隐私视角下健康类APP用户流失意愿研究

金燕 李京珂 耿瑞利

收稿日期：2020-07-10

基金项目：郑州大学人文社会科学优秀青年科研团队培育计划项目“用户参与的网络知识服务研究”（项目编号：2020-QNTD-09）。

作者简介：金燕（1977-），女，教授，硕士生导师，研究方向：网络信息资源管理。李京珂（1994-），女，硕士研究生，研究方向：网络信息资源管理。耿瑞利（1984-），女，讲师，博士研究生，研究方向：社交网络与信息行为。

摘 要：[目的/意义]本文从隐私视角出发，研究影响健康类APP用户流失意愿的因素，为健康类APP服务提供商增强用户粘性、提升服务效果等提供参考依据。[方法/过程]对24名有健康类APP使用经验的用户进行访谈，运用扎根理论法对访谈材料进行编码分析，构建隐私视角下健康类APP用户流失意愿理论模型。[结果/讨论]用户个体、隐私关注、社会环境和隐私计算结果直接影响用户流失意愿;社会环境还通过影响用户个体、隐私关注与流失意愿间关系的强度影响用户流失意愿，与用户流失意愿呈中介关系。

关键词：健康类APP;隐私关注;隐私计算;用户;扎根理论;流失意愿

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.01.008

〔中图分类号〕G252.0 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2021）01-0067-11

Research on the Churn Intention of Health APP

Users from the Perspective of Privacy

Jin Yan1，2 Li Jingke1 Geng Ruili1，2

（1.School of Information Management，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China;

2.Zhengzhou Data Science Research Center，Zhengzhou 450001，China）

Abstract：[Purpose/Significance]This paper studies the factors influencing user churn intention towards health APPs from the perspective of privacy，serving as a reference for heath APP service providers in enhancing user stickiness，improving service effectiveness.[Method/Process]Interviewing with 24 users who have using experiences of health APP，then the paper recorded the original interview data by using the method of grounded theory to code analyse the interview materials，draw a theoretical model of the churn intention of health APP users from the perspective of privacy.[Result/Conclusion]Individual users，privacy concerns，social environment and privacy calculation results directly affected user turnover intention，the social environment also influenced the users intention to lose by influencing the intensity of the relationship between individual users，privacy concerns and users intention to lose，which was an intermediary relationship with users intention to lose.

Key words：health APP;privacy concern;privacy calculation;user;grounded theory;churn intention

健康類APP是安装在手机、平板电脑等智能设备中能够为用户提供在线医疗问诊、数据管理、健康知识科普等功能的一类客户端[1]，国外也称之为健康应用程序。近年来，健康类APP的使用率越来越高，用户可通过健康类APP了解健康信息和知识，学习健康生活方式、提升疾病预防控制能力等[2]。健康类APP下载量持续攀升，但因其功能属性与音乐播放APP、社交APP等有所不同，用户很难达到频繁使用。全球知名移动应用分析公司Flurry在研究北美APP市场后发现，健康类APP的用户使用率和留存率均低于一般类型APP，每周使用次数仅为2.7次，90天后用户留存率仅为30%[3]。国内情况与国外类似，2017年艾媒咨询在《中国移动医疗健康市场研究报告》中指出，由于移动健康行业同质化问题突出，大部分健康类APP的用户活跃度并不高[4]。此外，用户在使用健康类APP的过程中，受健康信息质量[5]、个人隐私保护[6]、信息搜寻行为[7]等因素影响，会产生一定的负面情绪，进而导致用户产生转移乃至放弃等流失意愿。

