诉诸行为还是情绪？平台隐私管理的双重机制

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摘要

数字平台已经深深嵌入人类生活的方方面面，个体的隐私管理成为亟待解决的问题。本文基于传播隐私管理理论，探究用户使用如购物、打车、外卖等服务性技术系统时的隐私管理策略及其机制。本研究通过深度访谈法发现用户平台隐私管理的双重路径，再通过问卷调查法（N=1419）进一步验证了用户选择特定路径背后的心理机制。结果发现，用户是基于在继续使用平台服务的前提下来决定隐私管理方式的，而这种决策背后又受到了自我效能与隐私计算两种内外部因素的干预。本文将隐私管理策略研究放置在了新兴技术系统服务的语境下，为后续研究非人际情境中的隐私管理问题提供理论参考。

作者简介

孟筱筱，同济大学艺术与传媒学院助理教授。

基金项目

本文系上海市哲学社会科学青年项目“深度智能时代的个人信息风险边界识别与政策保障研究”（项目编号：2023EXW004）研究成果。

一

引言

移动支付、餐饮、出行等数字平台给用户带来便利的同时也带来了信息泄露的风险。即使用户担忧隐私泄露，也继续让渡个人信息换取平台服务，这种“无奈的选择”已成为“隐私悖论”在智能时代的显著体现（卢家银，2022；牛静，孟筱筱，2019；Acquisti & Gross，2006）。以往研究关注公众在社交媒体上的隐私披露和管理行为（陈素白，项倩，2022；强月新，肖迪，2019；曾秀芹，吴海谧，蒋莉，2018）；而较少将研究情境放置在智能算法平台、技术交互系统中（孟筱筱，2023；宣长春，陈素白，2023）。之所以也要关注用户在以非社交为目的的活动中产生的隐私问题，一方面是由于如购物、打车、外卖等服务性算法平台已成为社会的基础设施，每个身处平台社会的用户都很难脱离由技术中介的社会体系。另一方面，隐私披露的对象已经发生从对“人”到对“技术系统”的深刻转变，由此产生了新兴的隐私信息类型、隐私披露动机和隐私传播方式（孟筱筱，2023），也导致了信息风险加大、信息风险边界模糊和用户主体地位弱化等问题（陈昌凤，2022；顾理平，2022；匡文波，2021）。因此，以非社交为目的的算法平台上的隐私披露和隐藏之间的张力更加凸显，用户的隐私管理策略也变得更加复杂。

传播隐私管理理论（communication privacy management，CPM）正体现了这种隐私披露和隐藏间的辩证关系。该理论认为，个体出于各种动机向他人披露隐私，同时也在调整信息渗透的广度和深度来保护隐私。当这种调整无法达到个体的心理预期时就产生了隐私边界震荡（privacy boundary turbulence）。隐私边界震荡是指，个人在信息交换过程中由于隐私披露和隐私保护失衡产生的矛盾与循环的心理状态（Petronio，2002）。因此，隐私边界震荡将“隐私”理解为一种信息交换的媒介，即个体之间通过分享隐私信息增进亲密关系，人和非社交平台之间通过个人提供偏好信息而获得更优质的服务。这种视角反映了用户在数字化生存中既想要获得平台服务又渴望信息得到有效保护的真实心理状态。

本研究操作化了隐私应对策略在中国文化背景中的测量维度，发现隐私边界震荡影响隐私应对策略的双重调节路径，这不仅在理论上补充和发展了传播隐私管理理论，也通过系统回答用户隐私管理的概念内涵，为解决后续中国情境下的隐私管理问题提供参考。此外，本文也对理解潜藏在隐私管理机制背后的隐私观念提供启发，有助于更准确地评估个人对隐私的认知和态度，以及他们在特定情境下如何进行权衡和决策，为理解人和人之间的信息互通和人和平台系统之间的信息交换提供了阐释框架。

二

文献综述与研究问题

（一）智能平台下的用户隐私管理

信息社会特别是智能时代的到来决定了隐私不再是空间上的私人领域，也不受个人关于自我信息的绝对控制，这要求隐私政策和法律法规能最大程度给予个人进行自主自我实现的可能（邵成圆，2019）。可现实情况是来自第三方的保护并不“可靠”，而同时也依赖个体的主动自我保护（强月新，肖迪，2019），即用户隐私管理。过去已有研究提出，隐私边界管理策略被分为问题导向型（problem-focused）和情感导向型（emotion-focused）（Cho，Li & Goh，2020），前者被定义为为了解决隐私困境而积极采取的管理行为措施，后者是为了最大程度地缓解隐私焦虑而采取的情感适应策略。

