自我知觉理论视角下消费者隐私悖论行为研究：ERPs的证据

○ 孙 锐 罗映宇

引言

近年来，由于不少大数据企业疏忽对用户隐私的管理，对企业发展造成了极其负面的影响。诸多企业在大数据信息使用上的不恰当行为将其置于泥沼，甚至不少企业因此衰落或倒闭，引起了学者对企业隐私数据安全的关注。

大数据企业已经意识到保护消费者隐私、避免消费者感知隐私受到侵犯的重要性。如何使消费者更愿意接受基于用户隐私数据的推荐服务？在研究界，“隐私悖论”（Privacy Paradox）正成为研究的热点话题。在实际研究中，研究者发现尽管消费者对隐私持有很高的关注水平，但是他们仍然选择继续披露自己的隐私或者接受在线平台给自己推荐的信息和服务。[1]近年来，学者提出和扩展了诸多与隐私行为相关的解释理论，如隐私计算、社会交换理论、解释水平理论等，[2-5]用以解释这一态度与行为不一致的现象。然而，既有的研究理论受方法和视角的制约，在解释力度上存在一定改进的空间。例如解释水平理论认为，个体对隐私的认知处于较高的解释水平时，人们会采用抽象的、本质的方式理解与隐私相关的事情，[6,7]但是在实际情境中，隐私又是确切的、可以感知到的非抽象目标，因此研究的解释受到了一定的质疑。此外，一些研究者认为隐私是高度私密化的，因此消费者可能在自我报告和行为中隐藏自己的真实想法，或者说很难通过传统的研究方式挖掘用户隐私行为的潜在机制。例如，隐私计算理论将个体的隐私行为解释为内在收益—损失计算后的结果，该理论将计算思维作为一个输出结果的“黑箱”，但是读者并不了解“黑箱”中的具体内容；[2,5]也有研究者提出隐私披露是即时性的，用户并没有太多去计算得失的可能。[8]针对上述问题，本研究拟引入自我知觉理论（Self-perception Theory）对消费行为领域中的隐私悖论现象进行深入探讨，并通过脑电实验探析消费者隐私行为中的决策“黑箱”，为研究提供一个客观和科学的解释视角。

一、理论和假设

1.隐私悖论：起源和研究方法

“隐私悖论”的研究最先发表于医学领域。1998年的一项医学实验中，研究人员要求患者同意实验人员使用或发表其医学治疗的临床材料，受到患者们的强烈抵制，他们不希望“隐私”信息公之于众；但是在研究者给出一份权威的解释信息后，患者们的态度发生了转变。研究者认为合理的解释、信任，能够使个体做出看起来不那么合理的行为。[9]

“隐私悖论”的定义较多，主要定义有：（1）隐私关注（Privacy Concern）和隐私态度 （Privacy Attitude）的不一致；（2）隐私关注/隐私态度和隐私披露意愿（Privacy Disclosure Intention）/隐私披露行为（Privacy Disclosure Behavior）的不一致。目前，使用较为广泛的定义是隐私态度和实际行为（隐私披露行为和推荐接受行为）的不一致。研究方法中，目前可以找到各式各样的研究方法，大多数研究采用在线调查法。但是调查法可能适用于探索信念和态度，但不适合实际行为。此外，在探索不规则或不频繁的行为时，调查也不可靠。[10]比如，学者通过对比Google+用户的调查反应和实际行为，发现实际行为比调查反应更为强烈，并且对于那些不规律和不常见的行为，这些行为报告反映的准确性更低。[11]由于概念模糊和方法测量缺陷，一些学者对“隐私悖论”是否存在表示质疑。[12]基于上述问题，本研究拟采用事件相关电位技术，通过客观测量的方法解析消费者在隐私行为中的认知神经机制。

