披露（公开披露令人尴尬的事实）、错误曝光（虚伪的公共形象）和挪用（未经许可使用他人的名字）等各类问题。在健康信息服务的背景下，这些问题变得更加突出，因为关于健康的信息比其他信息会更敏感。所以，会有很多用户可能更愿意保留他们的敏感的健康信息[1，35]。许多对隐私关注的影响研究发现，隐私关注负面影响个人在互联网上披露信息的意愿和行为[26，33，36]，具有高水平隐私关注的用户可能会拒绝提供个人信息或是提供虚假信息[9]。因此，我们提出以下假设：

      H3：隐私关注对用户的信息披露态度具有负面影响。

      2.3 TPB的相关变量和假设

      （1）互惠规范。TPB中的主观规范是指个体在决定是否执行某一行为时感受到的外部环境带来的社会压力[12]，个体容易受到其所在圈子的影响，从而倾向执行圈子鼓励和接受的行为。许多研究发现，主观规范影响了网上人们的隐私披露[9]，Bock等[37]认为考虑到分享的主观规范是一个促进组织成员信息和知识共享的重要因素。由于互联网的开放、分享精神，在一个在线的健康社区或是健康问答网站，成员们往往拥有一种互惠的规范（Norm of Reciprocity），鼓励大家建立彼此信任的关系，分享自己的健康问题、担忧和治疗经验。许多学者发现，互惠规范对网上的信息分享意愿有促进作用[38-40]。因此，我们提出假设：

      H4：互惠规范对用户的信息披露意愿具有正向影响。

      （2）信息披露态度。TPB中的态度是指个体对执行某一特定行为喜欢或不喜欢的程度[12]，换句话说，态度是个体对某项行为的总体评价。在本研究中，态度是在线健康信息服务的用户对于其健康信息披露行为的总体评价。由于态度与行为意愿的关系在之前许多TPB的研究中得到了强有力的实证支持，因此，我们提出假设：

      H5：信息披露态度对用户的信息披露意愿具有正向影响。

      （3）知觉行为控制。TPB中的知觉行为控制是指一个人对其执行行为时所感知的控制能力[12]。如果用户没有足够的控制能力，那么就没有理由去执行这项行为，之前许多TPB的研究发现，知觉行为控制是影响行为意图的重要因素。在本研究中，用户对健康信息披露这项行为的控制能力主要是对信息的控制。信息控制能力强的用户，知晓在线健康信息服务网站的隐私策略，懂得网站是如何收集、存储和利用其个人信息，自然更有自信去披露自身的健康信息。因此，我们提出假设：

      H6：知觉行为控制对用户的信息披露意愿具有正向影响。

      同时，信息控制能力强的用户知道应该提交哪些类型的私人健康信息以及如何最大限度地保护自己的隐私不被侵犯，因而会显著降低他们对使用在线健康信息服务的隐私关注。于是，我们提出假设：

      H7：知觉行为控制对用户的隐私关注具有负面影响。

      3 研究方法

      3.1 问卷设计

      根据图1的模型，我们设计的问卷共包含7个潜变量：个性化服务（PS）、情感支持（ES）、隐私关注（PC）、信息披露态度（IDA）、互惠规范（RN）、知觉行为控制（PBC）、信息披露意愿（IDI）。我们为每个潜变量设计了3个测度项，每个测度项采用七点李克特法（Likert）来测度其值：1分代表“非常不同意”，7分代表“非常同意”。

      在正式调查前，我们与一些专家、健康信息服务的用户进行了充分沟通，请他们对测度项的内容叙述进行逐一审阅，根据他们的反馈调整了问卷中一些词语或语句。在此之后，向老师、MBA学员与本科生发放了43份问卷，通过预试对问卷进行信度和效度检验，再次修正了部分问题，最终形成了表1。

      3.2 调查实施

      本调查的问卷发放主要通过两个渠道展开，第一个渠道是网络调查，我们在一些健康信息服务网站（如“丁香园”、“宝宝树”等）上注册，给网站上的注册用户发送好友申请，并逐一向成功加为好友的用户发送站内消息，请他们帮忙填写问卷。问卷以保密形式通过电子邮件发出，并详细告知了问卷填写方式及注意事项，用户将填写好的问卷用电子邮件或QQ反馈给我们。网络调查共持续了两个多月，共向421位注册用户发送了站内消息，收集到的问卷为114份。第二个渠道是采用纸质问卷调查，我们在主要是对武汉几个高校的学生、2个社区中心的居民发放纸质问卷。我们首先询问被调查者有无使用过在线健康服务网站，然后向那些提供肯定回答的用户发放问卷。为了提高样本的多样性和避免“精英偏见”（elite bias），我们考虑了被调查者的网站注册时间、年龄、性别、教育背景的分布，使之尽量符合现实状况。最终共发放纸质问卷334份，收回185份。

