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社交媒体智能推荐中用户隐私风险感知的影响因素研究

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[研究目的]随着数智时代的不断发展,智能推荐在社交媒体平台应用相当普遍,识别用户隐私风险感知的影响因素,可有效保障用户隐私数据安全,促进社交媒体高质量发展.[研究方法]基于隐私风险感知过程,融合技术威胁规避理论与社会交换理论,从用户视角建立影响因素研究假设并设计量表,采用调查问卷收集一手数据,并对调研数据进行描述性统计分析、信效度分析,进一步采用结构方程模型对研究假设及影响因素中介效应进行实证性检验.[研究结论]根据各因素之间的影响关系,提出相应对策建议,以优化智能推荐在社交媒体中的作用,并提升用户隐私风险感知意识.
Research on Influencing Factors of Users' Privacy Risk Perception in Social Media Intelligent Recommendation

李迎迎、陈婷婷、孙玉琦

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淮阴师范学院经济与管理学院 淮安 223001

中国科学院武汉文献情报中心 武汉 430071

中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190

社交媒体 智能推荐 用户隐私 隐私风险感知 结构方程模型 风险感知意识

202江苏省社会科学基金2020年淮安市淮上英才计划

22GLC016

2023

10.3969/j.issn.1002-1965.2023.02.022

情报杂志
陕西省科学技术信息研究所

情报杂志

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：1.502
ISSN：1002-1965
年,卷(期)：2023.42(2)
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