劉先超

（湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105）

1 引言

突發(fā)公共衛(wèi)生事件是指突然發(fā)生，造成或可能造成社會(huì)公眾健康嚴(yán)重?fù)p害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、重大食物和職業(yè)中毒以及其他嚴(yán)重影響公眾健康的事件［1］。SARS 事件、H1N1流感、埃博拉疫情以及新冠肺炎疫情等都屬于突發(fā)公共衛(wèi)生事件。這些突發(fā)公共衛(wèi)生事件因其突發(fā)性、傳播廣泛性、傳播迅速性和后果嚴(yán)重性對(duì)人民群眾的生活以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大影響。為防止疫情的進(jìn)一步擴(kuò)散，國(guó)家通常會(huì)采取各項(xiàng)防疫措施避免情勢(shì)惡化。防疫措施一方面涉及醫(yī)療、物資保障，另一方面涉及對(duì)涉疫群眾的有序管控。有序管理需要把控涉疫群眾的范圍、涉疫區(qū)域以及疫情變化情況，因此需要收集和公開(kāi)涉疫群眾的相關(guān)個(gè)人信息。以本次新冠疫情為例，我國(guó)疫情防控部門(mén)主要采用隔離確認(rèn)人群、管控高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、普通人群自我日常防護(hù)等手段，而這些防控手段的實(shí)現(xiàn)有賴(lài)于對(duì)相關(guān)個(gè)人隱私信息的公開(kāi)。盡管這有助于疫情的防控，但大量的信息收集與公開(kāi)提高了公民個(gè)人隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。隱私權(quán)是公民固有的不可侵犯的權(quán)力，而在應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)，公民面臨犧牲部分隱私權(quán)來(lái)保護(hù)自己及他人生命健康的問(wèn)題。需要公民讓渡隱私權(quán)的程度會(huì)影響公民是否積極配合防疫政策披露個(gè)人信息。因此，為了使公民積極配合防控部門(mén)披露個(gè)人信息，相關(guān)部門(mén)在制定有關(guān)個(gè)人信息收集政策時(shí)，需要充分考慮公民能夠接受的隱私讓渡程度。本研究以新冠疫情為例，探究突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露容忍度，尋找公民隱私顧慮與社會(huì)防疫對(duì)個(gè)人信息需求的平衡點(diǎn)，以期為突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中信息獲取和公開(kāi)機(jī)制的制定提供參考。

2 相關(guān)研究

2.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私泄露研究

目前，學(xué)界從隱私泄露、隱私擔(dān)憂(yōu)、“隱私保護(hù)”與“數(shù)據(jù)使用”平衡等方面對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中的公民隱私泄露進(jìn)行研究。隱私泄露方面，Argented等［2］認(rèn)為疫情防控中核酸檢測(cè)呈陽(yáng)性的個(gè)人詳細(xì)位置等隱私信息的披露有益于阻止病毒傳播和減少經(jīng)濟(jì)損失。蘇今［3］指出在重大疫情期間出現(xiàn)個(gè)人信息泄漏和不當(dāng)披露的情況。隱私擔(dān)憂(yōu)方面，隱私擔(dān)憂(yōu)是信息披露文獻(xiàn)關(guān)心的重要因素［4］。池毛毛等［5］探究政府信任、機(jī)體感知和公民信息不披露意愿的作用過(guò)程?；裘骺龋?］110認(rèn)為信任與隱私顧慮、隱私顧慮與社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)參與動(dòng)機(jī)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。聶勇浩等［7］認(rèn)為感知有用性和信任都對(duì)個(gè)人信息披露意愿產(chǎn)生正向影響。臧國(guó)全等［8］認(rèn)為微博內(nèi)容的語(yǔ)義、位置標(biāo)簽和數(shù)據(jù)權(quán)限、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素均影響用戶(hù)自我披露意愿?！半[私保護(hù)”與“數(shù)據(jù)使用”平衡方面，Kolfschooten 等［9］發(fā)現(xiàn)，在歐盟密切接觸者中，很難調(diào)和公共衛(wèi)生措施和個(gè)人信息隱私。姚天沖等［10］3認(rèn)為，疫情防控期應(yīng)自覺(jué)上報(bào)，隱私權(quán)合理讓渡。

