定向广告中消费者隐私态度对行为意愿的影响机制

赵 江,何诗楠

(1.浙江财经大学 工商管理学院,杭州 310018;2.复旦大学 管理学院,上海 200433)

根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第43次中国互联网络发展状况统计报告》显示[1]:截止2018年12月,中国网民规模已增长至8.29亿人,互联网普及率为59.6%,网络广告市场规模已达到3 717亿元。随着用户对广告偏好差异的显著性提升,企业通过大数据关联分析等技术手段获取用户网页浏览、产品购买以及个人用户信息等分析用户行为偏好,从而针对目标客户进行广告投放,已成为企业进行精准数字营销的重要手段。因此,基于用户行为或偏好信息进行精准广告投放的定向广告活动应运而生。从本质上,定向广告是企业的一种精准营销手段。Iyer等[2]的研究表明,企业可以利用定向广告加强市场差异化竞争。Nill等[3]指出定向广告能够跟踪消费者的在线活动并建立相关的行为档案。这与Boerman等[4]提出的定向广告是对在线客户个性化行为的信息供给相一致。国内学者更多地从技术和市场投放角度阐述定向广告的精准性机制。其中,包括将定向广域度作为内生变量探究地理纬度和个人属性纬度与广告精准属性的关系[5],考虑消费者网购偏好行为下企业进行双渠道定向广告和价格竞争策略的研究[6],以及企业投放劝说型定向广告对企业利润的影响[7]。事实上,数字营销方式引发的隐私泄露问题已成为消费者认知的一大顾虑——企业精准投放时需要获取的用户数据包含了一些敏感信息:用户的真实身份、使用的IP地址、网页关注消息等,以及用户某方面可能并不希望被他人知晓的特殊需求。为了提供个性化服务来吸引更多的用户,企业往往以牺牲用户隐私为代价来换取更多的利益。如果消费者支付意愿较高,则厂商不对消费者隐私进行披露,否则厂商从消费者购买和隐私披露两方面获得利润[8]。在用户使用互联网过程中,隐私关注将通过预期风险起到调节作用,从而影响用户对定向广告的屏蔽意愿[9]。此外,数字营销带来的数据开放、共享模式加剧了用户隐私泄露的风险。2018年,Facebook用户隐私事件中泄露用户信息的却是Kogan和第三方数据分析机构“剑桥分析”公司,这使用户开始意识到:数字营销环境下的隐私问题源于数据融合、数据分析以及数据过度收集等造成的,如何应对数据隐私问题、实现隐私管理与是否要接受个性化广告服务成为当前消费者面临的主要矛盾。

定向广告带来的隐私问题可能导致消费者对定向广告产生了厌恶情绪,并引发不同程度的抵触行为。针对隐私关注问题的研究有:Clarke[10]将隐私视为个人维持“个人空间”的利益而不受其他人和组织的干扰,且“个人空间”(即隐私)具有多个维度,一般包括个人隐私、行为隐私、通信隐私以及数据隐私;Mason[11]提出隐私问题已是信息时代需要关注的首要道德伦理问题,信息收集揭示了一个人的私密细节,而决策中信息价值的增加是对隐私更大的威胁。因此,在定向广告投放中,现存的3大侵犯隐私的隐患即“未经用户同意”、“用户画像”过于精准以及个人信息泄露等[12]。这就需要从用户、企业、技术等多维度关注并加强隐私监管,特别是需要根据隐私风险程度高低进行分级,如分为一级、二级隐私,根据隐私等级差异进行差异化监管。Smith等[13]首先开发了隐私关注的多维量表(CFIP)用于测量消费者对信息隐私的关注及具体方面。CFIP量表包括15个条目,主要衡量隐私关注的4个子尺度,即信息收集、未授权二次使用、信息非法访问和信息错误使用。Malhotara等[14]提出了一个借鉴社会契约理论的关于互联网用户信息隐私问题(IUIPC)维度的理论框架,其研究结果证实二阶IUIPC因子包括3个一阶维度,即信息收集、信息控制和隐私意识,并确认了以IUIPC为中心的因果模型是分析消费者对各种隐私威胁的反应的有用工具。国内学者也从隐私关注量表、隐私关注影响因素和隐私关注采纳行为意向等方面进行了研究。杨姝等[15]实证验证了IUIPC 量表比CFIP 量表拥有更高的稳定性和收敛效度,更适用于中国国情。蒋玉石[16]以隐私关注为调节变量对定向广告对消费者态度影响进行了实证研究,建议广告主在投放定向广告时,应按照隐私关注程度的不同对消费者进行划分,并采取相匹配的广告投放策略。

