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摘要
平台用户的隐私风险感知会影响用户的平台转换意愿，但心理过程机制尚待明确，用户对于隐私“风险-效用”的权衡是否会改变或抵消转换意愿也值得关注。本文对具有移动购物APP使用经验的用户进行数据收集，使用PROCESS模型分析隐私风险感知和隐私效用感知及其交互项对隐私关注和转换意愿的影响效应。研究发现，隐私风险感知和隐私效用感知显著正向影响转换意愿；两者交互项影响转换意愿和隐私关注；隐私关注在隐私风险感知和隐私效用感知对转换意愿的作用中发挥中介作用。本研究明确了“隐私计算-隐私关注-转换意愿”的心理过程机制，证实了隐私风险感知和隐私效用感知的交互项对转换意愿存在挤压效应。
作者简介
曾润喜，重庆大学新闻学院教授，智能传播与治理研究中心主任。
朱星橦，重庆大学新闻学院硕士研究生。
黄若怡，重庆大学新闻学院硕士研究生。
基金项目
本文系国家社科基金重大项目《健全网络综合治理体系研究》（项目编号：23ZDA086）阶段性成果。
一
引言
移动APP已经成为人们获取信息、社会交往与经济活动的重要平台，也是非法采集、处理和传播用户个人隐私信息等的“重灾区”。出于对个人信息、财产和空间隐私泄露的关注和担忧（Vimalkumar， Sharma，Singh，Gupta & Kumar, 2021）或为维护自身隐私权益，部分用户在APP使用过程中可能产生停止或转换使用当前APP的意愿（Zhang， Ding & Ma， 2022）。
已有研究发现，用户转换意愿受到隐私风险感知的直接影响（Chang & Hsu, 2019；Cheng， Lee & Choi， 2019）。当用户感知隐私风险越高，其保护态度就会越积极（Mousavi, Chen, Kim & Chen, 2020）。然而，诸如“用户愿意以隐私换取便利”的情况在现实中是客观存在的，部分用户在已知隐私风险且产生隐私担忧的情况下，仍然选择披露个人隐私以获取效用（Ameen， Hosany & Paul，2022）。这一悖论提示研究者，用户对隐私风险与隐私效用的感知评估是隐私计算的一体两面，隐私效用感知很可能也是转换意愿的一个重要前因。然而，现有研究主要聚焦隐私风险感知与转换意愿的关系，对隐私效用感知及两者交互项与转换意愿的关系观照不足，有必要引入隐私效用感知作为与隐私风险感知的交互变量同步加以考察。
同时，转换意愿作为用户保护个人隐私、减少损失的重要意愿，还受制于用户对隐私环境的整体认知（Wang， Lee & Wang， 1998）。在这个过程中，隐私关注作为用户在使用移动APP中形成的隐私注意力倾向，不仅涉及用户的主观动机，还能进一步影响后续意愿（于婷婷，杨蕴焓，2019；臧国全，赵炎冰，张男，2021）。因此，隐私关注可以作为理解隐私计算对转换意愿的中介变量纳入考量。
本文旨在探寻隐私计算对移动APP用户转换意愿的作用机制，基于移动购物场景，构建了以隐私关注为中介变量的隐私风险感知、隐私效用感知及其交互项对转换意愿影响的研究模型。这一研究有助于思考用户的隐私计算对于转换意愿的结构性影响，拓展隐私关注的理论解释框架。
务。
二
文献回顾与研究假设
（一）隐私计算与转换意愿
隐私计算（privacy calculus）是指用户在隐私决策过程中会权衡隐私披露的“风险—效用”情况（Laufer & Wolfe，1977），包括隐私风险感知（perceived privacy risk）和隐私效用感知（perceived privacy benefit）两个维度。隐私风险感知是指用户对个人信息披露时产生的潜在损失或最坏结果的预期（Malhotra, Kim & Agarwal， 2004）。多数研究发现，隐私风险感知会成为用户是否持续使用该移动APP的重要参考依据（宣长春，陈素白， 2023; Balapour，Nikkhah & Sabherwal， 2020）。转换意愿（switchintention）是指用户减少或停止使用当前产品，转而使用其他产品或服务的心理倾向（张育玮，邢雯，徐茜，关记兴，2019；Bansal & Taylor，1999；Keaveney，1995）。当隐私威胁水平较高时，用户会评估隐私威胁的严重性，进而产生保护自己免受威胁的动机，可能会放弃使用该APP（申琦，2017），转向更为满意的替代方案（Yu， Moon，Chua & Han， 2022）。基于此，本文提出以下假设：
