摘要
[目的/意义]为更全面地了解联合分析方法在个人信息隐私研究中的应用以及发现潜在的研究机会,为信息隐私保护的深入研究提供参考和借鉴,有必要对采用联合分析方法研究个人信息隐私的文献进行回顾总结。[方法/过程]研究个人信息隐私且采用联合分析方法的20篇文献被选出来,重点对这些文献的研究主题、采用的研究理论以及协同使用的其他研究方法进行了总结和分析。[结果/结论]结果发现:第一,现有相关研究主要集中在数据共享意愿和产品采纳两个方面;第二,这些文献很少采用用户隐私披露意向和行为研究中的相关理论来指导属性的选择和结果的解释;第三,联合分析与焦点小组访谈、聚类分析、问卷调查等方法相结合可以提供更多的理论和实践启示。
[Purpose/Significance]To provide a comprehensive understanding of the application of conjoint analysis in personal information privacy research,identify potential research opportunities and provide beneficial references for the further research of information privacy protection,it’s necessary to review and summarize the research on personal information privacy which use conjoint analysis method.[Method/Process]In this study,20 papers with the research topic of personal information privacy and the research method of conjoint analysis were selected.We mainly summarized and analyzed the subjects,theories used in the selected literatures,and other methods used in combination with conjoint analysis in these papers.[Result/Conclusion]The results showed that:first,the related research mainly focused on individuals’ willingness to share data and the adoption of products.Second,few existing studies adopted the relevant theories in user privacy disclosure intention and behavior research to guide the choice of attributes and the interpretation of results.Third,conjoint analysis method combined with focus group interviews,cluster analysis,or questionnaire survey may contribute to more theoretical and practical inspiration.
作者
马丹
左美云
商丽丽
Ma Dan;Zuo Meiyun;Shang Lili(School of Information,Renmin University of China,Beijing 100872,China;Research Institute of Smart Senior Care,Renmin University of China,Beijing 100872,China)
出处
《现代情报》
CSSCI
2019年第9期12-20,73,共10页
Journal of Modern Information
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“智慧化养老服务研究”(项目编号:19JZD021)
国家自然科学基金面上项目“医养结合平台的试用、采纳和持续使用关键理论研究”(项目编号:71771210)
北京市自然科学基金面上项目“互联网环境下北京养老服务创新模式研究:边界跨越的视角”(项目编号:9182008)
关键词
个人信息隐私
联合分析方法
数据共享
产品采纳
personal information privacy
conjoint analysis method
data sharing
production adoption