尽管多位学者已经证明精准的定位服务会对消费者隐私造成冲击,但广告主仍会为了提高竞争力选择采取精准投放的广告,这种情况被称为“个性化-隐私悖论”。个性化-隐私悖论正揭示了企业与用户之间关于隐私的矛盾[17]。Aguirre等[18]发现,用户越来越关注个人隐私,且用户认为最重要的是关于企业如何使用数据来定位他们在互联网上浏览时看到的广告。Martin等[19]基于人际流言理论,明确了消费者对“隐私问题”的心理状态的实质是一种预期感知,并认为是感知伤害持续累积的连续过程。基于定向广告投放视角,Goldfarb等[20]发现,在欧盟隐私法律颁布后,其定向广告的有效性较没有网络隐私保护的地区相比损失更为明显。Boerman等[21]提出定向广告的认知结果取决于广告商控制的因素(如个性化水平)和消费者控制的因素(如关于OBA 和个人特征的知识和看法),而定向广告的效果则与消费者行为密切相关。Fishbein等[22]提出理性行为理论(TRA),主要解释态度基于认知信息的形成过程以及如何影响个体行为。这与Ellis的“ABC情绪理论框架”关于正确的认知下人们的情绪和行为是正常的研究一致。

通过对国内外关于定向广告、隐私关注、广告认知和行为意愿等相关研究分析发现:①在影响行为决策的众多因素中,态度类变量受到学者大量关注,如理性行为理论认为人的行为意向主要是由态度所决定的;此外,认知在个人行为的决定中也起至关重要的作用。因此,本研究的核心问题在于基于消费者隐私视角,检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系。②关于隐私关注与行为意愿的作用关系研究中,主要研究两者之间的直接作用关系。本文在此基础上增加了广告认知这一中介变量来研究定向广告认知对隐私态度与行为意愿之间关系的中介作用。

1 研究假设

1.1 消费者隐私态度与消费者定向广告行为意愿之间的关系

实证研究表明,隐私关注对积极的采取行为具有负向调节作用,对消极的采取行为具有正向调节作用。消费者对隐私的关注越高,其使用意愿或采纳行为的意愿就越低。基于上述论述提出假设:

H1消费者隐私态度对其定向广告行为意愿具有负向作用。

1.2 消费者定向广告认知与消费者定向广告行为意愿之间的关系

郭婷婷等[23]基于用户关系类型的不同,实证分析证明了用户对LBS(移动定位服务)广告的认知水平越高,对广告的接受意愿越强。基于上述论述提出假设:

H2消费者定向广告认知对其定向广告行为意愿具有正向作用。

1.3 消费者隐私态度与消费者定向广告认知之间的关系

当被调查者对定向广告可能带来的隐私问题更加注意时,他们对定向广告产品信息和投放细节的关注越多,对定向广告的认知也就会越深刻。基于上述论述提出假设:

H3消费者隐私态度对其定向广告认知具有正向作用。

1.4 消费者定向广告认知的中介作用

企业利用大数据关联分析技术对用户特点分析并产生生成内容传播,这可能会引发用户对隐私安全的考虑,造成用户参与社交媒体营销的意愿降低,引发广告回避的消极反应。Baek 等[24]从情感、认知和行为3个层面提出隐私担忧会影响个性化广告回避,并探索其对广告回避的内在作用机制。基于对消费者行为理论的论述提出假设:

H4定向广告认知对消费者隐私态度与其行为意愿之间的关系具有中介作用。

2 研究设计

2.1 研究变量的测度项设计

问卷分为5部分:第1 部分向被调查者介绍研究目的;第2部分是人口统计变量的相关问题(涉及性别、年龄、学历等5 个问题);第3 部分是针对消费者对隐私泄露的界定,接触定向广告的频次和渠道等相关题项,共6 个题项;第4 部分包括隐私态度、定向广告认知以及定向广告行为意愿的3个变量量表,采用李克特5 级量表。问卷涉及的变量主要有3 个,分别是隐私态度、定向广告认知和定向广告行为意愿。问卷涉及变量的内涵如表1所示。

