隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,各類社交APP被大量下載使用,隨之帶來了隱私關(guān)注問題,包括用戶個(gè)人的隱私,即直接隱私,以及用戶朋友的隱私,即關(guān)聯(lián)隱私。目前國內(nèi)大多數(shù)用戶對隱私的關(guān)注僅停留在個(gè)人隱私方面,對關(guān)聯(lián)隱私的重視程度普遍較低。因此,為了了解用戶對關(guān)聯(lián)隱私的價(jià)值認(rèn)知,提升用戶對關(guān)聯(lián)隱私的重視,本文對關(guān)聯(lián)隱私的價(jià)值進(jìn)行了計(jì)量,并進(jìn)一步分析了影響關(guān)聯(lián)隱私價(jià)值的因素。本文通過查閱大量文獻(xiàn)以及實(shí)證調(diào)研,證實(shí)了關(guān)聯(lián)隱私問題在社交網(wǎng)絡(luò)中的普遍存在。結(jié)合現(xiàn)有研究提出研究假設(shè),基于社交APP所采集用戶朋友信息是否會(huì)提升APP的功能使用,引入兩種情境。采用聯(lián)合分析法,設(shè)計(jì)虛擬APP產(chǎn)品輪廓,通過問卷調(diào)查了解用戶對社交APP的選擇偏好,計(jì)量不同情境下關(guān)聯(lián)隱私的貨幣價(jià)值。結(jié)果表明,當(dāng)用戶選擇使用APP時(shí)會(huì)考慮關(guān)聯(lián)隱私,但用戶對關(guān)聯(lián)隱私的價(jià)值估值相對較低,且該情境變量僅對用戶朋友的完整信息有顯著影響。在對關(guān)聯(lián)隱私價(jià)值進(jìn)行計(jì)量之后,使用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)一步分析影響關(guān)聯(lián)隱私價(jià)值的因素。結(jié)合已有理論和研究,分析可能的影響因素,包括隱私泄露經(jīng)歷、隱私知識、APP信任度、在線社會(huì)資本、隱私關(guān)注等,提出研究假設(shè),建立研究模型;...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1研究思路

具體研究思路如圖1.1:1.4創(chuàng)新點(diǎn)

圖2.1聯(lián)合分析法基本步驟

聯(lián)合分析法的過程主要分為以下幾步:屬性及屬性水平的確定、通過正交設(shè)計(jì)進(jìn)行產(chǎn)品模擬、數(shù)據(jù)收集、模型擬合、結(jié)果分析。如圖2.1所示。第一,對于屬性及屬性水平的確定要有依據(jù),要能夠反映出影響產(chǎn)品購買的關(guān)鍵性特征。屬性過多會(huì)給被調(diào)查者增加難度,屬性過少則無法更全面反映產(chǎn)品關(guān)鍵特性。對于屬....

圖3.1成分效用值

采用SPSS軟件中的聯(lián)合分析模塊對所獲樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,導(dǎo)入問卷調(diào)查結(jié)果,運(yùn)行后所得聯(lián)合分析結(jié)果包括兩部分:相對重要性(表3.5)及各屬性水平的效用值(表3.6及圖3.1)。屬性的相對重要性排序能夠反映用戶在選擇某產(chǎn)品時(shí)各屬性在其心目中的影響程度,而水平的效用值則可反映用戶對某產(chǎn)....

圖4.1關(guān)聯(lián)隱私影響因素研究模型

基于H1～H10的研究模型如圖4.1所示(實(shí)線代表直接效應(yīng),虛線代表調(diào)節(jié)效應(yīng))。4.2問卷設(shè)計(jì)

本文編號：3930023