第一种路径可以被概括为“问题导向型的隐私管理观”。此观点的元逻辑是个体面对算法技术系统并不是完全的被动或消极，而是最大程度地发挥其主观能动性（Bucher，2017；Sun，2019）。以解决问题为主的隐私应对行为指个人相信自己有足够的能力或者隐私自我效能感管理隐私。当认识到自己可能有能力改变现状时，个体会出于积极解决问题和保护性行动的逻辑，采取行为导向的隐私管理策略（Aloia，2018；McLaren & Steuber，2012），如抵制Facebook朋友圈的广告（Youn & Shin，2019）、删除缓存文件和浏览器历史记录或直接拒绝缓存文件（Boerman，Kruikemeier & Borgesius，2021）等。

第二种路径可以被概括为“情感导向型的隐私管理观”。此观点从心理学分析，是当个体评估实际情况后认为无法改变有害的、有威胁的或具有挑战性的环境条件时，他们更倾向于调动情感来适应环境（Folkman & Lazarus，1985）。具体到隐私管理中，用户尽管意识到使用平台会带来隐私风险但也无能为力（Zuboff，2019），只好采用情感调适的方法应对，产生了诸如隐私倦怠（Choi，Park & Jung，2018）、隐私犬儒主义（Hoffmann，Lutz & Ranzini，2016）和隐私无助（Cho，2021）等情感。它们都质疑了个体管理隐私的主观能动性，认为个体面对权力关系不匹配的平台，管理隐私是徒劳和无效的（Lutz，Hoffmann & Ranzini，2020）。而又由于个体无法脱离平台带来的便利和服务，因此在不断使用平台的过程中感到“被困”（Lutz，Hoffmann & Ranzini，2020），即一边享受平台带来的好处，一边又对管理隐私边界束手无策。其原因主要是用户不了解算法平台的运作逻辑（强月新，肖迪，2019）、认为自己管理隐私的能力有限（徐敬宏，侯伟鹏，程雪梅，王雪，2018）等，故而也产生了隐私无助的困窘感受（Cho，2021）。

目前尽管有研究提出了社交媒体用户的隐私管理策略，如基于微信朋友圈的好友、内容、时限和迁移等四类隐私管理策略（陈素白，项倩，2022），处于两地分隔状态下的子女使用屏蔽、分组、单独可见的隐私管理策略防卫父母侵入他们的隐私边界（曾秀芹，吴海谧，蒋莉，2018）。但目前较少研究系统地勾勒出平台用户在以非社交为目的的信息互动时的隐私管理策略概貌，因此本文的第一个研究问题是，用户在使用生活类智能平台时有哪些隐私管理策略？

（二）隐私边界震荡对隐私管理的影响

传播隐私管理理论指出，隐私边界管理系统就像“其他开放系统一样，为个体进行自我纠正留下空间”（Petronio，2002：33）。即当个体感到隐私边界震荡后会采取隐私管理策略以实现隐私披露与保护的动态平衡。对于用户既担心平台泄露其信息隐私、又不得不披露信息以继续使用的矛盾心理以及如何调适这种紧张关系，传播隐私管理理论提供了合适的理论视角。以往研究发现，感知到隐私边界震荡会引起一系列行为和心理上的应对策略（Litt & Hargittai，2014）。

在行为策略上，个体感受到隐私边界震荡后会重新评估对隐私的期望、影响信息披露和隐私边界管理行为（McNealy & Mullis，2019）。研究表明，在网上有过隐私边界震荡经历的人会调整隐私设置规避风险（Litt，2013），或与朋友沟通重新协调隐私边界或调整个人管理策略（Trepte，2015），当用户明确感受到数据监控时会提供虚假个人信息来保护个人隐私（Park，2013）。但当用户感到解决问题无望时也会以消极方式沟通事件的进程、采取分配性策略如与侵犯其隐私的人争吵、大闹，甚至采取忽视、逃避、沉默、假装自己并不在乎等回避措施（Aloia，2018；McLaren & Steuber，2012）。