表1 量表具体内涵

初步设计了包括26个题目项的量表,如表2～4所示。

3 实证研究

3.1 描述性统计分析

采用随机抽样的方式,于2018-12～2019-02对消费者进行了纸质问卷调查,共计发放问卷200份,回收问卷182份,其中有效问卷170份。另外,为增加样本的准确性,同时在线上发放电子问卷,回收问卷100份,其中有效问卷88份。截至2019年2月20日,共计发放问卷300份,回收问卷282 份,其中有效问卷258 份,问卷回收率为94%,有效率为91.5%。问卷中涉及问题共有37道,有效样本量是问卷设计题目的5倍以上,达到研究要求。

表2 隐私态度测量量表

表3 定向广告行为意愿测量量表

表4 定向广告认知意愿测量量表

3.2 样本人口特征统计

(1)性别。如表5所示,在抽样调查的258名被试者中,男性117 人,占45.3%,女性141 人,占54.7%,比例基本接近1∶1。

表5 样本性别分布表

(2)年龄(见表6)。从被调查的年龄分布看,接触定向广告的群体主要分布在30岁以下的年龄群,达到81.4%。这一部分人大多为高等院校学生或上班族中的新兴势力,一般具有前卫的消费观念,较易冲动的行为特征以及较为稳定的可支配收入。

(3)受教育程度(见表7)。在调查被试过程中,分别采取了纸质问卷和电子问卷的方式,调查发现,本科以上的人群面对问卷调查时的态度更为谨慎,他们认为问卷中的信息内容和填写时的IP 地址会随着问卷回收一并被泄露出去,这也是隐私泄露频繁发生的一大可能途径。因此,在调查过程中有不少本科以及本科以上的研究生或博士生拒绝填写。同时发现,纸质问卷相对于电子问卷更容易被被试接受,由此说明,人们对隐私保护的关注程度愈甚,随着文化教育程度的提高,接触过定向广告的用户普遍具备较强的认知和判别能力。

表6 样本年龄分布表

表7 样本学历分布表

(4)月收入(见表8)。由于调查样本中学生和年轻人占比较高,故在有固定工作收入的74名被试者中,月收入在8 000元以上的最多,占29.7%,其次分别为5 000～5 999 元、4 000～4 999 元以及3 000～3 999 元,所占比例分别为16.2%、16.2%和14.9%。

表8 样本月收入分布表

3.3 样本行为特征分析

(1)月支出(见表9)。从被试用于网络购物的消费水平情况看,由于被试单月累计的消费额通常在500元以上,一般可认为被试接触到定向广告的概率会比较大。

表9 样本网络购物月支出分布表

(2)接触定向广告的来源。定向广告的传播途径以网站信息推送为主,但定向电话和定向邮件正成为新传播方式逐渐渗透到消费者生活,这进一步增加了消费者隐私泄露的风险。

(3)接触定向广告频率(见表10)。从被试接触定向广告的频率看,消费者接触定向广告集中在每天1次,但这种接触频率在一定程度上容易引起消费者的抵触心理和警惕行为。

表10 样本接触定向广告频率分布表

(4)对隐私的界定。在关于“消费者觉得哪些属于隐私泄露”的调研中,238人认为未经授权收集用户的敏感信息,如真实姓名、身份证号码、手机号码、家庭地址、个人财务等属于隐私泄露;184人认为未经授权收集用户的一般信息,如浏览的网页、购物网站商品等消费偏好记录也是一种隐私泄露。

3.4 信度与效度分析

(1)信度检验。分别对问卷整体信度和各部分变量信度进行检验,如表11、12所示。

表11 问卷整体信度检验

根据表11,整体信度检验的Cronbach’α系数为0.918;根据表12,各部分的Cronbach’α系数分别为0.951、0.933 和0.899,总量表及各量表均具有较高的信度。