2.2 隱私泄露容忍度研究

學(xué)界從內(nèi)涵、模型、實(shí)證等方面對(duì)隱私泄露容忍度進(jìn)行研究。內(nèi)涵方面，Grable［11］將風(fēng)險(xiǎn)容忍度定義為個(gè)體在進(jìn)行金融投資決策時(shí)所能接受的最大不確定性程度。風(fēng)險(xiǎn)容忍度同樣適用于信息安全領(lǐng)域的研究。李睿［12］104將隱私泄露容忍度定義為：理想的隱私保護(hù)狀態(tài)與用戶(hù)能承受的隱私泄露狀態(tài)之間的最大差值。并通過(guò)實(shí)證研究測(cè)量移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)的隱私泄露容忍度。測(cè)量模型方面，Adams［13］5運(yùn)用扎根理論構(gòu)建多媒體環(huán)境下的用戶(hù)感知隱私理論框架，從信息敏感度、信息接收者和信息使用3 個(gè)維度研究隱私問(wèn)題。李睿［12］104設(shè)計(jì)信息敏感性、接收者敏感性、使用敏感性3個(gè)維度來(lái)測(cè)量互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)的隱私泄露容忍度。實(shí)證方面，Kim［14］基于保護(hù)動(dòng)機(jī)理論構(gòu)建新冠疫情背景下民眾隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的影響因素模型，通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)的權(quán)威性以及社會(huì)一致性能正向影響隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度。易紅［15］認(rèn)為隱私泄露容忍度類(lèi)似于風(fēng)險(xiǎn)容忍度，個(gè)體會(huì)在隱私泄露后果與隱私泄露回報(bào)之間權(quán)衡，并采用問(wèn)卷調(diào)查的方式研究圖書(shū)館用戶(hù)的隱私泄露容忍度。臧國(guó)全［16］72認(rèn)為當(dāng)用戶(hù)收益降低到一定程度時(shí)會(huì)拒絕披露數(shù)據(jù)，該臨界點(diǎn)的收益即為隱私泄露容忍度，并通過(guò)改造BDM 機(jī)制測(cè)量患者對(duì)醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)泄露的容忍程度，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)及第三方組織機(jī)構(gòu)制定患者醫(yī)療隱私數(shù)據(jù)保護(hù)政策提供借鑒。

綜上所述，目前對(duì)隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度測(cè)量的研究主要集中在一般互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)方面，而在突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中，相關(guān)部門(mén)為實(shí)現(xiàn)疫情有序管控需要收集和公開(kāi)大量公民相關(guān)隱私信息，公民需要犧牲部分隱私權(quán)來(lái)保護(hù)自己以及身邊人的生命健康［10］4，公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度在面對(duì)疫情防控中需保護(hù)自己及他人的生命健康問(wèn)題時(shí)，有了明顯變化，這是一個(gè)值得深入探究的問(wèn)題?；诖耍疚幕谂痘螂[匿個(gè)人信息決策的系統(tǒng)性理論——溝通隱私管理理論（Communication Privacy Management theory，CPM），構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度測(cè)量模型，并采用BDM（Becker DeGroot Marschak）機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證與分析，以期平衡公民的隱私顧慮與社會(huì)防疫對(duì)個(gè)人信息的需求，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中防疫部門(mén)制定信息獲取和信息公開(kāi)機(jī)制提供參考。

3 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

3.1 溝通隱私管理理論（CPM）

溝通隱私管理理論（CPM）由Petronio 等［17］提出，CPM 理論有5 條準(zhǔn)則：（1）當(dāng)個(gè)人認(rèn)為某個(gè)信息屬于自己時(shí)，他會(huì)將這條信息當(dāng)作隱私信息。（2）個(gè)人認(rèn)為自己有權(quán)管理隱私信息的擴(kuò)散程度。（3）個(gè)人通過(guò)設(shè)置隱私規(guī)則的方式來(lái)管理信息的傳播。（4）當(dāng)個(gè)人隱私被傳播后，獲得該隱私信息的其他人成為該信息的共同所有人，應(yīng)當(dāng)遵守隱私原始所有人的隱私規(guī)則。（5）當(dāng)隱私信息原始所有人與其他共同所有人就隱私管理規(guī)則無(wú)法達(dá)成一致時(shí)，產(chǎn)生隱私動(dòng)蕩。該理論的核心在于隱私控制［18］，個(gè)人認(rèn)為自己有權(quán)決定隱私邊界與隱私披露決策，并通過(guò)設(shè)置隱私規(guī)則的方式來(lái)管理信息的傳播。

