摘 要 基于传播隐私管理理论解释影响社交媒体用户自我表露的因素，探讨隐私关注与自我表露的关系，并将隐私自我效能感和感知隐私风险作为隐私关注的前因，进一步分析两者与自我表露的关系。另外，探索个人隐私管理的策略和行为，阐释它对隐私关注和自我表露产生的作用和影响。结果显示，感知隐私风险正向影响隐私关注，隐私自我效能感、隐私管理正向影响自我表露，而隐私关注、隐私自我效能感正向影响隐私管理。
　　关键词 隐私关注；隐私管理；自我表露；感知隐私风险
　　中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）04-0039-07
　　互联网和移动设备的普及使得社交媒体成为人们生活中不可或缺的部分，社交媒体为用户提供了一个互动的平台，人们通过文字、图片和视频等分享更多关于自身、家人和朋友的信息。除了实现社交互动之外，社交媒体还为用户提供一个空间，以寻找有用社交信息，观察其他用户的社交生活，以及自由发表意见。尽管社交媒体得到了广泛使用，但许多研究发现互联网用户正遭受隐私被入侵的困扰，在实践中，用户常常忽视SNS网站的安全和隐私问题[1]。大量数字图片和视频等个人资料以前所未有的方式公开，用户之间的对话可以被记录，被搜索、复制和修改，也可以被其他人访问，人们对社交媒体隐私的担忧与日俱增。用户隐私威胁的来源是多方面的[2]，技术引起了人们对隐私的严重关切：黑客、未经授权的第三方和公众访问有关个人感受、私人信息等的社交媒体帖子，使用户感到信息和数据安全的直接威胁。其次，由于社交媒体的核心功能是信息共享和自我披露，用户的人际隐私可能会被潜在的受众广泛传播和误解。近年来，学者针对在线信息隐私问题展开诸多研究，有许多研究发现用户信息披露行为与隐私认识的不一致，Acquisti and Grossklags指出，尽管用户高度关注自己的信息隐私，但这些关注并不一定转化为隐私相关行为，仍披露了大量的私人信息，据此他们提出了隐私悖论（privacy paradox）这一概念[3]。Egelman et al.发现用户意识到智能手机应用所涉及的风险，仍然选择披露个人信息，如位置和照片[4]。同样，Zhang et al.指出，在线健康社区用户了解潜在的隐私风险，对隐私问题高度关注，但仍愿意在虚拟社区公开个人信息[5]。一项大学生社交媒体使用的调查显示，尽管对隐私有一些担忧，大学生们在网上表露个人信息，以换取社交参与和社会资本[6]。薛可等人认为感知风险和感知价值会影响用户的隐私悖论行为[7]。
　　为了解释这种隐私悖论，有很多学者使用隐私计算理论（Privacy Calculus Theory）来研究社交网络中的隐私问题，该理论指出，在线自我披露是基于成本和收益的权衡，当感知到的收益超过感知到的负面后果时，人们会披露个人信息。Krasnova首先在SNS背景下分析隐私演算，他发现，声称具有较高感知隐私风险的用户拥有较不全面的Facebook个人资料，而期望获得更多利益的用户则拥有较全面的个人资料[8]。Min and Kim将隐私关注作为成本因素，將行为诱因作为收益因素[9]，社交媒体用户积极的行为诱惑超过了他们的隐私关注，引导他们去做某些事情。那么，隐私悖论是否存在，人们在使用社交媒体时会如何披露个人信息，又会如何看待和保护自己的隐私，采取怎样的策略进行隐私管理。本研究基于传播隐私管理理论（CPM）解释影响社交媒体用户自我表露的因素，探讨以往文献中常用因素隐私关注与自我表露的关系，并将隐私自我效能感和感知隐私风险作为隐私关注的前因，进一步分析两者与自我表露的关系。另外，探索个人隐私管理的策略和行为，阐释它对隐私关注和自我表露产生的作用和影响。

