社交网络用户个人信息安全隐私保护行为影响因素研究

贾若男　王晰巍　范晓春

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.09.011

[中图分类号]G203 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2021）09-0105-10

随着互联网的发展，各类社交网络应用层出不穷，随着越来越多的组织和个人在日常生活中使用Facebook、Twitter、Instagram等社交媒体，以及微信或WhatsApp等移动社交媒体应用进行商业和个人活动，人们也面临着在社交媒体上不经意间披露个人信息的更高隐私风险。社交媒体和安全文献显示，近年来，社交媒体用户正面临着越来越多的信息隐私和安全风险，如信息安全威胁和隐私侵犯。例如，Facebook曾被报道泄露大规模用户隐私数据，超过5000万用户的个人信息数据被第三方公司获得;LinkedIn服务器被黑客入侵，超过1亿名用户的个人信息资料被窃取。社交网络用户大多数不是信息安全和隐私方面的专家，容易受到信息安全隐私威胁或攻击，因此有必要对社交网络用户个人信息安全隐私保护行为进行研究，减少个人信息安全隐私受到侵犯情况的发生。

对与社交网络用户来说，为了将安全威胁最小化，采取适当的信息安全隐私保护行为至关重要。在已有的研究中，许多研究者对于理解用户信息安全隐私保护行为表现出了极大的兴趣。为了评估和理解用户的信息安全保护行为，使用了许多与安全和隐私相关的理论和模型，例如保护动机理论、计划行为理论、一般威慑理论和理性行为理论等。由于社交媒体用户经常为了社交而与其他人分享大量的个人信息，这种信息分享可能会导致侵犯用户的隐私，并引发隐私问题。有研究指出，隐私问题对个人参加在线活动时提供个人信息的意愿有负面影响，隐私关注是做出安全行为决定的重要前提。当社交媒体用户对信息分享的风险感到担忧时，会影响他们分享信息的意愿和行为。然而大多数理论和模型将安全作为模型研究的中心，并没有明确地将用户的隐私关注作为一个因素，隐私关注也是隐私行为的一个重要的前置变量。

基于此，在研究中试图解决以下问题：①社交网络用户个人信息安全隐私保护行为的影响因素有哪些？②隐私关注对用户个人信息安全隐私保护行为的作用程度如何？③采取何种措施能够有效保护用户的个人信息安全隐私。为了解决上述研究问题，本研究提出了一个基于保护动机理论的扩展模型，将隐私关注作为一个新的变量。隐私关注被概念化为社交网络用户对个人信息收集的关注程度，用户对所收集信息的控制，以及用户对所收集信息如何被使用的意识。本研究提出的模型扩展了信息安全行为的研究思路，为相关研究提供了一个新的视角。

1理论基础

1.1社交网络用户个人信息安全隐私保护行为

社交网络（Social Network Sites，SNS）实际上是一种社交工具，即一种以互联网为平台的社交服务，用户可以通过社交网络建立属于自己的网络空间，发展自己的好友圈.以及公开或半公开的可供陌生人或朋友浏览、评论、点赞和转发的社交工具。典型代表有Facebook、Twitter、Linkedln、Wechat和Weibo等。社交网络用户个人信息主要是指能够反映用户身份或者活动情况的各种信息，如姓名、身份证号码、通讯联系方式、账号密码等。用户在注册社交网络账户和使用社交网络过程中，通常会将个人信息授权给社交网络运营商或服务提供商使用，有研究表明，社交网络的安全和隐私设计是薄弱的，同时，大多数用户对收集信息的种类和范围没有足够的关注和怀疑，导致个人信息被过度收集甚至被泄露给第三方，这些公开的个人信息和数据也会因非法收集或盗窃而遭受网络犯罪。近些年的研究成果中，对社交网络用户信息安全隐私保护意愿和行为的研究开始引起广泛关注。通过归纳梳理文献发现保护动机理论、计划行为理论、理性行为理论等行为理论经常被用作信息安全行为研究的基础。基于通信隐私管理和印象管理理论提出了4个关于隐私策略的命题，并通过问卷调查和聚类分析对Facebook用户的隐私管理行为进行了分析。通过在线实验观察了用户面对一般信息安全和隐私威胁时的即时反应，评估了信息安全意识对于个人信息安全隐私保护行为的影响，对现有的信息安全行为研究进行了补充。

