用户在线隐私保护行为研究述评*

张 敏，车雨霏，张 艳

0 引言

新媒体以数字技术为基础，以网络通讯为载体，并与社会经济发展的需求紧密结合，形成了包括移动服务、社交媒体、即时通信等在内的不同形式的新型信息服务类型[1-2]。在此环境下，用户信息行为呈现出交互性与即时性、海量性与共享性、个性化与社群化等特点。新媒体应用场景的拓展在为民众生活提供便利的同时也带来了隐私泄露隐患[3]，鉴于此，如何在利用新媒体环境下信息服务的高效性和便利性的同时规避由于数据隐私泄露引发的一系列社会问题等成为学术界和产业界关注和研究的热点问题。特别的，用户作为信息服务的接收者，探究其面临在线隐私安全风险时采取的“伪造”“保护”“抑制”等自我保护行为具有重要的学术价值和实践价值[4]。因此，本研究拟对新媒体环境下用户在线隐私保护行为已有研究的知识脉络和研究框架进行系统梳理，分析归纳已有研究的知识基础和重要影响因素，并在此基础上对未来研究方向进行预测和展望，以期对相关领域研究有一定的借鉴作用。

1 文献检索

为更直观、清晰地展现隐私保护相关研究领域的总体概况，并为文献检索词的确定提供有价值的参考，本研究以“隐私保护”“隐私安全”“个人信息安全”及其同义词扩展等为检索词在中国知网中进行主题相关检索，以“privacy protect”“privacy safety”“personalinformation safety”等为检索词在Web of Science 中进行主题相关检索。删除相关度较低的研究主题、限定文献发表年限为2013～2018年、限定文献类型为期刊论文等，最终获取中文文献257 篇，英文文献528 篇。以citespace5.3 为分析工具对上述中文论文和英文论文分别作关键词分布分析，得到结果如图1、图2所示。

图1显示国内相关研究的关键词分布情况，除隐私保护外，隐私安全、信息安全、大数据、云计算、个人信息等关键词出现的频率较高。图书馆、社交网络是隐私保护研究的主要情境。图2显示国外相关研究的关键词分布情况，除“privacy”“behavior”“safety”等高频词汇外，“internet”“health”“trust”“privacy concern”“Facebook”等出现的频率也较高，“adolescent”“children”等亦为高频词汇。不难看出，在大数据背景下，探究网络用户在社交媒体、医疗服务中的隐私保护行为是国内外主要的研究方向。其中，图书馆用户的隐私保护行为受到国内学者的重点关注；而青少年群体的隐私保护行为则成为国外学者的关注重点。

图1 国内相关研究的关键词分布

图2 国外相关研究的关键词分布

基于上述分析，为确保研究文献与本研究情境最大程度的契合，本研究通过以下步骤进行相关文献检索：(1)文献初选。选取“隐私”“数据”“信息”作为与隐私相关的关键词，与“保护行为”“安全行为”等关键词两两组合在中国知网数据库中进行检索。同时，以“privacy”“data”“information”作为与隐私相关的关键词与“protect”“security behavior”等关键词两两组合在Web of Science 数据库中进行检索，语种限定为英文。文献发表时间限定为2013～2018年，排除相关性较低的学科领域，通过通读标题及摘要进行文献筛选，并在阅读已检索文献的基础上，不断挖掘相关关键词进行二次检索及借鉴参考文献引用情况，补充遗漏文献来丰富文献样本库，初步获取该领域文献样本108 篇。(2)文献精选。通过综合考虑主题相关性、实证类研究、期刊水平、作者水平、引用率等因素，对文献样本库进行清洗和筛选，避免低质量文献大量混入带来的研究结果偏差。本研究最终共获得50 篇高相关性、高质量的文献为研究样本。