H1：隐私风险感知与转换意愿正相关。
隐私效用感知是指用户对自愿披露隐私信息后从产品或服务中体验到的经济收益、个性化服务和社交融入等效用的预期（Stone & Stone， 1990）。移动APP用户在社交媒体上自我披露时能够获得多种收益，包括维护现有关系的便利性、新关系的建立、自我展示和享受等（Walsh， Forest & Orehek， 2020）。从效用与需求视角，基于理性人假设，用户如若感知到隐私效用，他们将倾向于实现效用最大化（肖迪，2023）。一方面，当用户意识到让渡隐私可以获取效用时，用户可能会尝试在更多的移动APP让渡隐私，进而在全网获取更多效用（Duan & Deng, 2022），因而用户在尝试使用多个平台的过程中，可能挤占当前APP使用的注意力和时间，减弱使用当前APP的心理偏好；另一方面，当用户认为开放隐私权限带来的收益无法满足自身需求时，也可能产生切换平台去追寻更多效用的意愿（Liang， Wu & Dong， 2022）。从隐私交换视角，区别于一般效用，隐私效用的获取是以被动开放隐私权限为前提条件，它在为用户提供好处的同时，也会带来关于隐私损失的延迟成本，即用户会延迟感知到隐私交换的损失成本（顾理平，2019; Choi， Jeon & Kim, 2019）。虽然用户在短期内会因为感知到的隐私效用而持续使用该平台，但持续使用一段时间后，隐私损失成本逐渐凸显，如价格歧视、广告推送等（Acquisti， Brandimarte & Loewenstein， 2020），用户可能会产生抗拒心理，不愿平台更多地介入个人隐私，产生减少使用该平台、寻求更符合预期的平台的意愿。基于此，本文提出以下假设：
H2：隐私效用感知与转换意愿正相关。
（二）隐私关注的中介效应
隐私关注（privacy concern）是用户对平台非法或过度监测、收集、获取、处理与传播个人信息的注意力感知倾向，体现用户对平台隐私管理与隐私信息环境的整体认知（Wang，Lee & Wang， 1998）。APCO理论模型（Antecedents → Privacy concerns → Outcomes model）强调隐私关注作为中介时的间接传导路径（Smith，Dinev & Xu，2011），该模型能够支持“主观动机-隐私关注-行为意向”的传导逻辑（臧国全，赵炎冰，张男，2021），因而隐私关注可能对主观动机“隐私计算”与决策意向“转换意愿”产生关键作用。
网络社会的公私界限日趋模糊，侧面反映了平台隐私传播扩散的不可控性以及隐私环境的公共化（顾理平，2019）。基于信息边界理论，用户在建立个人信息决策的边界后，对信息边界内部处于完全信任状态，而对信息边界外部则处于不信任状态（Petronio， 2002: 3-5）。由于用户主要通过对隐私采集、分析和处理过程等方面进行评估来衡量移动APP的隐私风险（张学波，李铂，2019），这个评估过程涉及用户对移动APP收集个人信息的透明度、信息使用方式和处理过程的认知程度。因此，用户如果认为移动APP在此过程中侵犯个人信息边界，甚至超出个人可控的信息边界，就会产生隐私风险的威胁感（林升梁，冯雪汝，2023；孙倬，赵红，臧国全，王宗水，2022），处于对移动APP的不信任状态。
伴随着隐私风险感知增长，用户产生的不信任感和焦虑情绪会促使他们对平台隐私管理和隐私环境进行负面评价。在此情况下，用户会更加重视平台采集、分析和处理个人信息的规范性，并增加对平台隐私行为和政策的关注程度（牛静，孟筱筱，2019；Vimalkumar， Sharma， Singh & Dwivedi， 2021）。这进一步会增强用户对平台隐私侵害、隐私泄漏的担忧程度（张嵩，孙鑫玥，陈昊，2023），从而对其转换意向起到推动作用，促使用户考虑转换到其他更安全和值得信赖的平台（Wang， Luo， Yang & Qiao, 2019）。例如在云储存服务平台中，如果平台的数据安全性和稳定性较差，用户则会时刻担心数据丢失、泄露等风险，面临效率低下、时间财产损失和精神压力等后果，因此用户更可能转向风险较低的替代平台（Wu， Vassileva & Zhao， 2017）。基于此，本文提出以下假设：