1.2保护动机理论

保护动机理论（Protection Motivation Theory）由Rogers RW提出，通过合并威胁评估和应对评估来解释行为改变的过程，其目的是为了研究和理解组织和个人环境中不同类型信息安全行为背后的动机。保护动机理论分为3个部分，即信息源、认知中介过程和应对模式，具体指通过认知调节过程的威胁评估和应对评估来解释行为改变的过程，个体在此基础上做出相应决策。威胁评估反映了个体对危险因素的认识，主要包括易感性和严重性的评估;应对评估则反映了个体应付和避免危险的能力，主要包括反应效能、自我效能和反应成本的评估。有学者认为易感性和严重性能够通过感知威胁这一中介变量作用于保护行为动机，因而将感知威胁作为单独变量引入保护动机理论模型中。保护动机理论最初在信息安全领域的实用性已经得到验证，被广泛应用于解释用户信息安全行为，为研究用户信息安全行为提供了合理的理论框架，并取得了一定的成效。在社交媒体信息领域，利用保护动机理论将动机因素引入用户隐私保护行为的影响因素研究中，探究保护动机理论几个要素对用户隐私关注和隐私保护行为的影响;基于保护动机等理论提出了社交媒体用户隐私顾虑影响因素模型，并运用解释结构模型解析出各因素的层次结构。在健康信息领域，利用保护动机理论构建了医疗隐私关注的结构方程模型，考察了各因素对于医疗隐私关注的影响。在已有的基于保护动机理论的研究中，多将隐私关注作为因变量，并没有考虑到隐私关注作为一个自变量对用户行为和意愿的影响，因此在本文的研究中，将隐私关注作为自变量，对保护动机理论进行扩展，探究其对用户行为和意愿的影响。

1.3隐私关注

由于隐私本身难以被测量，关于隐私问题的实证研究需要借助相应的替代概念，最常见的概念是“隐私关注”。隐私关注的定义为“個人在相应的隐私情境中主观感受到的公平程度”。在本研究中，结合社交网络和社交网络用户个人信息的特性，将隐私关注定义为用户对个人信息的收集、获取、监测以及使用的感知与关注。社交网络空间具有虚拟性和自由性的特点，由于技术和伦理等方面的限制，加上缺乏有效的身份验证工具，存在诸多信息安全隐私风险和威胁，例如用户不能有效地控制个人信息的接收对象、不能有效地控制个人信息的传播和使用、个人信息容易遭到窃取等。在社交情境中，隐私关注在隐私问题与用户行为研究中被广泛应用，几乎所有关于隐私态度和隐私行为方面的实证研究都应用了隐私关注这一构念。通过研究证实隐私关注会通过隐私风险感知等变量直接或间接影响用户信息安全隐私行为意向，并对用户的隐私行为产生影响，如社交网络用户的信息安全、信息分享等行为，随着隐私关注水平的不断提升，用户的信息安全隐私保护行为意向也会越来越高。

2研究模型和假设

2.1反应效能与社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

反应效能是指用户对自己所采取行为的认知，关注个体对行为带来的感知收益的信念，即如果用户认为自己采取的行为措施是有用的，那么就会愿意越早地采取这种行为。很多用户在使用社交网络时，几乎从不会使用安全扫描软件或者仅仅通过盗版软件对所使用的社交网络应用进行安全扫描，使个人信息面临安全威胁。有研究表明，使用有效的技术工具和采取必要的安全措施可以大大降低信息安全风险，如果用户能够充分感知到这些工具和措施的好处或收益，便会更加倾向于采取良好的安全措施;反应效能是一种认知过程，个体对反应效能的最终认知决定了他们处理威胁的方式;许多研究也表明，反应效能对不同情境下的信息安全隐私保护意愿有显著的正向影响。因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H1：反应效能正向影响社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