用户流失最早由Keaveney和Parthasarathy于2010年提出，主要分为两种：①用户不再使用该类服务，属于顾客从该市场流出;②用户仍在使用该服务，但从原本的服务商转移到另一服务商[8]。流失意愿建立在计划行为理论的行为意愿基础上，是个人所采取某个特定行为的可能性[9]。基于此，本文认为，健康类APP用户的流失意愿是指用户产生放弃、转移、退出使用该APP的主观性思维。研究表明，发展1个新客户的成本是保持1个老客户成本的5倍，用户保持率提高5%，利润将会提高25%以上[10]，因此，研究用户流失意愿的影响因素对健康类APP服务商提高用户使用率和留存率是非常有必要的。

本研究将从隐私视角出发，主要回答以下问题：①在隐私视角下，影响健康类APP用户产生流失意愿的因素有哪些？②各影响因素之间的相互关系如何？在此基础上，最终构建隐私视角下影响健康类APP用户流失意愿的框架模型。

1 相关文献回顾

目前，国内外关于健康类APP的研究主要集中于以下两个方面：①健康类APP的功能及使用效果。如健康或健身APP对促进健康或预防疾病的积极作用[11]，口腔健康APP可以有效激发用户保护口腔健康的行为[12]，特定的医疗健康APP能够帮助Ⅱ型糖尿病患者[13]和鼻咽癌患者[14]缓解不适，提高其生活质量。②影响健康类APP用户使用行为的因素。例如，Cocosila M等基于技术接受模型，认为兼容性、感知易用性和有用性是影响用户使用健康类APP的因素[15];Wu J H等通过对健康APP实证评估，发现整体感知风险是影响用户使用的最大障碍[16];殷猛等根据保护动机理论得出用户的绩效期望、信任度和APP本身的社会影响力是影响用户对健康类APP使用意愿的因素[17];张敏等从信息生态视域出发，认为移动医疗APP用户的持续使用行为是信息、信息人、信息技术和信息环境共同作用的结果[18]。

隐私是指一种“个人不愿意公开或被他人知晓的个人基本信息以及在时间、空间中的交流、交互与交易过程中的个人信息”[19]，强调对个人信息的保护和控制[20]。个体的隐私信息披露行为是指个人将包含本人个性特征的信息予以公开的行为[21]，与隐私关注[22]、隐私悖论[23]等有密切关系。而个人信息是已识别或可识别个人（“数据主体”）的任何信息[24]。从概念的外延来看，隐私包含于个人信息，所有隐私的信息可以被称为公民个人信息，但公民个人信息并不一定属于隐私的范畴[25]。

目前，国内外关于流失意愿的研究集中在用户的不持续使用和转移等消极行为上。例如：Hou A C Y等通过问卷的方式分析出社交关系、低娱乐水平、低的网站系统质量、替代品吸引力、同龄人影响以及群居效应等是影响用户从一个社会化媒体服务流失到另一个的主要因素[26]，Hsieh J K等构建PPM框架，提出弱联系和转换成本等是影响用户在博客与社交网站替代品之间转移的影响因素[27]。徐孝娟等将用户流失与电子商务相结合，探讨了在线用户的流失行为，发现刺激因素和个体的变化对用户的流失产生重要影响[28]，郑德俊等以微信读书平台为例，使用解释结构模型方法分析得出，同类型阅读平台吸引力、转换成本以及用户朋友圈的作用是影响用户流失的重要因素[29]。

综上，当前有关健康类APP的研究多集中于医学和用户行为领域，主要关注其功能、信息质量、用户体验和影响其使用行为的因素等，偶有一些研究关注隐私问题对用户使用行为的影响，但对隐私问题如何影响用户流失意愿的研究较少。本文从隐私视角出发，研究影响健康类APP用户流失意愿的因素，希望为健康类APP服务提供商增强用户粘性、维系和发展用户、提升服务效果、促进健康类APP的运营等提供依据。

2 研究方法

扎根理论（Grounded Theory）最早在20世纪60年代由Glaser和Strauss两位社会学者提出，它是一种自下而上建构理论的方法，要求研究者用观察法、访谈法收集数据，抽象出概念、类属、假说