CPM理論已被廣泛應(yīng)用于信息管理領(lǐng)域中的隱私問(wèn)題研究［19］57。公民直接向信息接收者披露隱私信息時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)容忍度涉及信息類(lèi)型、信息接收者、信息使用目的3個(gè)測(cè)量維度，這些測(cè)量維度在前人研究中多次出現(xiàn)［12］［13］。而在應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)信息接收者為實(shí)現(xiàn)防疫目的，會(huì)將采集到的公民隱私信息進(jìn)行再傳播。根據(jù)CPM 理論，公民與信息接收者之間為隱私信息共同所有者的關(guān)系，共同所有者之間就隱私信息管理要達(dá)成一致管理規(guī)則，避免發(fā)生隱私動(dòng)蕩。隱私政策作為公民與信息接收者之間的協(xié)作管理機(jī)制，能夠增強(qiáng)公民對(duì)隱私的感知控制感，降低感知隱私風(fēng)險(xiǎn)［20］，因此，隱私政策成為公民考量是否披露隱私信息的一大因素。本研究將隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度與CPM 理論融合，增加隱私政策這一測(cè)量維度，因而CPM理論有效支撐的測(cè)量維度包括：隱私信息類(lèi)型敏感性、隱私信息接收者敏感性、隱私信息使用敏感性、隱私政策4個(gè)維度。本文將從此4 個(gè)維度構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度測(cè)量模型。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 隱私信息類(lèi)型敏感性維度

由于突發(fā)公共衛(wèi)生事件會(huì)給群眾和社會(huì)帶來(lái)不良影響，為應(yīng)對(duì)疫情的擴(kuò)散，防控部門(mén)需要對(duì)疫情的傳播主體，即涉疫群眾，進(jìn)行有序管理。而有序管理的基礎(chǔ)是掌握涉疫群眾的相關(guān)信息。突發(fā)公共衛(wèi)生事件的典型特征是健康損害性和具有傳染性，因此防控部門(mén)的首要需求是定位涉疫群眾及了解其健康狀況，對(duì)其獲取的信息主要包括身份信息、位置信息、生理健康信息3個(gè)維度［21］。以新冠疫情為例，對(duì)個(gè)人信息的采集主要涉及姓名、性別、年齡、身份證號(hào)碼、住址、電話、地理位置、活動(dòng)軌跡、生物特征識(shí)別信息、健康統(tǒng)計(jì)信息等。針對(duì)所泄露的隱私信息是否會(huì)擾亂信息主體生活秩序、是否影響信息主體名譽(yù)、是否對(duì)信息主體經(jīng)濟(jì)利益造成損害等負(fù)面影響，隱私信息可劃分為不同的敏感等級(jí)［22］。因此，由于不同類(lèi)型的隱私信息泄露對(duì)信息主體造成的損失程度不同，公民對(duì)待被收集信息類(lèi)型的敏感程度和風(fēng)險(xiǎn)包容程度也有所差異。本文將涉疫隱私信息類(lèi)型敏感性測(cè)量維度設(shè)置為：身份信息、位置信息、生理健康信息，測(cè)量公民對(duì)不同類(lèi)型信息的容忍度差異。

3.2.2 隱私信息接收者敏感性維度

為應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，不僅官方防控部門(mén)會(huì)收集公民隱私信息用于涉疫群眾的管理和社會(huì)秩序的恢復(fù)，其他機(jī)構(gòu)或組織出于自身利益的考慮，如穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)等目的，也會(huì)要求公民披露相關(guān)個(gè)人隱私信息。因此，為應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，對(duì)公民個(gè)人信息的收集存在主體多元化的特征［23］。在此次新冠疫情期間，不僅政府部門(mén)會(huì)收集個(gè)人信息，私營(yíng)企業(yè)、商家也是收集個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的主體［24］。由于不同的信息收集主體，其信息存儲(chǔ)能力、信息處理能力、信息監(jiān)管能力、信息保護(hù)能力有所不同，給公民帶來(lái)的客觀潛在風(fēng)險(xiǎn)程度有所差異。同時(shí)，面對(duì)不同的信息收集者，由于權(quán)威性和信任程度的差異，公民感知風(fēng)險(xiǎn)程度也有所不同。因此，本文將多元化的信息收集主體劃分為兩大類(lèi)別：官方收集主體和非官方收集主體，官方主體主要指政府部門(mén)及政府授權(quán)部門(mén)，非官方主體包括線下商家、企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商等，并針對(duì)不同的信息接收者探究公民的風(fēng)險(xiǎn)容忍度差異。