2.隐私悖论：研究现状

纵观目前“隐私悖论”的研究，主要集中在社交网络和在线购买方面。国外研究侧重于社交网络领域，主要关心SNS（Social Network Sites）用户“一方面担心隐私受到侵犯，另一方面在社交网站上分享自己隐私信息”的普遍现象。隐私计算理论和有限理性理论认为，SNS用户披露信息的行为是经过一系列计算后的结果，当收益大于损失时用户便会采取披露行为，[2]有人将这种计算模式比作一个“黑箱”，没人知道里面发生了什么；也有人认为信息分享是即时性的，用户并没有太多去计算得失的可能。[8]社会资本理论认为，用户分享自己的隐私是为了获得更多社交机会，符合使用社交网络的基本动机。[1]认知偏差（Cognitive Bias）也常用于解释社交网络中的用户行为，包括效用偏差、乐观偏差、情感偏差、即时满足偏差等。乐观偏差指的是个体过于自信地认为隐私泄露不会发生在自己身上；[13]效用偏差指的是个体常常高估他们能够回忆的隐私事件的危害；[14]情感偏差指的是基于一种隐私情感印象，个体通常会低估喜欢的因素，高估不喜欢的因素；[15]即时满足偏差又称作双曲贴现理论（Hyperbolic Discounting），与心理距离紧密联系在一起，认为个体倾向于通过披露隐私信息获得即时满足，即使这种行为可能对未来造成一定损害。[16]此外，个体的知识经验、[12,17]社会影响[18]等都对SNS 用户行为产生影响。

国内学者的研究侧重于消费者的在线消费行为，特别是个性化推荐系统（Personalized Recommendation System）对消费者行为的影响。个性化推荐有效提升了在线购物平台的销售效果，而有效的个性化推荐需要大量的用户隐私数据作为支撑，然而随着用户越来越注重隐私或者说越来越不愿意个人的隐私信息被用于商业活动中，当前个性化推荐系统的发展遇到了瓶颈。为了使用户主动披露隐私信息或者接受个性化推荐系统的服务，研究者对在线推荐平台提出了一系列改进措施，比如个性化的推荐解释（RS Explanation），告知用户使用了哪些隐私信息及为什么使用这些隐私信息，有效地增加了信息透明度和用户购买意愿，[19]被证实是更有效的营销说服方式，然而也有研究得出了相反结论。[1]隐私政策（Privacy Policy）一方面给予用户“模糊的控制感”；另一方面，它更像一个免责声明，容易诱发用户的抵触心理。[20]当前研究倾向于从隐私政策的设置角度进行研究，比如政策呈现的内容、形式等；[21]平台本身的特性也影响用户的实际行为，比如权威的购买平台使用户更容易相信它们的隐私政策，也更愿意接受推荐。[22]除了在线购买和社交网络外，“隐私悖论”的研究还涉及政府监管、[23]移动健康管理[24]等。

总体来说，国外研究已经进入一个相对系统化的阶段，但是国内对“隐私悖论”的研究尚在起步，广度和深度都需要提升。百度李彦宏曾表示：“中国人不注重隐私，如果可以，他们更愿意用隐私换取便利。”这句话引发学者对数字化时代公民隐私意识的思考：人们的隐私行为是否难以预测，或者说存在隐私关注和隐私行为的悖论？社会心理学提出，个体的自我知觉和态度强度是态度（关注）与行为一致的关键。基于此，本研究将引入自我知觉理论为隐私悖论这一现象提供新的解释视角。