2 用户在线隐私保护行为研究的知识基础

2.1 基础理论分析

文献分析显示，用户在线隐私保护行为研究所涉及的基础理论跨越了信息科学、新闻传播学、心理学、行为学和社会学等多个学科。计划行为理论(Theory of Planned Behavior，TPB)[5-10]、保护动机理论(Protection Motivation Theory，PMT)[11-18]、隐私计算理论(Privacy Calculus Theory，PCT)及其他隐私相关理论[9，19-26]、使用与满足理论(Uses and Gratifications Theory，UGT)[16，27]等是最常用的理论。

计划行为理论由Ajzen(1985)提出，该理论认为个体的行为意向是行为的影响因素与实际行为的中介变量。行为意向受到三方面因素的影响：(1)源自于个体自身的“态度”；(2)源自于外在的“主观规范”；(3)源自于个人对特定行为所需资源和机会控制能力的感知即“知觉行为控制”[28]。基于此，网络用户的隐私保护意识[5-6]、隐私重要性认知、风险感知[10]等个体态度因素，父母管控[5，8]、朋友影响[7]等主管规范因素及自我效能[7，9]等知觉行为控制因素与其隐私保护行为意向的相关性，在社交网络、医疗健康等不同研究情境下得到广泛且深入的探讨。值得注意的是，TPB 框架下的父母干预等主管规范因素对青少年的社交网络隐私保护行为影响最为显著[8]。

保护动机理论由Rogers(1975)提出，认为认知中介过程中的“威胁评估”和“应对评估”为个体评估行为意向的关键因素[29-30]。部分学者在此基础上探究感知易感性、感知严重性等威胁评估因素及自我效能、反应效能等应对评估因素对用户在线隐私保护行为[13]及其持续性[18]的影响。研究表明，威胁评估通过正向刺激用户的隐私顾虑而促使其产生相应的隐私保护行为[14-15]。比如，在社交网络背景下，用户的感知易感性和感知严重性抑制其社交意愿并增强其隐私保护行为[16]。感知有效性和自我效能是用户评估自身隐私风险规避能力的重要指标，其感知规避能力与保护动机之间的相关性则被预期后悔的情绪完全中介[11]。Boss 等[17]基于PMT 理论，在长期纵向和短期横向两种信息环境下验证了网络用户恐惧诉求对其隐私保护行为的促进作用。保护动机理论亦是恐惧诉求理论重要分支，基于恐惧诉求理论，王璐瑶等[31]研究发现威胁严重性通过增强用户的效能认知促进其安全保护行为意愿，威胁易感性对用户的行为意愿则产生直接促进作用。

隐私计算理论由Culnan 和Armstrong(1999)提出，认为个体公开隐私来换取经济、社会等利益前会权衡风险和收益，并努力获取自身效用最大化[32]。该理论常用于描述个体在阻碍行为因素和激励行为因素共同作用下通过系列的博弈形成决策的过程，即当隐私的舍弃能换取高于其潜在风险的有效价值时，用户选择披露个人信息，反之则采取一定程度的隐私保护措施[33]。众多学者基于隐私计算理论，在感知竞争性收益和感知潜在风险框架下对网络用户隐私披露、隐私保护等行为特征进行了广泛且深入的探究[24-25]。获得身份认同、结识更多好友等感知收益会刺激用户在社交平台进行自我披露[26]。隐私关注测量模型、隐私管理理论等也常与隐私计算理论结合起来展开研究[9]。赵栋祥等[22]研究表明，感知隐私控制通过影响用户的感知收益进而影响其对在线健康服务的采纳意愿。

使用与满足理论起源于传播学领域，用以探讨受众接触和使用传播媒介的动因及大众传播给信息受众带来的心理和行为效用[34]。传统的传播理论通常从传播媒介和传播者的立场去衡量传播效果，而该理论则从受众立场考察受众接触媒介的社会动因、心理需求及心理需求的被满足程度，强调了受众的能动性并突出了受众的地位，并将受众的媒介接触行为抽象概括并归纳为符合“社会/心理需求——媒介使用——需求满足”因果过程的“使用与满足”基本模式。Gerber 等[27]基于使用与满足理论的基本框架，对社交媒体用户的使用动机与其信息权限设置开放程度之间的关系进行探究。Vishwanath 等[16]验证了社交媒体用户的信息需求、娱乐需求及社会需求对其隐私保护行为的影响。