面对数字平台处理个人隐私数据的不确定性，用户也可能采取心理应对机制。人际隐私往往是单对单的，是某个人侵犯了个体的隐私，其特征是“个性”和“少数”，而人与非社交平台互动时，如果某个平台侵犯用户隐私，即使用户换一家平台可能还是要遭到被侵犯的可能。这时候用户对抗平台的手段是有限的，其特征是“共性”和“普遍”。因此，相比于人际关系，人在面对非社交平台时，也许更可能采取心理调适机制。研究表明，用户会调动感性逻辑来面对隐私侵犯，其本质反映了人和技术平台权力关系失衡后带来的隐私冷漠感，即用户认为隐私保护行为在主观上是徒劳的，因此也就不采取具体的行为应对措施而是合理化这种不作为的心理应对机制（Hoffmann，Lutz & Ranzini，2016）。基于此，本文的第二个研究问题是，隐私边界震荡如何影响用户的隐私管理策略？

（三）双重评估的调节效应

本文除了考察隐私边界震荡与应对策略之间的直接关系，也关注第三变量对两者关系的影响。用户应对理论指出，个体在采取应对措施之前会经历双重评估阶段，初级评估是对事件可能存在的机遇和威胁作出反应，次级评估是对处理事件的高低控制程度作出研判（Beaudry & Pinsonneaul，2005）。个体在享受平台带来的个性化服务时，必然要在风险和效用之间做出权衡。期望—价值理论、效用理论和多元效用理论等都解释了用户如何在主观感知到的收益和成本之间做出决策、调整平台个性化服务和保护隐私之间的矛盾（Zhu et al.，2017；Krause & Horvitz，2010）。研究者根据消费者对个性化收益和隐私风险两个维度的评估建立了消费者类型，实证研究了个性化—隐私悖论在隐私认知和行为之间的情境作用（Lee & Rha，2016）。隐私计算理论也指出，用户的隐私管理行为受到感知收益和潜在风险的影响，用户担忧隐私还愿意继续披露自己的主要原因是他们感受到披露获得的收益大于感知到的风险（Krasnova et al.，2010）。借鉴以上理论视角，本文认为个体在隐私决策时会平衡平台收益和隐私风险感知两个维度。因此本文将平台效用感和隐私风险感的组合看作是影响隐私边界震荡和应对策略的调节变量，探究这一评估阶段如何影响隐私边界震荡和应对策略的关系。

应对理论除了指出个体先根据事件的机遇和威胁两个维度做出评估外，也指出了个体会根据个人能在多大程度上有能力改变现状做出评估，结合两次评估的结果采取应对策略。因此，除了外在条件层面即风险—收益（初级评估）可能是隐私边界震荡与应对策略之间的调节变量外，用户对自身能多大程度上改变现状的信心，即自我效能感（Bandura，1997：3）也会起到调节作用。自我效能感的调节作用在保护动机理论中已得到验证。在低自我效能感的情况下，个体感知到的事件脆弱性或严重性将降低个体愿意采取保护行为的意图（Rogers，1983）。隐私自我效能感是自我效能感在隐私研究领域的扩展概念，指个体相信自己有能力采取某些行为应对策略来管理自己的隐私边界（Chen & Chen，2015）。过去研究表明，隐私自我效能感在感知隐私脆弱性（perceived vulnerability）对隐私管理行为的影响中扮演调节角色。具体来说，当青少年有较低的隐私自我效能感时，他们可能会忽视了隐私的脆弱性，从而降低采取隐私保护的措施（Chou & Chou，2021），而感知收益加剧了隐私自我效能感对自我披露的作用（Chen，2018）。

结合应对理论，个人面对问题时的具体应对行为要靠双重评估的共同作用。因此，本研究认为，隐私风险感、感知收益（初级评估—风险收益）和隐私自我效能感（次级评估—能动性）的交互作用会影响隐私边界震荡与应对策略之间的关系。由此，本文的第三个研究问题是，双重评估如何调节隐私边界震荡与应对策略之间的关系？具体的研究模型详见图1。

三

研究方法

本文使用深度访谈法和问卷调查法回答研究问题。以往研究关注公众在社交媒体上的隐私披露和管理行为，而较少关注以非社交为目的的生活类算法推荐平台。本文选取四个以非社交为目的的平台为例：购物类平台淘宝、外卖类平台美团、出行类平台滴滴、搜索类平台百度。在深度访谈和问卷调查的过程中，均向调查者提出以下提及的平台指以非社交为目的的生活类平台，如生活中常见的淘宝、美团、滴滴、百度，特别提示不包括微信、微博等社交类平台。

