朱 光，李鳳景，卞淑瑩

0 引言

智慧醫(yī)療(Smart Healthcare)運(yùn)用人工智能、信息交互、數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，構(gòu)建精準(zhǔn)、高效的醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，成為應(yīng)用逐漸廣泛的醫(yī)療模式[1]。相較于傳統(tǒng)醫(yī)療模式，智慧醫(yī)療可以突破時(shí)空限制，解決醫(yī)療資源匹配不平衡等問(wèn)題。然而，智慧醫(yī)療在保障公眾健康和完善公共衛(wèi)生體系的同時(shí)，“泛在式”的數(shù)據(jù)采集和“云端化”的數(shù)據(jù)處理模式也帶來(lái)了隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。醫(yī)療信息中的過(guò)敏藥品、家族病史、影像報(bào)告等私密數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值較高，極易成為商家非法獲取的目標(biāo)[2]。近年醫(yī)療隱私泄露事件頻發(fā)，如黑客組織The Dark Overlord通過(guò)非法侵入竊取紐約、加州和佛羅里達(dá)州在線醫(yī)療平臺(tái)的18萬(wàn)份患者病歷，嚴(yán)重侵犯了患者的醫(yī)療隱私安全[3]。

醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)影響了用戶對(duì)于智慧醫(yī)療的使用意愿，阻礙了智慧醫(yī)療的發(fā)展。已有學(xué)者從隱私關(guān)注與隱私感知視角，針對(duì)電子商務(wù)[4]、線上閱讀[5]、社交媒體[6]等領(lǐng)域的用戶使用意愿展開(kāi)研究，探尋影響用戶使用意愿的關(guān)鍵因素。然而，智慧醫(yī)療的動(dòng)態(tài)性、信息不對(duì)稱性及主體有限理性使不同階段用戶隱私關(guān)注與感知具有差異性。例如，用戶的隱私關(guān)注可能會(huì)因病情、環(huán)境、法律政策等因素發(fā)生變化[7]，這就可能導(dǎo)致其使用意愿具有動(dòng)態(tài)演化特性。在使用智慧醫(yī)療前，用戶使用意愿體現(xiàn)為個(gè)人信息的披露意愿，用戶會(huì)出于自我保護(hù)的動(dòng)機(jī)進(jìn)行初步收益評(píng)估，以決定是否披露個(gè)人信息。在初步使用智慧醫(yī)療過(guò)程中，隱私關(guān)注會(huì)隨著使用體驗(yàn)的不同而出現(xiàn)感知演化，用戶會(huì)衡量自己通過(guò)披露隱私所獲得的收益和面臨的風(fēng)險(xiǎn)，以確定是否繼續(xù)使用智慧醫(yī)療。當(dāng)用戶進(jìn)入持續(xù)使用階段后，會(huì)根據(jù)以往的使用經(jīng)驗(yàn)來(lái)衡量自己所感知到的收益、風(fēng)險(xiǎn)、信任度和滿意度，以判斷是否達(dá)到了自己的事前期望，進(jìn)而決定是否持續(xù)使用智慧醫(yī)療。

智慧醫(yī)療情境下用戶使用意愿會(huì)隨時(shí)間推移發(fā)生何種變化？隱私關(guān)注在用戶使用意愿的動(dòng)態(tài)演化中發(fā)揮著怎樣的作用？為回答上述問(wèn)題，本文從縱向時(shí)域視角出發(fā)，基于信念更新理論(Theory of Belief Updating，TBU)將智慧醫(yī)療用戶的使用行為劃分為預(yù)備使用、初步使用和持續(xù)使用3個(gè)階段，并結(jié)合保護(hù)動(dòng)機(jī)理論(Protection Motivation Theory，PMT)、隱私計(jì)算理論(Privacy Calculus Theory，PCT)、期望確認(rèn)理論(Expectation Confirmation Theory，ECT)和溝通隱私管理理論(Communication Privacy Management Theory，CPMT)，構(gòu)建隱私關(guān)注驅(qū)動(dòng)的智慧醫(yī)療使用意愿演化模型。本文在理論上拓寬了用戶使用意愿及用戶信息行為的研究視角，更為全面地揭示了智慧醫(yī)療情境下用戶使用意愿的動(dòng)態(tài)演化機(jī)理；在實(shí)踐上為智慧醫(yī)療的隱私控制和用戶畫(huà)像分析提供應(yīng)用建議。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 智慧醫(yī)療隱私研究

“智慧醫(yī)療”是指以用戶為中心，以醫(yī)療信息為主線，利用網(wǎng)絡(luò)通訊、信息交互、智能感知等技術(shù)實(shí)現(xiàn)患者、醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的緊密互動(dòng)，從而建立科學(xué)、精準(zhǔn)、高效的醫(yī)療服務(wù)體系[8]。國(guó)內(nèi)外關(guān)于智慧醫(yī)療的研究集中于模式研究、戰(zhàn)略研究和技術(shù)發(fā)展研究等領(lǐng)域。Ashish等[9]研究歐美智慧醫(yī)療模式特征，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)國(guó)家已具備高水平的動(dòng)態(tài)電子健康記錄使用率。Feng等[10]通過(guò)數(shù)據(jù)聚合篩選和分發(fā)操作研究改進(jìn)智慧醫(yī)療的策略和方法。劉時(shí)芹等[11]設(shè)計(jì)智慧醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量控制架構(gòu)，以提高醫(yī)療資源的共享度和服務(wù)質(zhì)量。Lu等[12]結(jié)合智慧醫(yī)療數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的特點(diǎn)，構(gòu)建手機(jī)端導(dǎo)引系統(tǒng)為用戶提供技術(shù)和信息支持。智慧醫(yī)療的建設(shè)需要以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為依托，以海量醫(yī)療數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，因此用戶的隱私安全問(wèn)題也引起學(xué)者的強(qiáng)烈關(guān)注。石興華等[13]構(gòu)建隱私全生命周期保護(hù)模型，為政府、醫(yī)院或相關(guān)部門開(kāi)展隱私保護(hù)提供借鑒。關(guān)于智慧醫(yī)療用戶行為的研究大多從隱私關(guān)注和隱私感知的視角出發(fā)，研究用戶的披露意愿或行為意愿。Zhang等[14]發(fā)現(xiàn)在線健康社區(qū)用戶的威脅評(píng)估、應(yīng)對(duì)評(píng)估、感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)等對(duì)其隱私披露意愿有顯著影響。王瑜超[15]發(fā)現(xiàn)信任、感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)等對(duì)智慧醫(yī)療用戶披露意愿有重要作用。