3.2.3 隱私信息使用敏感性維度

突發(fā)公共衛(wèi)生事件中一切應(yīng)對(duì)措施的最終目的是實(shí)現(xiàn)疫情防控，對(duì)公民相關(guān)隱私信息進(jìn)行收集的目的也不例外。例如新冠疫情期間通過(guò)對(duì)個(gè)人位置信息和行動(dòng)軌跡的收集與分析，目的是識(shí)別確診患者、疑似患者的行動(dòng)路線、人員流動(dòng)態(tài)勢(shì)分析，精準(zhǔn)定位可能的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域［25］，實(shí)現(xiàn)疫情防控。盡管在突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)期被收集的個(gè)人隱私信息由于收集主體的多樣性和信息體量的巨大性而被多途徑開(kāi)發(fā)利用，但本研究?jī)H聚焦于突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中，公民針對(duì)防疫目的而披露個(gè)人隱私信息的風(fēng)險(xiǎn)容忍度。因此在信息使用維度上，將防疫設(shè)定為被收集信息的使用目的。

3.2.4 隱私政策維度

本研究所指隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度即在突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中，公民為保障個(gè)人生活秩序正常而愿意披露個(gè)人隱私信息的程度。從何種程度上對(duì)何人披露個(gè)人隱私信息也即公民對(duì)隱私邊界的管理。根據(jù)CPM 理論，隱私信息原始所有者要與隱私信息共同所有者就隱私信息管理規(guī)則達(dá)成一致，避免發(fā)生隱私動(dòng)蕩。隱私政策被認(rèn)為是隱私信息原始所有者與其他共同所有者之間的一種隱私協(xié)作機(jī)制，其他共同所有者依據(jù)隱私政策對(duì)隱私信息進(jìn)行管理、使用，并對(duì)其安全負(fù)有監(jiān)管責(zé)任。在應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)，各類(lèi)隱私信息收集者向公民采集隱私信息時(shí)是否提供隱私政策，表明公民與信息收集主體之間是否就隱私信息管理規(guī)則達(dá)成共識(shí)，這會(huì)影響公民對(duì)個(gè)人隱私信息的把控感，從而影響其披露隱私信息的意愿。

結(jié)合上文分析，本文在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)整理、合并各個(gè)隱私測(cè)量維度，構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露容忍度測(cè)量模型如圖1所示。

圖1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露容忍度測(cè)量模型

4 評(píng)價(jià)模型的實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 方法選取與實(shí)現(xiàn)過(guò)程

目前針對(duì)隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的研究多采用問(wèn)卷調(diào)查直接詢(xún)問(wèn)用戶(hù)能夠接受的風(fēng)險(xiǎn)程度，用戶(hù)真實(shí)的心理評(píng)估值與實(shí)際選擇值是否一致無(wú)法得到確切保證。因此，本文選取改造后的BDM 機(jī)制［26］，對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民隱私信息泄露容忍度測(cè)量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。BDM 機(jī)制由Becker 等［27］于1964 年提出，運(yùn)用市場(chǎng)拍賣(mài)的原理測(cè)量競(jìng)標(biāo)者對(duì)競(jìng)標(biāo)物品（所屬權(quán)非競(jìng)標(biāo)者）能夠支付的最高支付價(jià)格，能夠有效測(cè)量競(jìng)標(biāo)者對(duì)物品的估值，也即支付意愿。本文中研究測(cè)量的對(duì)象是個(gè)人隱私信息，其歸屬權(quán)為個(gè)人（即競(jìng)標(biāo)者），競(jìng)標(biāo)者的目的是將個(gè)人隱私信息出售給拍賣(mài)者，本研究的目的是測(cè)量競(jìng)標(biāo)者的最低出售價(jià)格，即受償意愿，由此可知BDM 機(jī)制研究?jī)?nèi)核與本文基本一致。而改造后的BDM 機(jī)制，能夠有效測(cè)量公民對(duì)個(gè)人隱私信息的真實(shí)價(jià)值認(rèn)知。