和理论，形成新的概念和思想，从而解释社会本质[30]。流失意愿作为心理与行为研究范畴，依赖于用户的自我认知和体验，具有强烈的主观性。因此，用扎根理论这种质性研究方法，从隐私视角来探索健康类APP用户流失意愿影响因素，构建系统的用户流失意愿模型是较为恰当的。

扎根理论认为，数据收集与理论形成是一个互动过程，即“收集数据—形成初步理论—再收集数据—完善理论”不断循环，不断对访谈数据进行整理、编码、分类和命名，通过不断迭代最终建立相应模型并提出建议，如图1[31]所示。其过程共分为4个步骤：①开放式编码，将收集到的资料集进行概念化和范畴化;②主轴编码，建立范畴之间的相互关系;③选择性编码，选择核心范畴把它系统地和其他范畴予以联系，验证其间的关系，并把概念化尚未发展完备的范畴补充整齐;④模型构建，根据核心范畴之间的联系，构建出理论模型[32]。

3 资料收集与编码

3.1 样本选择

本研究旨在探究隐私视角下影响健康类APP用户流失意愿的因素，因此样本选择设置了如下要求：①有健康类APP的使用体验;②对网络隐私有一定认知;③愿意接受访谈并允许录音和后续使用。根据2019年Mob研究院对我国医疗健康APP用户统计的结果[33]，选取18～44岁且学历集中在大专及以上的用户作为本文访谈对象，同时兼顾被访者的性别和职业等要素。

数据资料收集历时2个月（2019年11月1日—2019年12月31日），共选取24名对象进行深度访谈。本次研究共进行深度访谈16次（面谈9次，线上访谈7次），焦点小组讨论3组（2人组2组，4人组1组）。每个样本对象的深度访谈时间为20～50分钟，焦点小组讨论为30～60分钟，全程进行录音存档，以便日后转录审读与编码。最后，选择访谈资料中的2/3的访谈记录（个人深度访谈12次，2人焦点小组讨论2次）进行编码分析，剩下1/3的訪谈记录则用于理论饱和度检验。样本基本情况统计如表1所示。

本文根据实际情况对样本对象提问的顺序和问法等进行适当的调整，并根据受访者的回答进行穷尽式追问。为得到最接近受访者想法的原始数据，如果遇到不理解受访者话语的情况，将进一步提问直至理解。访谈提纲在相关文献的基础上拟定并根据访谈进度随时进行细微调整，主要涉及受访者个人基本信息、对隐私信息的关注程度、在使用健康类APP过程中因披露隐私产生的不良体验、在使用健康类APP时因隐私问题产生流失意愿的情况等4个部分，访谈过程中针对不同受访者的回答和侧重点逐层递进。

3.2 资料编码与范畴提取

3.2.1 开放式编码

开放式编码是对原始资料逐字逐句地进行分析，从相关语句或段落中提取概念，并将这些初始概念进行归类，从而抽象出不同的范畴。本研究编码过程借助质性数据分析工具NVivo 11，该工具有强大的编码功能，能帮助研究者系统严谨地整理和分析非结构化数据。通过对24位受访者的原始受访资料进行整理和分析共抽取了47个初始概念和21个范畴。本研究的开放编码过程如表2所示，表中a1～a47概念都是对被采访者原始语句的摘要提取。表中各项范畴和概念对应各个范畴的部分原始语料。

3.2.2 主轴编码

主轴编码是在开放式编码的基础上对不同范畴建立联系的过程，其主要任务是通过聚类进一步对资料进行重新组合，发掘不同范畴之间的联系，从而建立起各个独立范畴的有机关联[34]。根据研究对象的特征及研究目标，考虑到各个范畴之间的因果关系、情景关系和过程关系等，对开放式编码中的21个范畴进行分析，形成6个主范畴（B1～B6，包括用户个体差异因素、社会环境因素、健康类APP搜集利用用户信息因素、健康类APP安全属性因素、隐私风险和隐私收益因素），主轴编码结果如表3所示。

