非常法时期互联网用户的隐私保护行为研究

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http://cjjc.ruc.edu.cn/

卢家银，中山大学传播与设计学院教授。

本文得到国家社科基金一般项目“大数据时代个人信息安全困境与共律体系构建研究”（项目编号:18BXW114）的资助。

一

前言

非常法时期主要指一个国家正常的宪法和法律秩序、人民的生命和财产安全正在遭受严重威胁或迫在眉睫危险的应急管理时期（莫纪宏，2004）。与一般时期不同，在非常法时期，国家主要依据戒严法、戡乱法、反恐法和突发事件应对法等非常法律制度对社会关系进行规范和调整，社会治理形式从常态的平等协商转变为紧急状态的强制管理。为紧急避险与应急防卫，非常法律制度赋予国家应急权（或称紧急权），它的强制性比和平时期或正常秩序下的国家权力更大，它允许应急治理主体可损害、甚至牺牲一些小的利益来维护国家安全和摆脱危机状态（吕景胜，2004）。中国大陆自2020年1月底启动重大突发事件一级应急预警和各省市宣布一级响应，就意味着全国进入了一种准战时的应急非常法时期。

在这个防控新冠肺炎的非常法时期，依据《国家安全法》《突发事件应对法》和《传染病防治法》等法律法规，公权力依法扩张、私权利被迫克减且需承担更多义务。根据《突发事件应对法》第11条和第53条的规定，公民、法人和其他组织应当配合人民政府履行应急处置义务和参与突发事件应对工作。为有效防控新冠肺炎的疫情，民众必须通过“防疫健康码”等形式向各级政府和所在单位报告与披露自己的相关病史、家庭住址、行踪轨迹、手机号码等各类隐私信息和活动；在疫情防控后期，民众跨省市流动亦需填报个人信息以申领健康码和凭码出行。不当曝光他人私人信息者，则会受到法律的处罚。国家互联网信息办公室为此专门发文要求做好疫情防控中的个人信息保护。在这种情况下，疫情的变化、社会的恐惧和法律的适用等一系列因素，均可能影响民众的隐私关注及其隐私保护行为。本文即立足该非常法的特殊语境，尝试分析应急时期我国互联网用户的隐私保护行为及其影响机制。

二

文献综述与研究假设

（一）非常法时期隐私权的依法限缩

非常法是现代国家调控紧急事件的主要手段，对于法治国家的维护具有至关重要的意义。在非常法时期，政府和武装力量成为合法的应急治理主体，特别是通过社会动员机制吸纳公民个体和社会组织参与治理，政府拥有超出常态的管制公民权利的紧急权力，从常态时期的服务政府迅速转变为管制政府和全能政府（孟涛，2011）。由于危机事件会直接对社会和个人造成危害，危及社会秩序和个人生命，在这种状态下，社会共同体的存续和个人的生命权便成为法律的首要保障对象。个体生存权利的价值跃升，导致公民基本权利在紧急状态下受到一定限制。在非常法时期，对于危害治理工作的故意犯罪案件，刑法的适用原则是“从重”，在民法中“不可抗力”条款的广泛适用导致公民私权无法得到常态时期的有效救济（孟涛，2011）。法学者滕庆宏（2007）指出：紧急状态法制虽然尊重宪法权威和法治原则，但紧急状态中对于宪法所规定的公民基本权利，有关机关可以限制或者中止。当国家处于特定的非常时期，国家机关在紧急状态中对公民基本权利作出克减是具有必要性、合理性和正当性的，有关国际公约和国际组织也都对此表示认可。

在中国，随着自然灾害、突发传染病和事故灾难等各类紧急事件的发生、特别是伴随着2003年萨斯（SARS）危机的爆发，以应对突发事件为代表的非常法体系迅速形成（孟涛，2012）。在非常法时期，《突发事件应对法》《传染病防治法》和《突发公共卫生事件应急条例》等法律法规全面启动，这意味着政府从宣布紧急状态之时起就可以行使非常法律所赋予的紧急权力，而对于公民而言则意味着自己的法律权利可能比平时更容易受到限制（肖金明，2009：84）。为了应对严峻的公共安全问题，国家会运用现代科技手段收集和处理公民的各类个人信息，公民隐私权受到较常态时期更大的限制。在新冠肺炎疫情防控过程中，为有效防止疫情扩散，各级政府依法通过航空、铁路、公路和单位管理系统以及“健康码”填报等形式获取了广大民众的大量个人数据并公开了确诊者、疑似者和密切接触者的居住社区、行踪轨迹等隐私信息。国家互联网信息办公室发布的《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》也以但书的形式，认可被授权机构可以收集和使用个人信息。