本文的實(shí)驗(yàn)步驟如下：

（1）獲勝機(jī)制。競(jìng)標(biāo)者對(duì)個(gè)人隱私信息進(jìn)行報(bào)價(jià)a 元，拍賣(mài)者隨機(jī)抽取價(jià)格b 元（隨機(jī)抽取價(jià)格區(qū)間與競(jìng)標(biāo)者報(bào)價(jià)區(qū)間一致）。當(dāng)a≤b時(shí)，競(jìng)標(biāo)者獲勝，并以b元的價(jià)格出售；當(dāng)a＞b時(shí)，競(jìng)標(biāo)者失敗，無(wú)法成功出售。改造后的BDM 機(jī)制能夠有效測(cè)量其真實(shí)的數(shù)據(jù)價(jià)值認(rèn)知，因?yàn)楦?jìng)標(biāo)者要想在拍賣(mài)中獲勝，需要a≤b，出于利益最大化的心理，心理價(jià)位c 不會(huì)高于實(shí)際報(bào)價(jià)a，即c≤a≤b。只有當(dāng)（a=c）時(shí)，競(jìng)標(biāo)者才能獲取最大利益。

本研究中所使用的BDM 價(jià)目表包含20 種個(gè)人隱私信息價(jià)格及價(jià)格區(qū)間，價(jià)格步長(zhǎng)為5元，可出售價(jià)格區(qū)間為0～100，如表1 所示。被試選擇的最低出售價(jià)格即為受償意愿（WAT），若被試選擇WAT=0，即該被試愿意無(wú)償出售其個(gè)人隱私信息用于應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件；若被試選擇拒絕出售其個(gè)人隱私信息用于防疫，則WAT=105。

表1 BDM價(jià)目表

（2）隱私信息泄露容忍度計(jì)算。通過(guò)BDM 機(jī)制獲取的數(shù)據(jù)為被試能夠接受的最低受償價(jià)格（WAT），并不能直接表示為隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度。WAT與隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度之間呈反變關(guān)系，即BDM價(jià)目表中被試的WAT度之間呈反變關(guān)系，即BDM 價(jià)目表中被試的WAT 越高，則其容忍度越低。通過(guò)計(jì)量公式［16］75：

隱私信息泄露容忍度（PLT）=（105-WAT）/105

將WAT 轉(zhuǎn)換為［0-1］之間的容忍度。當(dāng)WAT=0 時(shí)，代表被試愿意無(wú)條件出售其個(gè)人隱私信息用于應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，其風(fēng)險(xiǎn)容忍度為1；當(dāng)WAT=105時(shí)，代表被試拒絕出售其個(gè)人隱私信息用于疫情防控，其風(fēng)險(xiǎn)容忍度為0。

4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集

人口統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果

本研究以新冠疫情為例，于2022 年10 月—2022 年12 月期間在微博、微信、知乎等線上網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)及居民社區(qū)、大學(xué)等線下場(chǎng)所隨機(jī)抽取被試人群，共回收215份有效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。樣本人群各年齡段分布較為均勻，具有較好的代表性。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.3.1 PLT均值

本次實(shí)驗(yàn)對(duì)十二組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，PLT 均值實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果如表3所示，從整體均值來(lái)看，隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度較低，對(duì)官方信息接收者的容忍度高于非官方信息接收者，對(duì)位置信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度最高，對(duì)身份信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度最低，提供隱私保護(hù)政策情境下的容忍度高于不提供隱私保護(hù)政策的容忍度。在拒絕出售比例上，從數(shù)據(jù)類(lèi)型維度看，拒絕出售個(gè)人隱私信息的比例為：身份信息＞生理健康信息＞位置信息。從信息接收者維度看，非官方信息接收者的拒絕出售比例整體高于官方信息接收者的拒絕出售比例。從隱私政策維度看，不提供隱私保護(hù)政策的拒絕出售比例整體高于提供隱私保護(hù)政策的拒絕出售比例。上述結(jié)論是否具備統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義，還需進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

表3 PLT均值

4.3.2 信息類(lèi)型顯著性檢驗(yàn)