(2)效度检验。分别做探索性因子和验证性因子分析。探索性因子分析主要是观察方差解释率、因子载荷系数等指标,具体分析如表13所示。

表13显示,KMO=0.935＞0.8,Bartlett’s球形检验值显著,p＜0.01,说明问卷收集的数据适合做因子分析。再采用主成分分析方法,并以特征根大于1提取公因子,采用方差最大正交旋转进行因子分析,分析结果如表14所示。

根据因素分析结果共得到3个公因子,解释能力分别为29.136%、21.258%和18.417%,总解释能力为68.811%＞60%,表明筛选出的3个因子具有良好的代表性。因子载荷系数如表15所示。

由表15可得:因子1 由A2-A11组成,命名为“隐私态度”因子;因子2 由B2-B8 组成,命名为“定向广告行为意愿”因子;因子3 由C1～C7 组成,命名为“定向广告认知”因子,各个测量题目项的因素负荷量均大于0.5,故此量表具有良好的结构效度。

验证性因子分析。在进行收敛效度分析时,主要对测量项的非标准化因素载荷、标准化载荷、组合信度(CR)和平均变异萃取量(AVE)等指标进行检验,其中各测量项的非标准载荷量、标准化载荷值、标准误差和t值是运用结构方程软件AMOS22.0的验证性因子分析所得到(理论标准:组合信度值CR＞0.7,AVE＞0.5时变量方差才能被测量值较好解释)的。为验证研究模型与数据之间具有良好的收敛效度(见表16),当删除A3、A7、A8、B4、B5、B7、C2、C3、C5和C6等标准化因素中负荷量不高的题项后,各潜在变量的CR值均大于0.8的标准,各潜在变量的AVE 值均在0.6 左右及以上。这表明,各个潜在变量的聚敛能力比较理想。

表12 问卷各变量信度检验

表13 探索性因子分析的KMO&Bartlett检验

表14 因子提取结果

表15 旋转成份矩阵

表16 收敛效度

3.5 信效度分析小结

以总样本为例,总量表的Cronbach’α值为0.891,表明该量表具有较高的信度;而3个多维潜在变量隐私态度、广告认知和行为意愿的Cronbach’α值分别为0.928、0.801和0.909,均满足大于0.70的要求。同时,如表17 所示,隐私态度、广告认知和行为意愿这3个维度与其观察指标的相关系数比较高,均在0.7左右及以上。综上所述,本问卷各潜在变量及其各维度都通过了信度检验。这表明,本问卷设计具有较高的内部一致性。

表17 潜在变量及其观察指标的信度

如表18 所示,各变量的测量题目项的标准化系数均在0.7左右及以上,各观测指标在相应潜在变量上标准化载荷系数都高度显著。这说明,各观测指标都有非常好的聚敛效度。各潜在变量的AVE 值均在0.5 以上,模型收敛效度较好。

表18 验证性因子分析

4 结构方程建模分析

4.1 结构方程模型检验

运用AMOS软件建立结构方程模型如图1所示,其中,椭圆形表示潜变量,矩形表示观测变量。

图1 标准化结构方程模型图

4.2 结构方程的模型拟合度

由相关拟合指数评估结果(见表19)可以看出:模型χ2=92.462,P=0.072＞0.05,df=74,χ2/df=1.249＜3,RMSEA=0.031＜0.08;GFI=0.952＞0.9,AGFI=0.932＞0.9,CFI=0.992＞0.9。这些指标均达到了理想值的范围,说明该结构方程模型拟合度非常好。

表19 模型的整体拟合度

4.3 结构方程的路径系数

构建模型参数估计值如表20所示。由表20可知:隐私态度对广告认知(β=0.173,P＜0.05)呈显著正相关;隐私态度对行为意愿(β=0.684,P＜0.05)呈显著正相关;广告认知对行为意愿(β=-0.188,P＜0.05)呈显著负相关。

表20 模型参数估计值

4.4 广告认知的中介作用分析结果

根据中介效果检定程序分别分析各个路径(a,b,c,c')关系,如图2所示。

图2 广告认知的中介作用模型

由表21 得可得自变量(隐私态度)对因变量(行为意愿)的系数c显著,说明主效应存在,中介效应的前提成立(模型5.1)。自变量(隐私态度)对中介变量(广告认知)的系数a=0.153,且显著,说明存在自变量对中介变量的影响(模型5.2);自变量(隐私态度)、中介变量(广告认知)同时对因变量(行为意愿)作用,系数b=-0.223且显著,同时系数c'=0.716且显著(模型5.3),符合Soble检定的条件。

