1. 研究目的与意义
智能系统中的隐私悖论研究的文献综述
摘要：随着人工智能、大数据技术的飞速发展，各种先进的智能信息系统得以应用。然而，智能系统引发了严重的隐私安全问题。虽然许多用户对隐私泄露表现出很大的担忧，但却很少做什么来保护他们的个人数据。本文检索并收集了大量国内外有关于隐私悖论的文献成果，通过对这些文献的梳理，总结现有的研究成果与不足之处，为后续的研究提出建议，最后讨论了本课题的研究意义和价值。
关键词：智能系统 隐私悖论 隐私态度 隐私行为
1 研究背景
随着人工智能技术的发展壮大，智能系统已经深深地融合到世界各地人们生活的各个领域之中。智能手机、机器人、人脸识别系统等智能信息系统都需要对用户的个人数据进行收集、分析和利用，严重威胁了用户的隐私安全，但人们似乎仍然愿意接受并使用智能系统，面对被人工智能技术窃取个人隐私的情况时，尽管大多数人声称担心隐私安全，可人们表现出的是“不努力”“不作为”，继续积极披露自己的隐私，即“隐私悖论”现象。
目前，国内外关于隐私悖论的研究主要集中于社交媒体与在线购买两个方面，只有极少数文章针对智能系统中的隐私问题展开研究。因此，本文基于智能系统，分析隐私悖论的现象及产生机制。
2 概念辨析
2.1 智能系统概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是人类通过发明创造，赋予机器人的才能、行为模式与思维习惯来代替人类进行各项生产活动或者更高精尖的操作[1]，近年来人工智能技术，尤其是深度学习理论方法取得了重大突破，人工智能技术的判断准确水平和决策能力已经追平甚至超越人类。人工智能技术已经触及到人类生产和生活的方方面面。智能系统的开发与实施依赖于人工智能技术。李传军[2]认为智能系统就是运用人工智能技术的信息系统，可以对收集的信息进行数据分析，实现信息挖掘，从而提升信息的价值。
综合以上学者的意见，可以将智能系统定义为凭借人工智能技术来执行人类智能行为的信息系统。
2.2隐私悖论概念
由于不同学者对隐私悖论的研究视角与理解不同，学界至今仍然没有统一的定义。
Susan B.Barnes[3]在研究Facebook中大学生用户的隐私态度时，第一次把社交网站上这种隐私态度和实际隐私保护行为的不一致称为隐私悖论。
NorbergP.A[4]认为，隐私悖论就是用户的隐私态度和隐私披露行为之间的矛盾行为，这一定义后来得到了许多研究者的肯定。Norberg的研究中发现，用户实际披露的隐私往往多于他们陈述的意图。
T.Dienlin 和S.Trepte[5]把隐私悖论表述为：人们对隐私的顾虑与他们的隐私行为无关。
管家娃、张玥[6]等认为，隐私悖论就是社交网站用户在意识和行为两个层面对待和处理隐私问题的互相矛盾。
王波伟[7]认为，个人所表达的对隐私的关注与其信息披露行为之间呈现出明显的“言行不一”，被称为隐私悖论或“信息隐私悖论”。
杨晓琛[8]认为，隐私悖论是人们在感知到隐私威胁的同时，仍乐此不疲地在社交媒体上分享个人信息。
强月新[9]认为，意愿同行为的不一致是“隐私悖论”的另一个解释，即自我表露意愿有时无法反映实际表露行为。
闫坤如[10]认为，数据共享过程中引发了大数据的共享-隐私悖论，即数据的共享和隐私之间隐含分离和对立因素,数据共享可能侵犯个人隐私,不开放个人数据则数据共享无从谈起,或者数据主体的隐私关注态度与暴露隐私行为共存,甚至共享意识和共享行动背离。
李凌霄[11]认为，人们尽管在态度上反感泄露隐私，但无法拒绝技术带来的便利性，因此在行动上却助长着这一风气，形成了隐私悖论。
综合以上学者对隐私悖论的共同理解，隐私悖论就是用户一方面表达对隐私的顾虑，另一方面继续披露隐私的矛盾现象。
3 本课题的研究现状
为了保证数据权威性，本文以CNKI和Web of science两大数据库平台为来源数据库进行检索，分别检索国内外有关智能系统中的隐私悖论的核心数据文献。文献类型为“SCI”，“EI”，“CSSCI”和“核心期刊”。在CNKI数据库中以“隐私悖论”、“智能系统 隐私”为检索词检索文献。在Web of science数据库中，以“privacy paradox”等进行主题检索。在Google Scholar、Web of Science中进行了电子数据库文献检索。通过清洗和整理检索结果，最终得到国内文献27篇，国外文献11篇。