1 文献回顾与研究假设

　　1.1 传播隐私管理理论（CPM）
　　传播隐私管理理论（CPM）最初是为了确定信息获取是否被认为是一种潜在风险而发展起来的[10]。根据CPM理论，个人隐私披露是一个辩证的过程，隐私问题由威胁的可能性（威胁评估）和个人感知的应对能力（应对评估）之间的权衡决定。CPM理论相信个人拥有隐私所有权，并有权控制他人是否被允许和拒绝访问隐私信息，此过程中，个人形成了一个具有明确边界的信息领域，任何试图突破这些界限的行为都可能被视为威胁，并引发隐私方面的担忧。隐私边界管理有以下三个要素[11]。一是边界规则的形成，即个人制定规则，规定何时、在何种情况下披露或隐瞒个人信息。二是边界协调，指个人和他人之间协商隐私边界规则的过程，一旦用户披露了其个人信息，信息就进入了一个集体领域，用户和运营商等第三方成为共同所有人，对信息安全负有共同责任[12]。三是管理隐私过程的复杂性会导致边界规则的违反和边界协调的失败[13]，当信息的共同所有者未能协商或维护其人际边界来管理用户信息时，就会发生边界动荡。这可能会促使用户重新评估和重新校准当前的隐私边界规则。
　　许多研究者利用CPM理论在隐私问题和信息披露之间架起一座桥梁。Baruh et al.发现隐私问题与社交媒体使用没有显著相关性[14]，用户隐私关注与行为之间存在差异的潜在原因可能与CPM理论的用户动机和相关风险效益有关。Min基于CPM理论讨论关于外部和内部边界隐私规则的概念，发现对信息滥用的关注只会影响身份信息的提供，而对信息误解的关注则会影响身份信息和自我呈现信息的提供[15]。Lankton发现具有较低隐私关注，较高的信任和技术使用感知的Facebook用户是最公开的用户[16]，其隐私设置使用的限制较少，自我表露更多。申琦以实证方法分析了使用微信的中、大学生隐私关注、自我表露与隐私保护行为三者间的关系[17]，结果显示隐私关注对自我表露产生负向显著影响；自我表露敏感信息对网络隐私保护行为产生负向影响。
　　1.2 感知隐私风险与隐私关注、自我表露
　　自我表露（self-disclosure）最早由Jourard提出，指个人将有关自己的信息表露给与其进行交流的人，他认为自我表露不仅向对方呈现真实自我，也是人们表达亲密和爱的方式[18]。Cozby认为自我表露涉及不同程度的广度和深度的信息共享[19]，是一个人口头向另一个人传达的关于他自己的任何信息。Jang and Stefanone认为自我表露是人们向他人提供个人信息的手段，传递他们的思想、感情和需求[20]。这些观点强调自我表露的互动性以及人们如何管理自己沟通的需要。而Krasnova and Veltri将在线自我表露定义为用户个人资料以及与他人交流过程中共享的信息量[21]，在这种观点下，自我表露与隐私是密不可分的，隐私是做出所有类型自我表露决策的重要方面。Joinson et al.得出的结论是，个人的隐私问题直接影响到其在线公开信息的意愿[22]。此外，社交网络用户一直致力于保护一些私人信息，但同时参与在线社交网络活动并从中获得乐趣[23]。 　　作为研究隐私问题的常见潜在变量，隐私关注是指担心或相信自己的隐私可能处于危险之中[24]，是个人对与共享信息相关的风险和潜在负面后果的信念[25-26]。Smith et al.将隐私关注概念化为对信息隐私的关注，确定了隐私关注的四个维度：收集、错误、未经授权的二次使用和不当访问[27]。感知到的隐私风险一直是用户在社交媒体上披露信息的关键障碍，它通常被定义为用户对不确定性的感知以及在互联网上披露个人信息的不利后果，指用户对披露隐私所造成的经济、安全和其他损失的预期[28]，特定的信息隐私关注影响感知隐私风险，进而影响行为意向[29]。Wang et al.的研究将感知隐私风险和感知隐私效能感视为隐私关注形成的内在机制[30]，隐私问题由威胁评估和应对评估之间的权衡决定，当感知到的隐私风险大于隐私自我效能，则会产生隐私关注，从而使用户改变私人信息和公共信息的界限，例如缩小自我表露的深度和广度。另外，有学者发现，隐私风险将大大减少用户的线上信息披露[31-32]，感知到的隐私风险可以显著降低个人信息披露的意愿，以及实际的信息披露行为。因此，本文将感知隐私风险和感知隐私效能视为隐私关注的两个前因：
