大学生消费者网购的隐私保护意向及影响因素研究

时间:2023-07-12 11:35:02 来源:网友投稿

吴丁娟/文

随着电子商务的迅猛发展,网上购物逐渐成为人们消费的主流方式,许多侵犯消费者隐私的应用借机产生,借助于网络上的个人信息实施诈骗的案件逐渐增多,消费者隐私安全问题愈发突出。为了降低自身隐私被披露的风险,不少消费者会采取一系列的隐私保护行为,如向商家提供虚构信息、采用匿名交易、减少参与甚至放弃交易等。

谢刚(2012)指出隐私保护意向主要指个体愿意尝试保护自身隐私安全的可能性,或者愿意去表现保护行为的程度。依据态度的三要素理论,态度包含了认知、情感和行为意向,行为意向受到认知和情感的影响,隐私保护行为意向也会受到隐私认知和隐私情感的影响。谢卫红(2018)指出网络隐私关注是信息隐私关注在互联网环境下的特殊形式,是网络用户对网站收集和使用其个人信息等活动的担忧程度,也就是对于隐私泄露的负面情感。关于隐私关注和隐私保护意向的关系,张海汝等(2019)通过调查得到,网购消费者的隐私关注正向影响消费者隐私保护意向,进而使用户产生应对行为。除此之外,对于隐私泄露产生的威胁严重性的认知也会影响隐私保护行为意向。因此,本文主要基于态度三要素理论,探讨感知威胁严重性、隐私关注和隐私保护行为意向的关系。

学生消费者是网购的重要群体,也是未来电子商务发展的潜在力量。作为比较特殊的人群,大学生处于成年但未就业的阶段,思想意识比较活跃,了解大学生网络隐私保护的态度和行为对电子商务平台的隐私保护和隐私信息管理有一定的参考价值。

(一)资料收集

本次研究的目标群体是大学生,以广州市大学生为调查对象,采用问卷调查的方法,在2020年1月发放问卷503份,剔除填写不认真、逻辑混乱、填写时间过短或过长的无效问卷32份,最终得到有效问卷471份,有效回收率93.6%。其中男生占比43.7%,女生占比56.3%,大一和大二低年级学生占比46.9%,大三和大四高年级学生占比53.1%。被调查人群基本信息如表1。

表1 样本基本信息

(二)研究设计

研究大量相关文献后,设计出问卷初稿。首先采取了小范围测试、题项分析,然后实施预调查,经过反复的修订,最后确定正式问卷。调查的主要变量包括威胁严重性感知、隐私关注和隐私保护意向,关于这类潜变量的测量采用了李克特五级量表,分值越高表示越严重、越关注、越愿意采取保护行为。其中,隐私关注量表借鉴Son等人(2008)的研究,威胁严重性感知量表借鉴了Witte(1996)的研究,隐私保护意向量表借鉴张海汝等人(2019)的研究,经过反复的回译和修订确定最终的题项。除此之外,还设置了个人信息,包括性别、年级、生源地等题项。

(一)信度分析和效度分析

由于各个分量表的信度系数都满足,表明量表内部一致性非常理想,量表信度较高。KMO值均大于0.7,Bartlett球形检验p<0.001,表明变量适合进行因子分析。采用主成分分析法配合最大差异法旋转进行探索性因子分析,得到三个因子,威胁严重性、隐私关注、隐私保护意向三个变量分属于三个因子,且在分属因子上的最低因子载荷量为0.738,累积解释总方差83.64%,可以认为萃取的三个因子非常适切。结合咨询专家的内容效度和表面效度检验,问卷的可靠性和有效性得到验证。

表2 量表设计及信度、效度指标

(二)隐私关注和威胁严重性的单因素分析

利用独立样本t检验、探查隐私泄露的隐私关注、感知威胁严重性在不同人群组别上的差异。

表3 关键变量的单因素分析

由表3可见,隐私关注在性别上没有显著差异,在年级和生源地的不同组别上有显著差异。感知威胁严重性在不同年级组别上无显著差异,在性别和生源地的不同组别上有显著差异。从人口特征来说,男生和女生的隐私关注程度没有显著区别,但是女生更多地感知到隐私泄露威胁的严重性。低年级的学生隐私关注度低于高年级学生,但是在感知威胁严重性上没有显著区别。城镇生源的大学生隐私关注度和感知威胁严重性都显著低于乡村生源的大学生。

(三)隐私保护意向的影响因素分析

由表4可知,隐私关注、威胁严重性、隐私保护水平上有显著的正相关关系。

表4 隐私关注、威胁严重性和隐私保护意向的相关分析

将人口特征、威胁严重性、隐私关注作为自变量,利用逐步回归分析法进一步探讨影响隐私保护意向的因素。由于文中的人口特征变量性别、生源地、年级都是二分类变量,可以直接作为自变量纳入模型,变量说明和线性回归分析结果见表5和表6。

表5 变量说明

表6 隐私保护意向的多元回归分析

依据表6,F检验结果表明回归方程显著,t检验结果表明性别、年级、生源地、隐私关注、威胁严重性对因变量的影响都显著。R2=0.395表明自变量解释了因变量39.5%的变异,有较好的解释力。DW值=2.135表明没有严重的自相关现象。共线性诊断VIF值<5表明没有明显的共线性。由此,隐私保护意向的回归方程模型为:

Y=1.632+0.174X1+0.422X2+0.166gender-0.090grade-0.208origin

回归方程表明:(1)隐私关注、感知威胁严重性正向影响隐私保护意向。(2)各个因素对隐私保护意向影响力的排序为:感知威胁严重性>生源地>隐私关注>性别>年级。(3)城镇学生的隐私保护意向更强烈,女生比男生的隐私保护意向更强烈,低年级学生的隐私保护意向更强烈。

(一)降低隐私关注程度、减轻威胁严重性感知方能减少消费者隐私保护诉求

隐私保护意向代表了消费者对隐私私有化的诉求,意向越强烈,诉求越不容忽视。依据回归分析结果,隐私保护意向受到隐私关注和感知威胁严重性的正向影响,因此,网络平台降低消费者的隐私顾虑和威胁严重性的感知,就能减少消费者隐私保护诉求。梁晓丹等人(2018)调查研究表明,在线隐私政策的告知明确性、权限水平及保护程度对消费者的信息控制感知和隐私风险感知有显著负向影响。Eastlick等人(2006)研究表明,网站声誉负向影响消费者的隐私关注。因此,制定和完善隐私政策并告知消费者、各方面提升网站声誉有助于消解消费者的隐私保护情绪。

(二)隐私关注和隐私保护意向之间存在一定的相悖,低隐私关注人群也可能有高隐私保护意向

对于总体而言,隐私关注正向影响隐私保护意向,这是隐私关注和隐私保护意向两个潜变量整体的作用趋势。但是,对于个别的群体来说,隐私关注程度高的群体未必有更高的隐私保护意向,即便群体内部依然遵循着隐私关注程度越高隐私保护意向越强烈的趋势。依据数据分析结果,低年级大学生、城镇生源大学生的隐私关注度偏低,但是隐私保护意向却相对更强烈。Barnes(2006)定义这种个人隐私关注程度和个人隐私保护行为不一致的现象为隐私悖论。多个研究证实这种现象的存在,说明消费者在面对隐私问题时存在更为复杂的心理机制,比如会受到保护能力感知、隐私倦怠情绪等其他因素的综合影响。因此,网购平台在重视高隐私关注群体的同时,也不能忽略低隐私关注群体,他们可能会激发更强烈的隐私保护意愿。

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