針對(duì)不同信息類(lèi)型采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，觀察這三類(lèi)隱私信息之間是否存在顯著差異。表4、表5為不同隱私信息類(lèi)型之間的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，針對(duì)官方接收者可以看出，每?jī)深?lèi)隱私信息之間容忍度均存在顯著差異（Sig.＜0.05）。且公民的隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度排序?yàn)椋旱乩砦恢眯畔ⅲ旧斫】敌畔ⅲ旧矸菪畔?。這些結(jié)果表明，無(wú)論有無(wú)相關(guān)隱私保護(hù)政策，針對(duì)身份信息泄露帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，公民所能承受的程度顯著低于生理健康信息和地理位置信息，這或許是因?yàn)樯矸菪畔⒏咦R(shí)別性。就生理健康信息和地理位置而言，或許因?yàn)榈乩砦恢眯畔⒌呐秾?duì)流調(diào)工作有重大貢獻(xiàn)，且根據(jù)國(guó)家防疫政策，公民披露個(gè)人行動(dòng)軌跡才能順利出行，而生理健康信息更偏私密，因此公民對(duì)位置信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度要顯著高于生理健康信息。檢驗(yàn)非官方信息接收者的信息類(lèi)型顯著性時(shí)，也能得出相似結(jié)果，因此，針對(duì)不同類(lèi)型信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度之間存在的差異具備統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表4 不同信息類(lèi)型的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果（有隱私政策）

表5 不同信息類(lèi)型的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果（無(wú)隱私政策）

4.3.3 信息接收者顯著性檢驗(yàn)

針對(duì)同一信息類(lèi)型下不同信息接收者進(jìn)行配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，其結(jié)果如表6所示。針對(duì)同一類(lèi)型信息，公民對(duì)官方信息接收者與非官方信息接收者的風(fēng)險(xiǎn)容忍度存在顯著差異（Sig.＜0.05），且針對(duì)官方信息接收者的容忍度明顯高于非官方信息接收者。這可能是因?yàn)楣俜叫畔⑹占?，如政府部門(mén)、政府授權(quán)部門(mén)等，相比于企業(yè)商家等非官方信息收集者來(lái)說(shuō)更具權(quán)威性，公民對(duì)官方信息收集者的信任度更高，愿意配合其防疫政策進(jìn)行相應(yīng)的信息披露。

表6 信息接收者顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

4.3.4 隱私政策顯著性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)隱私政策是否影響公民的隱私信息披露意愿，針對(duì)有無(wú)隱私政策進(jìn)行配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)，其結(jié)果如表7 所示。針對(duì)同一類(lèi)信息接收者接收同一類(lèi)信息，提供隱私保護(hù)政策情景下用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)容忍度與不提供隱私保護(hù)政策情境下公民的風(fēng)險(xiǎn)容忍度存在顯著差異（Sig.＜0.05）。為應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件而向公民采集個(gè)人信息時(shí)，提供隱私保護(hù)政策明顯會(huì)提高公民的隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度，更愿意披露個(gè)人隱私信息。這或許是因?yàn)殡[私保護(hù)政策的提供讓公民了解和把握被收集的個(gè)人信息將被如何處理、存儲(chǔ)、利用、傳播和管理，對(duì)個(gè)人隱私信息的控制感增強(qiáng)，從而降低個(gè)人隱私信息傳播的失控感。因此，相比于無(wú)隱私保護(hù)政策的情景，提供隱私保護(hù)政策會(huì)增強(qiáng)公民的隱私信息披露意愿。

表7 隱私政策顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

4.3.5 回歸分析

普通線性回歸分析在遇到分類(lèi)變量時(shí)，無(wú)法準(zhǔn)確反映分類(lèi)變量不同取值的距離，而最優(yōu)尺度回歸分析擅長(zhǎng)將分類(lèi)變量進(jìn)行量化處理并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。由于本實(shí)驗(yàn)中涉及的性別、學(xué)歷變量屬于分類(lèi)變量，因此采用SPSS 軟件進(jìn)行最優(yōu)尺度回歸分析，測(cè)量分類(lèi)變量與因變量之間的關(guān)系。由于十二組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)能夠得到相同結(jié)果，文中僅展示在有隱私政策的情況下人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量與官方接收身份信息的風(fēng)險(xiǎn)容忍度之間的最優(yōu)尺度回歸分析結(jié)果。以官方接收身份信息的風(fēng)險(xiǎn)容忍度為因變量，以性別、年齡、學(xué)歷為自變量進(jìn)行最優(yōu)尺度回歸分析。首先對(duì)自變量進(jìn)行虛擬化處理，將性別變量設(shè)置為：“男”=1，“女=2”；將年齡變量設(shè)置為：“18 歲～25 歲=1”，“26 歲～35 歲=2”，“36 歲～45 歲=3”，“46 歲及以上=4”；將學(xué)歷變量設(shè)置為：“本科以下=1”，“本科=2”，“碩士研究生及以上=3”?；貧w分析結(jié)果如表8所示，性別、年齡變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)容忍度均無(wú)顯著影響，學(xué)歷變量顯著影響公民的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度（Sig.＜0.05）。在擬合出的回歸模型中學(xué)歷變量對(duì)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的影響系數(shù)為-0.396，表明學(xué)歷與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，學(xué)歷越高其風(fēng)險(xiǎn)容忍度越低。

