隐私信息类型、隐私采集主体与个体隐私风险感知的交互作用研究.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南京邮电大学学报(社会科学版)()【网络社会变革与管理】隐私信息类型、隐私采集主体与个体隐私风险感知的交互作用研究王晨阳,张 宇中国科学技术大学 人文与社会科学学院,安徽 合肥 中国科学技术大学 计算社会科学与融媒体研究所,安徽 合肥 中国科学院 科学传播研究中心,安徽 合肥 香港城市大学 公共及国际事务学系,香港 摘 要:智能社会隐私关注与数据挖掘之间的博弈值得关注,而目前尚未厘清隐私类型、隐私采集主体和个人隐私关注之间的关系。通过一项针对 名大学生的(个人信息类型:数字足迹信息、数字生活信息、人口统计信息和自我披露信息)(主体类型:人类和人工智能)混合实验发现,受试者
2、最为关注个人数字生活信息隐私,对人口统计信息隐私风险的关注最弱。此外,受试者更信任向人工智能主体而非人类主体披露个人隐私信息。根据研究结果,从加强用户隐私保护宣教、督促企业履行法律和伦理义务、应用联邦学习和区块链隐私保护技术,以及建立隐私侵犯事后救济等方面提出建议。关键词:隐私关注;隐私披露;隐私风险感知;隐私信息类型;人工智能技术中图分类号:;文章编号:()收稿日期:本刊网址:作者简介:王晨阳,博士研究生,中国科学院科学传播研究中心研究助理,研究方向:为人工智能伦理、计算社会科学;张宇,博士研究生,研究方向:科技政策、科技伦理治理。基金项目:中国科协研究生科普能力提升项目“伦理风险型技术的科
3、普解读与社会感知研究 以人工智能医疗技术为例”();共青团中央青少年发展研究重点课题(协同研究项目)“风险传播视域下重大公共突发事件中的青少年心理与行为分析”();合肥市哲学社会科学青年项目“突发公共事件中的网络谣言治理策略研究”()引 言近年来,随着各类信息与通信技术(技术)在日常生活中的广泛使用,个人信息每天都在被各类信息平台、组织等收集和处理。年,华盛顿邮报进行的一项调查显示,全世界大约有 的热门网站通过记录鼠标移动轨迹、键盘使用痕迹、浏览页面数据、使用 收集信息,以及加载广告跟踪器等各种技术跟踪用户信息。通过使用技术手段追踪用户隐私信息,平台公司可以了解用户画像及用户偏好,推送具有针对
4、性的内容或营销信息。但由大数据隐私泄露与侵权问题引发的法律、伦理风险始终牵动着公众敏感的神经,隐私对用户而言可能比以往任何时候都更为重要。譬如,一项调查表明,大约 的 技术用户担心通过移动应用程序收集个人数据存在侵犯隐私的风险。皮尤()研究中心开展的一项调查发现,约有 的美国人因担心个人隐私被侵犯而决定不使用网站、电子产品和社交媒体等产品或服务。随着收集个人信息的设备、方法、渠道激增,隐私问题变得更加复杂。因此,研究智能社会中的隐私信息类型、隐私采集主体与个体隐私风险感知的交互问题显得尤为必要。对 、谷歌学术、中国知网、维普数据库、万方数据库等国内外主流数据库进行检索发现,关于该问题的研究很少
5、。本研究旨在通过实验法分析隐私信息类型、隐私采集主体与个体隐私风险感知的交互作用,以期为在人工智能时代开展隐私收集、挖掘和保护提供参考。一、文献综述与研究问题(一)隐私类型与个人隐私风险感知差异通过梳理国内外隐私披露、隐私保护等相关领域的文献发现,隐私常被认为是一个单一维度的概念。在研究公众的隐私风险感知、隐私披露意愿和隐私悖论时,隐私常被作为一个整体的单一的概念加以研究。实际上,个人隐私的类型是多样且复杂的,并且个体对于同一类型和层级的隐私,或对于不同类型和层级的隐私,其风险感知和披露意愿均可能存在差异。譬如,不同个体对于收入、住址等隐私的风险感知和披露意愿可能存在较大差异,同一个体对于年龄
6、等一般人口统计学层面的隐私和身心健康状况等层面隐私的风险感知和披露意愿也可能存在较大差异。因此,等提出,应该将隐私视为一个多层次的概念。对于隐私类型的划分,一是从法理层面进行梳理和划分,如 通过梳理美国、加拿大、英国、荷兰、德国、意大利、捷克、波兰和斯洛文尼亚等 个国家的与隐私相关的法律,提出个人隐私可划分为 种类型,即身体隐私、智力隐私、空间隐私、决策隐私、沟通隐私、关联隐私、专有隐私、行为隐私和信息隐私,其中,前 种属于基本隐私,其与信息隐私概念存在重叠但并不完全相同。二是通过对用户的深度访谈和文献梳理,对隐私类型进行划分。等人的研究可视为此方面的代表,其基于人工智能时代的用户感知,确定了
7、 种类型的个人信息,即数字足迹信息(如 和搜索历史记录)、数字生活信息(如在线账户信息和 地址)、人口统计信息(如性别、收入、婚姻状况),以及自我披露信息(如社交媒体帖子和个人资料)。由于法理层面的隐私分类的颗粒度过细,概念界定极为严格,本研究通过对 名实验对象进行问卷预调研发现,受试者不能很好地区分 提出的不同类型的隐私,而 等提出的隐私分类更易区分,并且是基于人工智能时代的用户感知进行的隐私分类,契合本研究的方向和目的,故下文实验中将使用 等的分类。第 期王晨阳等:隐私信息类型、隐私采集主体与个体隐私风险感知的交互作用研究先前研究发现,因隐私类型的不同,个人对隐私的保护意愿和披露期望存在差