1.2 使用意愿研究

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于用戶使用意愿的研究涉及社交媒體、在線教育、智慧圖書(shū)館等領(lǐng)域，使用的理論模型大多為技術(shù)接受模型、UTAUT 模型等。Gefen等[4]基于技術(shù)接受模型，研究電子供應(yīng)商網(wǎng)站用戶持續(xù)購(gòu)買意愿的影響因素，發(fā)現(xiàn)信任、感知易用性和感知有用性對(duì)其持續(xù)購(gòu)買意愿有重要影響。Park[16]研究發(fā)現(xiàn)用戶使用智能可穿戴設(shè)備的意愿有5個(gè)影響因素，分別是滿意度、享受性、有用性、流動(dòng)狀態(tài)和成本。王鐸等[5]發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、沉浸體驗(yàn)和滿意度對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)閱讀用戶使用意愿有顯著影響。

從隱私視角看，用戶使用意愿研究大多以隱私關(guān)注或隱私悖論為核心變量，以保護(hù)動(dòng)機(jī)理論、隱私計(jì)算理論等為基礎(chǔ)。Mousavi等[17]構(gòu)建基于保護(hù)動(dòng)機(jī)理論的社交網(wǎng)站用戶隱私保護(hù)行為概念模型，發(fā)現(xiàn)應(yīng)對(duì)評(píng)估和威脅評(píng)估與其保護(hù)行為意愿呈正相關(guān)，而且隱私關(guān)注在其中起中介作用。Zhu等[18]研究移動(dòng)健康應(yīng)用程序中的隱私悖論，發(fā)現(xiàn)感知收益對(duì)用戶使用意愿有顯著影響，而隱私疲勞沒(méi)有顯著影響。此外，有學(xué)者從縱向時(shí)域視角出發(fā)，研究用戶使用意愿的動(dòng)態(tài)演化機(jī)制。明均仁等[19]發(fā)現(xiàn)隨著使用時(shí)間的增加，感知有用性和便利條件對(duì)移動(dòng)圖書(shū)館用戶行為意愿的作用會(huì)增強(qiáng)，而社會(huì)影響和感知易用性的作用會(huì)變?nèi)?。胡瑩瑩等[20]基于信任轉(zhuǎn)移和現(xiàn)狀偏好理論，研究發(fā)現(xiàn)習(xí)慣會(huì)通過(guò)正向的推力機(jī)制和負(fù)向的拉力機(jī)制影響用戶的移動(dòng)支付行為。

1.3 研究述評(píng)

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在智慧醫(yī)療隱私及用戶使用意愿領(lǐng)域已取得了諸多研究成果，仍存在以下問(wèn)題：(1)國(guó)內(nèi)外關(guān)于智慧醫(yī)療使用意愿的研究大多從靜態(tài)視角出發(fā)，研究用戶在某一階段披露意愿或使用意愿的影響因素，但忽略了智慧醫(yī)療的動(dòng)態(tài)性、信息不對(duì)稱性和主體有限理性會(huì)使用戶行為意愿具有差異性。(2)關(guān)于智慧醫(yī)療隱私行為的研究大多基于隱私計(jì)算理論或技術(shù)接受模型等，理論和模型基礎(chǔ)較為單一，無(wú)法全面準(zhǔn)確地描述用戶使用意愿和行為的變化。而且少有學(xué)者從縱向時(shí)域視角出發(fā)，構(gòu)建用戶在不同階段使用意愿的影響因素模型，研究隱私關(guān)注驅(qū)動(dòng)下用戶隱私感知及使用意愿的演化規(guī)律。因此，本文從縱向時(shí)域的視角出發(fā)，將智慧醫(yī)療用戶使用行為分為預(yù)備使用、初步使用和持續(xù)使用三個(gè)階段，探尋各階段用戶隱私感知及使用意愿的演化規(guī)律，完善了在縱向時(shí)域視角下用戶行為的研究體系。此外，本文以保護(hù)動(dòng)機(jī)理論、隱私計(jì)算理論、期望確認(rèn)理論和溝通隱私管理理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建了隱私關(guān)注驅(qū)動(dòng)的智慧醫(yī)療使用意愿演化模型，改進(jìn)了以往研究理論模型單一的問(wèn)題。

2 研究假設(shè)與模型

信念更新理論描述的是基于先驗(yàn)知識(shí)及通過(guò)經(jīng)驗(yàn)收集的新信息來(lái)調(diào)整個(gè)體感知的過(guò)程，其將用戶的參與過(guò)程分為發(fā)現(xiàn)、初始參與和真正承諾三個(gè)層次[21]。本文基于信念更新理論將智慧醫(yī)療情境下的用戶使用行為劃分為預(yù)備使用階段、初步使用階段和持續(xù)使用階段，探尋在不同階段用戶對(duì)于智慧醫(yī)療使用意愿的演化規(guī)律。

2.1 預(yù)備使用階段

在預(yù)備使用階段，用戶使用意愿主要體現(xiàn)在其是否愿意披露個(gè)人信息，以獲取個(gè)性化的智慧醫(yī)療服務(wù)。用戶一般會(huì)通過(guò)熟人推薦或廣告宣傳等途徑了解新的智慧醫(yī)療，威脅評(píng)估、應(yīng)對(duì)評(píng)估和隱私傾向會(huì)影響其隱私關(guān)注程度，并進(jìn)而影響其初步信息披露意愿。

