社交网络凭借其开放性、交互性、即时性等特点,如今已成为社会成员社交关系维持、情感维系、观点表达、信息获取和娱乐休闲的重要渠道,同时用户的自我披露数据也促进社交网络平台的快速发展。但随着用户自我披露数据大量增加,用户个人信息的价值逐渐引起社会各界的重视,用户个人信息被过度收集和非法使用,用户隐私泄露事件频发,隐私安全问题不容忽视,社交网络隐私安全成为社会关注的焦点。社交网络隐私泄露事件不断发生主要源于用户隐私保护意识的缺乏、社交网络平台服务商隐私保护政策不完善以及相关法律法规的缺位。为提升用户隐私意识,帮助社交网络平台服务商深刻认识用户隐私需求,制定更加完善的隐私保护政策,本研究以国内知名社交网络平台新浪微博为例,聚焦实际的社交网络用户行为数据,分析用户自我披露行为,挖掘用户自我披露意愿。本研究借鉴Adams隐私感知模型,针对社交网络情境,结合社交网络用户自我披露特点,保留并改造Adams隐私感知模型中的信息接收者和信息敏感性两个维度。首先,在社交网络情境下,信息接收者维度即为用户对信息权限的控制;其次,本研究将信息敏感性维度细分为信息内容敏感性和信息空间敏感性,信息内容敏感性主要指信息类型敏感性,信息空间敏感性包括空间级别敏感性和空间类型敏感性。在此基础上结合相关研究建立研究假设,构建社交网络用户自我披露研究模型。随后基于社交网络自我披露研究模型,以新浪微博平台为研究平台,确定研究所需数据项,主要包括用户的人口统计学信息（性别、年龄、学历）、用户发布的微博总数、历史微博文本数据及其附带的位置标签数据,然后利用爬虫方法收集所需数据,最后采用文本挖掘方法处理数据,利用SPSS 22.0分析验证假设。经过数据清洗、主题挖掘和分类、相关分析和差异性分析等,得出研究结果:（1）社交网络用户自我披露意愿受人口统计学信息的显著影响;（2）信息类型敏感性负向影响用户自我披露意愿,信息越敏感,用户自我披露意愿越低;（3）社交网络用户自我披露时倾向于附带“具体位置”级别的位置信息;（4）空间类型敏感性显著影响用户自我披露意愿,空间类型越敏感,用户自我披露意愿越弱;（5）社交网络平台允许用户自我披露时进行信息权限设置能够有效提升用户自我披露意愿,用户自我披露时偏向添加信息权限设置。