但是，非常法时期隐私权的这种限缩也不是绝对而不受限制的。紧急状态对隐私权等基本权利进行限制是一种手段和方法，而不是目的（韩大元，2003）。法学者肖金明（2009：83）认为：无论是政府权力的扩张或者说启动行政紧急权，还是公民权利的限制或者克减，都必须依宪政和法治而行。作为临时措施，这种克减措施只能在有限的一段时间内施行，并且只能在绝对必要时予以延长（诺瓦克，2005/2008：102）。正因如此，国家互联网信息办公室发布的前述规范性文件亦强调：除疫情防控授权机构外，任何单位和个人未经被收集者同意，不得公开姓名、年龄、身份证号码、电话号码、家庭住址等个人信息。云南省文山州三名医务人员因偷拍、散布新型冠状病毒感染患者的姓名、家庭详细地址和病程信息等，而被当地公安部门处以拘留（南方都市报，2020）。为此，法学者王鲁青等人（2007：151）指出：“紧急状态下限制权利并非不重视权利保障，而是说它们两者之间具有内在的逻辑上的统一性，舍却其中的任一方都是片面的。而且‘限制’仍应以‘保障’为终极目的，从而有效地解决权利冲突，维护整体的权利秩序。”这样，在应急时期民众的隐私应对行为也可能发生变化。由此，本文提出两个研究问题：

研究问题1：在应急非常法时期，互联网用户的隐私关注与隐私保护的总体状况如何？

研究问题2：在应急非常法时期，网络用户的隐私保护行为受哪些因素的影响并呈现出何种作用机制？

（二）保护动机理论与研究框架

保护动机理论（protection motivation theory，PMT）是罗纳德·罗杰斯（RonaldRogers）基于健康研究的语境提出的，主要用于考察恐惧诉求如何影响个体态度及其行为。该理论强调保护动机的重要作用，认为保护动机是一种激发、维持和指导自我免受危险活动的中介变量，恐惧的情绪状态不是直接、而是间接影响个体态度和行为的改变。根据该理论，恐惧诉求的传播启动了关于威胁事件严重性、发生概率和风险应对的认知评估过程，该认知过程通过激发保护动机来中介恐惧诉求的影响（Rogers，1975）。罗杰斯于1983年对该理论进行修正后，在认知过程中纳入了自我效能，并将模型划分为信息来源、认知中介过程和应对方式三个阶段：信息来源包括外界环境因素、个体自身特征和先前经历等因素；认知中介过程包括威胁和应对评估处理；应对方式包括行动或抑制保护行为（Rogers，1983）。

保护动机理论（PMT）早期主要用于解释恐惧如何导致个体采取降低健康风险的行为。后来被引入互联网与隐私研究领域，开始用于考察网络用户的隐私应对及其风险评估中的自我效能。现有以该理论作为基础的研究，普遍将焦点集中于恐惧诉求的影响、风险应对过程中的信息自我披露和网络隐私存储等因素，主要是对该理论构成要素和三阶段的分步检验。并未将该理论语境化至整个社会之中，特别是外部安全威胁与内部隐私风险兼具的环境中进行研究。本文尝试将该理论放置于我国网络科技快速发展的社会环境中，尤其是基于当时新冠肺炎防控的应急环境，参照该理论模型切分的风险来源、认知中介和应对方式三个部分，构建理论模型。本文将安全威胁感知、隐私泄露经历和个人信息收集作为风险来源，以恐惧抑制处理和信息隐私关注对应认知应对过程，以隐私保护对应应对方式，以分析健康威胁与隐私风险对网络用户隐私保护行为的影响。

（三）安全风险感知、恐惧抑制处理与信息隐私关注

根据保护动机理论，个体对安全风险的感知既包含对外部环境中的自然力量、灾难灾害或重大疾病等威胁因素的判断，又包括个人对先前负面经历和其它潜在风险的感知。在本研究中，这种安全风险主要指物理环境中的新冠肺炎这种生命健康安全威胁和虚拟世界中的隐私泄露经历与个人信息被收集的隐私风险。对于生命健康层面的安全威胁，由于其对个体生命的直接威胁，例如2020年全球爆发的新冠肺炎，会促使个体改变态度与行为，以抑制恐惧和降低风险。学者露茜·波波瓦（Lucy Popova）（2012）指出：“恐惧是一种对感知到威胁的消极心理反应”。当人们面对危险且认为自己无能为力时，除了采取减少风险的危险控制措施，还会进行恐惧控制处理，即采取防御机制来减少恐惧（Witte，1994）。尽管曾有不同发现，但是最新的研究仍然表明：恐惧感知是个体恐惧抑制处理的催化剂，二者之间具有正相关关系（Quick，et al.，2018）。