(1)威脅評(píng)估。威脅評(píng)估描述的是當(dāng)個(gè)體面臨風(fēng)險(xiǎn)或威脅時(shí)，出于自我保護(hù)的本能而產(chǎn)生的希望免受潛在威脅的心理反應(yīng)過(guò)程，包括感知嚴(yán)重性和感知易感性維度[22]。威脅評(píng)估是保護(hù)動(dòng)機(jī)理論中的初級(jí)認(rèn)知過(guò)程[23]，當(dāng)面對(duì)隱私泄露、信息濫用等威脅時(shí)，個(gè)體會(huì)先對(duì)威脅進(jìn)行評(píng)估，然后再采取應(yīng)對(duì)措施。感知嚴(yán)重性是指用戶感知威脅的嚴(yán)重程度及可能造成損害的嚴(yán)重程度[24]。根據(jù)保護(hù)動(dòng)機(jī)理論，感知嚴(yán)重性會(huì)正向影響個(gè)體保護(hù)動(dòng)機(jī)，并導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)適應(yīng)型行為[23]。在智慧醫(yī)療情境下，Zhang等[14]發(fā)現(xiàn)在線健康社區(qū)用戶的感知嚴(yán)重性對(duì)其隱私關(guān)注有顯著影響?；诖?，本文將感知嚴(yán)重性定義為用戶感知醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度，以及數(shù)據(jù)泄露可能造成損失的嚴(yán)重程度。當(dāng)用戶認(rèn)為醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的泄露風(fēng)險(xiǎn)，并且一旦泄露就會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重?fù)p失時(shí)，通常會(huì)加強(qiáng)對(duì)隱私的關(guān)注，以避免醫(yī)療信息泄露。因此，本文提出假設(shè)：

H1a：在預(yù)備使用階段，感知嚴(yán)重性正向影響隱私關(guān)注。

感知易感性是指?jìng)€(gè)體對(duì)某個(gè)事件發(fā)生在自身概率的判斷[25]，較高的感知易感性會(huì)增強(qiáng)用戶恐懼感，從而影響其保護(hù)行為。Mousavi等[17]研究發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)用戶的感知易感性與其保護(hù)動(dòng)機(jī)呈正向相關(guān)。在智慧醫(yī)療情境下，若用戶認(rèn)為使用智慧醫(yī)療會(huì)提高數(shù)據(jù)泄露概率，則其隱私關(guān)注程度會(huì)顯著增強(qiáng)。因此，本文提出假設(shè)：

H1b：在預(yù)備使用階段，感知易感性正向影響隱私關(guān)注。

(2)應(yīng)對(duì)評(píng)估。應(yīng)對(duì)評(píng)估描述的是個(gè)體為應(yīng)對(duì)或避免由于威脅事件所導(dǎo)致的潛在損失或傷害的個(gè)人能力的判斷[26]。應(yīng)對(duì)評(píng)估主要的構(gòu)念是自我效能、反應(yīng)效能和反應(yīng)成本，即個(gè)體在采取保護(hù)性舉措時(shí)需付出時(shí)間、精力等方面的代價(jià)。自我效能是指?jìng)€(gè)體在完成特定任務(wù)時(shí)對(duì)自我能力的感知和信念[27]。自我效能高的人更相信自己的能力，并愿意為某個(gè)目標(biāo)或任務(wù)付出更多努力。Rhee等[28]研究發(fā)現(xiàn)自我效能較高的用戶會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的保護(hù)行為，并愿意付出更多的努力來(lái)加強(qiáng)信息安全。本文將自我效能定義為智慧醫(yī)療用戶對(duì)其控制隱私使用或避免隱私泄漏能力的判斷。自我效能高的用戶認(rèn)為自己有能力控制醫(yī)療信息如何被收集或處理，因此其隱私關(guān)注會(huì)較低。因此，本文提出假設(shè)：

H2a：在預(yù)備使用階段，自我效能負(fù)向影響隱私關(guān)注。

反應(yīng)效能是指為減少或避免風(fēng)險(xiǎn)而采取的保護(hù)措施的有效性，當(dāng)個(gè)體相信可以從保護(hù)行為中受益時(shí)，其采取保護(hù)措施的動(dòng)機(jī)就越強(qiáng)[29]。本文將反應(yīng)效能定義為用戶對(duì)隱私保護(hù)措施有效性的感知[30]。盡管智慧醫(yī)療的保護(hù)措施可以在一定程度上保護(hù)隱私數(shù)據(jù)，但出于對(duì)自身隱私信息的擔(dān)憂，用戶仍會(huì)有較高的隱私關(guān)注。因此，本文提出假設(shè)：

H2b：在預(yù)備使用階段，反應(yīng)效能正向影響隱私關(guān)注。

反應(yīng)成本是指用戶感知到的為采取保護(hù)措施或行動(dòng)相關(guān)的所有成本，用戶對(duì)保護(hù)行為成本的評(píng)估在很大程度上影響了其是否會(huì)采取應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的行動(dòng)，以及采取何種行動(dòng)[31]。在以往研究中，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)反應(yīng)成本會(huì)對(duì)用戶行為產(chǎn)生負(fù)向影響[24]。然而，醫(yī)療隱私一旦泄露會(huì)給用戶生活帶來(lái)極大的負(fù)面影響，因此用戶仍會(huì)付出一定的成本以保持較高的隱私關(guān)注。因此，本文提出假設(shè)：