此外，博弈理论被部分学者应用于平台与用户的隐私保护投入选择计算中，结合其他领域相关理论设置认知相关、动机相关、平台相关等博弈条件，通过博弈演化的方法建立博弈模型，模拟复制博弈双方的决策过程并明确博弈双方的“隐私边界”等是目前博弈理论在用户隐私行为研究中的主要应用模式[35-36]。

2.2 基础方法分析

文献分析结果显示，常用的基础研究方法为规范性的实证研究方法，可将其细分为数据获取方法和数据分析方法。

(1)数据获取方法。问卷调查法[6-10，16，19-20，22，27，38-51]、二手数据法[5，12，52-53]、实验法[5，48，54]和访谈法[23，55]等为主要的数据获取方法，其中问卷调查法是应用最为广泛的研究方法。此外，基于二手数据的研究也较为普遍，即通过官方政府、机构或非官方企业、组织等获取已有数据，并根据研究目的进行数据清洗和预处理。如胡晓梅[5]通过整理皮尤研究中心的电话访谈数据，分析美国青少年使用社交平台时的隐私保护行为。国外学者对实验法和访谈法等数据获取方法进行了更为积极的探索。Kang 等[54]在亚马逊的 MechanicalTurk(MTurk)平台招募实验人员，通过观察实验人员在个性化和非个性化网站中的用户行为，分析对比用户习惯、品牌忠诚和网站服务的个性化等对用户隐私披露意愿的影响。此外，部分学者也开始了对神经科学信息系统实验的积极尝试[37]。总体来说，多数学者以问卷调查法为主要的数据获取方法，同时对实验法、访谈法和二手数据法等多种数据获取方法进行了积极的探讨和应用，但数据获取方法普遍相对单一。因此，摒弃单一方法而综合2 种或2 种以上的研究方法，通过博采各家之长、规避各家之短的多方法融合研究将成为近期研究的主流趋势。

(2)数据分析方法。结构方程分析法、回归方程分析法和描述性统计分析法等为目前该领域的主要数据分析方法：①结构方程分析法。它是一种利用协方差矩阵分析变量之间关系的数据处理方法，能借助外显指标间接测量那些无法被直接测量的潜变量及其之间的关系，常用于验证性因子分析、高阶因子分析、路径及因果分析等。通过 SPSS、Smart PLS、Amos、Lisrel 等软件对研究数据进行处理，建立结构方程模型，得出研究模型各路径的显著性系数，进而验证研究假设是否成立等，是目前该领域最为主要的数据分析方法[7，19，21-22，46，51]。②回归方程分析法。该方法常用于确定两种及以上变量间是否存在相互依赖的定量关系。线性回归模型最为常用，即通过构建自变量和因变量的简单线性模型判断变量间的相互关系并作出预测，通过SPSS、SAS、Excel等构建回归方程验证变量之间的相关性是较为常用的数据分析方法。Ho[8]、申琦[12]等学者基于研究数据建立OLS 回归模型，探究各因素对用户隐私保护行为的作用机理。③描述性统计分析法。该方法通过频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、数据分布分析等分析方法并辅助以基本统计图形，对调查总体相关变量的有关数据进行概括性、统计性描述。Weinberger 等[45]通过该方法对比分析以色列学生群体在网络技能水平、隐私保护倾向等方面存在的性别差异。描述性统计分析法通常用以描述群体中变量的组间差异及相关特征的分布情况，为进一步调查研究提供线索。

在上述三类数据分析方法中，结构方程分析法和回归方程分析法为目前本研究领域应用最为广泛的数据分析方法；描述性统计分析法作为基础分析方法常与以上两种方法结合应用。此外，案例分析法、文献分析法、内容分析法等质的研究方法也得到了部分学者的关注，并用于在线隐私保护行为的现象、趋势与理论的探讨[56-61]。