帕特里夏·瑞比托（Patricia Rippetoe）和罗杰斯发现，安全威胁感知能够直接引发规避恐惧应对行为（Rippetoe & Rogers，1987）。保护自身免受危险侵害的动机与威胁的严重程度、个体的易受伤害性及其对危险的恐惧控制能力之间具有线性的正向关系。有学者在研究人们对全球变暖的风险感知时同样发现：实验对象在感知到全球变暖的危险后，对其产生了更加消极的态度和行为意向，并倾向于选择进行恐惧抑制处理；尤其是当个体认为这种感知到的威胁高于建议的应对举措时，这种结果更为显著（Li，2014）。与之类似，对隐私风险的感知也可能会影响个体的恐惧抑制处理。当用户时常接到诈骗电话、遭遇网络帐号或密码被盗、收到产品推销邮件与链接并知悉有互联网企业收集个人信息时，他们就可能采取类似于前述的恐惧抑制处理并努力降低风险。基于以上讨论，本文提出第一个研究假设：

H1：安全威胁感知（H1a）、隐私泄露经历（H1b）和个人信息收集（H1c）能够正向预测恐惧抑制处理。

尽管生命健康威胁与信息隐私关注之间的关系似乎不甚明确，且战争、灾难等紧急状态下人们也可能较少关注隐私。但是，此次的疫情防控不仅直接关乎人的生命健康安全，而且在防控过程中需要人们提供自己和家庭成员的住址、电话及健康信息，疫情防控部门也会依法收集相关信息，从而使生命健康威胁与隐私安全风险建立了直接联系。在这种情况下，只要个体感受到了这种安全风险，就有可能关注他们的个人隐私。杰夫·史密斯（Jeff Smith）等人（2011）指出：用户对隐私风险的感知、特别是负面经历是信息隐私关注的显著预测变量。塔玛拉·迪涅夫（Tamara Dinev）和保罗·哈特（Paul Hart）（2004）也研究发现，对网络隐私侵害易遭受性的感知与他们的信息隐私关注呈正相关关系。还有研究表明，如果社交媒体用户感知到隐私侵害或数据丢失的风险，那么他们就会对信息隐私有更大的担忧（Mohamed & Ahmad，2012）。由此，本文做出第二个研究假设：

H2：安全威胁感知（H2a）、隐私泄露经历（H2b）和个人信息收集（H2c）能够正向预测信息隐私关注。

（四）恐惧抑制处理、信息隐私关注与隐私保护行为

在应急非常法时期，民众的隐私权虽然会在法律实施过程中受到依法限制，但是个体仍然会采取措施保护其隐私，尤其是心理恐惧得到一定控制时。从认知心理的层面来讲，对恐惧的抑制能够激发主体的自我保护行为。金·威特（Kim Witte）和凯利·莫里森（Kelly Morrison）（2000）指出：当心理恐惧抑制应对发生时，人们不仅放弃危险控制的意图，而且会促进心理恐惧反应及其行为，如采取防御性回避或消极性抗拒等自我保护行动。学者陈梁等人研究人们对雾霾的健康忧虑时发现，当感知到的威胁超过感知效能时，信息接受者倾向于进行恐惧抑制应对，通过该处理过程，他们会调整内部关注并实施自我保护的行动（Chen，et al.，2019）。本研究由此推理，恐惧抑制处理对个体自我保护行为的激发作用亦会出现在隐私领域，意即若网络用户对恐惧抑制处理的卷入度越高，他们就越有可能采取消极与积极的隐私应对行为。由此，本文做出如下研究假设：

H3：恐惧抑制处理能够正向预测用户的隐私回避（H3a）、隐私披露（H3b）和隐私保护行为（H3c）。

虽然有研究发现信息隐私关注与用户的隐私披露具有负相关关系，但是该研究只适用于相互之间信任度较高的同侪群体（Ozdemir，et al.，2017）。对于互联网上的弱关系联结与群体，由于信任的不足与缺失，该机制很难奏效。本哈德·德巴金（Bernhard Debatin）等人（2009）研究指出，对网络上隐私信息的关注并不一定导致减少信息披露等各类隐私保护行为。除了信任因素，不论抑制性隐私行为、还是积极类隐私保护行为，都取决于个体所在的环境及其个人需求。一方面，在感知风险视角下，个人的隐私回避行为是应对风险的一种自我保护机制，它在一定程度上能够避免负面情绪的产生（王文韬等，2018）。在这种情况下，信息隐私关注可能会促进隐私回避。另一方面，人们为了获得安全的网络环境，除了进行隐私设置，还会向政府部门提供个人信息（Dinev，et al.，2008）。学者申琦（2015：88）发现，越担心自己的信息隐私安全的大学生，越倾向于采取“在线提供虚假信息”或“不完整信息”的隐私保护行为。徐敬宏等人（2008）也认为，大学生的隐私关注水平越高，其采取隐私保护措施的可能性就越大。基于上述讨论，本文提出研究假设四：

