在本实证研究中,我们解释了在LinkedIn社交网络背景下的行为意图和隐私问题。在本研究中,我们在现有的社会网络和信息管理研究文献的基础上进行了扩展。我们对文献进行详细和批判性的回顾发现,隐私问题对于解释社交网络用户的行为意图具有潜在的价值。本研究的主要目的是找出是什么导致了社交网络的行为意图和使用,尤其是考虑到用户可能存在的隐私问题和顾虑。有研究发现,一般的隐私问题反映了维护隐私的基本需求和态度。事实上,交易性隐私关注的焦点是一种特定的隐私评估,在这种评估中,个人的需求与过程中的信息披露相比较。从根本上说,一般的隐私问题反映了人们的个人思维,这种思维通常在一些偶然的科技事件中是稳定的。最近的研究发现,当人们对网络内容的总体兴趣大于对网络隐私的担忧时,他们在网络交流中透露更多个人信息的意愿就会增强。至于LinkedIn,在之前的研究中,感知有用性对用户有很大的吸引力(He.Chen,&Kitkuakul,2018)。例如,一个吸引人的功能被认为是有用的(“LinkedIn的设计是为了让开发一个专业的个人资料变得非常容易。它的分布指南使它非常容易使用。只需要几分钟就能学会,即使对非技术人员也是如此。即使你刚接触社交媒体,它也会帮助你建立一个看起来清晰而专业的专业形象。你能做到的!”)。SN算法甚至为你提供了一个简短的背景介绍。此外,他们的广告中也反映了感知有用性(“LinkedIn在帮助你建立专业的在线身份和与他人联系方面非常有用”)。根据TAM理论(Ajzen&Fishbein,1980),用户使用系统的行为准备度取决于感知的有用性,即用户的信任程度,也就是说他的表现将通过使用系统得到改善。Davis和他的同事(1989)提出了一个被称为技术接受模型(TAM)的开创性范例(Davis,1989;Davis等人,1989)。该模型假设信息系统的采用意图或实际采用是感知有用性的函数。Davis认为,感知有用性被定义为“一个人认为使用某一特定系统是不费吹灰之力的程度”(Davis,1989,p.320)。用户特别愿意在LinkedIn的会员资料中分享个人信息,因为他们认为这很有用。LinkedIn允许用户填写信息,提供个人简介、个人经验、志愿者经历和原因、项目、语言、证书、出版物、教育经历、讨论帖子和评论、建议、专业知识、兴趣、荣誉和奖励,以及联系信息,这些都可以从感知有用性的框架来看待。例如,成员通过广泛的自我呈现,建立与其他网络成员的关系,通过社会身份建构获得认同,这是通过使用印象管理来实现的,印象管理包括引导印象和控制信息,照片和视频,并将其适当地呈现给外部世界,即社区的其他成员——团队成员、合作伙伴、同事、客户,甚至潜在的雇主。因此,语言和非语言的真实生活交流,如肢体语言、姿势和言语,被在线自我呈现所取代,而在线自我呈现是对所需图像的反馈、发展或修改。此外,印象管理可以是直接和自信的,直接和防御的,间接和自信的,间接和防御的。至于LinkedIn,感知有用性在先前的研究中吸引了大量用户(He,Chen,和Kitkuakul,2018)。例如,他们的承诺(linkedin的目的是让开发一个专业的个人资料变得非常容易)中透露了一个具有吸引力的有用性特征。它的循序渐进的指导使它非常容易使用。当隐私被检查时,有强烈的一般隐私问题的用户通常对信息收集更加敏感。因此,那些对信息收集和个人资料控制更谨慎的用户通常有很强的隐私担忧,当假定的风险降低时,用户使用系统的意愿也会增加。用户使用SNW的意愿直接受到TPC(Transactional Privacy concern,交易隐私问题)的消极影响。Xu等人认为,事务性隐私问题取决于谁、为什么、何时以及收集、共享和使用何种个人信息的细节。在Facebook应用程序评估的情况下,用户通常根据可访问的特定应用程序信息发展交易行为。尤其是用户需要评估应用程序提供商的可信度、收集信息的目的(例如,允许内容个性化)、收集的配置文件信息的类型(例如,基本配置文件信息)以及收集信息的特定过程(例如,在安装时)。