H3：隐私关注在隐私风险感知和转换意愿之间起中介效应。
如前文所言，在现实中客观存在着“用户愿意以隐私换取便利”的情况。用户出于个人利益最大化的考量会选择用个人信息换取利益（肖迪，2023），例如为了获得个性化服务等隐私效用，用户会以披露个人身份、地理位置、银行卡信息等高敏感性信息作为交换条件（Soumelidou & Tsohou， 2021），这意味着用户从隐私交换中获取隐私效用的现象，本质上是平台在对用户的个人数据进行采集、分析和处理（Ribeiro-Navarrete， Saura & Palacios-Marqués， 2021）。值得注意的是，尽管用户向平台提供了较多高敏感性信息，但并不意味着用户同意平台侵犯其个人隐私。相反，用户让渡隐私信息，更可能是一种被动的无奈选择。当隐私交换达到一定水平，隐私泄露带来的收益无法抵消其成本时，为确保个人隐私不受侵犯，用户会更加关注平台对个人隐私的数据处理方式，例如关注平台要求用户开放隐私权限、记录浏览痕迹、储存隐私信息的行为（肖玉琴，2023; Kim， ParkK， ParkY & Ahn， 2019），从而提高其隐私关注程度。
一旦用户对平台隐私管理的怀疑和消极评价超过心理阈值，认为个人的隐私边界受到侵犯，则可能促使他们增强对平台环境的不信任感，产生隐私保护意愿和行为，减少对该平台的黏性或放弃使用该平台（孟筱筱，2023），转而使用其他替代APP（卢家银，2021）。基于此，本文提出以下假设：
H4：隐私关注在隐私效用感知和转换意愿之间起中介效应。
（三）隐私风险感知与隐私效用感知的交互效应
隐私计算本质上是用户的一种隐私决策行为，他们不仅会在既得利益与隐私披露之间进行衡量，而且会根据最大化效用与最小化风险来实现理性选择（Kitkowska， Shulman， Martucci & Wästlund， 2020）。根据补偿性控制理论，当用户对环境处于低控制感但是能够及时得到补偿时，用户就无需从其他领域寻求可替代的控制感来源（Landau， Kay & Whitson，2015）。在移动APP使用过程中，用户如果感知到平台的隐私风险，会对平台缺乏控制感（Jozani，Ayaburi，Ko & Choo， 2020）。当用户具有低隐私效用感知时，由于隐私风险的感知会使他们处于负面情绪状态，但又无法通过隐私效用得到补偿。随着隐私风险感知的增加，用户将更可能触发心理补偿机制，产生寻求其他可替代平台的意愿，从而获得控制感。相比之下，当用户具有高隐私效用感知时，用户从理性的角度考虑，可能会削弱对平台隐私风险的感知，使得用户对平台的控制处于一个平稳的状态，用户无需为追求稳定的平台秩序而转换使用其他平台。基于此，本文提出以下假设：
H5：隐私效用感知与隐私风险感知交互影响转换意愿。
损失厌恶理论表明，与同等规模的收益相比，损失产生的心理影响更大（Gal & Rucker, 2018）。当用户具有低隐私效用感知时，用户获得的隐私收益不足以弥补隐私风险带来的危机感（Hinds， Williams & Joinson，2020）。作为典型的损失代表，隐私风险能够产生更大的心理影响，且这种影响会随着隐私效用和隐私风险的感知差距增加而逐渐增强。随着隐私风险感知的增加，用户对平台的控制感减弱，同时也无法及时从隐私效用中得到补偿。此时，用户更易采取预防和保守的态度，关注平台隐私问题（宣长春，陈素白，2023）。相比之下，当用户具有高隐私效用感知时，用户虽然对平台隐私管理处于低控制感，但是能够获得诸如个性化、社交、经济等效益的补偿，隐私控制感得以弥补，进而削弱了隐私风险感知可能产生的心理影响。此时，用户的隐私风险感知无论高低与否都不会有效增加隐私关注。基于此，本文提出以下假设：