表8 最優(yōu)尺度回歸分析（針對(duì)官方收集身份信息）

5 結(jié)果與討論

本研究所構(gòu)建的隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度測(cè)量模型由信息類(lèi)型敏感性、信息接收者敏感性、信息使用目的敏感性、隱私政策4個(gè)維度構(gòu)成，其中信息類(lèi)型、信息接收者、信息使用目的等一階測(cè)量維度在前人研究中多次出現(xiàn)。鑒于隱私信息泄露容忍度本質(zhì)上涉及公民對(duì)個(gè)人隱私信息的管理，故將隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度與CPM理論深度融合下提煉出隱私政策這一測(cè)量維度，豐富現(xiàn)有隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度測(cè)量模型。本研究以新冠疫情為例，從4個(gè)維度對(duì)公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度進(jìn)行測(cè)量?？v觀全文，結(jié)論如下：

5.1 信息類(lèi)型維度

根據(jù)研究結(jié)果顯示，突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對(duì)中公民對(duì)個(gè)人隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度整體偏低。在個(gè)人隱私信息類(lèi)型方面，身份信息、位置信息、生理健康信息的風(fēng)險(xiǎn)容忍度依次為：0.222、0.377、0.298，表明公民對(duì)身份信息泄露的敏感性更高，這或許是因?yàn)樯矸菪畔⒕哂凶R(shí)別性，能夠精準(zhǔn)定位到個(gè)人。如姓名、身份證號(hào)碼等敏感身份信息泄露，會(huì)給被泄露主體的生活帶來(lái)負(fù)面影響，因此公民對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)容忍度最低。公民對(duì)地理位置信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)容忍度要略高于生理健康信息，這可能是因?yàn)樯斫】敌畔?duì)公民而言更具私密性。而且，從隱私計(jì)算理論的視角看，是否愿意披露信息、承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，是由成本和收益決定的。地理位置信息的披露一方面有助于疫情防控部門(mén)開(kāi)展流調(diào)工作，維護(hù)社會(huì)秩序，另一方面能夠幫助公民自身判斷是否途經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，公共利益和個(gè)人利益共同決定公民針對(duì)地理位置信息較高的風(fēng)險(xiǎn)容忍度。

5.2 信息接收者維度

在信息接收者維度，針對(duì)不同的信息接收者，公民的風(fēng)險(xiǎn)容忍度具有顯著差異，針對(duì)官方渠道的風(fēng)險(xiǎn)容忍度明顯高于非官方渠道。這或許是因?yàn)橄啾扔诜枪俜叫畔⒔邮照?，官方信息接收者?duì)公民而言更具有權(quán)威性和可信度，公民對(duì)官方機(jī)構(gòu)的信任會(huì)影響其信息披露的意愿和披露行為?；裘骺龋?］112研究證實(shí)信任對(duì)個(gè)人信息披露意愿有明顯的正向影響，因此公民會(huì)更愿意向官方信息接收者披露信息。同時(shí)，在發(fā)生信息泄露事件后，相比于企業(yè)商家等非官方機(jī)構(gòu)，官方機(jī)構(gòu)更具事后救濟(jì)能力，降低對(duì)被泄露主體的影響，因此公民對(duì)官方機(jī)構(gòu)的信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度更高。

5.3 隱私政策維度

在隱私政策維度，信息采集時(shí)是否向公民提供隱私政策會(huì)顯著影響公民的風(fēng)險(xiǎn)容忍度。提供隱私政策的情景下公民的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度明顯高于不提供隱私政策的情景。這或許是因?yàn)殡[私政策的提供向公民傳達(dá)被收集的信息將被有序管理的信號(hào)，表明信息接收者與公民之間就隱私信息保護(hù)達(dá)成協(xié)作機(jī)制，信息接收者成為隱私信息的監(jiān)護(hù)者，保障隱私信息的安全，避免隱私信息遭到濫用。劉百靈等［19］64實(shí)證研究也表明，隱私政策及隱私保護(hù)措施的提供會(huì)提高用戶(hù)對(duì)人隱私信息的控制感知，提升對(duì)信息收集者的信任，從而提升用戶(hù)披露個(gè)人信息的意愿。因此，隱私政策是影響公民隱私信息披露意愿的一大因素。