      将两个渠道收集的问卷整理后，我们最终得到有效问卷237份。本研究调查对象基本情况统计表明：男性用户占57.38%，女性用户占42.62%；69.62%的用户年龄在20岁到40岁之间，76.79%的用户学历为本科及以上。

      3.3 信度和效度分析

      我们首先对每个变量进行信度分析，使用SPSS20.0对收集的数据计算，分别得出各个潜变量的Cronbach′α系数，均大于0.8，说明量表具有良好的信度。效度包括收敛效度与判别效度。为检验变量的效度，我们使用AMOS20.0对数据进行验证性因子分析，结果见表2。从表中可看出，所有指标的标准负载大于0.7，且均在0.001的水平上显著，各变量的平均方差萃取（Average Variance Extracted，AVE）均大于0.5，复合信度（Composite Reliabilities，CR）均大于0.7，这意味着该量表有良好的收敛效度[44]。

      

      

      为检验量表的判别效度，我们考察各变量的AVE值的平方根与变量间相关系数。表3展现了计算结果，表中对角线列出的黑色粗体数值为AVE值的平方根。从表3可看出，所有变量的AVE值的平方根均大于相关系数，表明判别效度较好[44]。

      

      4 模型检验

      我们采用AMOS20.0软件对本研究模型进行检验，AMOS给出的结构模型的检验结果如下页图2所示。从图2可以看出，在感知收益方面，两类收益对信息披露态度均有正向影响，个性化服务对信息披露态度的影响路径系数为0.474，情感支持对信息披露态度的影响路径系数为0.447，均在0.001的水平下显著。在感知成本方面，隐私关注对信息披露态度有负向影响，路径系数为-0.152，也是在0.001的水平下显著。对于TPB的三个因素（互惠规范、信息披露态度和知觉行为控制）对用户的信息披露意愿均有显著的正向影响，路径系数分别为0.442、0.315和0.181，而知觉行为控制对隐私关注的影响则不显著，信息披露态度和信息披露意愿被解释的方差分别是76%和61%。

      

      此外，AMOS还给出了模型的各项拟合指标值，如表4所示，除GFI略小于0.9外其余拟合指数均优于推荐值，表明模型具有较好的拟合优度。

      

      5 结语

      本文针对在线健康信息服务中用户隐私关注与主动性披露健康信息的矛盾性困境，提出了一个集成隐私计算理论和计划行为理论的研究模型，并利用调查问卷进行了实证研究。研究结论显示，除了H7外，模型中提出的其余6个假设均得到支持。本研究在理论上重点关注了用户的健康信息披露意愿的影响因素，这主要包括互惠规范、信息披露态度和知觉行为控制，它们均对用户的健康信息披露意愿有正向影响。同时，我们发现个性化服务和情感支持两种用户感知收益会改善他们对信息披露的态度，而用户对隐私的关注越高，他们对信息披露会越趋向消极的态度。

      本研究在实践上对在线健康信息服务运营商和用户也有一些启示：

      （1）对运营商而言，首先需要完善网站的功能，加强数据分析和挖掘能力，可以为用户提供病情病历的详细描述界面、提供“一对一”的专家咨询功能、提供更有针对性的健康信息和服务方式。其次，用户获得的情感支持能促进用户信息披露态度的改善，所以在线健康信息服务运营商需要采取措施来促进社区温暖文化的形成，对用户的治疗和康复给予安慰、鼓励和心理陪伴，让用户可以安全、轻松地讨论敏感的健康问题和担忧。最后，运营商还需要提高网站的安全保护水平，主动公示网站的隐私政策，加强对用户私人信息的隐私保护，以减少用户的隐私关注，促进用户主动披露信息。

      （2）对用户而言，一方面需要彼此信任、彼此尊重、友爱互助，形成一种互惠的规范，促进更多的人分享健康知识和治疗经验。另一方面，需要加强自己对网站隐私策略的认识，应该可以向网站提交哪些种类的私人健康信息，同时提高对自己私人信息的控制能力，以减少对隐私损失的担忧，更放心的主动披露自身的健康信息，以获得更有针对性的服务。

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