3.自我知觉理论及研究假设

自我知觉理论的核心是通过他人的行为来决定自己的态度或者行为。[25]就像人们常说的，别人怎样做决定我们怎么做。早先的研究认为自我意识强的人受到自身态度的影响，[26]因此研究者提供了一面镜子，让被试在镜子面前做出行为，通过这种方法诱发被试的自我知觉，可以提升被试态度和行为的一致性。[27]现今，自我知觉理论的应用十分广泛。比如研究者想要了解居民的旅行态度，以往研究多从社会人口、社会经济、空间等角度进行讨论，然而实验结果表明，居民的历史因素更能有效预测居民的旅行态度，不经常出行的居民对旅行行业的支持度低于经常出行的居民。[28]基于归因理论，将自我知觉分为四部分：（1）内部人和外部人。我们自身有足够的刺激进行自我归因，但是其他人是无法做到的，这就导致自我归因和其他人进行对比。比如，内部人可以迅速察觉出事情很难解决，但是外部人因为缺乏内部信息很可能推测事情很容易解决。（2）亲密者与陌生人。过去的行为可以引导归因，而其他人却无法获得这些历史信息。例如，如果过去的经历使个体确信他的智力水平很高，那么当他失败时，往往认为这是不重要的；当他成功时，则会变得非常重要。（3）自我和他人。这种情况下动机可能会介入，因为个体试图保护他/她的自尊或者保护自己免受可能的威胁，因此自我的归因可能会与他人的归因不同。（4）参与者和观察者。这种情况下，参与者倾向于归因于情境偶发事件，而观察者将行为归因于参与者的个人特质。[29]在电商领域，自我知觉理论立足消费者感知企业网站安全性、有用性等基本特质，目的是提升消费者信任和购买。[30]

本研究关注在线购买下的用户接受行为。现有研究疑惑点在于用户隐私关注程度很高，但是在实际过程中仍然选择接受推荐系统提供的服务。本研究引入广告透明度作为用户自我知觉的变量。广告透明度指的是个性化推荐系统是否明确告知消费者哪些用户数据被收集及使用，且是否允许消费者访问已搜集到的信息。[31]John等曾做过一项经典研究，要求被试对个性化推荐系统呈现的信息做出反应，一种推荐方式的信息来源是被试在该网站浏览的信息，另一种推荐方式的信息来源是第三方网站。实验结果发现，被试对来自第三方信息的推荐产生更强的抵触行为。由此得出结论：（1）基于推断的推荐方式相当于揣度别人。（2）来自第三方的信息相当于背后说坏话。[32]这项研究的重要贡献在于将推荐信息来源与个体的自我知觉联系起来。基于现阶段技术原理，本研究将广告透明度概括为以下两类：（1）可接受透明度：基于个人提供的信息和平台内浏览记录。（2）不可接受透明度：基于浏览第三方平台信息和对个人做出的推断。[33]先前的研究表明，用户的自我知觉感知对态度和行为一致性有显著影响。[27]研究认为，来自第三方信息的推荐让消费者认为自己被别人“说坏话”，因此对高隐私关注消费者而言，不可接受透明度的信息将促使他们形成自我知觉，并促使其做出与隐私关注/态度一致的行为；而对于低隐私关注消费者来说，由于他们并未形成较为强烈的隐私态度，自我知觉意识的激发并不会影响促使其行为发生改变。因此，提出下列假设：

H1：对高隐私关注消费者而言，可接受透明度比不可接受透明度接受率更高

H2：对低隐私关注消费者来说，广告透明度对接受率不产生显著影响

4.事件相关电位及相应假设

N2 成分是分布在前额、前额中央联合区域和中央区，潜伏期在200ms-250ms，潜伏期、分布皮层区域根据任务特征变化。[34,35]N2 代表个体中期及后期认知，主要反映个体的认知冲突、风险感知。[36,37]认知冲突指个体大脑图式同接收信息不一致时产生的状态，当个体的认知冲突或面临的任务难度越高，产生的N2 波幅也就越高；[38]并且认知冲突往往反映了个体对刺激信息的负面感知。“隐私悖论”是个体“图方便”思维方式形成的社会现象，在实际生活中消费者往往选择忽视隐私或者改变自己对隐私的认知，并未投入大量的认知资源用于思考其中的得失。也就是说，消费者对大多数推荐服务产生的认知冲突处于相对较低的状态。但是，来自第三方网站的信息（不接受透明度）激活了用户自我知觉，促使他们做出和实际关注或者态度一致的行为，而这个行为过程需要改变既有的认知，很可能产生较高的认知冲突。因此，提出下列假设：

