互联网行为定向广告是大数据技术投射到广告行业的主要成果,由于其精准性和有效性,互联网行为定向广告正在逐步成为广告业的发展趋势。然而,互联网行为定向广告在为广告业带来美好前景的同时,也引发了互联网用户对于隐私问题的担忧。因此,如何在互联网行为定向广告传播的精确性和对用户个人隐私信息的保护之间找到一个平衡点,也是学术界、广告行业以及广大互联网用户共同关注的重要问题之一。本研究首先在以往研究的基础上,结合互联网行为定向广告自身的特点,基于技术接受模型(TAM)和成本效益理论(VAM),构建了用户对互联网行为定向广告隐私关注和采纳意愿的影响因素模型,并运用结构方程模型对回收到的问卷数据进行实证分析。其次,本研究基于博弈论提出互联网行为定向广告的点击——奖励机制,以使互联网行为定向广告能够被各方参与者特别是用户所接受,进而提高广告系统的效果。通过实证分析,本研究发现:信任、金钱奖励和感知有用性都会正向影响用户对互联网行为定向广告的行为意愿,感知风险负面影响用户对互联网行为定向广告的行为意愿。隐私关注正向影响用户的感知风险,感知风险负向影响信任,而信任正向影响感知有用性。另外,通过结构方程对模型修正,本研究还发现金钱奖励正向影响信任。在人口统计变量方面,本研究发现性别、年龄、收入和经验都不会差异性地影响用户的隐私关注。受教育程度会影响用户的隐私关注,受教育程度高的用户对隐私的关注程度要高于教育程度低的用户。另外,本研究基于目前广告行业常见的广告主——代理商——用户三方模型,通过对斯塔尔博格三阶段模型的建立和计算,设计出了一套互联网行为定向广告的用户点击——奖励机制。用户、代理商和广告主通过这套机制做出的决策,可以使所有参与方的利益最大化。本研究通过分析和验证用户对于互联网行为定向广告的采纳意愿,能够利用研究结果来解释某些用户行为背后的深层原因,以便广告代理商和广告主能够制定有效的营销策略和奖励机制,尽可能解决用户对互联网定向行为广告的隐私顾虑,使得互联网行为定向广告系统能够有更好的发展,为消费者和企业创造更多的价值。