H2c：在預(yù)備使用階段，反應(yīng)成本正向影響隱私關(guān)注。

(3)隱私傾向。隱私傾向反映了用戶對(duì)待隱私問(wèn)題的態(tài)度，不同個(gè)體對(duì)隱私的態(tài)度往往存在著顯著差異。例如有的用戶會(huì)積極披露個(gè)人信息以換取優(yōu)質(zhì)服務(wù)，有的用戶較為謹(jǐn)慎和保守，不愿披露個(gè)人信息和開(kāi)通相應(yīng)權(quán)限。Yao等[32]研究發(fā)現(xiàn)有積極隱私傾向的用戶往往更加關(guān)注隱私保護(hù)。若用戶的隱私傾向程度較低，則其隱私意識(shí)較為薄弱，對(duì)醫(yī)療隱私的關(guān)注也較少。因此，本文提出假設(shè)：

H3：在預(yù)備使用階段，隱私傾向正向影響隱私關(guān)注。

(4)隱私關(guān)注與初步披露意愿。隱私披露是指?jìng)€(gè)體在人際關(guān)系中有意或自愿透露個(gè)人信息[33]。在初步使用智慧醫(yī)療時(shí)，用戶往往需要披露大量個(gè)人信息以獲取個(gè)性化服務(wù)。因此，用戶的初步披露意愿更能代表其初步使用意愿。隱私關(guān)注是指?jìng)€(gè)體對(duì)于避免隱私泄露或保護(hù)個(gè)人信息免受非法濫用的關(guān)注[34]。以往文獻(xiàn)對(duì)于隱私關(guān)注作用機(jī)理的研究存在著不同觀點(diǎn)，認(rèn)為用戶的隱私關(guān)注對(duì)其行為有著直接作用和間接作用[35]。Zhang等[14]研究發(fā)現(xiàn)在線健康社區(qū)用戶的隱私關(guān)注與其披露意愿呈負(fù)向相關(guān)。具有高度隱私關(guān)注的用戶更加敏感，在披露醫(yī)療信息時(shí)會(huì)考慮到隱私安全問(wèn)題，并有可能產(chǎn)生焦慮、懷疑等負(fù)面情緒，所以初步披露意愿較低。因此，本文提出假設(shè)：

H4：在預(yù)備使用階段，隱私關(guān)注負(fù)向影響初步披露意愿。

2.2 初步使用階段

在初步使用階段，用戶首次使用智慧醫(yī)療，并披露個(gè)人基本信息和開(kāi)通所需權(quán)限。從隱私關(guān)注視角分析，感知收益、感知風(fēng)險(xiǎn)和感知信息控制會(huì)隨初步披露意愿發(fā)生改變。

(1)感知風(fēng)險(xiǎn)。在初步使用智慧醫(yī)療時(shí)，用戶會(huì)衡量通過(guò)披露信息獲得的收益和面臨的風(fēng)險(xiǎn)，以確定是否繼續(xù)使用。感知風(fēng)險(xiǎn)是指用戶在無(wú)法預(yù)料披露隱私信息的后果時(shí)所感知到的不確定性、不適感[36]。當(dāng)用戶隱私信息泄露時(shí)，其感知到的風(fēng)險(xiǎn)程度可能會(huì)超過(guò)可接受閾值，導(dǎo)致用戶對(duì)繼續(xù)使用智慧醫(yī)療產(chǎn)生顧慮[6]。在初步使用智慧醫(yī)療的過(guò)程中，披露更多隱私信息的用戶將具有更高的感知風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文提出假設(shè)：

H5a：在初步使用階段，初步披露意愿負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn)。

(2)感知信息控制。感知信息控制反映了用戶對(duì)隱私邊界的把握，可以被外部環(huán)境激發(fā)或改變[37]。若智慧醫(yī)療收集和使用用戶數(shù)據(jù)的透明度較高，則可以提高用戶對(duì)于信息控制的感知[38]。Luzak[39]研究發(fā)現(xiàn)若網(wǎng)站完全告知了消費(fèi)者Cookies的使用方式，則其會(huì)更愿意披露個(gè)人信息。當(dāng)用戶對(duì)智慧醫(yī)療有較高的初步披露意愿時(shí)，其往往認(rèn)為自己可以很好地控制醫(yī)療信息的采集和使用。但是，當(dāng)用戶不愿透露隱私時(shí)，其認(rèn)為自己無(wú)法掌控個(gè)人信息，只能被動(dòng)接受隱私如何被使用。因此，本文提出假設(shè)：

H5b：在初步使用階段，初步披露意愿正向影響感知信息控制。

(3)感知收益。感知收益是指?jìng)€(gè)體期望用自己提供的隱私信息換取的收益[40]，可以分為直接收益和間接收益。直接收益是指用戶使用智慧醫(yī)療獲得的直接、有形的收益，間接收益則是指那些無(wú)形、難以衡量的收益[41]。Koohikamali等[7]研究認(rèn)為擁有積極體驗(yàn)的用戶更傾向于使用社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，以獲得更高的收益。為保護(hù)醫(yī)療隱私信息，用戶通常會(huì)調(diào)整訪問(wèn)可見(jiàn)性設(shè)置、好友設(shè)置等披露方式，以控制披露和共享哪些信息，以及與誰(shuí)共享[42]。因此，若智慧醫(yī)療用戶的感知信息控制水平較高，則其更能確定信息披露的類型和范圍，感知收益程度也越高。因此，本文提出假設(shè)：

H5c：在初步使用階段，初步披露意愿正向影響感知收益。

H6：在初步使用階段，感知信息控制正向影響感知收益。

2.3 持續(xù)使用階段

在持續(xù)使用階段，用戶會(huì)根據(jù)初步使用所感知到的收益、風(fēng)險(xiǎn)、信息控制等隱私因素來(lái)衡量期望確認(rèn)度和滿意度，以決定是否繼續(xù)使用智慧醫(yī)療。