H3：对高隐私关注消费者而言，不可接受透明度比可接受透明度产生的N2 波幅更高

H4：对低隐私关注消费者而言，不可接受透明度与可接受透明度产生的N2 不存在显著差异

LPP是分布在中央顶区较晚正成分，潜伏期在300ms-700ms，主要反映了主观过程及大脑动机系统的激活，往往与个体知觉、情绪、记忆等认知活动相关。[39]比如，高唤醒情绪比低唤醒刺激诱发更高的LPP 波幅，[40]说明LPP 与个体情绪激活状态相关。在本实验中，研究认为可接受的广告透明度和不可接受的广告透明度对消费者诱发的心理认知是截然不同的，来自第三方的推荐广告使消费者更可能作为一个高唤醒刺激，诱发更多与之相关的情绪状态。因此，提出下列假设：

H5：对高隐私关注消费者而言，不可接受透明度比可接受透明度产生的LPP 波幅更高

H6：对低隐私关注消费者而言，不可接受透明度与可接受透明度产生的LPP 不存在差异

二、实验

1.被试

隐私关注指的是个体在隐私情境下对公平程度的主观感受，[41]根据隐私关注量表IUIPC 可分为搜集、控制和意识3 个维度。其中搜集维度是用户对个人信息被他人使用的担忧程度；控制维度测量用户对个人信息的自我把控程度；意识维度表现为用户对隐私政策的自我感知程度，[42]该量表已经广泛应用于互联网隐私关注的研究中。本研究实验被试32 人，根据二分法将量表得分较高的16 人划分为高隐私关注组，得分较低的16 人划分为低隐私关注组，两组内男、女各16 人；其中，高、低隐私关注组各有1 名男生脑电数据效果不佳剔除，有效被试30 人。所有被试均为在校本科、研究生，平均年龄22.5 岁，右利手、无精神病史、裸视或者矫正视力正常。实验前签署知情同意书，实验后获得60-80 元报酬。研究采用2 隐私关注（高/低，组间）×2 广告透明度（可接受/不可接受，组内）混合实验设计。

2.实验材料

据中国互联网络信息中心（CNNIC）报告，网购产品主要包括三大类，分别是衣物、日用品和数码产品。为控制产品类型和消费者偏好的影响，研究选择数码产品作为实验材料。分别是音响、投影仪、录音笔、摄像机、笔记本电脑、单反相机、打印机、耳机、麦克风、平板电脑。统一做成30cm×30cm 图片，呈黑白色度，背景为白色。

3.实验流程

实验过程中，被试被要求调整到一个舒适的坐姿，被试间光线柔和、安静隔音。被试双眼距离电脑屏幕1m 左右，水平和垂直视角不超过5°。实验采用刺激—探测实验范式。

实验包括情境设置和正式实验两部分。被试首先需要阅读一份情境设置材料，随后再进入正式实验，具体如下：

情境设置：欢迎参加本次试验，请阅读以下模拟场景介绍并进行相关操作。

假如你是校学生会新闻部负责人，现在计划组织一场直播活动，需要购置一系列电子产品：笔记本电脑、打印机、摄像机等。接下来我们将显示一系列关于这些产品的搜索界面，您现在需要浏览这些生成的网页界面。

正式实验：再次欢迎你参加本次实验，接下来会根据您刚刚在网购平台上浏览产品的一些信息数据，给您生成一系列个性化推荐产品，其中附带了关于您在搜索和浏览阶段的隐私数据使用情况的解释（即您为什么会看到该推荐，基于您的什么隐私信息）,请您根据自我意愿选择是否接受这样的个性化推荐。接受按“F”，拒绝按“J”。

实验采用呈现两种刺激，可接受广告透明度和不可接受广告透明度。被试熟悉情境和按键反应后进入正式实验。实验分为2 个Block，每个Block呈现40 个Trial，共80个Trial，采用被试间按键平衡反应。