（一）深度访谈法

本文采用目标抽样和滚雪球抽样相结合的方法招募访谈对象，访谈于2021年1月至6月展开，共招募到33位被访者。本文选择青年群体作为访谈对象是因为，他们有更多的机会使用甚至是高度参与到数字平台实践中；对个人主义价值观的追求也导致他们更为关注隐私问题、对隐私感知更敏感，回答隐私问题的丰富度和敏锐度远高于中老年群体。关于具体青年群体的年龄范围，本文参考了《中长期青年发展规划（2016-2025年）》，其中明确指出青年的年龄范围是14-35周岁。

传播隐私管理理论指出，个体会在感受到隐私边界震荡后重新调整隐私管理边界，但该理论没有给出具体应对策略的划分。本文参考以往基于人际隐私情境里的用户隐私管理策略（Cho，Li& Goh，2020），通过归纳法对经验材料编码，再情境化传播隐私管理理论中的隐私管理这一核心概念，提出用户隐私管理分为行为和心理两个层面，其中行为层面包括积极规避、游戏化和维权，心理层面包括自我安慰和隐私回避。研究问题一得到了解答。

（二）问卷调查法

1.数据回收

本研究使用目标抽样和滚雪球抽样相结合的方法在问卷星平台回收问卷。2021年9月至10月是预调查阶段，回收有效问卷130份，随后对数据进行信度和效度分析。为了使问卷测量更加科学，本研究也邀请了相关专家学者对问卷的测量题项进行了逐一讨论和修改。在正式发放问卷前，又对隐私边界震荡和隐私管理策略的量表进行了一次测量，数据显示信度和效度良好，才进入了正式调查阶段。2021年10月至11月，为了尽可能获得更有代表性的全国样本，本文根据相关专家建议，按照中国东、中、西部统计人口占比发放问卷，共回收1669份问卷、有效问卷1419份，有效回收率为85.50%。问卷填答者的男女比例均衡，年龄主要在18岁到32岁之间，受教育程度主要在大专学历以上，职业分布多样。

2.变量测量

本文测量的自变量是隐私边界震荡，因变量是隐私应对策略，调节变量是隐私风险感知、平台效用感、隐私自我效能感，控制变量是人口统计学变量以及隐私素养和技术素养。

（1）自变量：隐私边界震荡

隐私边界震荡指，个体在信息披露过程中由于边界协调失败导致的认知和心理上产生的一种感觉。本文参考最新测量隐私边界震荡的量表（孟筱筱，2023；Meng，2024），如“我觉得平台背叛了我的信任，收集和使用个人隐私的程度超出我的预期”“我对我的隐私信息被平台侵犯感到失望”等（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.91）。本文在正式发放问卷前，先使用前测数据做了信度和效度检测（Cronbach’s α = 0.89，KMO = 0.92）。

（2）因变量：隐私应对策略

根据深度访谈资料，按照能动性程度递进的方式，行为应对策略划分为“积极规避”“游戏化”和“投诉维权”；情感适应策略划分为“自我安慰”和“隐私回避”。积极规避。指用户在披露信息后能在基础层面采取的信息撤回策略（Dienlin & Metzger，2016），如删除浏览记录等。本文行为应对策略中的“积极规避”参考了积极应对和隐私设置两个量表（Cho，Li & Goh，2020），考查用户在日常生活中采取的诸如“无痕浏览”或“删除浏览、购买等记录”等隐私管理措施（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.77）。

游戏化。指用户通过与算法的互动来干扰算法（Bucher，2017；Sun，2019），如用相互矛盾的东西混淆和误导算法对用户偏好的判断，以“对抗”算法的方式制定隐私管理策略。其测量参考了信息控制策略量表（Cho，Li & Goh， 2020），考查用户如何发挥更高的能动性与算法“斗智斗勇”来管理隐私，共设诸如“我会在平台上故意搜索一些我不太需要的信息，以避免平台根据我以前的搜索记录持续推送相关内容”等题项（Cronbach’s α = 0.76，KMO = 0.76）。

投诉维权。指用户希望能从根本上改变现状，如向有关政府和平台部门直接投诉、或通过社交媒体来激起更多的人参与话题讨论。测量参考了负面口碑（negative WOM）量表（Cho，Li & Goh，2020），考查用户如何向政府部门、有关平台或通过社交媒体动员等方式管理隐私的措施，共设诸如“当我的隐私受到侵犯时，我会向政府部门投诉维权”等题项（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.83）。

自我安慰。用户感到无助等震荡时会通过自我安慰的方式说服自己隐私风险是不可避免、无处不在的、并成为现代生活的一部分来在情感上适应风险（Hargittai & Marwick，2016），本质上反映的是一种权利义务观的体现。测量参考了接受（acceptance）量表（Cho， Li & Goh，2020），共设“我认为如果要获取平台的服务，就必须要让渡我的隐私信息。”等题项（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.82）。