H4：信息隐私关注能够正向预测用户的隐私回避（H4a）、隐私披露（H4b）和隐私保护行为（H4c）。

（五）安全风险感知与隐私保护行为

虽然有研究认为，用户的隐私风险感知与隐私披露之间未必有显著相关性（牛静，孟筱筱，2019）。但是，罗杰斯在其保护动机理论中指出：出于对自身安全的考虑，人们对安全威胁的感知会激发他们采取减少风险的自我保护行为（Rogers，1975）。根据该理论，如果安全威胁的严重性和易遭受性越高，个体就越有可能实施积极或消极的保护措施。在该研究中，当个体面对新冠肺炎病毒的这种严重和易感的安全风险时，自然很可能会积极采取自我保护的举措。但是，当在生命健康威胁与隐私保护之间建立联系时，就会发现二者之间的这种关联可能相反。依据《国家安全法》等现行法律，在战争、灾难等应急非常法时期，公民的隐私权会依法限缩。出于对自身生命安全的高度重视，人们在应急状态下也较少关注隐私和积极保护个人隐私。因为恐惧牵涉到的是生命的自我保护这样一种强大的本能，所以它“一旦被引发，就会比任何本能更容易使其他心理活动立刻停止，更易于把注意力牢牢地固定在一个物体上，而不及其余”（麦独孤，1926/1997：41）。有研究也发现，为换取网络服务或网络安全等潜在利益，用户常常回避隐私问题或向平台提供个人信息（卢家银，2019）。基于上述讨论，本文假设：

H5：安全威胁感知与民众的隐私回避（H5a）和隐私披露（H5b）呈正相关、与隐私保护行为（H5c）呈负相关关系。

在隐私保护领域，人们在感受到隐私安全风险的时候，会采取相应的隐私保护行为，这一机制与保护动机理论中恐惧诉求的影响相似。斯科特·波士（Scott Boss）等人（Boss，et al.，2015）曾通过实证分析对该作用机制进行验证，他们考察了不同场景下威胁的严重性和易遭受性对安全保护行为的影响，发现在无不适当反馈的实验环境下，高恐惧诉求情景下的安全风险感知对行为意愿产生了正向作用。当人们遭遇隐私侵权时，他们可能会感知到更大的安全脆弱性和风险严重性，也越有可能采取积极的隐私保护行为（Chen，et al，2016）。例如，容易感受到病毒攻击的人更愿意安装杀毒软件。国内研究者王璐瑶和李琪（2016）也研究发现，社交网络用户对隐私安全风险的感知对其安全保护措施的采纳具有显著的积极作用。在这种情况下，个体的隐私泄露遭遇可能会对他们的消极与积极隐私保护行为具有促进作用。由此，本文做出研究假设六：

H6：隐私泄露经历能够正向预测民众的隐私回避（H6a）、隐私披露（H6b）和隐私保护行为（H6c）。

与隐私泄露经历的影响相类似，人们对个人信息收集活动的感知也会影响其隐私保护行为。依据《网络安全法》第12条的规定，任何未经法律或个人授权的信息收集活动均属侵害公民隐私权的违法行为。在信息收集行为日益普遍的大数据时代，许多网络用户也普遍将该类行为视为潜在的安全风险。对该隐私安全风险的感知越高，就越有可能采取隐私保护行为。在朱某诉百度网讯侵权纠纷案中，原告某朱就是因发现该网站收集了其浏览记录、网络活动踪迹等信息后，采取自我保护行为而将网站告上法庭（南京市中级人民法院，2014）。尽管尚无研究检验个人信息收集与隐私披露之间的关系，但是已有研究发现如果人们发现安全风险严重且很难规避时（如太困难、太昂贵或太费时间等），人们会对自我保护行为进行抑制（Witte & Morrison，2000）。在面对大数据与人工智能技术快速发展的今天，许多人都知道包括网络平台在内的各类主体对个人信息的收集已成常态且无力改变，所以人们在对隐私进行回避的同时，也会继续向各类平台提供个人信息、特别是一般个人信息，以换取服务或便利等潜在利益。基于上述讨论，本文做出最后一个研究假设：

H7：个人信息收集能够正向预测民众的隐私回避（H7a）、隐私披露（H7b）和隐私保护行为（H7c）。

三

研究方法

（一）样本概况

本研究采取目标抽样与滚雪球抽样相结合的方法。依据研究项目组的社会网络联系，邀请来自政府、企业、媒体、高校、农业等行业的亲朋、同事、校友与学生等，在线填写和转发调查问卷。项目组首先将调查问卷挂置于“问卷网”，然后通过微信和QQ等渠道向上述领域的互联网用户发放邀请，并以作答前的“拼手气”红包和作答后的随机抽奖的激励机制作为辅助，鼓励受邀者填写并请他们将问卷转发至其亲友群组。该调查作了受访者必须完成作答方可退出和一个网络协议地址（IP）只能作答一次的设置。本次调查从2020年2月19日开始、截止2月28日，剔除含有缺失值、16岁以下未成年人填写的问卷和质量控制题项显示的无效问卷后，最后一共成功收回有效问卷2212份。