4.实验数据搜集和处理

使用美国NeuroScan 脑电记录与分析系统，电极位置参照国际通用10-20 系统拓展的64 导联电极帽。同时记录垂直眼电（VEO）和水平眼电（HOE）。滤波带通为0.01-100Hz,采样频率为100Hz，要求头皮电阻低于5kΩ。数据处理步骤包括去除伪迹、基线校正、叠加平均等。时间分段时程为1000ms，以刺激前200ms 作为基线时间。依据相关研究，[43-47]选取脑电成分时间窗如下：N2 为250ms-300ms，LPP 为400ms-550ms，分析的电极为F1、FZ、F2、FC1、FCZ、FC2、C1、CZ、C2、CP1、CPZ、CP2、P1、PZ、P2，采用Greenhouse-Geisser 矫正。接受率指按键接受推荐次数/（按键接受推荐次数+ 按键不接受推荐次数）。

三、结果

1.行为结果

高、低隐私关注组：采用独立样本t 检验，高隐私关注组得分（M=6.15，SD=0.21）显著高于低隐私关注组得分（M=4.61，SD=1.01），t(28)=5.86，P=0.000<0.001，d=2.14。隐私关注分组成功。

高隐私关注组接受率：采用配对样本t 检验，可接受广告透明度（M=0.85，SD=0.22）显著高于不可接受广告透明度（M=0.50，SD=0.28），t(14)=3.76，P<0.01，d=1.37。低隐私关注组接受率：可接受广告透明度（M=0.69，SD=0.22）与不可接受广告透明度（M=0.56，SD=0.33）无显著差异，t(14)=0.98，P>0.05。整体接受率：采用配对样本t 检验，可接受广告透明度（M=0.77，SD=0.23）显著高于不可接受广告透明度（M=0.53，SD=0.30），t(29)=3.30，P<0.01，d=0.60。采用独立样本t 检验，高隐私关注组接受率（M=0.67，SD=0.30）与低隐私关注组接受率（M=0.63，SD=0.28）无显著差异，t(28)=0.65，P>0.05。

2.电生理结果

研究关注N2 和LPP 两种成分。选取FZ、FCZ、C3、CZ、C4 作为N2 成分的分析电极点；选取CZ、CPZ、P3、PZ、P4 作为LPP 成分分析电极点。以透明度作为组间因素，电极点作为组内因素，对N2、LPP 成分的波幅进行重复测量方差分析。

（1）N2 结果

高隐私关注组：广告透明度对N2 成分产生显著主效应，F(1，28)=5.56，P<0.05，偏η²=0.17；电极点主效应不显著，F(4，112)=1.02，P>0.05；电极点和透明度交互效应不显著，F(4，112)=1.88，P>0.05。不可接受透明度波幅（M=-4.29，SD=4.74）显著高于可接受透明度波幅（M=-1.74，SD=4.01），t(147)=-3.52，P<0.01，d=-0.57。

低隐私关注组：广告透明度对N2 成分主效应不显著，F(1，28)=0.61，P>0.05；电极点主效应显著，F(4，112)=7.37，P<0.001，偏η2=1.20；电极点和广告透明度交互效应不显著，F(4，112)=1.43，P>0.05（图1）。

图1 高隐私关注组和低隐私关注组N2成分波幅

（2）LPP 结果

高隐私关注组：广告透明度对LPP 成分主效应不显著，F(1，28)=0.98，P>0.05；电极点主效应不显著，F(4，112)=1.62，P>0.05；电极点和透明度交互效应显著，F(4，112)=3.76，P<0.01。

低隐私关注组：广告透明度对LPP 成分主效应不显著，F(1，28)=0.00，P>0.05；电极点主效应不显著，F(4，112)=1.97，P>0.05；电极点和透明度交互效应显著，F(4，112)=3.61，P<0.01（图2）。

图2 高隐私关注组和低隐私关注组LPP成分波幅

四、研究结论

1.结果与讨论

研究结果：（1）整体而言，可接受透明度比不可接受透明度接受率更高。（2）高隐私关注组，可接受透明度比不可接受透明度接受率更高。（3）低隐私关注组，可接受透明度与不可接受透明度接受率无显著差异。（4）高隐私关注组，不可接受透明度比可接受透明度诱发的N2 成分波幅更高。（5）低隐私关注组，不可接受透明度与可接受透明度N2 成分波幅无显著差异。（6）高、低隐私关注组对不同接受透明度诱发的LPP 成分波幅无显著差异。