3.2.3 选择性编码

选择性编码是对主轴编码过程中建立的主范畴及其关系进行进一步地比较和分析，挖掘出能将所有范畴有机连接在一起的核心范畴，并以“故事线”的形式将核心范畴与其他范畴相联结，构建出一个完整的理论体系[35]。利用保留的1/3的访谈记录（共8人次）进行理论饱和度检验，没有发现新的重要概念、范畴与典型关系，由此认为本次扎根研究的理论模型达到饱和。

通过对主轴编码过程形成的6个主范畴进一步考察和分析，归为“用户个体”“社会环境”“隐私关注”“隐私计算结果”4个维度，并梳理出“故事线”如下：①用户个体差异作为内部因素影响用户流失意愿;②健康类APP搜集利用用户信息和健康类APP安全属性是用户隐私关注的重点，对用户的流失意愿呈直接影响关系;③社会环境作为影响用户流失意愿的外部因素直接影响用户的流失意愿，还通过对用户个体的心理倾向、隐私素养、主观规范和隐私关注产生作用来影响用户流失意愿;④隐私计算结果直接影响用户的流失意愿。表4所示为主范畴的典型关系结构。

4 结果与讨论

4.1 流失意愿模型构建

基于上述扎根研究结果，构建隐私视角下健康类APP用户流失意愿的影响因素模型，如图2所示。该模型呈现影响用户流失意愿的直接因素与中介因素，其中，用户个体、隐私关注、社会环境和隐私计算结果直接影响用户流失意愿，与用户流失意愿呈因果关系;同时，社会环境通过影响用户个体和隐私关注与流失意愿间关系的强度影响用户流失意愿，与用户流失意愿呈中介关系。

4.2 讨 论

4.2.1 用户个体

用户个体间的差异是影响其产生流失意愿的内部因素，主要指用户心理倾向、隐私素养、个人或亲友经历、网络使用经验、主观规范等方面的差异。

心理倾向。不同的心理感受会影响用户使用行为，用户心理倾向包括无谓心理、谨慎心理、敏感心理等。访谈发现，无谓心理倾向的用户并不关心披露个人信息的后果，“不在乎是谁征集个人信息”“不担心隐私泄露会影响自己生活”，此类用户不会因为隐私问题产生放弃使用该APP的意愿;而谨慎心理倾向的用户“处事谨慎，隐私信息能不给就不给，如果强制获取隐私信息那就不用了”，对隐私问题的包容度较低，会慎重考虑是否披露个人隐私信息;敏感心理倾向的用户“对个人信息是否涉及隐私感知敏锐，会避开搜集个人隐私的操作”，此类用户能清楚认知个人信息的隐私界限，出于隐私保障的目的，往往会放弃使用侵犯个人隐私边界的APP。

隐私素养。指用户对信息隐私属性的辨别能力和控制个人隐私披露的能力。访谈发现，部分用户表示“没有接触过有关隐私的知识”，这类用户对个人信息的隐私属性认知有限，隐私保护意识较弱，因此在使用过程中不会因隐私安全受到威胁而产生更换或放弃使用该APP的意愿;“学习过隐私知识能分辨哪些属于个人隐私信息”“经常关注网络用户隐私安全的新闻报道”的用户在个人隐私信息的评估和披露方面显现出较高的隐私素养，具有较强的保护隐私的意识，通常采用转移平台或放弃使用该APP的方式来保障个人隐私安全。

用户的过往经历和经验。包括个人或亲友隐私泄露的糟糕体验、网络使用经验等。受访者表示“因使用这类APP不慎泄露个人信息而被不明电话、短信频繁骚扰的消极经历会让自己担心再次被骚扰”而产生流失意愿。