3.1 国外隐私悖论的研究概述
国外关于隐私悖论的研究起步较早，从多种多样的学科视角切入，这直接导致了其理论解释的丰富性。通过对国外研究进行梳理发现，对隐私悖论的理论解释可以总结为经济学、社会学和心理学几个方面。国外学者对于隐私悖论的研究主要聚焦于社交媒体平台，主要涉及Facebook、SNS等社交服务平台。
3.1.1国外隐私悖论现象及原因
Culnan[12]等从隐私演算理论出发对隐私悖论现象进行解释，发现人们所感知到的收益超过了所感知的风险，最终选择信息披露行为。
Hu和Ma[13]从适应性认知理论出发，认为用户参与网络包括三个阶段：初始使用，探索性使用和管理使用，在这个过程中用户受过往经历影响，倾向于积极披露隐私信息。
Cho[14]从乐观偏见的角度出发，认为与他人相比，自己遭受隐私侵犯的可能性更小。
Kehr[15]从启发式的影响出发，认为可能是因为主体的决策受到情境启发影响，从而引发隐私悖论现象，即用户往往会低估喜爱的事物所蕴含的风险，而高度讨厌的事物带来的风险。
Zafeiropoulou[16]等从社会结构化理论角度出发，分析社会结构因素对隐私悖论的影响，在权衡决定过程中，个人并非完全不受任何影响和束缚的自由人，环境因素的影响也占很大的比重。
Jourard[17]强调社会交往很大程度上会对用户的我揭露行为产生模仿式的影响，从而导致隐私悖论现象的产生。
Barak和Gluck-Ofri[18]发现，在社交网络环境下，熟悉的交往对象和熟悉的交往环境会使人处于相对轻松舒适的状态，降低个体警惕及防护心理，更易产生情感上的共鸣与自我呈现的冲动，从而促进自我披露。
Acquisti A[19]从用户个体差异的角度出发，指出与男性相比而言，女性更容易披露个人信息。
3.1.2国外隐私悖论影响因素研究
纵观国外学者对隐私悖论的相关实证研究，隐私计算理论是主流的研究理论。例如，Tien Wang[20]等人基于隐私计算理论，发现隐私收益正向影响网络用户的披露意图。Debatin[21]等人通过实证研究发现，用户在社交媒体中收获的心理满足感、社会资本等收益对披露行为的影响显著高于隐私顾虑的影响，并最终导致用户泄露自己的个人信息。Han[22]发现用户对网站的评估对隐私悖论的影响显著超过隐私顾虑所产生的影响，是用户隐私披露行为的主要决定因素，当用户对网站比较信任时，用户倾向于披露个人隐私。
3.2 国内隐私悖论的研究概述
国内关于隐私悖论的研究是在国外已有研究的基础上发展起来的，但是研究的视角有所不同。对国内相关文献进行梳理后，分为隐私悖论现象及其原因研究、隐私悖论影响因素研究。
3.2.1国内隐私悖论现象及产生机制研究
袁红、侯雅婷[23]运用决策树分类算法进行数据挖掘，检验隐私悖论行为的存在性及产生规则，个人特征、隐私保护认知与微信功能评价可以对隐私悖论行为产生影响。
孙保营、唐晶晶[24]分析了隐私悖论目前存在的公私边界的模糊性、数字化记忆与删除的抗衡、传播情境与社交身份冲突等困境。
刘丽宁[25]通过对热门应用“个性化推荐”的利弊分析，阐释了大数据时代的“隐私悖论”问题，并提出了响应的对策。
牛静、刘丹[26]认为，大学生即使存在隐私担忧但仍然进行自我表露的原因在于他们通过各种设置而感觉自己是可以控制信息的传播途径和范围的，从而解释了用户使用社交媒体时的隐私悖论现象。
而对于隐私悖论产生的产生机制，国内研究认为主要包括隐私观念转变、环境认知不足、自我认知偏差、风险分析失衡和研究失范几个方面[6]。例如，在风险分析失衡方面，李贺、余璐[27]基于解释水平理论，证实感知收益通过影响近期意图，成为人们隐私披露行为的关键；信任的调节作用进一步使得隐私关注对披露行为的影响不显著。
3.2.2国内隐私悖论影响因素研究
