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核心观点
个体在披露自身隐私信息之前，会先权衡由此产生的风险和收益，当个体认为披露隐私获得的总体收益等于或超过风险时，才有可能会选择披露个人信息。
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理论起源
隐私计算理论起源于社会交换理论（Social Exchange Theory），社会交换理论认为个体会在获得回报的预期下，涉入并维持与他人的交换关系，即将个人与他人的交往关系视为一种利益交换行为。
1977年Laufer等人在社会交换理论的基础上提出“行为计算”的概念，[1]他认为在特定情境条件下，个体会对行为的预期收益和隐私风险进行评估和权衡，从而决定是否披露隐私以及在何种程度披露。
1999年，Culnan等首次提出了隐私计算理论(Privacy Calculus Theory)的概念，[2]用以探究消费者是否愿意提供个人隐私信息以获取更多服务。
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随着互联网技术的发展和普及以及社交媒体平台的深度使用,用户在社交媒体平台上提供和暴露的个人隐私信息越来越多，收集、存储和处理大量个人信息也变得普遍且高效，比如各类个性化推荐系统纷纷涌现，用户虽然因此可以享受针对性的推荐服务，但个性化推荐依赖于对用户个人数据的处理与分析，因而使得“以隐私换服务”的行为更加值得斟酌和考量，在此背景下，隐私计算理论也快速发展起来。
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理论演进
隐私计算理论的演进主要集中在两方面：
一是将完全理性的比较拓展到有限理性的衡量。
该理论从经济学的投入与产出关系的视角研究隐私问题，起初将个体视为完全理性的行为主体，能够客观认识并权衡隐私披露带来的利益与风险，但在实际情况中，由于缺乏信息、情境限制或认知能力，用户可能无法权衡所有风险和成本，并且只能在有限的理性下进行决策。在近年的研究中，有学者将隐私计算划分为基于理性的隐私计算和基于有偏的隐私计算，前者指理性的参与者会试图以最小的代价获取最大的收益，而基于有偏的隐私计算是指在某些某些场景下，由于特定思考和行为倾向（如偏好、信息不对称等）会导致理性判断出现系统性偏差，因此个体只能对隐私披露进行有偏差的风险-收益评估。[3]
二是不断拓展感知收益与感知风险的类别
感知收益方面，较早的研究主要集中在披露个人信息所获得的经济回报或个性化服务，后来的研究开始关注情感宣泄、物质激励、社交奖励、平台有用性等更为具体且多元的感知收益。[4]感知风险方面，多数研究讨论了信任因素个体对信息信息泄露风险感知的影响，随着该理论研究领域的不断拓展，也有学者关注情感、文化、信息敏感度等对风险感知的作用。
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理论应用
目前该理论主要应用于社交网络、在线医疗、电子商务以及LBS位置服务等情境，集中在以下几个主题。
社交媒体平台的自我展示行为研究。用户使用社交平台时可能会发布包含个人信息的文字或图片等内容，人们需要进行社交(通过披露信息)和私人(通过隐瞒信息)的竞争[5]，Krasnova等的研究表明认为用户披露信息的主要动机是维护和发展关系以及享受平台的便利性，尽管感知风险会阻碍用户的披露行为，但通常会被感知收益抵消，并因信任和控制信念而减轻。[6]
移动商务中的个人信息披露研究。用户倾向于将商业实体对个人信息的占用视为隐私风险，而通过向商家提供位置、偏好等个人信息所获得的对应的商品或个性化服务则通常被视为隐私收益。Kim等针对物联网的个性化服务进行实证研究，发现当物联网商家提供有价值的个性化服务时，消费者愿意冒着隐私被侵犯的风险去提供个人信息，[7]可以看出，隐私披露所带来的收益对用户的隐私披露会产生更为显著的影响。
信息系统中的采纳意愿与退出行为研究。用户在使用信息系统时需要考虑注册、登录、浏览等操作对隐私产生的潜在风险，Hassandoust等发现安装追踪应用程序的采纳意图受感知风险、感知收益、隐私保护措施和技术特征的影响[8]；Mohamed等发现隐私问题直接并显著影响社交媒体中用户的退出行为。[9]
参考文献
[1] Laufer R S,Wolfe M.Privacy as A Concept and A Social Issue:A Multidimensional Developmental Theory[J].Journal of Social Issues,1977,33(3):22-4
[2] Culnan M J,Armstrong P K.Information Privacy Concerns,Procedural Fairness,and Impersonal Trust:An Empirical Investigation[J].Organization Science,1999,10(1):104-115.
[3]罗映宇,韦志颖,孙锐.隐私悖论研究述评及未来展望[J].信息资源管理学报,2020,10(05):66-75.DOI:10.13365/j.jirm.2020.05.066.
[4]吕伞,袁勤俭.隐私计算理论及其在信息系统研究领域的应用及展望[J].现代情报,2022,42(09):169-176.
[5] Petronio S,Helft P R,Child J T.A Case of Error Disclosure:A Communication Privacy Management Analysis[J].Journal of Public Health Research,2013,2(3):175-181.
[6] Krasnova H,Spiekermann S,Koroleva K,et al.Online Social Networks:Why We Disclose[J].Journal of Information Technology,2010,25(2):109-125.
[7] Kim D，Park K，Park Y，et al．Willingness to provide personal information: perspective of privacy calculus in IoT services[J], Computers in Human Behavior, 2019, 92: 273－281．
[8] Hassandoust F,Akhlaghpour S,Johnston A C.Individuals' Privacy Concerns and Adoption of Contact Tracing Mobile Applications in A Pandemic:A Situational Privacy Calculus Perspective[J].Journal of the American Medical Informatics Association,2021,28(3):463-471.
[9] Mohamed N,Ahmad I H.Information Privacy Concerns,Antecedents and Privacy Measure Use in Social Networking Sites:Evidence from Malaysia[J].Computers in Human Behavior,2012,28(6):2366-2375.
编辑/张佳丽
审核/于孟利
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