主观规范。指用户做出行为决策时受到的社会压力或者群体影响。主观规范强的用户表示“有安全隐患就放弃使用”“根据自己的需求做选择”，这类用户的行为决策不易受他人影响，遇到隐私问题会出于保护个人隐私安全的目的产生流失意愿;主观规范弱的用户表示“易受群体影响，跟随别人继续使用或者放弃使用”，因此，即使感知到隐私泄露的风险也不会主动规避，很少因隐私问题产生流失意愿。

4.2.2 隐私关注

隐私关注指个人在相应的隐私情境中主观感受到的公平程度[36]，隐私关注会直接影响用户的行为意愿[37]。

1）搜集利用用户信息。这里是指健康类APP对用户个人信息的搜集与利用的程度，涉及搜集的用户个人信息的类型、隐私信息的搜集方式、隐私信息的利用方向等。

用戶个人信息的类型。指APP搜集的用户个人信息的类型。有受访者表示“会对个人信息的重要性做出判断”，受访者可以接受健康类APP搜集身高、体重等常见类型信息，但对于能体现个人身份的信息，例如职业状况、通讯方式等，用户会因隐私被冒犯而产生转移或放弃使用该APP的意愿。

隐私信息搜集。指APP查询、搜集用户个人隐私信息的方式方法。例如“经常访问、搜索记录、浏览记录都有可能被APP查看”“APP征集用户同意某个权限一般都是强制同意”。受访者担心因个人信息被过度访问和搜集而导致隐私泄露，会产生放弃或转移使用该APP的意愿。

隐私信息利用。指健康类APP分析、再使用用户个人隐私信息的方式、方向。受访者提到“服务商之间会进行用户信息共享”“用户并不知道服务商怎样加工利用自己的信息，说不定个人数据被卖了好几次”，用户担心个人隐私信息在数据产业中遭到滥用，这种不确定性和未知性引发用户对健康APP的不信任，直接影响用户产生流失意愿。

2）健康类APP的安全属性。这里指健康类APP的可靠性、隐私政策、安保技术和责任意识等。

平台可靠性。指健康类APP的知名度以及用户对其可靠性的反馈。例如“知名度高的APP肯定会更值得信赖”“经权威机构认证的APP都有备案可查，用户也放心”“APP合作的医生或者教练需要经过资格审查”，受访者关注APP服务商的规范性和信誉，认为APP服务商的严格规范管理能够保障用户隐私安全，因此APP的可靠性反向影响用户的流失意愿。

隐私政策。此处指健康类APP运营商所开展的包括收集、保存、使用、共享、转让在内等个人信息处理行为的说明[38]。“我使用健康类APP之前会阅读它的隐私条款，首先是要有，其次是内容是否完善”，受访者认为APP的隐私政策是对用户隐私安全的承诺，隐私政策的缺失会引起用户对该APP的不信任，使用户产生转换平台或者放弃使用等流失意愿。

安保技术。这里是指产品信息安全性和系统稳定性。“应用系统要安全稳定，必须通过安全检测，否则很容易被攻击”“登录的时候要有验证方式”，受访者认为，如果产品因技术原因在使用过程中出现安全漏洞，用戶会面临个人数据泄露的威胁，出于保障个人隐私安全的考虑用户将产生流失意愿。而先进的安保技术则会促使用户信任该产品，吸引用户持续使用，反向影响用户流失意愿的产生。

责任意识。此处指健康类APP服务商对于负面事件处理的速度、态度和方式，为用户提供反馈投诉渠道，尊重和保障用户的权利，反向影响用户产生流失意愿。“有的公司在隐私泄露事件发生后会第一时间做出反馈，态度诚恳，积极修正错误，用户也放心继续使用”。

4.2.3 社会环境因素

影响健康类APP用户流失意愿的外部因素包括政府的监管、隐私法律法规、行业规范，社会环境因素通过影响用户心理倾向、隐私素养和主观规范的强度以及健康类APP服务商行为规范的程度，与用户流失意愿呈中介关系。