2.2自我效能与社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

自我效能是指个体认为自己能够胜任执行安全行为或使用安全工具的信念，关注个体对其执行特定安全行为能力的感知，即用户对自己是否能够在社交网络中成功实施信息安全措施或使用安全工具自信程度。许多研究通过实证结果表明自我效能对不同情境下的信息安全行为意愿有显著的正向影响;自我效能高的用户在使用互联网时更加倾向于采取信息安全保护措施来确保个人信息安全隐私;在社交网络中用户的意愿和行为本身容易受到所处环境的影响，面对安全威胁，如果用户对自己采取相应措施对信息安全隐私进行有效保护的能力有强烈的自信，他们便会更加倾向于采取相应的行为，自我效能对用户的信息安全隐私保护意愿有正向的影响。因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H2：自我效能正向影响社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿2.3反应成本与社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

反应成本是指与信息安全隐私保护行为相关的任何形式的成本，这些成本可以是时间、金钱、精力、不便或者体验等。这些成本通常会降低行为动机，一般来说，用户在行动之前会进行某种成本效益分析，当用户感知到针对信息安全行为隐私保护做出反应的成本较高甚至超过预期的收益时，便不太可能采取特定的安全行为。这一观点在信息安全行为的相关研究中也得到了支持，多项研究表明，反应成本与参与安全行为意愿之间存在显著的负相关关系;在个人计算领域，个体感知到反应成本的增加会对其执行安全行为的意愿产生负面影响;因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H3：反应成本负向影响社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

2.4感知威胁与社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

感知威胁是指社交网络用户对社交网络中存在的有害威胁或风险的感知和评估。当用户感受到社交网络中存在对个人信息安全隐私有害的风险和威胁时，会采取相应的措施来应对，但是用户在采取信息安全隐私保护措施之前会进行威胁评估，进而判断是否需要采取相应的行动。有研究证实，当用户对信息安全威胁的感知加剧时，将会更加倾向于采取积极的行为来摆脱这种威胁;如果社交网络用户认为信息安全风险发生的可能性很高，但是并不认为这会给自己带来严重的威胁，或者认为信息安全风险的影响严重，但是发生在自己身上的概率极低，都可能不会产生信息安全保护意愿，只有当用户切实感知到信息安全风险时，才可能产生信息安全保護意愿，即感知威胁对采取保护行为的意愿起到积极作用。因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H4：感知威胁正向影响社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

2.5隐私关注与社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

隐私关注是指用户对个人信息的收集、获取、监测以及使用的感知与关注，反映个体对相应隐私情境的主观感受。对于社交网络用户来说，隐私关注是他们进行安全行为决策的重要前提。隐私关注是隐私行为的重要前置变量，已有研究表明，隐私关注和信息安全隐私行为意愿之间正相关关系，比如有研究提出隐私关注是个体产生保护行为动机的重要诱因;通过比较美国和德国的个人信息披露情况，用隐私关注对隐私成本进行测量，得出隐私关注对用户信息安全隐私保护意愿的正向影响;在社交媒体上，隐私关注对用户的隐私设置意愿具有正向影响。因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H5：隐私关注正向影响社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿

2.6社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿与保护行为

个人信息安全隐私保护意愿是指用户采取信息安全隐私保护行为的意愿。意愿和行为之间的关联本质上取决于行为是单一行为还是多行为，对于单一行为来说，这种关联更强，因此在研究过程中有必要将实际行为纳入研究范围，避免得出错误的结论。一些基于保护动机理论的信息安全研究采取意愿模型，假设用户意愿是实际行为的良好预测因子，之后也有研究表明意愿是实际行为的强大预测，它能够在很大程度上保证行为的实现。并且在实际条件充分的情况下，即使行为还会受到多种其他因素的影响，行为意愿也可以直接决定行为。本文认为具有较强个人信息安全隐私保护意愿的用户更有可能采取实际的保护行为。因此，基于上述文献的研究结果，本文提出如下假设：

H6：社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿正向影响保护行为

2.7研究模型

根据上文提出的研究假设，本文以保护动机理论中的反应效能、自我效能、反应成本以及感知威胁为基础，引入新变量隐私关注作为自变量，以社交网络用户个人信息安全隐私保护意愿作为中介变量，以实际保护行为作为因变量，构建了社交网络用户个人信息安全隐私保护行为影响因素的理论模型，如图1所示。为了检验模型，采用结构方程模型作为数据处理方式，通过SPSS和AMOS软件对模型进行拟合和检验。