(1)期望確認(rèn)。期望確認(rèn)度產(chǎn)生于其使用產(chǎn)品或服務(wù)前后的心理落差，是指用戶感知服務(wù)或產(chǎn)品的性能是否達(dá)到其預(yù)期、比預(yù)期更好或未滿足其預(yù)期[42-43]。在初步使用智慧醫(yī)療后，若用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)程度較高，則預(yù)期確認(rèn)水平會(huì)較低。若用戶在初步使用智慧醫(yī)療后感知到的收益水平較高，期望得到確認(rèn)的可能性就越高。同時(shí)，若用戶的感知信息控制水平較高，則其認(rèn)為使用智慧醫(yī)療不會(huì)導(dǎo)致其醫(yī)療隱私信息失去控制，期望確認(rèn)水平也會(huì)較高。因此，本文提出假設(shè)：

H7a：在持續(xù)使用階段，感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響期望確認(rèn)。

H7b：在持續(xù)使用階段，感知收益正向影響期望確認(rèn)。

H7c：在持續(xù)使用階段，感知信息控制正向影響期望確認(rèn)。

H8：在持續(xù)使用階段，感知收益在感知信息控制和期望確認(rèn)的關(guān)系中起中介作用。

(2)滿意度。滿意度反映了個(gè)體對(duì)服務(wù)使用體驗(yàn)的情感態(tài)度[44]。期望確認(rèn)理論認(rèn)為用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)前有一定的預(yù)期，而實(shí)際的使用體驗(yàn)會(huì)與預(yù)期之間形成差異，用戶將此差異值作為評(píng)估滿意度高低的依據(jù)[45]。當(dāng)用戶的使用體驗(yàn)?zāi)軌蜻_(dá)到期望時(shí)，用戶會(huì)對(duì)智慧醫(yī)療提供的服務(wù)感到滿意。以往研究也發(fā)現(xiàn)在諸多領(lǐng)域用戶的期望確認(rèn)對(duì)其滿意度有著正向影響[46]。因此，本文提出假設(shè)：

H9：在持續(xù)使用階段，期望確認(rèn)正向影響滿意度。

(3)持續(xù)使用意愿。期望確認(rèn)理論認(rèn)為用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)后所產(chǎn)生的滿意度，將影響以后持續(xù)使用或再購(gòu)買的意愿[47]。在智慧醫(yī)療情境下，本文將持續(xù)使用意愿定義為用戶承諾在未來(lái)重復(fù)使用智慧醫(yī)療服務(wù)的意愿[48]。殷猛等[49]研究發(fā)現(xiàn)健康A(chǔ)PP用戶的滿意度與持續(xù)使用意愿呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系。當(dāng)用戶對(duì)服務(wù)感到滿意時(shí)，更傾向于繼續(xù)使用智慧醫(yī)療。因此，本文提出假設(shè)：

H10：在持續(xù)使用階段，滿意度正向影響持續(xù)使用意愿。

(4)信任。本文將信任定義為用戶對(duì)智慧醫(yī)療及其醫(yī)生的信任[50]。對(duì)智慧醫(yī)療的信任是指用戶相信其提供的信息和舉辦的活動(dòng)是真實(shí)可靠的[51]，對(duì)醫(yī)生的信任是指用戶相信醫(yī)生的能力和素質(zhì)，主動(dòng)披露醫(yī)療健康隱私的一種心理狀態(tài)[52]。智慧醫(yī)療可以為用戶提供可靠的信息，來(lái)幫助用戶降低信息不對(duì)稱性。對(duì)于信任度較高的用戶而言，若其感知信息控制水平較高，則期望確認(rèn)程度會(huì)比低信任用戶的期望確認(rèn)程度更高。因此，本文提出假設(shè)：

H11：在持續(xù)使用階段，信任在感知信息控制和期望確認(rèn)的正向關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)上述假設(shè)，本文設(shè)計(jì)了研究模型圖(詳見(jiàn)圖1)。

圖1 研究模型

3 實(shí)證研究

3.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本文以經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和線上平臺(tái)、擅長(zhǎng)接受新技術(shù)的中青年群體為研究對(duì)象，通過(guò)分階段發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷的方式收集數(shù)據(jù)。預(yù)備使用階段的調(diào)查問(wèn)卷分為四部分：第一部分展示調(diào)查人員的身份信息和問(wèn)卷調(diào)查的目的；第二部分向參與者推薦使用某智慧醫(yī)療；第三部分要求參與者提供個(gè)人信息，如性別、年齡、文化水平和職業(yè)等基本信息；第四部分是具體變量的測(cè)量量表，包括7個(gè)潛變量和24個(gè)測(cè)量題項(xiàng)。初步使用階段和持續(xù)使用階段的調(diào)查問(wèn)卷均包括兩部分：第一部分要求參與者提供個(gè)人基本信息；第二部分是具體變量的測(cè)量量表，分別各包括4個(gè)潛變量。所有測(cè)量題項(xiàng)均來(lái)自國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)，并根據(jù)本文研究背景進(jìn)行適當(dāng)修改，具體的研究量表見(jiàn)表1。調(diào)查問(wèn)卷采用李克特五級(jí)量表對(duì)所有測(cè)度項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，1表示非常不同意，5表示非常同意。

3.2 數(shù)據(jù)收集

本文首先采用問(wèn)卷前測(cè)的方法對(duì)問(wèn)卷內(nèi)容進(jìn)行檢查，進(jìn)一步分三個(gè)階段采取線上和線下兩種形式發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷。正式發(fā)放預(yù)備使用階段調(diào)查問(wèn)卷的時(shí)間是2021年6月16日，同時(shí)向參與者推薦使用某智慧醫(yī)療App，該階段共收回問(wèn)卷352份。初步使用階段調(diào)查問(wèn)卷發(fā)放時(shí)間為用戶使用智慧醫(yī)療一周后，主要測(cè)量用戶的初步披露意愿對(duì)隱私感知的影響，共收回問(wèn)卷321份。持續(xù)使用階段調(diào)查問(wèn)卷發(fā)放時(shí)間為用戶使用智慧醫(yī)療一個(gè)月后，主要測(cè)量用戶的信任、滿意度等對(duì)持續(xù)使用意愿的影響，共收回問(wèn)卷309份。本文將完成全部三個(gè)階段調(diào)查問(wèn)卷的用戶當(dāng)作研究對(duì)象，以保證研究的準(zhǔn)確性和合理性。最終，309份有效問(wèn)卷數(shù)據(jù)被用于實(shí)證研究，具體的樣本分布特征如表2所示。