该次调查覆盖了全国31个省市自治区。居住在内蒙古、广东、北京、河北、重庆、浙江和河南等省市自治区的受访者较多，占比分别为12.52％、9.81％、8.82％、6.92％、4.11％、3.89％、3.63％。在该样本中，男性受访者占32.10％，女性占67.90％；年龄分布在16至83岁之间，平均年龄是26.74岁；55.11％的受访者的受教育程度为大学本科，初中至专科者占15.01％，小学及以下者占0.59％；中共党员占25.77％，非党员占74.23％；受访者家庭收入在当地平均水平的占59.18％，月均支出1千至3千、3千至5千元者，分别占样本总体的46.16％、21.65％。受访者中除了51.27％的人为大学生，其他受访者中有15.14％来自事业单位、13.43％来自大中型企业、4.88％来自各类党政机关单位、4.16％来自自办（或合伙）企业、1.40％来自各类社会团体、9.72％的人是农民工或来自其他行业。

（二）变量测量

根据保护动机理论的研究框架，本研究将研究变量主要分为安全风险感知、心理认知应对和隐私保护行为（亦可称为风险应对行为）三个模块。本文主要使用前人设计的量表对研究变量进行测量，如果确有需要会对变量的概念化操作依据我国的法律实践和民众的隐私观念进行本地化修订。除了控制变量，本研究运用李克特五级量表（1=坚决反对，5=完全同意；1=从未，5=经常；1=根本不关注，5=非常关注）对所有变量进行测量。

1.安全风险感知变量

安全风险感知是本研究理论模型的第一个模块，主要包括生命健康维度的安全恐惧感知和隐私风险层面的隐私泄露遭遇与个人信息收集。安全威胁感知：参照兰斯·瑞塔马基（Lance Rintamaki）等人对安全恐惧的测量，本研究结合实际情况进行修订后通过两个题项测量安全威胁感知（Rintamaki & Yang，2014）。受访者需自我报告其对于下述事项的赞同程度：（1）新冠肺炎的疫情传播让我感到害怕；（2）新冠肺炎的疫情传播让我感到焦虑。

隐私泄露经历：根据连盛美（Seounmi Youn）（2005）设计的量表，本研究通过三个项目测量隐私泄露遭遇。受访者需报告他们在过去一个月遭遇下述风险的频率：（1）网站、QQ、微信或邮件诈骗；（2）邮箱、微博、微信、网游、淘宝或网银等个人帐号或密码被盗；（3）在网上浏览信息或购物后，网站推送相关产品或服务。

个人信息收集：本研究依据杰夫·史密斯等人（Smith，et al.，1996）设计的量表，主要通过两个题项测量对个人信息收集的感知。受访者需要报告其对于下述事项的同意程度：（1）医院、学校、社区或所在单位会根据工作需要收集个人信息；（2）许多企业在收集和处理个人信息。

2. 心理认知应对变量

心理认知应对变量是本文理论模型的第二个模块，主要包括心理认知层面的恐惧抑制处理和信息隐私关注。

恐惧抑制处理：根据波波瓦（Popova，2012）开发的量表，本研究通过三个项目测量恐惧抑制处理。受访者需报告他们在疫情防控期间每日从事下述活动的频率：（1）收看与阅读中央媒体对疫情的报道；（2）了解和查阅各类防治新型病毒的方法；（3）关注特效药和相关疫苗的研发进展。

信息隐私关注：根据萨拉·库玛尔（Saurabh Kumar）等人（Kumar，et al.，2018）设计的量表，本研究通过三个题项测量信息隐私关注。受访者需要在线报告他们对于下述事项的关注程度：（1）在互联网上提交的任何信息都会被滥用；（2）在互联网上提交的任何信息都可能被泄露；（3）在互联网上提交的任何信息都可能被盗用。

3. 隐私保护行为变量

隐私保护行为变量是本文研究模型的第三个模块，在本研究中亦可称为风险应对行为，主要包括隐私回避、隐私披露两种消极隐私应对行为与隐私保护这种积极应对行为。

隐私回避：本研究依据温迪·伯明翰（Wendy Birmingham）等人（Birmingham，et al.，2015）设计的量表，通过两个题项测量隐私回避。受访者需要报告他们对下述事项的赞同程度：（1）我不想做防止隐私泄露的任何事情；（2）我根本不想个人信息被收集的事情。

隐私披露：本研究根据连盛美（Youn，2005）所使用的量表，通过五个项目测量隐私披露。受访者需自我报告他们向政府部门或网站提供下述信息的频率：（1）家庭住址与个人身份证号；（2）父母亲身份信息与住址；（3）个人收入与银行卡信息；（4）病患经历与健康状况；（5）个人实时定位信息。

隐私保护：本研究根据巴特洛梅耶·汉纳斯（Bartlomiej Hanus）等人开发的量表，通过五个题项测量隐私保护行为（Hanus & Wu，2016）。受访者需要报告其在遇到网络安全问题时，从事下述活动的频率：（1）安装、重装或升级安全软件；（2）查杀病毒或可疑文件；（3）更新或重装电脑系统；（4）更改微信或相关网络平台的隐私设置；（5）向网站平台或相关单位提供虚假或不完整信息。