隐私悖论认为用户尽管对隐私十分关注，但是实际过程中仍然选择披露隐私或者接受推荐。解释水平理论认为数据库中的隐私是个抽象的概念，用户对隐私并未形成确定性的认知，因此实际上往往做出与态度不一致的行为。本研究引入广告透明度作为消费者自我知觉意识激发的变量，结果广告透明度显著影响消费者的实际接受行为，与以往学者的研究达成一致：即不可接受透明度信息（来自第三方平台的信息）使消费者认为他们遭受“推测”或者“说坏话”，促使他们更多地拒绝推荐。

在此基础上，研究对高、低隐私关注组接受率进行讨论发现，高隐私关注组对不可接受透明度的推荐采取更多拒绝行为。这是因为不可接受透明度信息使消费者形成一定的自我知觉，而这种自我知觉促使消费者做出一致性的行为，就像早先的研究所认为的那样，人们进行自我知觉可以加强言行之间的一致性，[26]在隐私行为的研究中，这个理论也是成立的。低隐私关注组，信息的透明度并未对实际接受行为产生影响，自我知觉对行为的影响建立在拥有一定关注或态度的前提下，低隐私关注消费者在实际决策中更关注推荐信息本身，比如是否需要、合适等，对运用其隐私进行的推荐不那么重视。

脑电结果发现，高隐私关注组对不可接受透明度推荐信息产生更高的N2 成分波幅，表明对高隐私关注消费者而言，不可接受透明度信息比可接受透明度信息产生更强烈的认知冲突。以往的研究认为，人都具有偷懒的行为倾向，这一说法也用来解释“隐私悖论”现象，用户为了寻求便利或节约认知资源，在网络行为中往往忽视隐私的作用。研究认为，可接受透明度的推荐信息很难激发用户的自我知觉，消耗的认知资源也较少，用户更可能采取的是一种“便利”式的、较低认知冲突的决策方式；而不可接受透明度的推荐信息引入了自我知觉，增加了消费者实际决策需要的认知资源和决策难度，因此产生的N2 波幅比前者更高。对低隐私关注组的研究发现，两类广告透明度诱发的N2 成分波幅没有显著差异，也就是两类广告透明度对诱发的认知冲突无显著差异。这是因为认知冲突在实际消费行为中反映消费者对隐私的计算或权衡过程，然而低隐私关注组对这个过程并不关注，他们更关注自己对信息本身的需求、适用等，受到实验材料的控制，他们在广告信息的认知加工过程中并未形成认知冲突的差异。

LPP 成分主要反映主观过程及大脑动机系统的激活，与个体知觉、情绪、记忆等认知活动相关。比如，高唤醒情绪比低唤醒刺激诱发更高的LPP 波幅。[40]在对LPP 成分的研究中意外发现，高、低隐私关注组对两类透明度信息产生的LPP 成分波幅没有显著差异，也就表明两类信息的唤醒度是一致的。一种解释是LPP 代表了后期认知成分，反映了个体的多种心理活动，因此LPP 不仅仅代表的是唤醒度，也有记忆、情绪等，是多种认知成分叠加的结果；也有一些学者认为LPP 反映了个体的内隐态度，如在一项研究要求被试对目标词和评价词进行判断，发现目标词和评价词不一致的情况会产生一个比较强的晚期正成分LPP，并且不管决策者是否可以去强调自身的态度，这个成分都不会改变。[48]因此，可能意味着高、低隐私关注消费者实际的内隐态度是一致的，但在实际行为中，只有高隐私关注消费者对不可接受透明度推荐信息采取较多拒绝行为。