隐私回避。隐私回避的测量参考了量表（Cho，Li & Goh，2020），测量用户因失去信心而不采取任何措施管理隐私、表示一种顺从的心理，共设“我觉得个人采取隐私保护措施不会有什么作用，因为我们无法阻止隐私泄露”等题项（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.86）。

（3）调节变量：隐私风险感知、平台效用感、隐私自我效能感

隐私风险感知指用户对个人隐私信息遭受侵犯的风险担忧程度。这一概念的测量参考了研究者的量表（Frick et al.，2021），共设“我觉得向平台提供我的隐私信息可能造成危险”等题项（Cronbach’s α = 0.95，KMO = 0.83）。

平台效用感不仅仅测量用户感知到的平台在时间、经济甚至服务上带来的好处（如省时、省钱、更多服务），也测量用户从情感上感知到的平台为其生活带来改变的看法和评价。这一概念的测量参考了研究者的量表（Kang & Oh，2023），共设“我觉得使用平台为我节省了时间”等题项（Cronbach’s α=0.92，KMO=0.91）。

隐私自我效能感测量的是用户对个人保护隐私信息的信心，这一概念的测量参考了研究者的量表（Kang & Oh，2023），共设“我相信我有能力通过平台的隐私设置来保护我的隐私信息”等题项（Cronbach’s α = 0.91，KMO = 0.85）。

（4）控制变量：技术素养、隐私素养

以往研究发现，技术素养和隐私素养会影响隐私认知和行为之间的关系（Bucher，2017），因此本文将其作为控制变量。技术素养指对科学技术进行评价和做出相应决定所必需的基本知识和能力。这一概念的测量参考了研究者的量表（Lau & Yuen，2014），共设“我能快速学习如何使用一个新平台，并利用它获取我想要的服务”等题项（Cronbach’s α = 0.92，KMO = 0.84）。隐私素养的测量参考了研究者的量表（Bartsch & Dienlin，2016），再结合访谈材料，共设“我知道如何注销我的账户或删除账户信息”等题项（Cronbach’s α = 0.87，KMO = 0.76）。

四

研究发现

在进行正式数据分析前，使用方差膨胀系数（VIF）诊断了多重共线性问题。一般来说，只要每个VIF值小于5，说明模型不存在多重共线性问题。本文使用了R语言中的car包做了VIF共线性检验，结果显示每个变量的VIF值均小于5，说明模型不存在多重共线性问题。

本文使用R语言进行数据分析，将隐私边界震荡作为自变量、5种不同的行为和心理应对策略作为因变量、隐私风险感和平台效用感作为调节变量、相关控制变量放置模型进行检验。

(一) 隐私边界震荡与应对策略的主效应检验

本部分先使用多层回归分析检验了隐私边界震荡到隐私应对策略的主效应，再使用多层回归分析检验了隐私边界震荡和隐私应对策略之间的调节效应。

由表1可知，在控制了年龄、性别、教育程度、地区、隐私素养和技术素养后，隐私边界震荡对行为和心理层面的应对策略产生了不同的影响。具体来说，隐私边界震荡能正向影响积极规避（β = 0.16，SE = 0.05，p < 0.01）的行为策略和游戏化（β = 0.12，SE = 0.05，p < 0.05）的行为策略，能负向影响投诉维权（β = -0.12，SE = 0.05，p < 0.05）的行为策略，能正向影响自我安慰（β = 0.14，SE = 0.05，p < 0.01）和隐私回避（β = 0.29，SE = 0.05，p < 0.001）的心理应对策略。研究问题二得到了解答。