3 用户在线隐私保护行为研究的影响因素

已有文献对影响因素的分类具有多种方法，本研究基于信息生态理论的分析视角进行系统梳理。该理论认为个体处于信息生态系统的中心地位，且与信息技术和周围环境协调发展，为研究人、信息技术和社会环境等因素间的相互作用关系提供一种独特的视角[62]。在新媒体环境下，用户基于移动互联、大数据等技术的支持，并通过网络平台接受信息服务。在“信息服务-信息保护”同时并存的信息生态系统中，用户处于核心地位并在环境、技术等协同作用下形成隐私保护行为，分析框架如图3所示。

图3 用户在线隐私保护行为的影响因素分析框架

3.1 信息人因素分析

信息人是信息生态的行为主体，已有文献主要从人口统计变量、个人特征、隐私特性和认知特性等方面进行研究。信息人因素分析见表1。

在人口统计变量方面，已有文献探究了性别、年龄、教育程度等因素对用户在线隐私保护态度和行为的影响。仲泊远[40]发现，在利用社交媒体存储照片过程中，女性用户更注重照片的整理工作，且在账号注销后更倾向于删除照片。Weinberger 等[45]认为，学生群体在网络技能和知识上存在显著性别差异，男性群体在线隐私保护技能较高而隐私保护意向较低。Dinev 和Hart[24]的研究发现，女性比男性更关注隐私，中年人较年轻人的隐私保护意识更强。Jiang 和Hu[50]研究发现，多数老年用户隐私保护意识薄弱且倾向于在线披露个人真实信息，寻求家人或朋友帮助为其隐私保护主要途径。Litt[47]发现，女性、年轻人更倾向于使用删除好友、设置访问权限等隐私保护手段，与种族和教育程度无显著相关性。此外，职业类别能影响移动手机用户系统更新的及时性，学生群体在更新手机系统时最为积极，其次为企业员工[42]。

表1 信息人因素一览表

在个人特征方面，已有文献探究了网络素养、自我效能、相关经历、使用动机及人格特质等个体相关因素对用户在线隐私保护行为的影响。申琦[52]发现，网络素养包括网络技能和网络媒介知识等两个重要组成部分，其中网络技能对“伪造”类保护行为、网络媒介知识对“保护”类隐私行为等有正向促进作用；“抑制”类消极隐私保护行为与网络素养无显著相关性。Chen H T等[9]发现，隐私管理自我效能促进SNS 用户限制其个人资料可见性，但同时也有助于自我披露。社交网络经历被认为是青少年在社交网络中采取隐私保护行为的自身因素[5]，拥有负面隐私经历的社交用户倾向于采取更多隐私保护措施并减少其社交媒体涉入度[46-47]。网络用户的使用动机可分为社交需求、信息需求和娱乐需求三类，其中社交需求成为影响Facebook 用户隐私保护行为的重要因素[16]。此外，Gerber 等[27]发现，性格外向且有攻击性的Facebook 用户倾向于使用更多的隐私保护策略，如删帖等。

在隐私特性方面，隐私关注、隐私顾虑和感知隐私控制等均为影响用户隐私保护行为的重要因素。隐私关注对用户在线隐私行为的影响在众多研究中得以证实。基于特定群体[5，8-9，12，41]、特定情境[11，44，46]和一般情况[6，19，21，38，47]的隐私关注变量对在线隐私保护行为皆有正向促进作用。隐私关注也常通过影响感知风险等中介变量间接影响用户的在线隐私保护行为[55]。此外，用户较高的感知隐私控制带来相对较高的感知收益，而隐私顾虑会抑制用户信息服务的采纳意向[22]。

在认知特性方面，已有文献探究了感知易感性、感知严重性和认知情绪等因素对在线隐私保护行为的影响。Vishwanath 等[16]发现，用户在线隐私风险的感知易感性促进其信息型隐私保护行为，感知严重性对可接触型隐私保护行为和表达型隐私保护行为具有正向影响。此外，预期后悔、担忧等认知情绪在个人隐私保护行为决策中具有重要影响[11]。