　　H1：感知隐私风险正向影响隐私关注
　　H2：感知隐私风险负向影响自我表露
　　1.3 感知隐私效能感与隐私关注、自我表露
　　隐私自我效能感即个人对保护隐私能力的感知[33]。当用户确信自己擅长调整隐私设置和控制个人信息时，会通过隐私设置来管理受众，限制与哪些人共享信息。然而，他们并没有减少自我表露，仍然向这些较小的受众透露更多的个人信息，因此，当用户有信心处理与侵犯隐私有关的问题时，可能不认为共享的個人信息有隐私风险，隐私管理中的高自我效能感和低隐私关注促进了个人的信息扩张。另外，对网络消费者行为的研究表明，隐私自我效能感增强了隐私保护行为，减少了自我披露[34]。用户获得更多的在线体验时，他们对隐私的关注度降低，更愿意分享个人信息[35]，有高度隐私自我效能感的用户对风险的估计较低。随着用户对保护自己免受隐私侵犯能力的信心增强，他们相信自己能够阻止或抵消使用行为导致的隐私侵犯的负面后果[36]，基于此，本文提出：
　　H3：隐私自我效能感正向影响隐私关注
　　H4：隐私自我效能感正向影响自我表露
　　1.4 隐私关注、隐私管理与自我表露
　　网站和组织常通过提供明确的隐私政策等设施来缓解用户的隐私关注，如果不进行此类干预，隐私问题将直接影响用户对服务提供商的信任程度，并抑制用户的自我表露行为。CPM表明，当人们有更高的隐私关注时，他们希望更严格地管理他们披露的信息。一项针对学生的研究显示，由于担心谁可以访问这些信息，他们不希望自己的信息在Facebook上曝光[37]。另一项研究表明，隐私问题与自我表露之间存在负相关关系[23]。然而，在隐私关注对用户披露行为影响的文献中，仍存在一定程度的分歧。有研究发现，隐私问题减少了用户在Facebook和MySpace上的信息披露；隐私关注并不一定影响SNS的使用意图[38-39]。
　　还有研究表明，社交媒体用户使用保护措施来限制他人可以看到的信息，例如，将关于朋友的内容从个人资料中删除，创建子集合好友列表以建立不同级别的隐私[40]，使用社交媒体中的私人通信功能讨论机密、尴尬、或者自我曝光的内容[41]。因此隐私管理是用户对私人信息的表露和保密之间的关系的管理，是用户通过社交媒体提供的隐私设置功能，在社交媒体上对私人信息的表露和隐藏之间的管理行为或行为倾向。隐私关注和隐私自我效能感会导致自我退缩[42]，即管理个人信息的可见性，隐私关注与自我表露呈负相关。综上所述，隐私关注不一定能限制自我披露，隐私自我效能感在使人们进行隐私管理的同时，也激励人们通过自我披露进行社交。根据这些发现，提出以下假设：
　　H5：隐私关注负向影响自我表露
　　H6：隐私关注正向隐私管理
　　1.5 隐私自我效能感、隐私管理与自我表露
　　一项关于社交媒体用户共享信息策略的研究提出，当人们相信自己有能力在社交媒体上管理隐私时，他们可能会首先采取限制个人资料可见性的做法[43]，例如更改个人资料隐私设置或取消照片标记，这样他们就更有可能披露个人信息。但拥有高度隐私自我效能感的用户倾向于限制他们的个人资料可见性，并减少他们的自我披露。一项针对大学生的研究也考察了更改个人资料和信息可见性的动机[37]，分析表明，大学生制定保护措施，以减轻他们的隐私威胁及防范潜在的隐私侵犯，最常用的策略是使用私人电子邮件和更改默认隐私设置，以防止不受欢迎的受众的入侵。然而，尽管他们担心隐私，仍然会披露信息，因为他们已经有意识地确定谁可以访问他们的数据。Chen也发现，社交媒体用户限制个人资料可见度及交友行为并不一定意味着会减少在社交媒体上的自我表露[33]，他们可能只会向一小部分人集中披露自己的信息。根据这些发现，本文提出以下假设：
　　H7：隐私自我效能感正向影响隐私管理
　　H8：隐私管理正向影响自我表露