此外，基于已有对隐私保护的理论研究，本研究将年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、经济收入和网络新闻使用作为控制变量。其中，年龄、性别和婚姻状况由受访者直接报告，教育程度通过受访者报告其最高学历（包括目前在读）而测量（1=小学及以下，6=研究生及以上）。家庭经济收入通过询问受访者在当地的家庭总体经济状况进行测量（1＝远低于平均水平，5＝远高于平均水平）（M=2.88，SD=0.75）。根据连盛美的研究，本研究通过两个题项测量受访者的网络新闻使用。受访者需要报告过去一个月：（1）每天上网的大约时长（1=30分钟以下，7=8小时以上）；（2）每天获取新闻与资讯的频率（1=从不，5=总是）。该两项的乘积即为受访者的网络新闻使用得分。

（三）数据分析

本文在对所有测量题项进行标准化处理的基础上，按照三步分析的研究步骤，建立结构方程模型，运用最大似然法（maximum likelihood）对模型参数进行估计。首先，在检验研究假设之前，对所有研究变量进行验证性因子分析（CFA），以检测研究变量的信度、效度和测量模型的拟合度。其次，建立结构方程模型，对研究假设和理论模型进行检验。并依据结构方程的修正指标，本研究在理论模型中增加了隐私回避、隐私披露和隐私保护行为之间的两条协方差路径，对初始模型进行修订。此外，本研究还依据该结构方程模型，运用靴式分析法对恐惧抑制处理和信息隐私关注的中介作用进行检验。因为结构方程模型可同时处理多个因变量和中介变量，可以对复杂模型进行估计，是最适合进行中介效应分析的工具（张涵，康飞，2016）。

四

研究发现

在检验研究假设和理论模型之前，本研究建立结构方程模型对研究变量进行验证性因子分析，以测试研究变量与测度项之间的对应关系。测度模型显示，隐私披露和隐私保护的第五个题项（“个人实时定位信息”与“向网站平台提供虚假或不完整信息”）、隐私泄露经历第三个题项（“网络浏览后网站推送相关产品或服务”）的载荷系数值小于0.50。在删除这三个测量题项之后，测度模型的拟合结果较好：χ2/df=4.934，RMSEA=0.042，CFI=0.962，TLI=0.950, SRMR=0.036, CD=1.000，可以接受（侯杰泰等，2004：162 -165；Hooper，et al.，2008）。该模型显示（参见表1），每个变量的平均方差提取值（AVE）大于0.50，并且大于相关系数的平方值（SC），这说明所有潜变量的聚合效度和区分效度均较好（Fornell & Larcker，1981）；每个指标的复合信度（compositere liability）大于0.70，克隆巴赫系数（Cronbach ’salpha）大于0.70，这表示研究变量的信度和内部一致性较高（Gefen，et al.，2000）。

对于研究问题1，在检验研究变量的信度和效度之后，本研究对应急时期用户的信息隐私关注和隐私保护行为的总体状况进行了概况分析。该调查数据显示：在应急非常法时期，我国民众的信息隐私关注度较高，均值为3.589，标准差为0.914，高于阈值3（衡量区间为1-5）；民众的消极类隐私保护行为较低，隐私回避与隐私披露的均值依次为2.713和2.758，均低于阈值3；但是，民众的积极隐私保护行为较高，均值为3.582，标准差为0.908，高于其阈值3。该调查数据同时显示，绝大多数受访者的信息隐私关注较高，占比84.95％，且受访者中有51.64%的人隐私回避较高，54.16%的人的隐私提供的披露行为较频繁，有87.48%的人经常采取积极的隐私自我保护行为。这与学者徐敬宏等人（2018）的研究结果有所不同，他们发现大学生在微信平台中的隐私关注不高。这种差异化的发现，很可能是调查群体的不同和样本获取的年份所导致的，可留待未来的研究予以验证分析。

对于研究问题2，在验证测度模型和对数据进行初步分析后，本研究建立结构方程模型对研究假设进行检验。为了清晰地展现理论模型，本文虽然未将控制变量绘制在理论模型图中，但是将控制变量代入了结构方程模型，并对控制变量的标准化总效应进行了报告（参见表2）。根据修正指标，在增添隐私回避、隐私披露和隐私保护行为之间的两条协方差路径、对模型进行修订后，结构方程模型整体拟合较好：χ 2/df=4.775，RMSEA=0.041，CFI=0.947，TLI=0.928，SRMR=0.040，CD=0.248。其中，相对卡方值（χ2/df）在2.0和5.0之间，近似误差均方根（RMSEA）和标准化残差均方根（SRMR）均小于0.05，比较拟合指数（CFI）和非规范拟合指数（TLI）取值在0-1之间、且均大于0.90，显示可以接受（侯杰泰等，2004：162-165；Hooper，et al.，2008）。