4 模型分析與結(jié)果

4.1 共同方法偏差檢驗(yàn)

本文采用Harman 的單因素檢驗(yàn)方法[70]來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的共同方法偏差(Common Method Variance，CMV)。根據(jù)因子分析結(jié)果，未旋轉(zhuǎn)時(shí)析出了11個(gè)特征值大于1的因子，且第一個(gè)因子的方差解釋率為23.168%，小于40%的判斷標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問(wèn)題。

4.2 信度效度分析

在信度檢驗(yàn)方面，主要采用克倫巴赫系數(shù)(Cronbach′s a)和組合信度(CompositeReliability，CR)作為檢驗(yàn)指標(biāo)，判斷標(biāo)準(zhǔn)分別為0.6和0.7。由表3的檢驗(yàn)結(jié)果可知，所有潛變量的Cronbach′s a 大 于 0.743，CR 大 于0.749，表明量表的信度較好。

在聚斂效度檢驗(yàn)方面，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷和平均方差萃取量(Average Variance Extracted，AVE)作為檢驗(yàn)指標(biāo)。表3的檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷均大于0.516(檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)大于0.5)，AVE均大于0.502(檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)大于0.5)，表明量表具有良好的聚斂效度。在區(qū)分效度檢驗(yàn)方面，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是各變量的AVE 平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)。表4對(duì)角線的粗體數(shù)字代表各變量的AVE平方根，均大于對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值，表明每個(gè)變量既具有相關(guān)性，又具有一定的區(qū)分度，滿足區(qū)分效度的要求[71]。

表3 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

表4 相關(guān)系數(shù)矩陣與AVE平方根檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 結(jié)構(gòu)方程模型與假設(shè)檢驗(yàn)

本文構(gòu)建并檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型，模型擬合指標(biāo)為：CMIN=1288.478，DF=599，CMIN/DF=2.151(＜3)，IFI=0.912(＞0.9)，TLI=0.901(＞0.9)，CFI=0.911(＞0.9)，RMSEA=0.061(＜0.08)。表明模型擬合程度良好。

首先，本文檢驗(yàn)了結(jié)構(gòu)方程模型的直接路徑。由表5的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在預(yù)備使用階段，用戶的感知嚴(yán)重性、反應(yīng)效能、反應(yīng)成本和隱私傾向?qū)﹄[私關(guān)注有著顯著的正向影響，表明假設(shè)H1a、H2b、H2c和H3均得到支持。同時(shí)，自我效能對(duì)隱私關(guān)注有顯著的負(fù)向影響(B=-0.245，P＜0.001)，表明假設(shè)H2a成立。但是，本文檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)感知易感性對(duì)隱私關(guān)注沒(méi)有顯著影響，即假設(shè)H1b不成立。隱私關(guān)注對(duì)初步披露意愿有顯著的正向影響(B=0.185，P＜0.05)，這與H4 的假設(shè)內(nèi)容相悖。在初步使用階段，本文發(fā)現(xiàn)用戶的初步披露意愿對(duì)感知收益和感知信息控制均有顯著的正向影響，表明假設(shè)H5b 和H5c成立。但是，用戶的初步披露意愿對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響，因此假設(shè)H5a不成立。在持續(xù)使用階段，感知收益和感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)有顯著的正向影響，表明假設(shè)H7b和H7c成立。期望確認(rèn)對(duì)滿意度有顯著的正向影響，滿意度對(duì)持續(xù)使用意愿有顯著的正向影響(B=0.922，P＜0.001)，因此假設(shè) H9 和H10成立。但是，研究發(fā)現(xiàn)感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)期望確認(rèn)有正向影響(B=0.119，P＜0.05)，這與H7a的假設(shè)內(nèi)容相悖。

表5 模型參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

其次，本文檢驗(yàn)了模型的中介效應(yīng)，結(jié)果見(jiàn)表6-7。據(jù)此可知，用戶的感知信息控制對(duì)感知收益有顯著的正向影響(B=0.124，t=2.146，P＜0.05)，表明假設(shè)H6成立。感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)有顯著的正向影響(B=0.445，t=8.525，P＜0.001)，并且當(dāng)引入中介變量感知收益后，感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)仍有顯著的正向影響(B=0.393，t=8.429，P＜0.001)。此外，感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)的直接效應(yīng)和通過(guò)感知收益產(chǎn)生的間接效應(yīng)的置信區(qū)間均不包含0，表明感知信息控制不僅可以直接影響期望確認(rèn)，還可以通過(guò)感知收益的中介作用間接影響期望確認(rèn)，即假設(shè)H8成立。

表6 感知收益的中介模型檢驗(yàn)結(jié)果

表7 總效應(yīng)、直接效應(yīng)及中介效應(yīng)分解表

最后，本文對(duì)有調(diào)節(jié)的中介模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由表8可以看出，感知信息控制與信任的交互項(xiàng)系數(shù)顯著(B=0.119，t=3.797，p＜0.001)，表明信任在感知信息控制與期望確認(rèn)的關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)作用，即假設(shè)H11成立。表9的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，中度信任和高度信任的Bootstrap置信區(qū)間均不包含0，說(shuō)明當(dāng)加入調(diào)節(jié)變量后，感知信息控制通過(guò)感知收益影響期望確認(rèn)的間接路徑顯著。對(duì)于信任度較高的用戶而言，感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)有顯著的正向影響；而對(duì)于信任度較低的用戶，感知信息控制也會(huì)對(duì)期望確認(rèn)產(chǎn)生正向影響，但影響程度較小，表明隨著信任的降低，感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)的影響呈逐漸降低的趨勢(shì)。