3.2 信息因素分析

信息因素是信息生态系统中连接人与人、人与环境及人与技术的关键因素。个人信息的披露或保护程度与信息类别、信息相关性等信息因素密切相关。信息因素分析见表2。

表2 信息因素一览表

在信息类别方面，宛玲等[57]认为在学科信息、商务信息等不同信息资源类别的服务场景下，用户的个人隐私信息认知会产生偏差，产生差异化的隐私行为。朱丽萍[58]发现，图书馆用户在大数据背景下的检索、传输等信息行为或因操作不当容易威胁其自身隐私安全。

在信息相关性方面，基于敏感程度的差异可将在线信息服务分类为敏感信息和一般信息，其中敏感信息与用户的相关性较高，用户重视程度和保护倾向更显著。谌涛等[59]在对微信与微博用户隐私行为的对比研究中发现，对个人相关度较高的敏感信息，用户倾向于在私密性更高的微信朋友圈中进行披露，且在使用过程中较为缺乏隐私安全意识。企业泄露用户隐私等负面舆情会减少用户对个人敏感信息的披露，对非敏感信息无显著影响[15]。

3.3 信息技术因素分析

信息技术是信息生态系统形成发展的技术基础，信息技术发展影响着与隐私保护相关的信息活动。信息技术因素包含与平台或媒介的系统质量及服务质量相关的因素[64]。用户操作信息平台、接受信息平台的服务包括两个阶段，即用户与平台的交互过程阶段和对交互结果的评估阶段。李嘉兴等[65]在分析老年群体的微信使用行为时将微信平台的易用性和稳定性等与用户交互过程相关的变量作为信息技术因素考虑在内。王晰巍等[66]认为平台服务带来的隐私、经济等风险与成本感知，隶属于信息技术相关因素，并影响用户通过媒介进行信息交互的意愿。基于此，可根据信息技术的服务阶段将已有文献中涉及的信息技术因素研究划分为过程特征因素和结果特征因素等。信息技术因素分析结果见表3。

表3 信息技术因素一览表

在过程特征方面，王晗等[61]基于服务网站易用性、规范性不足和用户个人隐私设置权限有限等现状，提出基于第三方的用户隐私保护模型，以期在满足网站对用户个人信息应用需求的同时保障用户数据隐私安全。Mosteller 等[46]调查发现，在线交互过程中用户感知信息可控性越高，其对网络平台越信任，采取的隐私保护措施也相对较少。此外，高锡荣等[19]整合公平理论相关概念，探究技术优势方提供在线服务的公平性及其对用户隐私保护行为的影响，研究结果表明，感知公平性对“伪造类”在线隐私保护行为有显著负向影响，与“回避类”隐私保护行为无显著相关性。

在结果特征方面，感知收益等正向绩效因素和感知成本、感知风险、感知障碍等负向绩效因素均被已有研究所涉及。其中，感知投诉收益被证实对用户隐私保护行为有直接或间接的促进作用[10，19，56]。Taneja 等[10]对 Facebook 用户使用隐私保护设置的态度和行为进行探究，发现感知使用收益和感知不使用成本促进其使用，感知使用成本抑制其使用。此外，感知隐私风险是促进用户采取在线隐私保护措施的重要因素[38-39，51]。

3.4 信息环境因素分析

信息人处于信息生态的中心受到其所处信息环境的影响，不同类型的信息环境因素对信息人的可达性具有差异化，进而产生了一定的信息距离。鉴于此，在分析信息环境因素时可借鉴近源效应的概念。近源效应起源于地球物理勘探学领域，用于解释测点距离激发源由远及近时产生的一系列反应。本研究以环境与用户间的距离和用户对环境的能动性为判断依据，将已有研究中涉及的信息环境因素划分为近源环境因素和远源环境因素等两大类。信息环境因素分析见表4所示。