2.理论与实践意义

本研究的理论意义包括：第一，研究引入知觉理论视角探讨消费者者隐私悖论现象，为隐私悖论的研究开辟了新的思路。为解决隐私悖论现象中消费者隐私态度和实际不一致的问题，学者从隐私计算理论、社会交换理论、有限理性理论等诸多视角进行探讨；[2,13,15]本研究从消费者内在心理感受、知觉角度探讨该项研究问题，既做到研究视角新颖，又贴合消费者内心的思维模式。第二，研究认知建立了自我知觉与认知冲突理论的联结。本研究发现，个体自我知觉的激活可以诱发目标个体的认知冲突，有助于解释消费者自我知觉所产生的负面行为，扩展了自我知觉理论的理论范围。第三，研究采用脑电实验方法，弥补了过去隐私研究的方法缺陷。传统的研究方法，比如访谈法、行为测量等有助于进行广泛研究，但是难以了解用户内在的认知模式；本研究采用事件相关电位技术，在传统的行为模式下提取用户的神经生理指标，一方面进一步分离用户实际行为和内在态度；另一方面揭示用户实际决策中的神经机制差异，为后续研究进一步探索用户态度和行为背后的黑箱提供了可能。

本研究的管理实践意义可能有：第一，研究的结果可以广泛运用于网络公司进行个性化服务的过程中。现实世界里，网络公司在发展中不可避免地要运用消费者数据，而在搜集、存储、使用和扩展用户信息的过程中，网络公司应尽量减少诱发用户的消极自我知觉行为，比如使用来自第三方的数据信息。除了研究关注的来自第三方信息，网络公司也要考虑其他可能诱发消极自我知觉的信息追踪和信息传播行为，尤其是对高隐私关注用户来说，不当的网络服务促使其态度和行为达成一致，对网络公司来说这犹如灾难。第二，以往研究中，社会心理学家对人们的自我知觉进行了广泛探讨，比如让被试站在镜子面前做出决策、追踪用户的历史因素等，在管理实践中充分利用这些研究成果能有效地避免消费者做出消极行为，提升企业效益。第三，事件相关电位技术和刺激探测范式广泛运用于神经管理学、神经营销学研究中，并且已经证明能有效地解释消费者决策中的认知“黑箱”，为推进管理学研究做出巨大的贡献。在未来消费者行为的研究中，特别是类似“隐私悖论”等管理问题，尝试该项技术和范式的结合或能达到更好的研究效果。

3.研究局限和未来展望

（1）研究样本群体的局限性。出于年龄和认知能力方面的考虑，研究采用大学生群体，研究的外部效度较差。尽管大学生是当前消费者的主力军之一，但其仍有缺陷，未来可推广到各类群体和年龄层次中，得出更普遍的结果。（2）在以往研究中发现，用户的隐私行为不仅受其隐私关注程度的影响，用户风险感知和偏好与厌恶还对其起到调节作用。本研究由于被试样本较少，群体较为局限，未能充分考虑这些因素的影响，未来的研究可对此进行完善，使研究结论更有说服力。（3）内隐态度和行为的研究。本研究通过自我知觉理论对消费者外显态度和行为进行了很好的解释。脑电生理指标方面，N2 成分很好地解释了个体的行为；但是代表情绪和内隐态度的LPP 成分未能验证事先的假设，结果高、低隐私关注消费者实际决策中内隐态度并未有显著差异。同时，以往对隐私悖论的研究多是从外显态度和行为方向进行探讨，几乎没有涉及内隐态度和行为的研究。因此，在隐私研究中，内隐态度对行为的影响是未来研究的发展方向之一。（4）社交网络中的用户“隐私悖论”研究。社交网络中的用户隐私行为是西方学界研究的热点话题，国内虽对此研究较少，但是随着社交网络的相关隐私政策的完善以及公民隐私意识的提升，社交网络中的用户“隐私悖论”研究也将逐渐兴起。研究从自我知觉理论视角对在线购买中的消费者“隐私悖论”进行探讨，未来可将其运用和发展至社交网络领域，特别是基于中国情境下用户的社交网络隐私行为。