5.4 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量結(jié)果

在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征方面，風(fēng)險(xiǎn)容忍度受個(gè)人特質(zhì)的影響而呈現(xiàn)不同。在本文的研究變量中，性別和年齡對(duì)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的影響不大，而學(xué)歷會(huì)顯著影響個(gè)體的隱私信息泄露容忍度。整體來(lái)說(shuō)學(xué)歷與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，學(xué)歷越高其隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度越低。或許是因?yàn)閷W(xué)歷越高，其接受的隱私保護(hù)教育程度比較高，對(duì)隱私泄露事件所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和影響認(rèn)識(shí)程度更深，因此隱私保護(hù)意識(shí)更強(qiáng)烈。臧國(guó)全等［16］77的研究也表明教育程度高的個(gè)體更擔(dān)憂(yōu)信息被收集的情況，不愿輕易泄露個(gè)人隱私信息。因此，學(xué)歷是顯著影響隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的變量。

6 建議與展望

由于新冠疫情具有突發(fā)公共衛(wèi)生事件的典型特點(diǎn)，這期間公民針對(duì)防疫的隱私信息泄露容忍度現(xiàn)狀能夠在一定程度上反映類(lèi)似事件發(fā)生時(shí)公民的隱私披露態(tài)度。因此，本實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可為今后應(yīng)對(duì)類(lèi)似突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)防疫機(jī)構(gòu)制定相應(yīng)信息獲取和信息披露機(jī)制提供借鑒。鑒于本實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映的現(xiàn)狀，提出如下建議：

（1）要根據(jù)防疫需求最小限度地收集公民個(gè)人隱私信息。鑒于公民隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度較低的現(xiàn)狀，為平衡公民個(gè)人利益與社會(huì)疫情防控需求，信息收集者在個(gè)人信息收集上要遵從最小范圍原則和適當(dāng)性原則［28］。在應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)，有關(guān)部門(mén)要根據(jù)防控需要合理、有限地收集公民的個(gè)人隱私信息。只需獲最基本、有防疫作用的信息即可，對(duì)于敏感的如身份證號(hào)碼、職業(yè)等具有個(gè)人識(shí)別作用的信息以及個(gè)人的既往病史等生理健康信息無(wú)須征集。且敏感信息盡量做匿名化處理，降低信息公開(kāi)對(duì)個(gè)人的影響。

（2）對(duì)于已收集的公民隱私信息要強(qiáng)化安全保管措施。針對(duì)不同的信息接收者，盡管公民對(duì)官方信息接收者的風(fēng)險(xiǎn)容忍度高于非官方信息接收者，但其風(fēng)險(xiǎn)容忍度整體仍偏低。原因在于個(gè)人隱私泄露事件頻發(fā)。因此，無(wú)論是官方信息收集者還是非官方信息收集者，都需要加強(qiáng)對(duì)所獲取的公民個(gè)人隱私信息的保護(hù)，在收集公民隱私信息前要制定好隱私保護(hù)政策，確定隱私信息的使用、存儲(chǔ)、保管規(guī)則，做好事前準(zhǔn)備和保障工作，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全意識(shí)，降低公民隱私泄露的可能性和風(fēng)險(xiǎn)性，避免觸及公民的風(fēng)險(xiǎn)容忍度底線。

受各種因素限制，本文存在一定的局限性。首先，就測(cè)量維度而言，沒(méi)有橫向探討不同維度對(duì)公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的影響大小。今后可深入研究信息類(lèi)型、信息接收者、隱私政策等因素對(duì)公民隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)容忍度的影響程度。其次，在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征選取方面，由于風(fēng)險(xiǎn)容忍度是一種個(gè)體特質(zhì)，受多種因素的綜合影響。本文在研究影響風(fēng)險(xiǎn)容忍度因素時(shí)僅考慮性別、學(xué)歷、年齡等特征，沒(méi)有考慮個(gè)體特征，如個(gè)人應(yīng)對(duì)隱私泄露的軟硬件能力等。最后，在樣本數(shù)量方面，本文的樣本數(shù)量不夠大，這可能會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的結(jié)果偏差。今后的研究還需不斷擴(kuò)大樣本量以及樣本的地域范圍，降低因地域、文化、經(jīng)濟(jì)等方面帶來(lái)的差異。