3研究方法

3.1样本选择与数据收集

本研究通过问卷调查的方式来获取数据，调查问卷的发放目标人群是社交网络用户，参与此次调查的社交网络用户拥有不同的背景，包括年龄、性别、受教育程度和社交媒体使用时间和频率。通过线上及线下方式共发放问卷400份，收回360份。样本统计信息显示，本次调查的受访者中女性人数多于男性，分别占比66.11%和33.89%;受访者年龄多分布在20～30岁之间，符合社交网络高频使用用户年龄分布特征;受访者受教育程度本科及以上学历最多，占比超过90%;在受访者中，社交网络使用历史时长超过3年的占比达到94.17%，同时社交媒体日使用时长在3小时以上的人群占比63.06%，由此可见，本研究样本有丰富的社交网络使用经历和充足的使用时间，具有较高程度的代表性。

3.2数据分析

同源方法偏差（Common Method Variance，CMV）是指使用同种测量工具导致的特质间产生虚假的共同变异，在实证研究中普遍存在，并常见于自陈量表测量的数据中。Harman单因素检验是检验同源方法偏差的常用方法，当第一公因子的方差解释百分比小于40%时，可认为同源方法偏差不严重。本研究通过SPSS 19.0进行了Harman单因素检验，第一公因子的方差解释百分比为25.12%，因此可以认为不存在严重的同源方法偏差。

为了确保模型拟合度评价和假设检验的有效性，本文通过SPSS19.0和AMOS21.0软件进行数据处理，采用Cronbachs Alpha来检验调查问卷研究变量在各个测量题项上的一致性程度，如表2所示。本文研究的变量反应效能、自我效能、反应成本、感知威胁、隐私关注、保护意愿、保护行为的Cronbachs Alpha系数分别为0.870、0.828、0.880、0.876、0.850、0.836、0.848，均大于0.7的标准，表明变量具有良好的内部一致性信度。进行探索性因子分析对量表进行KMO和Bartletts球形检验，结果如表3所示。分析结果表明，数据整体适合进行因子分析;Bartlett球形检验统计量为131.051，相应的概率显著性（Sig）为0.000，可知各变量间具有较强的相关性，因此也适合进行因子分析。

由表4知，各题标准化因素负荷均大于0.5，残差均为正而且显著，显见无违犯估计。各个构念的CR值均大于0.7，AVE值均大于0.5，均达到收敛效度的标准，配适度也在可接受的范围，因此保留全部题目作为后续分析。各变量之间的相關矩阵如表5所示，从表5的数据分析结果可以看出，本研究的各个因素之间具有良好的区别效度。

3.3数据结果

本次研究采用AMOS软件进行结构方程建模，并验证这些变量之间的关系。根据本研究的假设，在概念模型提出的基础上运用AMOS21.0建立待验证的完整结构方程模型。将数据代入，经过模型修正后得到如图2所示的结构方程模型。模型的适配度指标如表6所示，由各指标分析结果可知该研究模型有不错的配适度。表7中可以看出模型通过了假设检验，社交网络用户个人信息安全保护意愿对保护行为具有显著的正向影响（β=0.478，P<0.01）。变量对于社交网络用户个人信息安全保护意愿的影响作用依次为：反应效能对保护意愿具有显著正向影响（β=0.190，P<0.05）;自我效能对保护意愿具有显著正向影响（β=0.172，P<0.05）;反应成本对保护意愿具有显著的负向影响（β=-0.136，P<0.05）;感知威胁对保护意愿具有显著的正向影响（β=0.291，P<0.01）;隐私关注对保护意愿具有显著的正向影响（β=0.234，P<0.01）。

关于中介效应的检验，本文采用Preacher K J等提出的Bootstrap法进行检验，因为该方法在研究中被证实有更为精确的置信区间和更好的统计效率。本文应用Bootstrap法检验中介效应的结果如表8所示。根据检验结果可知，在各个置信区间内均不包含0，说明存在中介效应。