对于社会环境的现状，受访者表示“现实中的用户即使被泄露了隐私，可以投诉的方式很少，投诉渠道不健全”“实际中需要法律规范健康类APP对用户信息的利用，但目前缺少独立的隐私法律法规，在立法这方面还有很多不足”“如果政府有专门的机构管理健康类APP市场，健康类APP肯定会规范化访问、搜集和利用我们的个人信息”“行业要有准入标准，自觉遵守法规和行业规范”。政府的监管力度不足，隐私法律法规缺失以及健康类APP行业运行不规范的现状不能满足用户在使用健康类APP过程中对于合理维护个人隐私安全的诉求。时有发生的隐私泄露事件使用户在使用APP过程中更加谨慎，出现侵犯用户隐私安全问题时会选择更换产品或者不再使用该类产品。

4.2.4 隐私计算结果

隐私计算理论是在社会交换理论、效用最大化理论基础上发展起来的，认为用户是否披露个人信息取决于期望风险与期望收益的计算结果[39]。用户对隐私风险和隐私收益的衡量即隐私计算的结果对健康类APP用户产生流失意愿呈直接影响关系。

隐私风险指用户主动向健康类APP披露个人信息而造成一定损失的预期，这里包括安全风险、诊疗风险、时间风险和心理风险。隐私收益指用户以披露个人隐私的方式从健康类APP中得到有关问诊、行为管理、健康信息科普等回报，这里包括健康收益、诊疗收益和成本收益。当收益大于或等于风险时用户会进行信息披露，继续使用健康类APP;当风险大于收益时用户就会拒绝披露信息，产生流失意愿。

5 结 论

本研究发现，用户个体差异、隐私关注、社会环境和隐私计算结果会直接影响用户的流失意愿，社会环境通过对用户个体的心理倾向、隐私素养、主观规范以及隐私关注与流失意愿间的作用来对用户流失意愿产生影响。基于上述研究结果，本文认为可以从用户、健康类APP服务商和社会环境3个层面做出改进，以降低健康类APP用户的流失意愿，增强用户使用粘性。

对用户而言，应增强隐私保护意识，提升隐私素养。在使用健康类APP的过程中，增强自我保护意识，了解其隐私政策，并据此做出自我保护的反馈行为，谨慎披露个人隐私[40]。同时，用户要善于设置隐私权限，利用一定的技术手段保护个人隐私信息不被恶意访问和利用。

对健康类APP服务商而言，应提升产品的安全属性，增加用户信任。从管理上说，首先，健康类APP服务提供商对待用户敏感信息应严格遵循有限收集、合法使用、信息告知原则[41]，尊重用户的知情权，增强用户对个人隐私信息的控制能力。其次，健康类APP还应健全和完善其隐私政策的内容，发挥用户在隐私政策制定中的监督与反馈作用[42]。最后，健康类APP服务提供商应从技术上提升APP的安全性，降低用户的隐私忧虑，增加用户的使用意愿。

社会环境方面，应增强个人信息保护、隐私保护相关法律法规的建设，强化大数据时代的个人信息保护。可喜的是，2020年我国在个人信息保护立法进程上有很大的进展。从《中华人民共和国民法典》的颁布，到《中华人民共和国数据安全法（草案）》的审议，再到《信息安全技术个人信息安全规范》，以及即将制定的《个人信息保护法》，从立法层面对“个人隐私”的概念和外延进行界定，覆盖服务商对个人信息采集、存储、处理、分析、保存等全部环节的规则，为未来个人信息规范化使用提供完善的指引，为保障用户医疗健康隐私安全提供良好的法律环境。此外，中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局、卫健委等国家有关部门应加强合作，成立第三方监管机构，明确监督责任主体，形成个人、企业和政府共同努力的监管网络，建立个人信息保护的长效机制，保障用户医疗健康隐私安全，提高健康类APP用户留存率[43]。最后，健康类APP行业应在保护用户信息安全方面自我把关，建立刚性的行业约束机制，促进行业良性发展。