（二）隐私边界震荡与应对策略的调节效应检验

表2汇报了调节效应的检验结果。数据结果显示，在控制了年龄、性别、教育程度、地区、隐私素养和技术素养后，调节作用显著。具体来说，在隐私边界震荡对积极回避措施的影响关系中，隐私边界震荡与平台效用感的双重交互作用显著（β = -0.13，SE = 0.05，p < 0.01），隐私边界震荡与隐私自我效能感的双重交互作用显著（β = -0.16，SE = 0.8，p < 0.05），隐私边界震荡与隐私自我效能感与平台效用感的三重交互作用显著（β = 0.05，SE = 0.01，p < 0.001）；在隐私边界震荡对游戏化措施的影响关系中，所有的交互作用不显著；在隐私边界震荡对投诉维权措施的影响关系中，隐私边界震荡与隐私风险感的双重交互作用显著（β =-0.13，SE = 0.05，p < 0.01），隐私边界震荡与隐私自我效能感与隐私风险感的三重交互作用显著（β = 0.03，SE = 0.01，p < 0.01）；在隐私边界震荡对自我安慰的心理应对措施的影响关系中，隐私边界震荡与隐私风险感的双重交互作用显著（β = -0.11，SE = 0.04，p < 0.05），隐私边界震荡与隐私自我效能感与隐私风险感的三重交互作用显著（β = 0.02，SE = 0.01，p < 0.05）；在隐私边界震荡对隐私回避的心理应对措施的影响关系中，隐私边界震荡与隐私自我效能感的双重交互作用显著（β = -0.19，SE = 0.09，p < 0.05），隐私边界震荡与隐私自我效能感与平台效用感的三重交互作用显著（β = 0.03，SE = 0.01，p < 0.01）。图2、图3和图4呈现的是双重和三重调节效果示意图。研究问题三得到了解答。

图2的横坐标是隐私边界震荡，纵坐标表示积极规避的行为应对策略，调节变量是隐私自我效能感。根据隐私自我效能感均值为标准分将样本分为高中低三组，实线、短虚线、长虚线分别代表低隐私自我效能感、中隐私自我效能感和高隐私自我效能感。由图可知，随着隐私自我效能感的增加，单位内对积极规避的应对策略的正向影响更小。即相对低隐私自我效能感的人来说，具有更高隐私自我效能感的人，隐私边界震荡对积极规避的应对策略的正向影响更小。

平台效用感对隐私边界震荡与积极规避关系的调节效应图与图2一致。随着平台效用感的增加，单位内对积极规避的应对策略的正向影响变小。即相对低平台效用感的人来说，具有更高平台效用感的人，隐私边界震荡对积极规避的应对策略的正向影响更小。

隐私风险感对隐私边界震荡与维权关系的调节效应与图2一致。随着隐私风险感的增加，单位内对投诉维权应对策略的负向影响变大。即相对低隐私风险感的人来说，具有更高隐私风险感的人，隐私边界震荡对投诉维权应对策略的负向影响更大。

隐私风险感对隐私边界震荡与自我安慰关系的调节效应图与图2一致。随着隐私风险感的增加，单位内对自我安慰的应对策略的正向影响变小。即相对低隐私风险感的人来说，具有更高隐私风险感的人，隐私边界震荡对自我安慰应对策略的正向影响更小。

隐私自我效能感对隐私边界震荡与躺平关系的调节效应图与图2一致。随着隐私自我效能感的增加，单位内对隐私回避应对策略的正向影响变小。即相对低隐私自我效能感的人来说，具有更高隐私自我效能感的人，隐私边界震荡对隐私回避应对策略的正向影响更小。

图3的横坐标是隐私边界震荡，纵坐标表示积极规避的行为应对策略，调节变量是平台效用感和隐私自我效能感。根据两个调节变量均值为标准分将样本分为高中低三组。实线、短虚线、长虚线分别代表低平台效用感、中平台效用感和高平台效用感，左、中、右分别代表低隐私自我效能感、中隐私自我效能感和高隐私自我效能感。随着平台效能感和隐私自我效能感的增加，单位内对积极规避应对策略的正向影响更大。但隐私自我效能感对平台效用感低的人的影响比对平台效用感高的人的影响更大。也就是说，当人的平台效用感较低时，隐私自我效能感能更加明显地提高隐私边界震荡与积极规避之间的关系。

隐私风险感和隐私自我效能感对隐私边界震荡与维权关系的调节效应图与图3一致。随着隐私风险感和隐私自我效能感的增加，单位内对投诉维权应对策略的负向影响更小，即减弱了隐私边界震荡对投诉维权的负向效果。隐私风险感和隐私自我效能感两者都很大时用户更愿意投诉维权，且隐私自我效能感对低隐私风险感知的影响更大。

图4的横坐标是隐私边界震荡，纵坐标表示自我安慰的心理应对策略，调节变量是隐私风险感和隐私自我效能感。根据两个调节变量均值为标准分将样本分为高中低三组。实线、短虚线、长虚线分别代表低隐私风险感、中隐私风险感和高隐私风险感，左、中、右分别代表低隐私自我效能感、中隐私自我效能感和高隐私自我效能感。随着隐私风险感和隐私自我效能感的增加，单位内对自我安慰应对策略的正向影响更大，即增加了隐私边界震荡对自我安慰的正向效果。隐私自我效能感与隐私风险感是互相同向加强作用，当两者都更大的时候，个体更不愿意去自我安慰。两者交互后，隐私边界震荡提升自我安慰的幅度明显增大。隐私自我效能感加入后对高风险感知的人影响幅度更大。