国内围绕隐私悖论影响因素的探究，较多运用结构方程模型方法展开分析，隐私计算理论是最常被使用的理论。例如，薛可、何佳[28]等基于隐私计算理论，发现感知风险、感知价值和边界管理三个变量的作用很好地解释了隐私悖论现象，指出边界管理是一个在隐私悖论现象中起调节效应的变量，它可以显著缓和隐私悖论。朱侯、王可[29]等结合计划行为理论TPB，构建了SNS用户隐私关注与隐私披露关系的模型，利用结构方程模型验证假设。结果显示用户的感知风险正向影响其隐私关注，进而降低隐私披露的行为意向；但当用户感知到较高的收益时，隐私披露意向明显增强，最终导致实际的披露行为。孙超群[30]将微博平台作为主要研究对象，以隐私计算理论为指导，综合分析个人心理动机与社会文化环境两个维度的因素对隐私悖论的影响。朱侯和方清燕[31]引入IRT模型和灰色关联分析法对用户信息进行量化，并从效用最大化的角度——感知效益和感知风险的角度构建模型，计算和分析社交平台上的均衡解。
部分学者运用回归分析方法进行了该主题的研究。例如唐晶晶[32]对所选取的四个变量隐私关注、风险感知、利益评估、隐私保护行为提出研究假设，通过数据分析软件对变量进行相关和回归分析，验证大学生用户在隐私披露与保护行为决策时各影响因素之间的关系。强月新、肖迪[9]对隐私素养被高估（低估）的程度进行了分布检验，利用线性回归和结构模型，发现高估隐私素养会抑制自我表露，且隐私保护态度和隐私关注承担了链式中介作用。
此外，部分学者采用了其他研究方法。例如，王飔濛[33]采取定性研究方法，引入边界与圈子这两个概念，从微观入手，调查部分网络用户的隐私关注、圈子控制、隐私行为，从学科交叉处分析隐私悖论的形成机制。吴丁娟、朱侯[34]以态度三要素理论为基础构建模型，发现隐私倦怠和隐私保护脱离倾向的引入可以有效解读隐私悖论，隐私关注和隐私倦怠的二元情感是悖论的核心。
张晓娟、田馨滦[35]应用模糊集的定性比较分析方法（fsQCA）进行实证分析，结果表明，隐私悖论现象有三种产生路径。孙锐，罗映宇[36]基于自我知觉理论，探讨消费者隐私关注对推荐信息来源的接受行为及内在神经机制，引入了广告透明度作为用户自我知觉的变量，认为不可接受透明度的信息更易引发消费者的自我知觉意识，促使消费者的隐私态度和实际行为趋近一致。沈旺、高雪倩等[37]从调节定向理论和解释水平理论出发，构建隐私关注与披露行为相关联的理论模型，引入近、远期披露意图进行研究。
将相关学者进行研究分析的研究平台与影响因素整理成表格，如下表所示。
| 理论 | 作者 | 年份 | 研究对象 | 影响因素 |
| 隐私计算理论 | 薛可、何佳等 | 2016 | 社交媒体 | 感知风险、感知价值为自变量；隐私关注、自我表露为因变量；信任度、边界管理为调节变量 |
| 隐私计算理论 | 朱侯、王可 | 2017 | 社交媒体 | 感知风险和感知收益作为自变量, 隐私关注、隐私意向和隐私披露为因变量 |
| 隐私计算理论 | 常青青 | 2020 | 社交媒体 | 隐私顾虑、隐私披露意向、隐私披露、隐私收益（组织归属感、社会资本） |
| 隐私计算理论、fsQCA | 张晓娟、田馨滦 | 2020 | 社交媒体 | 个性化服务、表达需求、社交需求、情感需求和隐私关注作为关键变量，信任作为原因变量 |
| 隐私计算理论 | 濮莹萍 | 2021 | 社交媒体 | 隐私关注、面子意识、群体一致意识、感知风险、感知收益与隐私漠视为解释变量，隐私披露意图为中介变量 |
| 隐私计算理论 | 朱侯、方清燕 | 2021 | 社交媒体 | 感知风险和感知效益的量化 |
| 解释水平理论 | 李贺、余璐等 | 2018 | 社交媒体 | 隐私关注、感知收益、信任、近、远期披露意图 |
| 解释水平理论、调节定向理论 | 沈旺、高雪倩等 | 2020 | 社交媒体 | 感知风险、隐私关注、近期、远期披露意图 |
| 调节定向理论、调节匹配理论 | 谢兴政、蔡念中等 | 2018 | 社交媒体 | 感知次级控制、侵犯隐私经验、集体主义倾向、社交媒体信任度以及隐私顾虑 |