本文从内容和方法上拓展了对健康类APP用户流失意愿的研究，但本研究仍存在一些局限性，例如本文样本选取的覆盖面不足，在校学生占据了较大的比例，如果能考虑到受访者的收入水平、健康状况、职业等特征的差异，可能会有新的概念范畴出现，未来可对其进一步研究。此外，后续会进一步关注流失意愿与流失行为之间关系的研究。

参考文献

[1]徐倩，赵文龙.基于移动医疗App的用户健康信息需求分析[J].现代情报，2015，35（11）：79-82.

[2]赵栋祥，霍朝光，范昊.隐私视角下移动健康管理服务使用意愿的实证研究[J].现代情报，2018，38（5）：74-81.

[3]互联网数据研究咨询中心.Flurry：APP参与度与存留率的关系报告[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/74472.html，2020-06-02.

[4]艾媒网.艾媒报告《中国移动医疗健康市场研究报告》[EB/OL].https：//www.limedia.cn/c400/49397.html，2020-06-02.

[5]张敏，罗梅芬，聂瑞，等.问诊类移动医疗APP用户信任的影响因素分析——基于过程、制度和特征的多维研究视角[J].现代情报，2017，37（5）：72-78，104.

[6]朱光，刘虎，杜欣蒙.隐私忧虑背景下的移动医疗APP使用意愿研究——基于三方博弈的視角[J].数据分析与知识发现，2019，3（5）：93-106.

[7]邓胜利，付少雄，陈晓宇.信息传播媒介对用户健康信息搜寻的影响研究——基于健康素养和信息检索能力的双重视角[J].情报科学，2017，35（4）：126-132.

[8]Keaveney S M，Parthasarathy M.Customer Switching Behavior in Online Services：An Exploratory Study of the Role of Selected Attitudinal，Behavioral，and Demographic Factors[J].Journal of the Academy of Marketing ence，2001，29（4）：374.

[9]Vroman R B H W.The Loyalty Effect：The Hidden Force Behind Growth，Profits，and Lasting Valueby Frederick F.Reichheld;Thomas Teal[J].Academy of Management Executive，1996，10（1）：88-90.

[10]Hou A C Y，Chen Y C，Shang R A，et al.The Post Adoption Switching Of Social Network Service：A Human Migratory Model[EB/OL].https：//aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi？article=1132&context=pacis2012，2020-08-24.

[11]West J H，Hall P C，Hanson C L，et al.Theres an App for That：Content Analysis of Paid Health and Fitness Apps[J].Journal of Medical Internet Research，2012，14（3）：e72.

[12]Underwood B，Birdsall J，Kay E.The Use of a Mobile App to Motivate Evidence-based Oral Hygiene Behaviour[J].British Dental Journal，2015，219（4）：E2.

[13]徐慧文，杨莉，陈玉凤，等.糖尿病中医慢病管理App的应用效果评价[J].护理学杂志，2019，34（24）：29-32.

[14]岑洁，杨丽.鼻咽癌患者健康管理APP的应用效果[J].中国护理管理，2019，19（11）：1695-1701.

[15]Cocosila M，Archer N.Adoption of Mobile ICT for Health Promotion：An Empirical Investigation[J].Electronic Markets，2010，20（s3-4）：241-250.

[16]Wu J H，Wang S C，Lin L M.Mobile Computing Acceptance Factors in the Healthcare Industry：A Structural Equation Model[J].International Journal of Medical Informatics，2007，76（1）：66-77.

[17]殷猛，李琪.基于保护动机理论的健康APP用户使用研究[J].现代情报，2016，36（7）：63-70.

[18]张敏，罗梅芬，聂瑞，等.信息生态视域下移动医疗APP用户持续使用意愿分析[J].数据分析与知识发现，2017，1（4）：46-56.