8、异。一项在美国进行的分层随机抽样调查(样本量为 人)发现,人们对不同类型的隐私在保护意愿和披露期望方面存在巨大差异。基于此,研究者认为在分析个体的隐私保护和披露期望时必须明确区分不同类型的隐私。等研究了人工智能时代众筹新闻中用户的数据隐私保护问题,结果发现,的受访学生对于个人特征信息的泄露风险及保护途径有充分的认知,但只有 的受访学生对个人网络痕迹信息泄露风险及保护途径有充分认知,这表明个体在面对不同类型的隐私信息时,其风险感知存在差异。在人工智能时代,海量的 设备几乎每时每刻都在收集着个人不同类型的隐私信息。例如,智能家居环境中的物联网()服务需要收集并频繁调用用户的行为数据、财务信息等内容
9、。智能手表、蓝牙耳机等可穿戴设备会通过收集个体的敏感健康信息,如运动模式、心率、血压和食物消耗等,分析用户的健康状况。智能手机也可以实时追踪用户的位置信息,记录用户的网站、搜索历史记录等痕迹。对于不同类型的隐私信息被采集的问题,个人的风险感知和披露意愿如何?对此,先前进行的研究发现,在面对不同类型的隐私信息时,个人的隐私风险感知存在差异。例如,一些研究发现,数字生活信息与隐私问题之间存在高度的相关性,而人口统计信息被认为是最不隐私的信息,与用户的隐私关注度相关性较低,。用户对社交媒体采集器阅读偏好信息的隐私风险感知不高,但对社交媒体采集器位置、头像和联系人信息的隐私风险感知十分强烈。综上所述,
10、本文提出问题:在面对不同类型的个人隐私信息时,个人隐私风险感知是否存在不同?有何不同?(二)隐私采集主体与个人隐私风险感知差异研究表明,隐私风险感知和隐私担忧也存在因个人信息被披露的地点或被披露的对象不同而出现差异的现象。例如,与非主流的或不熟悉的电商平台相比,消费者在自己熟悉的或主流的电商平台消费时,他们的隐私关注或风险感知更低。需要指出的是,在线共享平台的出现改变了个人数据共享的关系规范。大量的用户正在以新的方式向朋友、心仪的品牌甚至陌生人披露个人信息。在人工智能时代,用户不仅与人类共享信息,还与人工智能主体、智能机器人等共享信息。因此,有必要研究用户向人类和人工智能主体披露个人信息时隐私
11、关注的差异性。近年来,在消费、医疗、心理服务等领域,出现了一批服务新业态,如智能自助服务机器、聊天机器人服务、智能心理疗愈机器人等,此类设备均允许消费者在不与任何人接触的情况下实施消费或诊疗行为。与传统服务相比,非传统服务无需与他人接触,为消费者在物理上和心理上创造了一个更为私密的个人空间,在此情形下,一些消费者更愿意敞开心扉披露个人意愿。此前研究即发现,消费者认为向人工智能设备共享隐私更具安全感。在披露和处理个人隐私信息方面,人们更为信任人工智能主体而非人类,呈现出倾向于向人工智能主体披露个人信息的现象。例如,当参与面试时,面试者更南 京 邮 电 大 学 学 报(社 会 科 学 版)年愿意向
12、纯音频的计算机设备而不是类似人类的嵌入式计算机设备或人类面试官披露个人信息;在医学访谈中,与人类访谈者相比,受试者在与计算机访谈者互动时更愿意透露个人信息;在线健康社区用户对网络平台隐私保护能力的信任度也更高。由此可见,用户在更为信任某一主体或平台时,就会向其披露隐私信息乃至产生隐私悖论行为,他们可能更倾向于向人工智能主体而非人类披露自己的隐私。综上所述,本文提出问题:与人工智能主体相比,当向人类提供个人信息时,个人对隐私风险感知和担忧是否存在不同?有何不同?二、研究方法(一)实验设计和受试对象本研究设计了一个(个人信息类型:数字足迹信息、数字生活信息、人口统计信息和自我披露信息)(主体类型:
13、人类和人工智能)的混合实验,以回答前文提出的两个研究问题。其中,个人隐私信息类型是被试的内因素,主体类型是被试的间因素。在实验受试对象选择方面,经考虑最终选定大学生群体为受试对象,其理由是:一方面,研究样本应具有良好的同质性,以避免受教育程度等人口统计学特征对研究结果的影响;另一方面,大学生是人工智能技术、技术等的重度使用者或活跃用户,对于隐私问题的关注度比普通社会公众更高。年 月,课题组招募了 名大学生作为受试对象,包括 名男性和 名女性。受试者的平均年龄为 岁(岁)。在实验开始前,所有受试者均在完全知情同意的前提下以自主意志参与实验。(二)实验材料和实验程序根据 等学者的研究,将个人隐私信
14、息分为 种类型(即数字足迹信息、数字生活信息、人口统计信息和自我披露信息)。实验的程序如下:其一,将人类主体作为被试的间因素,将个人隐私信息类型作为被试的内因素,通过实验电脑向受试者发送问题,并由受试者作答。实验包括“人类主体数字足迹信息”“人类主体数字生活信息”“人类主体人口统计信息”和“人类主体自我披露信息”等 类情景。当涉及“人类主体数字足迹信息”场景时,受试者面对的问题是,“请想象一下这样一种情况:你正在使用智能手机,一个人要求你提供你的个人数字足迹信息,如应用程序使用记录、移动搜索历史记录等。你开始怀疑是否应该提供你的个人信息”,然后要求受试者回答与隐私风险和担忧相关的问题。之后,在
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