| 隐私计算理论、保护动机理论 | 唐晶晶 | 2018 | 微信 | 隐私关注、风险感知、利益评估、隐私保护行为 |
| 隐私计算理论、解释水平理论 | 张译允 | 2021 | 微信 | 隐私顾虑、隐私收益、近期、远期披露意图 |
| 演化博弈论 | 陆桐 | 2019 | 微信 | 隐私关注、使用习惯、感知有用性、信任及信息敏感度 |
| 隐私计算理论、 自我效能理论 | 孙超群 | 2021 | 微博 | 感知风险、隐私关注、自我效能、平台信任、集体主义倾向、感知收益（社会资本、群体归属、娱乐消遣、印象管理和自我表露）、披露意向 |
| 隐私计算理论、TAM理论 | 董坤祥、谢宗晓 | 2019 | 移动商务平台 | 隐私关注、感知有用性、感知易用性、感知风险和感知收益 |
| 态度三要素理论 | 吴丁娟、朱侯
| 2020 | 网购平台 | 感知威胁严重性、感知自我效能、隐私倦怠、隐私关注、隐私保护倾向和隐私保护脱离倾向、不同隐私经历群组 |
| 自我知觉理论 | 孙锐、罗映宇 | 2021 | 网购用户 | 高、低隐私关注消费者、广告透明度 |
3.3 相关研究述评
纵观已有研究，前期国内外学者的研究主要围绕隐私悖论的存在性验证，如今大部分学者主要针对隐私悖论的影响因素，且多数都是基于隐私计算理论展开对隐私悖论的实证研究，仅有少数学者结合其他理论（如保护动机理论、自我效能理论等）一起探究隐私悖论的影响因素，或从新的某一视角出发进行研究，如解释水平理论、自我知觉理论等。因此，国内现有的研究多数是从单一理论视角分析隐私悖论的成因，严重阻碍了我国对于隐私悖论现象的进一步探究。
此外，人工智能时代已经到来，越来越多的智能系统得以应用，根据上表可知，大部分研究是仍从社交媒体入手，国内外对于智能系统中的隐私悖论研究尚未涉及，因此，探讨我国文化背景下智能系统中的隐私悖论问题可以丰富我国的隐私问题研究。
4 课题研究发展趋势
隐私悖论是当前信息环境下讨论的热点话题，然而国内现有理论研究大多从隐私计算理论来分析隐私悖论的成因，研究视角单一，限制了隐私悖论研究的发展。随着人工智能技术的飞速发展，愈来愈多的用户对智能系统表现出浓厚的兴趣与好奇，然而国内外针对智能系统中的隐私悖论的研究寥寥无几。因此，未来研究应将多理论融合，来分析智能系统中隐私悖论的影响因素及其形成机理。
5 本课题研究的意义和价值
在人工智能时代，“隐私悖论”是多种学科的讨论热点，也是当下人们不得不面对的一大难题，然而国内外对于智能系统中的隐私悖论研究尚未涉及。本文基于隐私计算理论并结合隐私疲劳理论，研究智能系统隐私悖论的形成机制，为隐私悖论研究提供新的视角。 伴随数字技术发展，人们愈发明显地感受到自己已经逐渐成为社交媒体“透明人”，个人隐私随时有可能被智能系统收集、储存、利用和发布。因此为了更好的捍卫个人隐私，需要通过分析智能系统中隐私悖论的影响因素，为用户行为和态度之间的断层现象提供更加合理的解释，从而从国家、企业、个人三个层面提出保护用户隐私的可行性方案。
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2. 研究内容和问题
基本内容：
1、智能系统、隐私悖论的相关概念阐述。
2、对智能系统中隐私悖论的影响因素进行探究，分析不同影响因素对隐私疲劳的影响路径。
3. 设计方案和技术路线
研究方法：
1.文献研究法：利用图书馆、网络等资源搜集相关文献资料，明确课题研究的背景、现状、问题。
2.问卷调查法：设计隐私悖论影响因素调查问卷，收集数据信息资源。
4. 研究的条件和基础
1．该生已完成主要专业课程的学习，掌握了相关的专业基础知识，完成了规定的学分；
2．参加了有关课程实习、调研等活动，通过撰写专业课程论文等教学环节，培养了初步的科学研究意识和能力；
3．利用毕业实习的机会，查阅并收集了本课题研究的部分文献资料，对将进行的论文选题作了认真思考，了解选题研究领域的背景与发展态势；
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