表4 信息环境因素一览表

在近源环境方面，人际信任是影响用户隐私保护行为的重要因素，人与人、人与平台之间较高的信任度会降低用户的在线信息安全防范意识[51]。Ma 等[7]研究发现，原始计划行为理论中的变量对用户在线隐私保护行为有较高解释水平，其中主观规范的影响最为显著。青少年用户的主观规范主要来源于家庭，父母的教育程度、上网管控力度和管控方式等对其隐私保护行为影响显著[5，8]。此外，用户会向社会关系较近的群体暴露更多个人信息[59]。

在远源环境方面，社会影响、制度保障、网站声誉等因素在一定程度上影响网络用户的隐私保护决策。感知信誉保障和感知政策保障与隐私保护行为间呈现出显著负相关性[38-39]。网站声誉、信任通过影响隐私关注间接影响消费者行为意向[43]。Mamonov 等[15]研究发现，当企业处于用户隐私泄露等负面舆情中，网络用户会选择加强密码难度并减少个人敏感信息的披露。Jiang 等[23]基于隐私计算理论，验证了社会奖励对隐私关注与隐私行为不匹配的隐私悖论现象的解释性，且更高的感知媒体丰富度会增加社会奖励。此外，文化背景对用户在隐私保护习惯和倾向的影响也开始引起国内外学者的关注[56]。

4 用户在线隐私保护行为的未来研究展望

4.1 已有研究的知识脉络分析

通过对已有文献的整理归类，可构建包括研究群体、研究理论、研究方法和研究因素等在内的知识脉络分析框架，如图4所示。

在研究群体细分上，已有研究聚焦于根据特定年龄、特定地区、特定职业及特定网站等划分标准对网络用户群体进行分类，抑或不加细分对网络用户总体的隐私保护行为进行研究。在研究理论的采纳上，计划行为理论、保护动机理论、隐私计算理论及使用与满足理论等理论模型广泛应用于用户在线隐私保护行为的影响因素与作用机理的探讨。在研究方法的使用上，该领域以规范性的实证研究方法为主。问卷调查法、二手数据法、实验法及访谈法等为主要的数据获取方法，结构方程分析法、回归方程分析法和描述性统计分析法为主要的数据分析方法。此外，文献研究法、内容分析法等质性研究方法也受到了部分学者的关注。在研究因素的选取上，从信息人、信息、信息环境和信息技术等4 个方面归纳已有文献中的关键影响因素能较为完整和立体地描绘用户在线隐私保护行为的概况。其中，信息人因素包括人口统计变量、个人特征、隐私特性和认知特性等；信息因素包括信息类别和信息相关性等；信息环境因素包括近源环境和远源环境等；信息技术因素包括过程特征、结果特征等。在社交情境下探究信息人相关因素对网络用户个人数据伪造、保护、抑制等隐私保护行为的影响为该领域的研究热点，对信息、信息环境和信息技术相关因素的关注相对较少。

图4 用户在线隐私保护行为已有研究的知识脉络

图5 用户在线隐私保护行为未来研究展望

4.2 未来研究展望

从图4不难看出，虽然用户在线隐私保护行为研究已初步形成了较为完整的知识体系，但在理论模型的系统性、研究方法的多样性及影响因素的全面性等方面尚存在需要进一步完善之处。鉴于此，本研究对该领域未来可能的研究方向进行了探索性分析，如图5所示。

(1)研究群体的发展方向展望。用户细分程度不够、分类标准较单一、研究群体较固定是本领域研究群体普遍存在的问题。已有研究多以年龄、职业、地区等基本人口统计学特征作为用户划分标准，而性格、隐私关注等基于个体本身的内生属性及社会关注等基本个体所处环境的外生属性较少被研究者列入研究群体的细分标准。因此，未来的研究应建立更为全面的分类标准，从研究群体的原生属性、内生属性及外生属性等对其进行深层次细分。