该结构方程模型显示（参见图2），安全威胁感知（β=.211，p<.001）、隐私泄露经历（β=.065，p<.05）和个人信息收集（β=.148，p<.001）依次与恐惧抑制处理呈显著的正相关关系，H1a、H1b、H1c分别得到了支持。对于研究假设2，结果显示，安全威胁感知（β=.191，p<.001）、隐私泄露经历（β=.120，p<.001）和个人信息收集（β=.318，p<.001）对网络用户的信息隐私关注均具有显著的正向作用，H2a、H2b和H2c均得到支持。

对于研究假设5，结构方程模型显示（参见图2），安全威胁感知对用户的隐私回避（β=.076，p<.01）和隐私披露（β=.107，p<.001）具有显著的正向作用，但对隐私保护的正向作用不显著（β=.033，p>.05），H5a和H5b得到支持而H5c遭到拒绝。就假设6而言，结构方程结果表明，隐私泄露经历对用户的隐私回避（β=.385，p<.001）、隐私披露（β=.482，p<.001）和隐私保护行为（β=.128，p<.001）均具有显著的正向作用，H6a、H6b和H6c均获得支持。对于假设7，模型显示，虽然个人信息收集对用户隐私回避的作用不显著（β=-.001，p>.05），但它对隐私披露（β=.070，p<.01）和隐私保护行为（β=.204，p<.001）具有显著的正向作用，H7a未获支持而H7b和H7c均获得支持。

此外，该结构方程模型还显示（参见图2），恐惧抑制处理和信息隐私关注发挥了中介作用。并且，在保护动机理论中，心理认知应对亦是作为中介变量，罗杰斯等人曾对这种作用机制作过验证。基于此，本研究通过该结构方程并运用靴式分析法（bootstrap analysis）对这两个变量的中介作用进行检验。如前所述，该结构方程拟合较好，模型可以接受，结果还显示：用户对三种风险的感知对隐私披露既存在直接影响，又通过恐惧抑制处理和信息隐私关注产生间接影响（效应值参见表3和表4）；隐私泄露经历和个人信息收集对隐私保护既有直接作用，又有通过恐惧抑制处理产生的间接影响，中介效应值分别为0.022（p<.001）、0.041（p<.001）；安全威胁感知对用户的隐私保护不存在直接影响，而是通过恐惧抑制处理这个中介因素间接作用，效应值为0.056（p<.001）。

靴式分析结果显示（参见表3和表4），在个人信息收集对隐私回避的影响中，前述两个中介变量的直接效应和间接效应值均为异号，这表明恐惧抑制处理和信息隐私关注未产生中介作用，而是有遮掩效应（suppression effects）（温忠麟，叶宝娟，2014）；在隐私泄露经历对隐私回避的影响中（见表4），信息隐私关注在间接效应95％的置信区间内包含0，这说明其中介效应不显著；除此之外，其他安全风险感知对隐私回避、披露和保护的影响中，恐惧抑制处理和信息隐私关注在间接效应95％的置信区间内都不包含0，这意味着这两个变量的中介效应均显著（方杰等，2014）。

五

讨论与结论

本研究以保护动机理论为基础，将理论框架置于新冠肺炎疫情防控的应急非常法环境中，对该时期的生命健康威胁与隐私安全风险对互联网用户的心理认知应对和隐私行为方式的影响进行了实证分析。研究结果显示，用户对安全风险的感知既对隐私保护的应对行为有累积性的直接影响，又有通过恐惧抑制处理和信息隐私关注的间接促进作用。该研究不仅将保护动机理论引入中国互联网环境、对其进行了隐私层面的理论检验和发展，而且将其置于非常法的特定语境，在一定程度上拓展了保护动机理论和丰富了隐私权理论体系。这对于中国互联网综合治理体系的构建和互联网平台隐私政策的完善均具有启发意义。

首先，网络用户对于生命健康威胁的安全恐惧感知对其隐私回避和披露行为具有显著的正向影响。研究结果显示，个体对物理层面安全威胁的感知既能够正向预测其隐私回避行为，又能够正向预测隐私提供的披露行为。与之相比，安全恐惧感知和隐私保护行为之间则并无显著关系。这意味着，在应急非常法时期，当个体对健康安全威胁的恐惧越高，他们就越有可能采取抑制类隐私行为，例如回避隐私问题和向相关部门提供个人信息，而非采取更改隐私设置等积极类隐私保护行为。之所以如此，原因可能在于在应急非常法时期，生命健康安全需要跃居人们自我保护的首位，网络用户由此可能倾向于优先采取健康保护举措。并且，出于对公共健康秩序等重大公共利益的维护，人们也可能更愿意向相关部门提供个人信息，以期共同抵御新型病毒所带来的健康威胁。