通过检查电子健康记录的接受情况,Angst和Agarwal发现,人们对使用电子记录的行为是由有说服力的信息决定的。更重要的是,研究人员提到,个人的一般隐私担忧对令人信服的信息对使用电子健康记录行为的刺激效果有不同的影响。假设1在社交网络环境下,交易性隐私关注对行为意向有负面影响。假设2感知有用性对社交网络环境下的行为意向有正向影响。假设3一般隐私关注在社交网络环境下对交易性隐私关注-行为意向关系具有调节作用。我们研究的目的是加深对隐私问题对SNW用户同意的影响的理解。之前的一些研究已经在SNW的框架下对隐私关注进行了检验,而我们的研究目的是通过实证来评估隐私关注对LinkedIn用户同意程度的直接影响和调节影响。通过研究隐私关注因素及其与行为意图的关系,我们的目的是确定哪些因素应该由公司来管理,从而转化为最佳的用户行为。此外,我们将评估感知有用性变量及其对行为意图的影响。在我们的模型中测试了一般隐私关系、交易隐私关系、感知有用性和行为意图关系。本研究旨在通过描述行为意图与一般隐私关注之间的关系,并在各国进行比较分析,找出两者之间的因果关系。研究是横截而的,这意味着研究和相关数据采集是在特定的时间内完成的。本节将介绍本研究的目的和目的。这项研究是一项实证分析,由2018年进行的横截而调查组成,旨在检验我们的主要假设。采用了基本的实证主义方法,允许作者确定影响LinkedIn信息共享的基本因素。本文在前人研究的基础上,通过广泛的文献综述,确定了影响隐私权关注的关键变量,并有助于确定政策和管理含义,然后将这些变量作为研究模型构建的相关变量。研究设计过程的第一步是列出并检查行为意图和交易隐私关注,以及研究它们的预测因素。然后,利用前人的研究和理论推导出一些新的假设关系。这使作者能够研究某些控制因素对因变量的影响。随后,建立了一个适当和可靠的检查程序来分析所选择的变量。最后,在对测量值进行验证后,通过收集数据进行操作阶段,使得变量之间的关系更加精确。本设计采用定量的研究方法,将研究模型中的所有变量和要素进行数值表达。问卷被上传到在线数据收集工具Survey Monkey上。这个链接被分发给符合LinkedIn用户资料的人。采用随机抽样的方法。这样的样本选择是为了获得更高的响应率。经过一个月的数据收集过程,收集了足够多的数据并开始了分析过程。这些量表是根据以前的研究编制的。所有量表的可靠性在所有的研究中都超过了0.7的水平。例如,测量PU和BI的项目取自Tan和Qin(2011),他们基于Davis和他的同事的工作开发了这些项目(Davis,1989;Venkatesh和Davis,2000)。一般的隐私问题是用来自Land和Choi(2016)的测量项目来捕获的,该测量项目改编自Dinev和Hart。我们也遵循这些原则,采用了 Smith等人的CFIP开发规模来衡量事务隐私问题。每个项目都用李克特7分制进行测量,1表示“非常同意”,7表示“非常不同意”。为了更好地了解相关数据,如年龄、性别、工作经验、购买力以及为了上网而公开个人信息的意愿等,对154名LinkedIn社交网络用户进行了实证研究。将收集到的数据导入SPSS统计软件进行检验,进行信度、正态性、效度分析。并进行了SEM分析检验,以决定假设是否被接受或被拒绝。本研究采用两步分析策略来检验Anderson和Gerbing(1988)提供的假设模型。因此,在对整个结构模型进行测试和评估之前,对测量模型进行独立测试。因此,首先进行验证性因素分析,然后使用SEM对结构模型进行测试。相关性显示关系和强度的方向。对其他变量的行为意向分析表明,它与交易性隐私关注呈正相关。感知有用性与其他变量呈正相关。交易性隐私关注与行为意向、交易性隐私关注之间的关联也具有积极的指导意义。考虑到验证性因素分析的结果表明,测量模型没有达到很好的模型拟合(x2/df=2.449;CFI=0.921;SRMR=0.065;RMSEA=0.100),基于修正指数加入协方差对模型进行了改进。对改进后的测量模型进行了再次检验,模型拟合良好(x2/df=1.281;CFI=0.985;SRMR=0.053;RMSEA=0.044)。