H6：隐私效用感知与隐私风险感知交互影响隐私关注。
三
研究设计
（一）研究样本与数据
本文选取移动购物APP作为场景，将淘宝、京东、拼多多等主流综合性移动购物APP用户作为研究对象。相较其他移动APP场景，移动购物APP通过大数据、算法分析对用户身份、银行卡、社交信息等隐私信息的获取程度更高，是隐私风险和隐私交换活动的典型场景。在样本的获取上，本文考虑以下限制因素：第一，我国互联网普及率较高，多数网民都有使用移动购物APP的经历，能最大程度覆盖对不同人群的调查，且线上收集数据能过滤未使用互联网进行购物的用户；第二，移动购物APP用户普遍具备较高的数字化素养和较强的社交互动性，可以熟练操作智能手机、浏览网页等，在购物过程中通过社交媒体平台与其他用户进行交流和分享，能理解问卷内容，提高有效填答率。
基于此，本文通过以下三种方式进行问卷发放：一是将调查问卷上传和发布于“问卷星”调查网站，该网站样本数量超过6500万，样本覆盖面广，团队在网站中随机邀请符合条件的受访者填答问卷；二是通过QQ、微信等渠道邀请移动购物APP用户填答调查问卷；三是借助填答问卷人的社会关系向其社会网络发送调查问卷。填答者也要求满足至少使用1种移动购物APP的条件，在问卷的第一题设置问题“您当前最常用的购物APP是”，选项为“淘宝、京东、拼多多”等主流综合性移动购物APP，并设置其他选项为可自行补充的填空题。本次调研从2023年7月20日至9月20日发放问卷，共计发放调查问卷900份，回收760份。为确保数据质量，剔除了不完整作答、作答时间过短、存在极端数值和近期无网络购物行为的问卷，最终保留有效问卷725份，有效回收率为84.4%。
样本的结构特征为：（1）在样本性别方面，按照女性为网购消费主力的实际情况，64.7%的样本性别为女性。（2）在样本年龄方面，本研究既兼顾《第52次中国互联网络发展状况统计报告》网民结构中40岁以下网民占比52.5%，又充分考虑受访者的网购经历、问卷理解和填答能力。同时，考虑到35岁以上群体的受访意愿低和防骗意识强，本研究压缩了这一年龄段的样本。由此，本研究的受访者主要集中在35岁以下，其中35岁及以下群人占比86.9%，36-45岁人群占比11.4%。（3）在样本学历方面，本研究考虑到数字素养与学历水平成正相关（杨江华，杨思宇，2023），受访者多拥有大学本科及以上学历，其中大学本科学历人群占比57.8%，硕士及以上学历人群占比9.5%。（4）在样本每日使用手机时长方面，受访者平均每日使用手机时长多为3-5小时（占比45.4%）、5-8小时（占比29.5%）。（5）在样本网购频率方面，受访者网购频率多为每月几次（占比50.1%）、每周几次（占比32.8%）。
（二）变量测量
根据本文的研究模型，本研究所涉及变量主要包括隐私风险感知、隐私效用感知、隐私关注和转换意愿四个部分。为确保问卷信度与效度达到一定标准，各变量所采用的题项主要参考国外研究中的成熟量表。考虑到移动购物APP的场景特点，在成熟量表基础之上进行题项表述的改编，将原量表中的“产品、工具”“互联网”改为“这个APP”。同时，尽管现有文献论述了隐私效用感知，但对隐私效用感知的具体测量并不多见，较多研究直接测量APP使用的总体效用感知，而非用户通过开放隐私权限来获取的效用感知。本研究参考Davis（1989）和Forsythe等（2006）以及其他量表，结合隐私效用感知的内涵和研究情境，修订了隐私效用感知量表。量表均采用李克特5级量表制，得分越高表明被调查者越符合该题项的表述。
隐私风险感知。用于测量用户对隐私风险的感知情况，所使用量表修改自Dinev等（2013）。该量表包含4个条目，测量条目示例为：“在这个APP上提供个人信息是有风险的。”该量表的Cronbach’s α值为0.899。
隐私效用感知。用于测量用户对隐私效用的感知情况，所使用量表修改自Davis（1989）和Forsythe等（2006）。该量表包含6个条目，测量条目示例为：“在这个APP上开放隐私权限可以满足我的购物需求。”该量表的Cronbach’s α值为0.769。