其次，互联网用户的隐私泄露经历对抑制类隐私应对行为和积极类隐私保护行为均具有显著的正向促进作用。本研究发现，网络用户的隐私泄露遭遇不仅对其隐私回避和隐私披露有显著的正向影响，而且与其隐私保护行为呈显著的正相关关系。并且，隐私泄露经历是抑制类隐私应对行为前置影响因素中影响力最大的变量：它对隐私披露的影响最大，其次是它对隐私回避的影响。这表明，个体遭遇的网络隐私泄露事件越多，越有可能回避隐私问题和主动提供私人信息。该研究发现不仅回应了保护动机理论中恐惧的影响机制，罗杰斯认为恐惧会导致个体采取降低风险的行为，而且与陈宏亮等人的研究发现亦比较类似。他们发现，当用户遭遇隐私侵权时，会感知到更大的安全脆弱性和风险严重性，也越有可能采取积极的隐私保护行为（Chen，et al.，2016）。

第三，个人信息收集能够正向预测互联网用户的隐私披露和隐私保护行为。研究结果显示，虽然互联网用户对个人信息收集的感知与隐私回避之间无显著关联，但是它与用户的隐私披露和隐私保护行为之间有显著的正相关关系。这说明，在应急非常法时期，互联网用户对所在单位和网络平台个人信息收集活动的感知度越高，他们就越有可能向相关单位提供个人信息，也越有可能采取积极的隐私自我保护行为。学者迪涅夫和哈特（Dinev & Hart，2006）在验证隐私计算模型时发现，信任和个人对互联网利益的考量是决定个体在使用互联网时披露个人信息的重要因素。本研究进一步说明，出于对应急时期配合疫情防控重大公共利益的需要，网络用户一方面会积极配合并向相关部门提供个人信息，另一方面也会采取一定的隐私保护措施，以保护相对比较敏感的个人信息。有研究也曾发现，网络安全感是中国网民的重要诉求之一，它对青年的网络自我保护行为有直接的推进作用（卢家银，2018）。

第四，不仅网络用户的安全威胁感知对恐惧抑制处理有显著的促进作用，而且隐私风险感知对恐惧抑制处理也有显著的正向影响。本研究发现，安全恐惧感知与恐惧抑制处理之间有显著的正相关关系，隐私泄露经历、个人信息收集亦分别能正向预测恐惧抑制处理。值得注意的是，恐惧抑制处理虽然与隐私回避之间无显著关系，但是恐惧抑制处理对个体的隐私披露和隐私保护具有显著的正向激励作用。这意味着，恐惧抑制处理是安全威胁与隐私应对行为之间的重要中介变量：它既中介了安全恐惧感知对隐私披露和隐私保护的作用，又中介了隐私泄露经历和个人信息收集对隐私披露和隐私保护的影响。Kim Witte（1994）曾发现当个体面临安全威胁时，会进行恐惧抑制的心理应对。本研究则更进一步发现，这种恐惧抑制处理还会导致个体采取消极性或积极类隐私应对行为。

第五，与恐惧抑制处理的前置影响因素类似，安全威胁感知对互联网用户的信息隐私关注有显著的正向影响，而且隐私风险感知对信息隐私关注也有显著的正向作用。研究结果显示，安全威胁感知能够正向预测信息隐私关注，隐私泄露经历和个人信息收集与信息隐私关注之间均具有显著的正相关关系。不能忽视的是，虽然信息隐私关注与隐私回避、隐私保护之间没有统计学意义上的显著关系，其影响可能被遮蔽了，但是它与隐私披露之间有显著的正相关关系。这表明，信息隐私关注是安全威胁与隐私披露之间的重要中介因素：它不仅中介了安全威胁感知对隐私披露的正向影响，而且中介了隐私泄露经历和个人信息收集对隐私披露的促进作用。本研究由此亦回应了保护动机理论，该理论强调保护动机是一种激发个体免受危险影响的中介变量。本文则发现，除了恐惧抑制处理，信息隐私关注也是左右用户隐私保护行为的重要中介变量。

最后，本研究还存在三个方面的不足需要在以后的研究中予以完善。其一，本研究的样本是在中国各省市和自治区宣布进入一级响应后的应急时期获取的，是对非常法时期网络用户隐私行为的研究。由于未能在之前的常态法时期进行调查取样，所以既无法对比常态和应急时期民众隐私行为的异同，也不能将研究结论扩展至常态法时期。其二，本研究所使用的研究数据主要是通过滚雪球抽样的方式在网上获得的一个相对便利的样本，所以研究发现和结论只能囿于该样本而不能将其推论至全体民众。其三，本文只聚焦于中国在应急非常法时期公共部门的隐私数据收集和处理活动，对网络用户的隐私保护行为进行了研究，并未与其他国家在新冠肺炎疫情防控过程中的信息收集行为和民众的隐私保护行为作对比分析，亦未对新出现的防疫健康码的实践及其隐私影响进行探索。所以，未来的研究可以通过覆盖常态时期、实施分层或随机抽样、以及开展国内外比较研究的基础上，对民众的隐私保护做进一步研究。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2021年第5期。

封面图片来源于网络

本期执编/Tim

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