4讨论分析

4.1感知威胁对保护意愿具有显著的正向影响

社交网络用户感知威胁对个人信息安全保护意愿产生显著的正向影响，系数为0.291，显著性P值<0.01。这一数据结果说明用户的感知威胁能够通过对保护意愿的影响，间接地影响保护行为。这一结论与Liang H等对信息安全意愿的研究具有一定的一致性。社交网络用户的感知威胁能够帮助用户主动地采取适当措施，避免个人信息隐私被盗用和篡改。社交网络用户的感知威胁程度越高，对个人信息安全隐私威胁的感知越强，就会越有动机采取相应的保护行为。由于社交网络的匿名性、广泛性和风险性等特点，社交网络用户不仅仅面临个人信息隐私泄露的威胁，严重时甚至会危及个人财产和人身安全。因此，国家、相关行业和个人应该加强对感知威胁能力的培养，政府和企业应该加强信息安全隐私的培训和宣传，企业应该积极引导用户识别和应对所面临的安全威胁，用户个人则应该主动参与、学习并应用相关知识，树立危机防范意识并采取适当的自我保护机制。

4.2隐私关注对保护意愿具有显著的正向影响

社交网络用户隐私关注对个人信息安全保护意愿产生显著的正向影响，系数为0.234，显著性P值<0.01。这一数据结果说明隐私关注对用户的保护意愿具有关键的影响，这一结论与Nosko A等的研究结论一致。隐私关注度越高的用户越能够感知到隐私风险，从而有意识地采取积极的安全行为来避免个人信息安全隐私受到威胁。隐私关注度高的用户在社交网络使用过程中对信息安全隐私的保护意识更强，面对社交网络平台对个人信息的收集和使用权限的获取时，他们更加倾向于采取谨慎、保守的态度。因此，社交网络服务提供商应该采取相应的措施，比如在收集信息之前列出相应的隐私保护政策，信息采集要求尽量简洁，为用户提供多种选择等，让这类用户充分感受到自己的信息安全隐私能够得到有效保障，否则就会导致用户的流失，甚至是向竞争对手的转移。

4.3反应效能对保护意愿具有显著正向影响

社交网络用户反应效能对个人信息安全保护意愿产生显著的正向影响，系数为0.190，显著性P值<0.05。这一数据结果说明用户对所采取的信息安全隐私行为是否能起作用的认知会影响其信息安全隐私保护意愿，这与保护动机理论相一致。如果社交媒体用户认为他们的行为有利于保护个人信息安全隐私，他们更可能采取积极的安全行为，这与保护动机理论的结果是一致的。因此，政府和其他社会组织在向社交媒体用户宣传个人信息安全隐私重要性的同时，应该强调信息安全行为对保障个人信息安全隐私的关键影响，增强用户的反应效能并形成积极的行为意向，进而对实际行为产生正向影响;社交网络服务提供商要加强信息安全技术的研发，增强社交网络应用的安全性，为用户创造良好的信息安全隐私环境。

4.4自我效能对保护意愿具有显著正向影响

社交网络用户自我效能对个人信息安全保护意愿产生显著的正向影响，系数为0.172，显著性P值<0.05。这一数据结果说明，虽然自我效能的作用大小与Doane等研究中相比较小，但是自我效能在用户信息安全隐私保护意愿中发挥了作用，这可能是调查样本的特征不同导致的差异。社交网络用户的自我效能主要体现在用户认为自己能够掌握并灵活运用各项操作技能，了解社交网络中的各项安全准则，在面临各类安全威胁时能够识别和正确应对。社交网络用户的自我效能越高，产生信息安全隐私保护意向的动机越强。因此，用户可以通过接受信息安全隐私教育和参加相关培训来提高自身信息安全隐私防范能力，增强自我效能;社交网络服务提供商应该在充分考虑平台功能的易用性和实用性的基础上，从平台设计和安全保护技术等方面加强对用户的引导，帮助用户降低遭受各种信息安全隐私威胁和侵害的可能，使得用户不需要进行过于复杂的操作就可以实现对个人信息安全隐私的保护。