表21 中介效应分析结果

计算检验统计量Z值,如果≥1.96,则表示中介效果存在。公式如下所示:

可知:Z=-1.972,＞1.96,说明广告认知的中介效果存在,且c'≠0为部分中介作用。

5 结论

描述性统计分析结论如下:

(1)企业定向广告让消费者陷入信息“环形监狱”。定向广告多媒介、高频率的投放策略,已经超出消费者能接受的合理范围,越来越多的消费者想要逃避定向广告的“骚扰”,但被泄露的信息和产生的影响无法消除也无从可知,消费者只能选择“被动承受”,随着定向广告技术和手段的增加,消费者更加难以摆脱信息困境。

(2)隐私担忧使消费者对定向广告的认知已由积极趋于消极。研究表明,被调查者表现出其对隐私收集使用控制的忧虑程度较高,同时,消费者对定向广告个性化、安全性、有用性、可靠性等方面的评价较低,这在一定程度上说明,消费者对隐私的担忧程度对定向广告的认知产生了影响。

(3)消费者隐私意识过度敏感,对定向广告采取过分消极的行为意愿。结果显示,绝大部分的调查者会对定向广告多采取警惕、回避、部分分享,不主动点击、直接抗拒等消极的行为意愿以保护隐私不被定向广告再度挖掘。这表明,消费者的隐私意识已达到对个人隐私过度敏感的程度,甚至将一些正当商业活动的商业数据挖掘和应用都当作是对个人隐私的侵犯。

结构方程模型结论如下:

(1)隐私态度与行为意愿的关系。当消费者对个人隐私信息收集、使用、控制的态度更强烈时,更为担忧自己的个人信息被泄露所带来的一系列风险时,消费者就越不愿意去点击、关注、分享定向广告,而是会采取严格控制、回避、抗拒、警醒他人的行为意愿。

(2)定向广告认知与行为意愿的关系。消费者对定向广告的认知程度能够影响其对定向广告的行为意愿,在数据化时代,消费者对隐私信息的敏感程度越来越高,对定向广告的认知程度也越来越深刻,无论定向广告是以网络链接的形式推荐,还是以骚扰电话、邮件广告的形式出现,都在消费者的观念中形成消极的反应,这些都会直接作用于消费者最后的行为意愿,最终影响其行为——越来越多的消费者将定向广告与隐私泄露联系到一起,越来越回避和抗拒被推送定向广告,将更多的注意力转移到个人的权利维护和信息保护上。

(3)隐私态度与定向广告认知的关系。消费者的隐私态度对定向广告认知存在直接的影响。在浏览网页或通过广告链接进行购物时,广告主会在不同程度上对消费者的个人信息进行收集和二次使用,消费者因此所感知到不确定性的态度反应将会直接影响他们对广告的认知水平。这也说明,当消费者对隐私及隐私泄露威胁所持有的态度越强烈,对隐私的担忧增加让消费者对定向广告形式、现状、影响作用等方面的认识就越深刻。

(4)定向广告认知在隐私态度与行为意愿之间的中介作用。定向广告认知在隐私态度与行为意愿之间的关系中起到显著的部分中介作用,这说明,在面对定向广告及其背后隐藏的隐私问题的过程中,消费者隐私态度对其行为意愿产生的影响会随着其认知程度发生变化。具体而言,消费者对信息如何被收集、使用和自我控制的关注程度越强,对与隐私泄露有关的财务、信息、产品和社会风险的担忧越多,消费者对广告信息与投放细节的关注越多,这使得其对定向广告的认知程度加深,消费者愿意披露更多个人信息的欲望降低。

针对企业投放定向广告可能对消费者产生隐私侵犯问题,企业需要在精准广告投放和隐私保护之间达到动态平衡[31],本文提出如下策略:其一,合理控制定向广告投放渠道和投放频次,在广告投放过程中需要注重用户感知,通过有效的制度完善企业进行个人信息收集和使用的相关行为;其二,企业应当适度公开相关的隐私条款,加强对消费者的信息维护,特别要注意提供消费者信息披露自由,并通过加强个人隐私教育提高用户的隐私保护等。