2 研究方法

　　2.1 样本收集
　　本研究的样本收集程序采用问卷星在线问卷调查的方式进行，通过微信朋友圈、微信群等方式向用户发送问卷邀请，并鼓励他们更多地向其他好友扩散，应用滚雪球的方式使问卷在社交网络中广泛传播。问卷开放填写时间为72小时，最终回收问卷384份；通过雷同答卷、填写速率等多种方式剔除无效样本8份，得到有效样本376份。数据的均值、求和、标记等基础处理工作均在Excel平台完成，后续分析则主要由AMOS23.0和SPSS25.0完成。样本的基本统计信息显示，全部376名社交媒体用户中，男性155人占比41.22%，女性221人占比58.77%；年龄在19岁至40岁之间共305人占比81.12%；大专或本科学历共274人占比72.87%；在职工作或自由职业共229人占比60.90%，学生共89人占比23.67%。 　　2.2 变量测量
　　本研究模型中的5个变量均采用国内外研究者已使用的成熟量表，并结合中国社交媒体用户特点和本研究的研究对象进行调整和修改。测量变量采用李克特五点量表进行计分。感知隐私风险采用Yin and Cheng[44]开发的量表，题项为三个，例如“我担心社交网站收集了太多关于我的个人信息”。隐私自我效能感采用Lee and Hill[45]开发的量表，题项为四个，例如“我对学习保护我的社交媒体隐私的技能充满信心”。隐私关注采用Malhotra et al[24]开发的IUIPC量表，包含收集、控制隐私和实践的感知三个维度。申琦曾用IUICP量表的三个维度来研究中国网民的网络信息隐私关注，其研究结果表明该量表的信度良好[46]。因此，本研究采用朱侯等人根据我国社交媒体的特点以及中文的语义环境进行调整和修改的IUIPC量表[47]，共设置三个题项，例如“好的隐私条款应该对我的个人信息的收集使用有一个清晰明确的说明”。隐私管理采用项倩[48]编制的量表，共四个题项，例如“我会严格控制向不同的人展示不同的内容”。自我表露采用Taddicken[49]开发的量表，共四个题项，例如“当我有话要说，我喜欢在社交媒体上分享”。

3 结果分析

　　3.1 测量模型
　　测量模型的验证主要是信度和效度两方面。通过AMOS 23.0软件做验证性因子分析，剔除部分题项后（保证每个潜变量的测量项在三个及以上），再通过SPSS25.0做可靠性分析，得出各个潜在变量的Cronbach’s α系数，由表1可知，除隐私关注略低以外，其他四个潜变量的Cronbach’s α值均超过理想值0.7，在此基础上组合信度CR也高于理想值0.7，说明量表具有理想信度、可靠性较高。

　　在收斂效度检验上，由表1可知，本研究所有潜在变量对应各个题目的因子载荷量基本达到0.7，平均方差提取值AVE值基本达到大于0.5的临界值要求，表示量表具有较为理想的收敛效度，并且由表2，其AVE平方根值均高于测量变量的相关系数值，表明测量指标通过区分效度检验。
　　3.2 结构模型
　　本研究采用AMOS23.0建立结构方程模型路径分析，模拟拟合结果如表3，结果显示卡方自由度之比（CMIN/DF=2.346）、比较拟合指数（CFI=0.940）、拟合的平均误差（RMSEA=0.060）、正常拟合指数（NFI=0.901）、Tucker-Lewis指数（TLI=0.927）等指标均符合模型的适配要求，表明模型拟合程度较理想，可以被接受。
　　路径分析结果如表4所示，感知隐私风险对隐私关注呈现显著正向作用，H1成立。感知隐私对自我表露无显著影响，H2不成立。隐私自我效能感与隐私关注不具有显著性，H3被拒绝，隐私自我效能感对自我表露呈显著正向影响，H4成立。隐私关注与自我表露不具有显著性，H5不成立。隐私关注、隐私自我效能感对隐私管理呈显著正向影响，H6、H7成立。隐私管理与自我表露呈显著正向影响，H8成立。