表8 有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗(yàn)

表9 不同信任水平下感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)的間接影響

5 討論與啟示

5.1 結(jié)果討論

本文從縱向時(shí)域視角出發(fā)，將智慧醫(yī)療用戶使用行為分為預(yù)備使用、初步使用和持續(xù)使用三個(gè)階段，并構(gòu)建了隱私關(guān)注驅(qū)動(dòng)的智慧醫(yī)療使用意愿演化模型。研究發(fā)現(xiàn)，在縱向時(shí)域視角下用戶的使用意愿是一個(gè)隨著隱私感知變化而動(dòng)態(tài)演化的過(guò)程，用戶在預(yù)備使用階段的隱私關(guān)注會(huì)影響其初步披露意愿，而初步使用階段的披露意愿和隱私計(jì)算又會(huì)影響持續(xù)使用階段的期望確認(rèn)度和滿意度，進(jìn)而影響其持續(xù)使用意愿。除了各階段之間的相互聯(lián)系，本文針對(duì)各個(gè)階段的內(nèi)部特征分析得出以下結(jié)論。

5.1.1 預(yù)備使用階段

在預(yù)備使用階段，感知嚴(yán)重性、反應(yīng)效能、反應(yīng)成本和隱私傾向?qū)﹄[私關(guān)注有顯著的正向影響，自我效能對(duì)隱私關(guān)注有顯著的負(fù)向影響，這與目前研究成果一致[24，32]。在智慧醫(yī)療情境下，若用戶有著較高的隱私傾向，則其更容易認(rèn)為自己的醫(yī)療隱私信息存在較大的泄露可能性，因此其隱私關(guān)注程度會(huì)較高。盡管智慧醫(yī)療的隱私保護(hù)措施可能起到一定的保護(hù)作用，但出于自我保護(hù)的動(dòng)機(jī)，用戶愿意花費(fèi)較多成本防止隱私泄露，并對(duì)醫(yī)療隱私保持較強(qiáng)的關(guān)注。此外，自我效能較低的用戶認(rèn)為自己沒(méi)有能力防止隱私泄露或不正當(dāng)使用，其隱私關(guān)注程度也會(huì)較高。

結(jié)果顯示，用戶的隱私關(guān)注對(duì)其初步披露意愿有著顯著的正向影響，這與本文的假設(shè)內(nèi)容相悖。隱私關(guān)注較高的用戶反而初步披露意愿較強(qiáng)，表明在智慧醫(yī)療領(lǐng)域可能存在隱私悖論現(xiàn)象。隱私悖論是指?jìng)€(gè)人在線隱私信息披露意愿與實(shí)際個(gè)人信息披露行為之間的差異[72]?，F(xiàn)有關(guān)于隱私悖論的研究涵蓋了電子商務(wù)、社交媒體和醫(yī)療保健等多個(gè)領(lǐng)域[18]。本文中隱私關(guān)注與初步披露意愿之間的關(guān)系可能是受到隱私悖論的影響，這一點(diǎn)將在未來(lái)的研究中進(jìn)一步驗(yàn)證。但是，本文發(fā)現(xiàn)用戶的感知易感性對(duì)其隱私關(guān)注沒(méi)有顯著影響。經(jīng)過(guò)分析，本文認(rèn)為可能的原因是大部分用戶都存有僥幸心理，認(rèn)為隱私泄露此類事件不會(huì)發(fā)生在自身，因此其感知易感性可能會(huì)有所偏差，導(dǎo)致感知易感性與隱私關(guān)注之間沒(méi)有顯著影響。

5.1.2 初步使用階段

在初步使用階段，初步披露意愿對(duì)感知信息控制和感知收益均有顯著的正向影響，這與其他學(xué)者的研究結(jié)果一致[7]。此外，感知信息控制對(duì)感知收益也有顯著的正向影響。用戶首次向智慧醫(yī)療披露醫(yī)療隱私信息后，可以享受到更好的個(gè)性化服務(wù)和獲得更多的收益。而感知隱私信息是否仍處于控制之下也是用戶衡量收益的一個(gè)重要方面。若智慧醫(yī)療在信息收集和處理過(guò)程中的透明度較高，使用戶有著良好的初步使用體驗(yàn)，則其感知信息控制的水平也會(huì)較高，從而獲得更高的感知收益。但是，本文發(fā)現(xiàn)用戶的初步披露意愿對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響。本文認(rèn)為可能的原因類似于感知易感性。因?yàn)楸疚牡难芯繕颖局饕巧糜诮邮苄录夹g(shù)的中青年群體，這個(gè)群體對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知不太敏感，所以對(duì)于感知風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量可能有所偏差，導(dǎo)致路徑系數(shù)不顯著。

5.1.3 持續(xù)使用階段

在持續(xù)使用階段，感知收益和感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)有顯著的正向影響，而且感知收益在感知信息控制與期望確認(rèn)的關(guān)系中起部分中介作用。初步使用智慧醫(yī)療后，若用戶認(rèn)為使用智慧醫(yī)療可以獲得金錢、效率、服務(wù)等收益，并且不會(huì)導(dǎo)致醫(yī)療隱私信息失控，則其期望會(huì)得到良好確認(rèn)。而且，當(dāng)用戶認(rèn)為隱私信息完全或基本處于自己的控制之下時(shí)，其感知收益水平也會(huì)提高，從而達(dá)到期望確認(rèn)的要求。

信任在感知信息控制與期望確認(rèn)的關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，對(duì)于信任度較高的用戶而言，若其認(rèn)為向智慧醫(yī)療披露隱私后仍可較好地控制個(gè)人隱私，則其期望會(huì)得到更好的滿足。而對(duì)于信任度較低的用戶而言，感知信息控制也會(huì)對(duì)期望確認(rèn)產(chǎn)生正向影響，但由于對(duì)智慧醫(yī)療的不信任和懷疑，這種影響的程度較小。因此，隨著信任的培養(yǎng)和增強(qiáng)，感知信息控制對(duì)期望確認(rèn)的影響呈逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)。

