电商智能推荐用户信息隐私披露意愿影响机制研究

摘要：

[目的/意义]电商智能推荐服务帮助电商平台挖掘用户潜在需求,为用户进行商品和服务选择提供便利,但同时也引发了用户对于隐私和数据安全的担忧.本文通过探究智能化信息技术时代用户信息隐私披露意愿的影响机理,为缓解用户信息隐私担忧,促进电子商务平台持续健康发展提供参考和建议.[方法/过程]本文基于APCO模型、隐私计算理论和人格五因素模型,结合信息隐私披露的相关文献,构建了电商智能推荐用户信息隐私披露意愿的理论模型.通过问卷调查收集596份有效问卷,利用Smart PLS3.0软件进行数据分析和假设检验.[结果/结论]研究结果发现:①隐私素养和隐私社会规范均显著正向影响用户隐私关注;②隐私关注显著正向影响感知风险,显著负向影响信息隐私披露意愿;③感知利益显著正向影响信息隐私披露意愿;④智能推荐商品相关性、外向性人格特质和宜人性人格特质显著负向调节用户隐私关注和信息隐私披露意愿的关系.信息隐私安全和算法公平是信息时代重要的管理实践问题,本文关注智能推荐和关联分析给用户信息隐私保护带来的问题和挑战,从理论上拓展了信息隐私披露领域的研究视角,从实践上为电子商务平台保护用户信息隐私安全和持续优化信息推荐服务提供参考.

关键词：电商智能推荐、信息隐私披露、APCO、隐私计算、人格特质

所属期刊栏目：43

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：河南省哲学社会科学规划项目;河南省高校科技创新人才支持计划人文社科类项目;河南省高等学校青年骨干教师培养计划"大数据背景下个人信息保护机制研究"项目

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：35-53