[19]相甍甍，王晰巍，王楠阿雪，等.移动支付中消费者个人隐私信息披露影响因素研究[J].情报理论与实践，2017，40（9）：8-13.

[20]齐爱民.拯救信息社会中的人格[M].北京：北京大学出版社，2009.

[21]郝森森.企业移动App用户隐私信息披露行为机理研究[D].长春：吉林大学，2019.

[22]张玥，朱庆华.国外信息隐私研究述评[J].图书情报工作，2014，58（13）：140-148.

[23]徐敬宏，侯伟鹏，程雪梅，等.微信使用中的隐私关注，认知，担忧与保护：基于全国六所高校大学生的实证研究[J].国际新闻界，2018，40（5）：160-176.

[24]馬特.个人资料保护之辩[J].苏州大学学报：哲学社会科学版，2012，33（6）：76-84.

[25]杨延超.解读欧盟《通用数据保护条例》的几个核心问题[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/235269958_465968，2020-06-12.

[26]Hou A C Y，Chen Y C，Shang R A，et al.The Post Adoption Switching of Social Network Service：A Human Migratory Model[EB/OL].https：//aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi？article=1132&context=pacis2012，2020-08-24.

[27]Hsieh J K，Hsieh Y C，Chiu H C，et al.Post-adoption Switching Behavior for Online Service Substitutes：A Perspective of the Push-pull-mooring Framework[J].Computers in Human Behavior，2012，28（5）：1912-1920.

[28]徐孝娟，赵宇翔，吴曼丽，等.S-O-R理论视角下的社交网站用户流失行为实证研究[J].情报杂志，2017，36（7）：188-194.

[29]郑德俊，李杨，沈军威，等.移动阅读服务平台的用户流失因素分析——以“微信读书”平台为例[J].情报理论与实践，2019，42（8）：78-82.

[30]Anselm L.Strauss.Qualitative Analysis for Social Scientists[M].Cambridge University Press，1987.

[31]冯亚飞，胡昌平，仇蓉蓉.数字学术资源用户隐私关注影响因素模型构建——基于扎根理论[J].情报科学，2019，37（3）：3-8.

[32]Pandit N R.The Creation of Theory：A Recent Application of the Grounded Theory Method[J].Qualitative Report，1996，（2）：1-15.

[33]互联网数据资讯网.Mob研究院：2019互联网医疗行业洞察报告[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/889017.html，2020-03-12.

[34]陈向明.扎根理论的思路和方法[J].教育研究与实验，1999，（4）：58-63，73.

[35]Pandit N R.The Creation of Theory：A Recent Application of the Grounded Theory Method[J].Qualitative Report，1996，（2）：1-15.

[36]Westin A F.Privacy and Freedom[J].Michigan Law Review，1970，66（5）.

[37]陈昊，李文立，柯育龙.社交媒体持续使用研究：以情感响应为中介[J].管理评论，2016，28（9）：61-71.

[38]洪延青.网络运营者隐私条款的多角色平衡和创新[J].中国信息安全，2017，（9）：46-49.

[39]Culnan M J，Bies R J.Consumer Privacy：Balancing Economic and Justice Considerations[J].Journal of Social Issues，2003，59（2）：323-342.

[40]张玥，王坚，朱庆华.医疗问诊APP隐私政策的认知影响因素框架模型研究——基于扎根理论方法[J].情报理论与实践，2019，42（6）：105-110.

[41]Sheehan K B，Hoy M G.Dimensions of Privacy Concern Among Online Consumers[J].Journal of Public Policy & Marketing，2000，19（1）：62-73.

[42]张玥，王坚，朱庆华.医疗问诊APP隐私政策的认知影响因素框架模型研究——基于扎根理论方法[J].情报理论与实践，2019，42（6）：105-110.

[43]占南.面向个人信息保护的互联网企业和用户动态博弈分析[J].现代情报，2020，40（6）：137-144.

（责任编辑：陈 媛）