智慧医疗情境下双边隐私行为的交互机理及演化趋势研究

[目的/意义]对智慧医疗情境下不同主体的隐私行为进行分析,建立有效的隐私保护机制,促进智慧医疗的健康发展。[研究设计/方法]针对现有隐私行为研究存在的不足:行为交互关系的单一性、未考虑行为主体的有限理性、忽视监管行为的动态性、如何实现“卡尔多”改进等问题,运用演化博弈理论,设计由智慧医疗服务商和监管部门组成的博弈主体,讨论其在智慧医疗情境下的隐私投入和隐私监管行为。根据不同行为策略的收益、成本和损失,分析双边隐私行为的交互机理,求解演化稳定策略,并探究不同因素对演化稳定策略的影响。[结论/发现]行为双方的隐私行为与投入成本、市场收益、监管成本、声誉损失、监管效率、罚金及补贴等因素密切相关,其中监管效率、罚金和补贴是影响隐私行为交互机理及演化趋势的主要因素。在静态参数条件下,双边隐私行为交互呈线性关系。在动态参数条件下,隐私监管行为的影响减弱,隐私投入行为的收敛和演化依赖于投入成本的降低以及市场收益的增加。[创新/价值]通过应用本文模型和方法,可以动态调整隐私监管机制,减少行政干预,促进智慧医疗行业的良性发展。

时序关联与结构表征视角下的信息隐私研究主题演化研究

【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型识别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。