用戶的期望確認(rèn)正向影響滿意度，而滿意度正向影響其持續(xù)使用意愿，這與期望確認(rèn)理論的大部分研究結(jié)論一致[16]。在使用智慧醫(yī)療后，若用戶的期望得到基本或完全地確認(rèn)，則其滿意度會(huì)大大提高，從而增強(qiáng)其繼續(xù)使用智慧醫(yī)療意愿。反之，若使用智慧醫(yī)療的體驗(yàn)無(wú)法滿足其期望，則其滿意度會(huì)大幅度下降，持續(xù)使用意愿也會(huì)降低。但是，本文發(fā)現(xiàn)感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)期望確認(rèn)有著顯著的正向影響，這與假設(shè)內(nèi)容相悖。本文認(rèn)為造成這種結(jié)果的原因可能是受到隱私悖論的影響。在隱私悖論影響下，即使用戶具有較高的感知風(fēng)險(xiǎn)，但為了獲得更好的服務(wù)和利益，其仍會(huì)選擇披露隱私信息。披露的信息越多，其所獲得服務(wù)的個(gè)性化、優(yōu)質(zhì)化、精準(zhǔn)化程度就越高，最終用戶的期望確認(rèn)水平較高。

5.2 理論貢獻(xiàn)與管理啟示

本文的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

(1)從縱向時(shí)域的視角出發(fā)，以信念更新理論為基礎(chǔ)，將用戶使用智慧醫(yī)療的行為分為預(yù)備使用、初步使用和持續(xù)使用三個(gè)階段，并分別研究了每個(gè)階段的隱私問(wèn)題以及各階段之間的影響和聯(lián)系。通過(guò)構(gòu)建隱私驅(qū)動(dòng)下智慧醫(yī)療用戶使用意愿的動(dòng)態(tài)演化模型，拓展了智慧醫(yī)療領(lǐng)域的研究視角，豐富了模型的構(gòu)建形式。

(2)基于保護(hù)動(dòng)機(jī)理論、隱私計(jì)算理論、期望確認(rèn)理論和溝通隱私管理理論，構(gòu)建了有調(diào)節(jié)的中介模型，研究了智慧醫(yī)療用戶感知收益的中介作用和信任的調(diào)節(jié)作用。本文梳理了這些理論在不同階段的作用和聯(lián)系，豐富和發(fā)展了它們的應(yīng)用領(lǐng)域。

本文分別從預(yù)備使用階段、初步使用階段和持續(xù)使用階段為智慧醫(yī)療提出啟示。

(1)在預(yù)備使用階段，智慧醫(yī)療服務(wù)商需制定完善的隱私保護(hù)政策，明確收集醫(yī)療信息的目的和使用方式，以消除用戶的隱私憂慮，降低其感知嚴(yán)重性。同時(shí)，智慧醫(yī)療需從政策、技術(shù)、組織等多個(gè)維度落實(shí)隱私保護(hù)措施，使用戶相信智慧醫(yī)療平臺(tái)可以并且有能力保護(hù)用戶權(quán)益，以降低用戶的反應(yīng)效能。此外，智慧醫(yī)療應(yīng)予以用戶管理個(gè)人信息的權(quán)限與便捷，讓用戶可以花費(fèi)較少的成本就能夠保護(hù)隱私，以提高自我效能?；谏鲜龃胧腔坩t(yī)療服務(wù)商可以有效弱化用戶的隱私關(guān)注，增強(qiáng)其初步披露隱私的意愿，引導(dǎo)用戶的初步使用行為。

(2)在初步使用階段，智慧醫(yī)療服務(wù)商可以設(shè)置專門的隱私管理模塊，便于用戶對(duì)個(gè)人隱私信息進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、關(guān)閉或補(bǔ)充，讓用戶感知到其隱私信息仍處于控制之下，不會(huì)有隱私泄露或信息失控的風(fēng)險(xiǎn)。此外，智慧醫(yī)療應(yīng)使用戶能感知到通過(guò)披露個(gè)人隱私所獲得的具體收益，例如用戶每共享一項(xiàng)個(gè)人病歷或問(wèn)診記錄可以獲得相應(yīng)的積分，積分達(dá)到一定數(shù)值后可以抵消用戶在智慧醫(yī)療平臺(tái)上的掛號(hào)等費(fèi)用，從而進(jìn)一步提升用戶的使用意愿。

(3)在持續(xù)使用階段，智慧醫(yī)療應(yīng)培養(yǎng)和鞏固與用戶之間的信任，進(jìn)一步提升智慧醫(yī)療的服務(wù)質(zhì)量，完善投訴渠道，使用戶更加相信和依賴智慧醫(yī)療。同時(shí)，智慧醫(yī)療服務(wù)商可以提升問(wèn)診醫(yī)師的準(zhǔn)入門檻，使智慧醫(yī)療服務(wù)更加專業(yè)化，從而提高用戶滿意度，增強(qiáng)其持續(xù)使用意愿。

5.3 研究不足與未來(lái)研究方向

首先，本文所使用的問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)是以年輕群體和受過(guò)高等教育群體為主要研究樣本。未來(lái)研究應(yīng)擴(kuò)大樣本范圍，以驗(yàn)證研究結(jié)果的穩(wěn)健性。其次，從研究方法層面，未來(lái)可以利用情境實(shí)驗(yàn)法對(duì)用戶不同階段的行為和態(tài)度進(jìn)行更深入的交叉比較研究。最后，本文的研究結(jié)果揭示了隱私悖論現(xiàn)象的存在，未來(lái)可以將該變量引入模型中進(jìn)行進(jìn)一步的分析，以提高模型的科學(xué)性和實(shí)用性。