考虑到卡方检验因其对样本量的敏感性而受到批评(Byrne,2010;Wheaton,B.,Muthen,B.,Alwin,D.F.,&Summers,1977),本报告将采用修正的拟合优度指数((χ2/df,GFI,SRMR,RMSEA,CFI))。首先,x2/自由度比低于临界值3,标准均方根(SRMR=0.053)小于0.08,表明模型拟合良好(Byrne,2010)。此外,近似值的均方根误差(RMSEA=0.044)小于0.08,而比较拟合指数的值则在0.95以下(CFI=0.985)。结果表明,该模型具有良好的模型拟合性(Byrne,2010;Hu&Bentler,1999)。本研究得到的非标准化和标准化参数估计见表10。考虑到所获得的结果,可以得出结论,考虑到C.R.值高于临界值(1.96),未标准化的估计(表10)都具有统计显著性。结果支持我们的假设。也就是说,隐私关注在社交网络情境下对行为意愿有影响,而一般隐私对其关系没有调节作用。最后,知觉有用性被发现对行为意愿有正面的影响。我们试图解释隐私问题和交易性隐私问题在LinkedIn上影响个人行为意向的不同作用。我们发现交易性隐私问题会影响他们使用社交网络的意愿。因此,本研究旨在回答影响LinkedIn用户行为意图的因素,识别隐私关注、感知有用性与行为意图之间的关系。该研究具有一定的理论意义和实践价值。本研究提供了一个概念框架,可以被管理学者和企业高管用来制定社交网络功能,帮助他们增加信任和减少网络用户的隐私问题。本研究的贡献体现在提高了对隐私关注对用户SNW行为意图影响的理解。我们的研究的重要性在于它对隐私边界进行了实验。它特别表明了行为意图和感知有用性之间的关系。说明了发布控制是遭遇用户信息占有的主要技术特征。与我们的结果一致,IS领域的最新研究(von Stetten et al.,2011;McKnight等人,2011)的研究表明,隐私担忧对使用SNWs的意愿没有显著影响。除了评估隐私关注的直接影响外,本研究还首次在SNWs框架下对隐私关注的调节影响进行了研究。因此,它有助于理解在SNW世界中隐私问题的发展。未来的研究可以使用这项研究的结果来检查其他变量,如性别,隐私控制,年龄与SNW的隐私问题有关。除了其学术意义外,我们的研究还得出了重要的实证建议。SNW的运营商可以从这项研究的发现中获益,从而深入了解隐私问题可能如何影响用户对特定SNW的同意。首先,隐私担忧对用户使用SNWs意愿的影响较弱,这或许可以解释为什么即使有隐私违规报告发布,用户仍持续使用特定的SNWs(如LinkedIn)。运营商可以针对隐私关注度较强的用户,改进和增加相应的功能,增加感知有用性。对首席执行官和经理的实际影响是,对用户隐私敏感行为的侵扰性广告的反应是负面的,这意味着组织应该修改和细化他们的策略,因为技术已经足够完善,可以进行定向技术活动。最近的研究表明,一旦个人控制了他们的私人数据,个人广告更有效(Cecere,Le Guel&Soulie,2015)。相反地,为了吸引那些隐私关注相对较弱的用户,建议采用一些让他们认为网站易于使用和有益的功能;因为这两种观念都对使用者的同意程度有显著影响。例如,用户界面应该有直观的图标和浏览模式。这使得用户更容易搜索信息、更新个人资料、添加评论等等。我们的研究目的是展示隐私关注如何影响社交网络上的行为意图。据我所知,这是第一次在LinkedIn社交网络环境下进行这样的研究。此外,本研究有助于在行为科学领域和商业背景下的理论和实践知识。当评估结果时,我们发现隐私关注对行为意向有影响。研究得出以下创新点:·在LinkedIn环境下,对影响行为意向的因素进行定量分析·确定隐私关注变量与行为意向之间的关系·确定隐私关注、感知有用性和行为意图的级别·解释了一般隐私关注与交易性隐私关注之间的关系为了了解隐私问题以及社交网络上各种行为的作用,可以进行更多的研究。虽然在互联网上,隐私是许多用户关注的问题,但这些问题通常通过其他因素规避,因为社交网络用户不断增加。因此,这些潜在的变量值得我们更深入的研究。