隐私关注。用于测量用户的隐私关注，所使用量表修改自Malhotra等（2004）。该量表包含10个条目，测量条目示例为：“我会谨慎思考是否允许这个APP收集个人信息或开启位置、手机通讯录等权限。”该量表的Cronbach’s α值为0.913。
转换意愿。用于测量用户的转换意愿，所使用量表修改自Wu等（2017）。该量表包含4个条目，测量条目示例为：“我会考虑增加我在其他APP上的使用时间，并且减少使用这个APP的时间。”该量表的Cronbach’s α值为0.872。
控制变量。参照早期转换意愿领域的相关研究，将性别、年龄、受教育程度作为控制变量。同时，考虑到用户使用移动购物APP的经验，将用户的网购频率和每日使用手机时长也设置为控制变量。
（三）信效度检验
信度分析结果表明，各变量的组合信度CR均大于0.8，表明量表各题项具有较高一致性，数据具有良好信度。各量表维度的KMO值均在0.8以上，Bartlett’s球形检验均达到显著性水平，表明量表适合进行因子分析。各测量题项因子载荷均大于0.6，各变量的AVE均大于0.6，表明问卷量表具有良好的聚合效度。在区分效度上，本研究变量的AVE平方根均大于其与其他变量之间的相关系数，说明各变量之间差异显著，具有良好的区分效度。具体信效度分析结果及对应指标数值详见表1。
四
研究结果
（一）描述性统计与相关分析
表1报告了主要研究变量的均值、标准差和相关系数。在均值表现上，用户的隐私关注程度最高，而转换意愿程度最低，变量之间均值差距较小。用户对隐私风险感知、隐私效用感知、隐私关注和转换意愿的均值都处于较高水平，这表明用户对移动购物APP隐私计算与转换意愿整体评价较高。结果显示，各变量之间均存在一定程度的相关性。隐私风险感知与隐私关注（r=0.317，p<0.01）、转换意愿（r=0.340，p<0.01）呈显著正相关，隐私风险感知与隐私效用感知（r=-0.247，p<0.01）呈显著负相关，隐私效用感知与隐私关注（r=0.286，p<0.01）、转换意愿（r=0.201，p<0.01）呈显著正相关，隐私关注与转换意愿（r=0.440，p<0.01）呈显著正相关。
（二）主效应检验
本研究采用分层多元回归对主要直接效应进行检验，在构建分层多元回归模型时，为提高模型的稳定性和准确性，本研究对预测变量进行中心化处理，共建立了5个回归方程。在第一层回归中变量为性别、年龄、学历、收入、网购频率和时间成本等控制变量，第二层分别为隐私风险感知和隐私效用感知与隐私关注，分别对转换意愿（模型1、模型2）、隐私关注（模型4）进行回归分析，第三层为二者交互项（隐私风险感知×隐私效用感知），分别对转换意愿（模型3）、隐私关注（模型5）进行回归分析。结果如表2所示。
模型1检验了隐私风险感知和隐私效用感知对转换意愿的影响。结果表明，在控制了人口学因素与用户使用习惯因素后，隐私风险感知（β=0.420，p<0.001）、隐私效用感知（β=0.298，p<0.001）对转换意愿有显著正向影响，即用户的隐私风险感知和隐私效用感知越高，其转换意愿也越高。基于此，H1和H2得到支持。
模型4检验了隐私风险感知和隐私效用感知对隐私关注的影响。结果表明，隐私风险感知（β=0.412，p<0.001）、隐私效用感知（β=0.384，p<0.001）对隐私关注有显著正向影响，说明用户隐私风险感知和隐私效用感知越高，其隐私关注程度越高。
模型2验证了隐私关注对转换意愿的影响。结果表明，隐私关注对转换意愿有显著正向影响（β=0.430，p<0.001），即隐私关注程度越高，用户转换意愿越强。
（三）交互效应检验
本研究进一步考察了隐私风险感知和隐私效用感知的交互作用，模型3检验了隐私风险感知和隐私效用感知交互项对转换意愿的影响。结果表明，二者交互项对转换意愿具有显著影响（β=-0.510，p<0.001）。本文进一步通过简单斜率分析绘制出隐私风险感知和隐私效用感知二者分别对转换意愿和隐私关注的交互效应图。其中，“高隐私效用感知”和“低隐私效用感知”分别以隐私效用感知的均值加上和减去一个标准差来表示。从图2看出，当隐私效用感知较低时，高隐私风险感知比低隐私风险感知更能提升转换意愿；而当隐私效用感知较高时，高隐私风险感知与低隐私风险感知对转换意愿的提高没有显著差异。基于此，H5得到支持。