4.5反应成本对保护意愿具有显著的负向影响

社交网络用户反应成本对个人信息安全保护意愿产生显著的负向影响，系数为-0.136，显著性P值<0.05。这一数据结果说明，反应效能对用户的保护意愿产生了消极的影响，这一观点也在信息安全行为的相关研究中得到了支持。社交网络用户在实施安全措施时，如果造成使用户体验变差或者社交网络服务质量降低的结果，则会导致用户减少执行安全行为的动机。有些社交网络平台在得不到用户授权的情况下会限制用户对部分甚至全部功能的使用，面对这样的信息收集和授权要求，为了避免给自己的社交活动带来不便.部分用户会放弃对个人信息隐私的保护。在使用各类安全扫描软件时，不仅需要用户投入一定的精力，还需要占用设备内存等，不少用户会为了节省精力或维持设备运行流畅度而放弃使用安全软件。因此，企业需要制定简洁明了的信息安全隐私政策、在保证软件功能的基础上尽可能少地要求用户授权，通过采用云计算等技术将数据存储在云端以减少对设备内存的占用等措施来降低用户的成本。

4.6社交媒体用户个人信息安全保护意愿对保护行为具有显著的正向影响

社交网络用户个人信息安全保护意愿对保护行为产生显著的正向影响，系数为0.478，显著性P值<0.01。这一数据结果说明意愿起到了很好的中介变量作用。在社交网络环境中，用户的信息安全隐私保护行为主要受其意愿影响，信息安全隐私保护意愿越强，越容易采取相应的行为。因此，政府、社会组织和社交网络平台有必要向用户传达个人信息安全隐私的现状和重要性，使用户意识到积极采取相应的行为有利于保障个人信息安全隐私不受危害;对于用户个人而言，在使用社交网络的过程中，应当主动学习相关知识和技能，例如仔细阅读隐私政策和协议、安装并定期使用安全扫描软件或其他社交网络安全保护工具、参加信息安全隐私培训等，形成并不断增强个人信息安全隐私保护意识，积极主动地采取适当的安全保护行为。

5结论

本研究的理论意义在于，在保护动机理论的基础上加入隐私关注，构建社交网络用户个人信息安全保护行为影响因素模型，从不同方面分析了社交网络用户个人信息安全隐私行为的影响因素。数据分析结果表明，用户在社交网络中的感知威胁、隐私关注、反应效能和自我效能会对个人信息安全隐私保护意愿产生直接的正向影响：而反应成本则会对用户的保护意愿产生消极的负向影响;个人信息安全隐私保护意愿是整个影响因素模型的中介变量，其余外因潜在变量对保护行为产生间接影响。本研究所提出的理论模型为社交网络中用户个人信息安全隐私相关研究提供了新的研究视角和理论基础。

本研究的实践意义在于通过调查问卷和结构方程的方法驗证了所提出的理论模型，从实践层面验证和探讨了社交网络用户个人信息安全隐私保护行为的影响因素。实证分析表明：政府和其他社会组织应该加强个人信息安全隐私的宣传和教育，提高用户的反应效能和自我效能;企业要为用户提供有效的个人信息安全隐私保障，重视用户信息安全隐私的保护，为用户创造良好的信息安全环境，降低用户为保护个人信息安全隐私所付出的成本;用户自身要加强安全技能和知识的学习，及时感知存在的安全威胁，并且提高对隐私的关注，主动自觉地采取积极措施来保障个人信息安全隐私。

本研究也存在一定的局限性。首先在研究样本的选择上，所收回的有效问卷中女性群体大约为男性群体的两倍，被调查者的社交媒体使用时间和频率较高，这表明他们对社交网络的了解程度会高于较低的群体，因此对于个人信息安全隐私相关知识和技能的掌握可能会优于其他群体，这些因素可能会导致研究结论针对不同群体的普适性在一定程度上的降低。社交网络用户的受教育水平、年龄等与信息素养有着一定的关系，信息素养高的用户拥有更多的知识和经验，面对信息安全隐私威胁会有更多的应对方式，同时可能会更加注重对隐私的保护，因此在未来的研究中，可以考虑将性别、受教育程度以及年龄等作为调节变量，观察它们对于变量作用的影响。