隐私风险感和平台效用感对隐私边界震荡与躺平关系的调节效应图与图4一致。随着隐私自我效能感和平台效用感的增加，单位内对隐私回避应对策略的正向影响更大，即增加了隐私边界震荡对隐私回避的正向效果。隐私自我效能感与平台效用感都小时，隐私边界震荡对隐私回避这种策略的采纳意愿影响不大；但是两者都大时却加快了隐私边界震荡对隐私回避心理的积极影响。对高隐私自我效能感和高平台效用感的用户来说，隐私边界震荡提升他们隐私回避意愿的幅度更为凸显。

五

结论与讨论

本文从用户既担忧披露给平台的个人隐私信息被泄露，又仍然继续使用平台这一看似矛盾的悖论出发，以传播隐私管理理论为理论基础，试图追问个人在和以非社交为目的的信息交换过程中如何管理隐私边界。本文通过深度访谈归纳出用户的不同隐私管理行为，对传播隐私管理理论有一定的补充作用。研究发现，隐私边界震荡能够显著影响隐私应对策略，但对心理和行为层面的应对结果并不相同，这些过程受到隐私风险感、平台效用感和隐私自我效能感的调节作用。

隐私边界震荡容易促进用户采取删帖等隐私行为管理措施，也容易促进用户与平台算法互动干扰和混淆平台对用户偏好的认识，以此来管理隐私边界，这本质反映的也是用户与算法斗智斗勇的一种战术实践（张萌，2022；Bucher，2017）和抵抗行为（洪杰文，陈嵘伟，2022）。但用户越感到隐私边界震荡却越不愿意向相关部门投诉维权。也就是说，更高的隐私边界震荡并不一定导致能动性更强的行为应对策略。这可能是因为隐私边界震荡本身是一种无助和难受的情感，而此类负面情绪能抑制人的行动（Barrett & Russell，1998；Li，Wang，Zhang & Wen，2020），尤其抑制需要更高能动性的行为。与此同时，许多研究者都质疑了个体在平台上管理隐私的能动性（贾瑞雪，2022；Lutz，Hoffmann & Ranzini，2020），导致隐私让渡和保护的天平总是难以平衡（卢家银，2022），甚至让人产生“隐私已死”的感受（John & Peters，2016）。而当能动行为无法发挥效果时，用户会启动自我保护机制，在心理层面自我劝服或直接隐私回避，这也体现为本文发现的隐私边界震荡对隐私心理应对机制的正向影响。

本文也补充和完善了隐私边界震荡导致应对策略的条件，即这一过程受到风险-收益评估（外部）和隐私自我效能感（内部）评估的调节作用。以往研究使用隐私计算理论评估风险和收益如何影响应对决策（Zhu，Ou，van den Heuvel & Liu，2017），但缺乏结合隐私自我效能感的内部视角，本文分析了内外部双重评估机制的调节作用，并展示了不同情境下双重机制的相对重要性。具体来说，当因变量是积极规避行为时，平台效用感的增加让用户即使在震荡后也不那么愿意采取积极规避应对策略，而其他调节变量并不显著。这可以用访谈中提到的平台驯化用户、培养用户偏好的结论来解释。平台通过不断提供新产品和新服务培养用户习惯，当用户感受到平台带来的效用时，能激发他们即使感受到震荡也不那么积极采取规避行为措施。而当应对行为是游戏化时，相应调节变量并未得到支持。这可能是因为游戏化的应对策略需要用户具有更高的能动性与算法“斗智斗勇”来管理隐私，因此设置的门槛也更高。比如是否存在诸如对平台收集和使用数据的运作逻辑等概念能和隐私边界震荡发生作用，进而影响游戏化的应对策略。本文也发现，隐私风险感知作为一种动力因素，让隐私边界震荡对投诉维权的负面作用减弱，但是对于低风险感知的人，隐私边界震荡对投诉维权的负向影响很低。而且，隐私自我效能感与隐私风险感知之间是一种同向的互补效应。