模型5检验了隐私风险感知与隐私效用感知交互项对隐私关注的影响。结果表明，二者交互项对隐私关注具有显著影响（β=-0.577，p<0.001）。从图3看出，当隐私效用感知较低时，高隐私风险感知比低隐私风险感知更能提升隐私关注；而当隐私效用感知较高时，高隐私风险感知与低隐私风险感知对隐私关注的提高没有显著差异。基于此，H6得到支持。
（四）隐私关注的中介效应检验
根据Hayes的PROCESS程序的中介效应检验方法（Hayes， 2022），本文采用模型4对隐私关注的中介效应进行检验。在Bootstrap抽样上，选用5000重复抽样和基于百分位法的95%置信区间，若间接效应在95%置信区间的上限和下限之间不包含0，则认为中介效应显著（Hayes, 2022: 103），中介效应数据处理结果见表3。结果表明，经由隐私关注，隐私风险感知对转换意愿的间接效应显著（CI=[0.078，0.140]，不包含0），表明隐私关注在隐私风险感知与转换意愿之间具有中介效应。基于此，H3得到支持。经由隐私关注，隐私效用感知对转换意愿的间接效应显著（CI=[0.145，0.308]，不包含0），表明隐私关注在隐私效用感知与转换意愿之间具有中介效应。基于此，H4得到支持。
五
研究结论与讨论
（一）研究结论与贡献
本研究探讨了移动购物APP使用场景下隐私风险感知和隐私效用感知对转换意愿的直接效应，揭示了隐私关注的中介效应，发现了隐私风险感知和隐私效用感知的交互效应。研究发现，隐私风险感知和隐私效用感知均正向影响转换意愿，隐私风险感知和隐私效用感知交互影响转换意愿和隐私关注，当用户处于低隐私效用感知时，隐私风险感知对转换意愿和隐私关注的影响较大。隐私关注在隐私风险感知和隐私效用感知对转换意愿的作用之间扮演中介的角色。
第一，隐私计算的增加会促进转换意愿。这一发现的理论贡献体现在两个方面：一方面，本文在移动购物情境中验证了隐私风险感知对转换意愿的正向影响，发现隐私效用感知正向促进转换意愿，证实了隐私计算不仅能够解释用户的自我披露心理与行为，还能解释用户媒介采纳、使用和转换的行为决策的过程。本研究扩展了隐私风险感知与转换意愿关系的研究场景，以往研究多关注移动云储存、云医疗服务场景中隐私风险感知如何产生转换意愿等问题（Chang & Hsu， 2019; Cheng et al.， 2019; Wu， Vassileva & Zhao， 2017）。在移动购物场景下，当用户感知到隐私泄漏和滥用等风险时可能会主动控制自我披露程度，如减少商品评论、商品分享、直播互动等信息生产与传播行为（孙倬，赵红，臧国全，王宗水，2022），为防止隐私被进一步侵犯，用户可能会产生减少或停止使用当前移动购物APP，转而使用隐私风险程度更低的移动购物APP的意愿。
另一方面，本研究创新发现隐私效用感知与转换意愿的正向影响关系。这一发现似乎与常识相悖，较多研究也发现，当用户对某一产品的效用感知较高时，会增强对该产品的忠诚度，从而降低转换意愿（Hamari， Hanner & Koivisto, 2020）。也有研究认为，平台个性化与收益感知和风险感知均是正向影响关系（Kang & Namkung， 2019），即平台采集、分析和处理个人信息为用户带来收益感知，也会增加其风险感知。本研究结果可能与移动购物情境有关，用户会在互为替代品的同类型购物APP之间进行心理比较，当用户认为该APP效用较高时，可能会产生对另一同类型APP效用的好奇和尝试意愿（Sekarputr, Fitriani， Hidayanto & Kurnia， 2023）。用户使用APP本质上是为了满足个人的多样化需求（Stocchi， Michaelidou，Pourazad & Micevski， 2018），如果用户认为另一APP同样能带来诸如便捷性、可访问性的服务便利时，会为了获得更多元的使用体验和满足更高层次的需求而转变使用另一APP。另一个更为可能的因素是，用户基于对价格的敏感性，会考虑使用多个APP（Wen & Zhu， 2019），这种动机甚至超越隐私计算本身，这种情况可能也适用于移动社交等其他情境。但仅就本文所涉及的隐私计算而言，本研究结果是对用户转换意愿的前因因素的补充，对转换意愿的诱因研究进行了拓展和深化，同时拓宽隐私计算理论的适用边界，为进一步理解隐私计算与转换意愿的关系提供了新的思路。
