【摘要】物聯(lián)網(wǎng)在物理世界與信息世界的聯(lián)網(wǎng)和擴(kuò)展需求之下進(jìn)入大眾視野，感知網(wǎng)絡(luò)作為物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)，但是成本非常高?；ヂ?lián)網(wǎng)+群體思維的群智感知網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，可以解決高成本的問(wèn)題，但是群智感知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展面臨著一些挑戰(zhàn)，參與用戶不愿意去共享個(gè)人的隱私數(shù)據(jù)。本文利用實(shí)證研究的方法，構(gòu)建群智感知平臺(tái)上用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿的概念模型，并通過(guò)問(wèn)卷調(diào)研得出研究結(jié)論，為群智感知平臺(tái)提高用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿提供一定的理論指導(dǎo)。

【關(guān)鍵詞】群智感知平臺(tái);成本;收益

群智感知網(wǎng)絡(luò)指普通用戶的移動(dòng)設(shè)備作為參與感知任務(wù)的基本單元，通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行協(xié)作，實(shí)現(xiàn)感知任務(wù)參與和數(shù)據(jù)的收集，完成大規(guī)模的社會(huì)感知任務(wù)。

1. 群智感知網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的有利條件

群智感知網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展主要基于以下幾個(gè)因素：移動(dòng)智能手機(jī)的廣泛普及。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，截止2018年底，全球智能手機(jī)用戶數(shù)量已突破24.1億，預(yù)計(jì)到 2019年將增長(zhǎng)8%，WirelessExpertise在《未來(lái)移動(dòng)應(yīng)用展望報(bào)告》中提到，2020年智能手機(jī)在移動(dòng)市場(chǎng)中占比將達(dá)到30%左右;傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，智能手機(jī)的傳感器包括：紅外線傳感器、WiFi信號(hào)檢測(cè)器，諸多的傳感器為用戶參與群智感知任務(wù)提供了保障;隨著智能手機(jī)開(kāi)放性的不斷提高，應(yīng)用商店的逐步興起，智能手機(jī)的計(jì)算、存儲(chǔ)、通信和感知能力不斷增強(qiáng);高計(jì)算和高存儲(chǔ)能力的計(jì)算中心的出現(xiàn)。同時(shí)，云計(jì)算和云存儲(chǔ)技術(shù)的高速發(fā)展，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)的計(jì)算提供可能。如微軟Azure、Google Drive、IBM Bluemix Paas、阿里云存儲(chǔ)、亞馬遜AWS、和163云存儲(chǔ)等，云技術(shù)的出現(xiàn)為群智感知平臺(tái)的進(jìn)一步發(fā)展提供了技術(shù)支撐。

2.國(guó)內(nèi)外群智感知網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究

加州伯克利大學(xué)（UCB）的Common Sense項(xiàng)目介紹了一種移動(dòng)設(shè)備參與感知并收集空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的方法，希望能夠幫助日常收集公民與政治相關(guān)數(shù)據(jù)并參與做決定的過(guò)程。噪音級(jí)別監(jiān)測(cè)項(xiàng)目 Ear-Phone介紹設(shè)計(jì)了一種噪聲測(cè)繪系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)端到端參與性的績(jī)效評(píng)估城市噪聲。Ear-Phone首次利用Compressive感覺(jué)到解決恢復(fù)的根本問(wèn)題來(lái)自不完整和隨機(jī)樣本的噪聲圖，通過(guò)眾包數(shù)據(jù)收集獲得。將耳機(jī)在諾基亞N95和HP iPAQ移動(dòng)設(shè)備上實(shí)施，準(zhǔn)確的收集了移動(dòng)設(shè)備上的噪音污染讀數(shù)。廣泛地模擬和室外實(shí)驗(yàn)證明了這一項(xiàng)目對(duì)于移動(dòng)設(shè)備上系統(tǒng)資源消耗合理，并進(jìn)一步提供了高重建精度的噪聲圖。哥倫比亞大學(xué)的CenceMe項(xiàng)目設(shè)計(jì)，實(shí)施，評(píng)估了應(yīng)用程序，用戶通過(guò)包含傳感器的移動(dòng)設(shè)備在社交網(wǎng)絡(luò)分享信息，如Facebook和MySpace等工作應(yīng)用程序。研究者報(bào)告了性能測(cè)量表明軟件的計(jì)算要求以及CenceMe手機(jī)客戶端的能耗。項(xiàng)目通過(guò)二十個(gè)用戶連續(xù)三周在校園小鎮(zhèn)使用CenceMe的研究來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)。商業(yè)化地圖服務(wù)公司位智（Waze），數(shù)百萬(wàn)人構(gòu)成了Waze社區(qū)，在社區(qū)其他司機(jī)的幫助下，實(shí)時(shí)獲得最佳路線。通過(guò)社區(qū)可以了解其他司機(jī)如何減少交通堵塞，并使道路更好地融合在一起。