隐私风险感和隐私自我效能感和隐私边界震荡三者交互时，减弱了隐私边界震荡对投诉维权的负向效果，隐私风险感和隐私自我效能感两者都较大时，用户更愿意参与投诉维权；且隐私自我效能感对低隐私风险感知的影响幅度更大。当采取心理应对措施时，隐私风险感知又成为一种“反动力”因素，即隐私风险感知的增加让用户即使在震荡后也不那么愿意采取自我安慰的心理应对策略。而且，隐私自我效能感与隐私风险感也是一种同向的互补效用。隐私风险感和隐私自我效能感两者都较大时，用户更不愿意去自我安慰；隐私自我效能感对高风险感知的人影响幅度更大。最后，隐私风险感知和平台效用感都不能发挥调节作用，但是隐私自我效能感更强的人，即使感受到边界震荡也不太愿意采取隐私回避的心理应对措施。这可能是因为隐私回避的心理应对是一种不需要花费太多精力和时间去行动的策略，而用户不会对使用平台带来的隐私风险和收益进行评估，再和隐私边界震荡相互作用影响这种顺从心理。但自我效能感在此处就发挥了一种助推作用，与平台效用感发挥同向的互补效用加快对隐私回避心理的影响。而且对高自我效能感的人来说，平台效用感对震荡和隐私回避的关系影响更大。

总的来说，本文拓宽了传播隐私管理理论从人际传播到人与非社交平台互动过程的解释力条件，揭示了用户隐私边界管理的能动性差异。无论是人际传播还是人与非社交平台互动，个体都想在既披露又保护信息之间取得平衡，但在人际环境里，人与人之间有更多平等的边界规则制定的协商空间，而在人和非社交平台互动环境下，用户在平台单方制定规则里寻找管理个人隐私边界的途径和策略。因此，每一种应对策略反映的都是用户“适应能动性”的隐私观念，这种适应能动性是能动性在中国平台隐私实践里的具体体现。它既不是个人认为自己有足够的能力按照自己的意念与平台“抗衡”或彻底放弃平台使用，也不是完全没有能力做出任何改变，反映了用户不愿意脱离平台，在平台规范机制的框架下行使个人隐私权的管理策略。用户在这种徘徊和矛盾的隐私观念中继续使用平台、持续披露个人隐私信息获取平台服务。适应能动性不同的人，在面对不确定性时保持平衡的能力不同，因此，适应能动性会影响用户如何感知和理解平台的数据收集和使用行为。同时，适应能动性会影响用户如何理解其与平台的关系，因此也影响了用户对平台的隐私管理应对策略。

本文发现，平台用户在隐私管理策略上始终处于一种“流动性”的状态中，隐私边界震荡对管理策略的影响也是高度情境化的选择，行为应对策略和心理应对策略相互交织、转化和循环。两种应对策略在一定的主体能动性范围内步调一致，但一旦越过一定的能动性范围，便出现步调相反的情况，且高能动性策略受到隐私计算的抑制，低能动性策略受到自我效能感的激发。未来研究可以关注应对策略选择的情境性问题、时序性问题及彼此耦合机制问题。情境性问题是指，隐私边界震荡对隐私管理策略的影响不是一成不变的，可能还受到其他情境因素的影响和制约，比如用户何时采取心理应对策略、何时采取行为应对策略？体现的是隐私应对策略选择的“条件性”。时序性问题可以指两种策略选择是否有先后顺序？是否是行为策略应对失败再采取心理应对策略，还是心理应对策略不起作用再采取行为应对策略？亦或是心理和行为应对策略之间形成闭环？彼此耦合机制问题包括两种策略之间的交互机制，比如是否存在两两配对或多多配对的情况，以促进隐私边界震荡的纾解。当然这不是本研究的核心关键点，也缺乏明确的实证证据给出确定性结论，但本研究可为未来理论生长提供思考和启发。

本文也存在一定局限性。首先，调查样本过多依赖年轻群体可能导致过高估计中国整体用户隐私实践的主体能动性。未来可以关注老年群体的隐私观念和隐私披露行为，从代际差异的角度对比年轻人和老年人在这一问题上的差异，进而进一步挖掘中国平台用户对“公”与“私”观念更深层次的理解。其次，仅从传播隐私管理理论提出的隐私边界震荡这一个维度出发探索其对平台用户的隐私应对机制，可能忽视其它重要变量的作用。第三，本文选取了四种代表性的以非社交为目的平台，尽管关注了这些平台的共性，但却忽视了不同平台间可能存在的差异性问题。因此，未来需要进行更细颗粒度的研究，以深入探讨不同平台之间的隐私认知和管理策略的差异，这将有助于更好地理解和解决隐私披露与隐藏之间的张力问题。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2024年第4期。

封面图片来源于网络

本期执编/姜姜

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