在上述基础上，本文进一步揭示了隐私计算对转换意愿的间接效应，明确了“隐私计算-隐私关注-转换意愿”的心理过程机制。研究发现，隐私关注在隐私风险感知、隐私效用感知和转换意愿之间起中介作用。这不仅有助于扩充与完善APCO理论模型的适用边界，还有助于丰富隐私关注的前因与后果因素。一方面，个体感知和评估移动APP存在的隐私泄漏与侵害风险之后，由于对平台信任度较低，会提高对平台隐私管理过程、隐私政策以及隐私环境的整体负面认知和关注，产生减少隐私披露、转换使用替代APP等隐私保护意愿。另一方面，个体通过隐私交换获取经济、社交等效用时，会引起其对平台隐私管理过程与隐私环境的注意，一旦发现平台公私边界趋于消融，个人安全威胁趋于增长，为提高自身隐私保护（卢家银，2021；俞立根，顾理平，2022），可能具有转换使用的意愿倾向。因此，本研究提出了隐私计算影响转换意愿的重要作用路径，即通过隐私关注这一中介变量起作用，构建了移动APP用户隐私心理的理论模型，厘清国内移动购物APP使用场景中隐私因素影响转换意愿的作用机理和具体路径。
其三，本文创新性地发现隐私风险感知和隐私效用感知对转换意愿的交互效应，即具有较低水平的隐私效用感知的用户，隐私风险感知对其转换意愿的影响较大。以往研究涉及隐私风险感知对转换意愿的影响，但缺乏将隐私效用感知纳入，探索二者交互效应的研究。在用户隐私效用感知较低的情况下，当用户面临的隐私风险越高，越会关注个人隐私的保护，并考虑转向替代平台。然而，当用户隐私效用感知较高时，他们可能认为提供个人数据所获取的个性化服务和便利能够补偿隐私风险带来的不确定性，隐私风险感知所产生的后续心理影响较小。此时，无论是高隐私风险还是低隐私风险，其转换意愿的变化相对较小。综上，加入隐私效用感知后，挤压了隐私风险感知对转换意愿的影响效应，在不同的隐私效用感知水平下，该路径发挥的作用效果不同。即用户会权衡个人隐私披露所获取的“风险—效用”，进而做出是否转换媒介使用的决策与行为，这表明用户在媒介使用中会通过理性选择来实现个人利益最大化。因此，本文进一步延伸和拓展了隐私计算对转换意愿的内在影响效应，构建了从隐私风险感知与隐私效用感知交互到转换意愿的因果链模型。同时，将隐私效用感知纳入研究模型，明确了此交互效应发挥作用的边界条件，有助于形成对用户不同隐私心理对转换意愿产生的复杂影响的系统性认识，清晰揭示用户隐私计算对其转换意愿的内在路径效果。
（二）研究不足与展望
本研究仍存在以下不足：其一，对于用户的隐私计算的博弈过程考虑不足，后续研究可以基于“风险—效用”博弈视角，对隐私风险感知和隐私效用感知的用户心理博弈过程进行实证分析。其二，转换意愿是一个受到多重心理因素综合影响的变量，后续研究可以将更多隐私心理变量加入“推—拉—锚定”模型，验证不同的隐私心理变量对转换意愿的具体影响效应，更好地理解用户转换意愿和行为。其三，隐私效用感知和转换意愿的关系需要更多移动平台使用场景来继续验证，未来的研究可以探索更多关于隐私风险感知和隐私效用感知相互影响的挤压效应，以及分析挤压效应的具体情况。其四，移动购物APP用户与社交媒体APP、短视频APP、移动游戏APP、新闻资讯APP等用户的隐私计算可能存在差异，未来可考虑细分不同研究场景进行比较研究。其五，相对于我国接近11亿网民的庞大数量而言，本文的研究样本所覆盖群体有限，期待有更多研究采用更科学的抽样方式，得到更具有普适性的结论。
本文有部分删减，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2024年第2期。
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本期执编/赵冉
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