在國(guó)內(nèi)，清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、西安交通大學(xué)、南京郵電大學(xué)、南京工業(yè)大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)和國(guó)防科技大學(xué)等著名科研機(jī)構(gòu)在群智感知研究方面也取得了一系列研究成果。南京郵電大學(xué)的黃涵霞，丁強(qiáng)等人提出了移動(dòng)終端群智感知模型，競(jìng)爭(zhēng)和協(xié)作相輔相成的激勵(lì)模式。 南京工業(yè)大學(xué)的胡煜家提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)策略，該策略以較低的抑制率保護(hù)了用戶的位置隱私信息的泄露。西安交通大學(xué)的梁艷提出一種支持隱私保護(hù)的動(dòng)態(tài)激勵(lì)機(jī)制。通過(guò)定義區(qū)域熱度、時(shí)間熱度等多維參數(shù)，完成對(duì)感知任務(wù)參與節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)。在群智感知系統(tǒng)模擬平臺(tái)上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該動(dòng)態(tài)激勵(lì)機(jī)制不僅增強(qiáng)了隱私保護(hù)度和數(shù)據(jù)精確度，同時(shí)提升了時(shí)間效率和激勵(lì)效果。武漢大學(xué)的劉倩為群智感知網(wǎng)中的查詢?cè)O(shè)計(jì)了一種隱私保護(hù)算法，有效緩解人們對(duì)群智感知網(wǎng)絡(luò)中隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。

3. 群智感知網(wǎng)絡(luò)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

移動(dòng)群智感知網(wǎng)絡(luò)提供了一種低成本的物聯(lián)網(wǎng)感知模式，在各個(gè)研究領(lǐng)域有所探索，成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，同時(shí)也為研究者帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。該領(lǐng)域已有技術(shù)研究大致可分為：數(shù)據(jù)處理技術(shù)、激勵(lì)機(jī)制、群智感知平臺(tái)等。但是，群智感知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展才干剛剛起步，所以出現(xiàn)了以下三大關(guān)鍵問(wèn)題需要解決：由于群智感知網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)搜集諸如用戶上班和回家的日常行走路線等敏感數(shù)據(jù)，那么這些用戶隱私數(shù)據(jù)的安全性如何保障？這些感知數(shù)據(jù)一旦泄露將嚴(yán)重威脅用戶隱私安全;平臺(tái)如何獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)？ 即排除一些不可靠和不準(zhǔn)確的感知數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性;由于涉及參與者的隱私信息，參與者積極性不高，那么用戶不愿意將個(gè)人隱私數(shù)據(jù)在群智感知平臺(tái)進(jìn)行共享，這樣平臺(tái)就不能招募到足夠多的參與者來(lái)獲得高質(zhì)可靠的感知數(shù)據(jù)。所以未來(lái)的研究中，可以致力于探索群智感知平臺(tái)上用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿的研究。

4. 用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿研究模型

本文主要討論收益和成本對(duì)群智感知平臺(tái)上用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿的影響。將物質(zhì)激勵(lì)、互惠、助人樂(lè)趣、自我效能感、感知費(fèi)用、隱私風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)作為自變量，用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿作為因變量，構(gòu)建用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿研究的概念模型。通過(guò)參考已有文獻(xiàn)，提出用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿的假設(shè)，提出假設(shè)H1與假設(shè)H2.

假設(shè)H1： 收益對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿有正向的影響

假設(shè)H2： 成本對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿有負(fù)向的影響

文本通過(guò)設(shè)計(jì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿的測(cè)量量表，選取高效大學(xué)生群體進(jìn)行問(wèn)卷分析，回收136份問(wèn)卷，其中無(wú)效問(wèn)卷4份，問(wèn)卷有效率為97.06%。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)研的基礎(chǔ)之上，采用SPSS20.0對(duì)其進(jìn)行回歸分析，模型1以人口統(tǒng)計(jì)方面的控制變量為自變量，共享意愿為因變量，模型2是在模型1的基礎(chǔ)之上加入物質(zhì)激勵(lì)、互惠、助人樂(lè)趣、自我效能感進(jìn)行回歸分析，具體的數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表1所示：

從表1的結(jié)果可以看出，收益和用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿回歸模型可以解釋因變量變異的37.3%，且F值為7.759，達(dá)到顯著性水平收益四個(gè)維度回歸系數(shù)分別為0.120、0.133、0.440、0.142，表明物質(zhì)激勵(lì)、互惠、助人樂(lè)趣、自我效能感對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿有顯著的正向影響，因此，假設(shè)H1成立。成本和用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿回歸模型可以解釋因變量變異的37.3%，達(dá)到顯著性水平。成本三個(gè)維度回歸系數(shù)分別為-0.329、-0.393、-0.175，表明感知費(fèi)用、隱私風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度都對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿有顯著的負(fù)向影響，因此，假設(shè)H2成立。

5. 研究結(jié)論

從以上的實(shí)證研究可以得出，收益的四個(gè)維度會(huì)對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿起到顯著地正向影響，成本的三個(gè)維度會(huì)對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)共享意愿起到顯著地負(fù)向影響，所以群智感知平臺(tái)在未來(lái)的研究發(fā)展中可以加大對(duì)參與群體的激勵(lì)力度，同時(shí)讓參與群智感知任務(wù)的群體感受到更少的成本付出，這樣才能有效提高群智感知平臺(tái)上用戶的參與意愿，為平臺(tái)獲取海量數(shù)據(jù)提供一定的參考。

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作者簡(jiǎn)介：鄭曉茹（1996-），女，漢族，山西運(yùn)城人，碩士研究生，研究方向：決策支持與決策行為。