基于进化博弈的LBSNS用户隐私信息披露行为研究

发布时间：2017-10-12 20:37

  本文关键词：基于进化博弈的LBSNS用户隐私信息披露行为研究

  更多相关文章： 移动定位社交服务(LBSNS) 信息披露 进化博弈

【摘要】：随着移动通信技术的发展和移动智能终端的普及,移动互联网深刻地影响了人们的社会行为和日常生活。其中LBS作为移动互联网的细分市场,正在成为最具增长性的新型业务之一。尤其是以社交网络为基础的LBS应用(LBSNS)有着巨大的商业价值和实用价值,但在LBSNS服务环境下,用户越来越多的隐私信息不可避免地被侵犯、泄露或交易,这将会极大地增强用户对LBSNS环境的风险感知从而可能阻碍其采纳行为,用户隐私问题得不到妥善解决,将会不利于LBSNS服务的健康发展,因此理解用户隐私关注和隐私披露行为意愿的影响因素就变得非常关键。另外,用户希望将控制隐私的权利把握在自己手中而不会被交易或滥用,LBSNS服务商则希望利用尽可能多的隐私信息以获取更多的收益,其他利益相关方也想从中获取更多的价值,这是一个关于隐私利益博弈的过程。因此,对LBSNS用户隐私问题的深入研究具有重大的现实意义;另外,本研究将经济学中的进化博弈思想应用到LBS社交服务的研究中,拓展了博弈理论的研究领域,并丰富了社交网络的研究方法,具有一定的理论意义。本文以LBSNS服务为研究对象,主要进行了两个方面的研究:首先,在前人研究的基础上结合用户在LBSNS环境中与隐私相关的行为特征,对用户隐私关注和隐私信息披露行为的影响因素进行归纳提炼,建立理论研究模型,然后利用结构方程模型的方法对各影响路径的显著性进行实证分析;接着,在第一部分实证研究的基础上,利用进化博弈理论对LBSNS用户与服务商之间的隐私利益关系进行博弈分析,最终得到对LBSNS发展具有一定指导作用的政策建议。本文的创新之处主要有两点:(1)构建了LBSNS用户隐私关注和隐私披露行为的影响因素模型。在隐私关注的影响因素中主要考虑了不良经历和媒体曝光等突发事件对用户隐私关注的影响作用,并对比了个人和群体因素对隐私关注的不同作用效果,发现了LBSNS用户隐私关注的影响规律;(2)构建了LBSNS用户与服务商之间的隐私行为进化博弈模型。在前面实证研究的基础上,引入突发事件影响因素,通过调整双方收益矩阵和进化博弈模型,得到了双方在不同条件下的进化稳定策略,最后提出了相关的政策建议。
【关键词】：移动定位社交服务(LBSNS) 信息披露 进化博弈
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626;F224.32
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景与意义9-13
• 1.2 研究目的和研究方法13-14
• 1.2.1 研究目的13
• 1.2.2 研究方法13-14
• 1.3 研究思路与研究内容14-17
• 第二章 相关理论与研究综述17-32
• 2.1 经典的采纳行为理论17-21
• 2.2 隐私问题研究综述21-24
• 2.2.1 隐私概念综述21-22
• 2.2.2 网络隐私综述22-23
• 2.2.3 LBS签到服务隐私研究综述23-24
• 2.3 隐私披露行为研究现状24-27
• 2.3.1 隐私关注理论相关研究24-26
• 2.3.2 群体因素影响研究26-27
• 2.4 进化博弈理论研究现状27-31
• 2.4.1 进化博弈理论发展概述27-28
• 2.4.2 网络隐私问题的博弈研究28-29
• 2.4.3 进化博弈理论应用研究29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 隐私披露行为影响因素模型32-40
• 3.1 实证研究思路32-33
• 3.2 研究框架33-39
• 3.2.1 研究模型33-34
• 3.2.2 研究假设34-39
• 3.2.3 研究假设小结39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 实证研究40-51
• 4.1 数据获取40-43
• 4.1.1 问卷设计思路40-41
• 4.1.2 问卷发放41-42
• 4.1.3 样本特征42-43
• 4.2 数据分析43-48
• 4.2.1 信度与效度分析43-46
• 4.2.2 模型路径分析46-48
• 4.3 结论分析与讨论48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 隐私披露行为进化博弈研究51-65
• 5.1 进化博弈模型的适用性分析51-52
• 5.2 进化博弈模型的构建52-56
• 5.2.1 不考虑突发事件的进化博弈模型52-55
• 5.2.2 考虑突发事件的进化博弈模型55-56
• 5.3 进化博弈模型分析56-60
• 5.4 结论分析与讨论60-64
• 5.5 本章小结64-65
• 结论与展望65-67
• 参考文献67-73
• 附录73-79
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果79-80
• 致谢80-81
• 附件81

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本文编号：1020816