4 讨论

　　本研究基于传播隐私管理理论，探讨了感知隐私风险、隐私自我效能感、隐私关注、隐私管理和自我表露五者之间的关系，研究发现，感知隐私风险正向影响隐私关注，隐私自我效能感、隐私管理正向影响自我表露，隐私关注、隐私自我效能感正向影响隐私管理，而隐私关注与自我表露之间不存在显著相关性。
　　首先，本研究提出了隐私关注的两个前因，并证明感知隐私风险会显著影响用户的隐私关注，但隐私自我效能感却没有。而在自我表露方面，得到的结果与前面一组相反，隐私自我效能感影响了用户的自我表露，而感知隐私风险并没有。根据保护动机理论，保护动机（人们对潜在威胁是否采取保护行为）的形成是人们通过威胁评估（严重性、易感性等）和应对评估（反应效能、自我效能）两方面综合作用而形成的决策[50]。如果人们想要建立自我保护行为，经历、恐惧或担忧不足以有效改变行为，需要有足够的自我效能感。感知隐私风险反映了个人的威胁评估，隐私自我效能反映了个人的应对评估[51]，这表明，人们考虑到隐私损失造成的可能性和严重性时，会引起对隐私问题的担忧和关注，但并不意味着会立即采取行动限制自我表露。当个人拥有自我效能感，对自我隐私保护的信心提升，可能会直接导致其更改个人隐私信息的披露。
　　其次，本研究表明，隐私自我效能感和隐私关注影响了用户的隐私管理，而隐私管理也正向影响自我表露，这证明如果用户对保护自我隐私充满信心，就更有可能通过社交媒体提供的隐私设置功能管理个人资料、展示的人群和内容可见时限，从而鼓励他们进一步地披露个人信息，这一结果与CPM理论相吻合。此外，感知隐私风险与自我表露并无显著相关性，这也表明隐私悖论的存在。
　　再次，与以往文献不同的是，本研究显示隐私关注和自我表露无显著相关性，而之前的许多相关研究均得出隐私关注与自我表露存在负相关。但也有研究发现，隐私关注和人们在Facebook上的表露行为不存在相关性[52]。隐私关注仅仅导致了隐私管理的行为，并不会导致自我表露程度降低，也没有显示出后续是否出现更强或更弱的意愿去披露个人信息，从本研究隐私关注的前因来看，可能与用户对社交媒体平台的风险感知和信任感有关，在用户感知到了隐私泄露的不利后果并无法对社交媒体产生信任的时候，更倾向于谨慎地进行下一步的行为。因为当下社交媒体的功能并不仅仅局限于分享和互动，更多的是给用户提供了讨论和发表意见的空间，这时，用户视社交媒体为浏览和接收信息的渠道，而非展示自我的空间，在此情况下，有热点事件掀起舆论时，常常出现观点极化的现象，为了不与他人起冲突，用户可能会暂停个人资料的更新以避免他人入侵个人领地，窥视隐私信息。 　　最后，本研究也存在一些局限性。本研究采用了橫截面的数据，在未来的研究中应考虑纵向设计。本文中调查者的年龄等分布较为广泛，未能关注特定群体的特殊性，未来研究可着眼于中老年等特定群体，也可加入文化、地域、国籍等因素，丰富研究的异质性。此外，社交媒体自我表露的影响机制，本研究只提出了一种影响路径的可能性，未来可考虑信任感、平台类型、个人特质等因素的作用。本研究也没有具体说明需要关注的私人信息的具体类型，区分不同类型的私人信息可能会进一步增加这些关于隐私问题的研究价值。

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