(2)研究理论的发展方向展望。网络用户隐私保护行为研究是跨越信息科学、行为科学、心理学和社会学等学科形成的交叉研究，只有学科间进行深度交叉、融合、渗透方能涌现出新的研究选题。理论体系较为单一，缺乏系统性的理论框架来阐述用户在线隐私保护行为特点是目前该领域研究理论方面普遍存在的问题。因此，未来的研究可在已有理论模型的基础上紧密结合多学科领域的经典理论和最新理论、模型等，从多维视角探讨用户在线隐私保护行为的现象和实质能赋予研究更新的研究视角和更丰富的解释力度。

(3)研究方法的发展方向展望。问卷调查法、二手数据法、实验法等为主的数据获取方法与以结构方程模型、回归模型等为主的数据分析方法相结合的实证研究是已有研究常用方法。研究方法单一、数据主观性较强等是该领域研究方法方面普遍存在的问题。随着大数据技术发展，未来研究需摒弃单一的数据获取方法，采用主客观相结合的复合型研究方法收集数据，如通过网络爬虫程序获取客观行为数据结合问卷访谈获取主观行为数据。此外，还应注重多领域跨学科方法的使用，如使用NeuroIS 神经科学信息系统(含眼球运动、脑电波、面部肌肉运动等)获取生理数据。在数据处理方法上，多层线性回归分析、面板数据回归分析、扎根理论、可视化图谱分析、情感分析等方法可以帮助研究者从多层面对研究数据进行更深入复杂的分析。

(4)研究内容的发展方向展望。移动互联网技术和大数据技术等的迅猛发展，使置身其中的网络用户对待隐私保护的态度和行为日新月异。如何在新背景下解释用户隐私行为，如何找到隐私问题的解决办法是该领域未来研究所需考虑的重点。基于此，未来研究可在隐私内容、隐私环境、隐私结构和隐私行为等方面的创新给予更多关注：①在隐私内容创新层面，已有研究多将在线隐私信息作为整体概念进行研究。事实上，网络隐私可根据不同分类标准进行内容划分。如根据使用环节可分为用户浏览数据、网站注册数据及用户存储数据等数据隐私。细分隐私内容有助于提高研究的针对性和研究成果的实用性。②在隐私环境创新层面，文化情境、技术环境和使用场景等值得在未来进一步深入探索。已有研究较少区分国家和民族的文化影响，事实上基于不同的文化背景、民族习惯，对网络用户隐私保护意愿、行为程度等均存在较大差异。与此同时，随着信息技术的不断发展，用户在人机互动、虚拟现实、人工智能和大数据等技术的应用情境下呈现的隐私保护行为特点尚待挖掘。此外，已有研究对使用场景仅作一般通用类和社交网站类等的简单划分，个体所处产业环境和市场环境等的影响常被忽略，如电子病历等医疗行业应用带来的患者健康隐私保护、微信等社交领域应用带来的用户社交关系隐私保护、“去哪儿”等旅游领域应用带来的游客位置隐私保护等问题均值得特别关注。③在隐私结构创新层面，已有研究倾向于以隐私关注作为中介变量探究信息人因素对隐私保护行为的影响，研究结构单一缺乏创新性。发掘新的中介变量、重视信息、信息技术与信息环境相关变量的影响、关注性别等变量的调节作用、深入探究变量间的作用机理等为该领域未来研究的重点。④在隐私行为创新层面，已有研究大都停留在隐私保护行为表层，事实上脱离隐私问题产生的相关环节独立地探讨隐私保护很难保证立场的客观性和认识的全面性。在未来，与隐私保护行为相关的隐私所有权、隐私披露及隐私出售等更为复杂的隐私行为值得进一步探究。

5 结语

本研究对近年来国内外用户在线隐私保护行为研究文献进行综述，基于信息生态视角对影响因素进行系统梳理，构建了包括研究理论、研究方法和影响因素等在内的知识体系。随着社会环境的变化和科学技术的创新，与心理学、社会学、行为学等相关学科领域的融合交叉研究将成为热点前沿。尤其是基于丰富应用情境而不断衍生出来的如隐私保护、隐私出售等隐私行为研究将不断被纳入研究视野，其研究成果将在产业界的实践活动中呈现出越来越重要的实践价值。