社交网络服务中用户隐私关注驱动要素构成与隐私悖论形成机制

张宇东 张会龙 张初兵 金虹

(1.江西师范大学商学院； 2.天津财经大学商学院)

1 研究背景

受众渐增的社交网络服务已然成为数据化时代用户信息互动不可或缺的渠道[1]，在为用户提供社交便利与满足的同时，却也促进了信息流动，加剧了信息泄露、隐私侵犯风险[2]。高度扩散的关系网络和宽松的过滤机制下，信息被失范传播、泄露事件层出不穷，隐私为用户高度关注[3]。于服务商，力求基于隐私信息为用户提供个性化服务的同时，面临隐私顾虑下用户的流失[4]；于用户，既关注隐私担心隐私泄露，却又不断于网络社交中分享隐私。用户高度隐私担忧与欠缺隐私保护间的隐私悖论，破坏了网络社交中的信息交换秩序与互动效率[5]，社交网络服务商亦尚难避免用户隐私悖论下的迁责与抱怨[6]。

聚焦用户自我隐私关注和表露问题，先行文献多从个体特质、社会文化、前期体验等视角分析相关因素对网络社交中用户隐私关注的影响[5]，但尚未系统探析其驱动要素，暂缺乏对用户隐私关注成因的本质理解[7]，更鲜有研究考虑隐私悖论问题[4]。部分学者或基于描述性探索指出，隐私悖论是用户权衡其隐私泄露风险和参与社交受益的结果[5]，但尚缺乏对隐私悖论形成机制的清晰阐释与深度检验[3]；或从积极和消极层面指出，隐私关注下用户将选择性表露和虚假表露，但尚难为服务商化解隐私悖论下的用户迁责提供引导[2]。归因理论指出，个体会将主动(被动)行为所致后果归因于自己(他人)，主动与被动自我表露所致风险将带来用户不同的责任归因，影响其对社交网络服务的评价与持续使用[8]。主动表露自我而遭隐私风险的用户可能自我归责，被动表露自我而遭隐私风险的用户可能迁责于服务商[9]。故本研究将探析社交网络服务中哪些因素驱使用户关注隐私，以及隐私关注下用户何以主动或被动表露自我的隐私悖论形成机制。

理论基础的缺乏使对隐私关注相关驱动要素的理解需从探索性分析开始。本研究通过系统归纳和梳理已有研究观点，经由扎根访谈搜集资料，运用扎根探索理论建构方法，以明确社交网络服务中用户隐私关注驱动要素的构成维度。基于此，全过程分析社交网络服务中用户隐私悖论的形成机制，并结合实证数据加以检验。对相关问题的明晰，亦能为社交网络服务商采取更有效的隐私安全与社交互动治理方案提供参考。

2 理论基础

2.1 社交网络服务中的隐私关注

社交网络是一种基于真实个体、以关系网络易扩散为特征的，社交空间、涵盖群体、信息传播极为宽泛的线上社会交往模式[4]。社交网络服务中的隐私关注，即用户对其隐私信息被社交网络平台非法搜集、控制、二次利用等存在的风险认知[2,10]。社交网络服务中用户的隐私关注乃至隐私保护，往往由多层面要素共同驱动[10]，如社交网络公私空间不清晰，发布于网络的隐私信息易被搜索，隐私信息不受控地多方传播[4,11,12]。隐私关注与用户的自我表露意愿相关联，相较于传统商务环境，信息丰富、互动较强的社交网络服务中用户往往具有更高的隐私关注和相应更低的自我表露意愿[3,13]。

2.2 社交网络服务中的自我表露

用户基于社交网络服务平台，向特定目标社交群体分享其行为状态、生活经历等的过程即自我表露[14]。不同隐私关注度下，个体将降低或增进其自我表露[15]。消费生活的广泛嵌入，使用户需更大程度地依托社交网络服务表露自我，无论出于主动或被动[16]。网络社交中的自我表露涉及用户自我意愿、隐私风险归责问题，用户或自主表露自我以满足需求(如在成员关系紧密的平台中活跃披露隐私)；或被动表露自我以适应环境(如为享有个性化服务、受制于法律政策或平台规范被动披露隐私)[9,17]。而且自主程度不同的自我表露下，用户对隐私风险的归因与态度也存在差异[9,16]。

2.3 社交网络服务中的隐私悖论

隐私关注理论上会消极影响用户的自我表露，而在实际社交网络服务中，用户既担忧表露自我所致隐私安全风险，并在隐私受侵后迁责于服务商，却又不断地披露隐私，疏于对自我表露的控制[18]，存在隐私关注与自我表露意愿不一致的隐私悖论[2,4]。部分学者认为，对风险考量的偏差、自我难遭受风险的过度乐观，对关系维系、享受平台服务的需求，以及规制规范要求、感知服务商可靠、信息传播规则明确、社交对象熟悉等，致使关注隐私的用户于网络社交中表露自我[3,10,11,15,19,20]。然受限于研究视角，学界多停留于描述性探索而缺乏从隐私关注到自我表露意愿改变全过程的系统分析[4]。从社交网络服务中用户隐私关注受哪些要素所驱动，到相关因素如何调节用户主动与被动的自我表露，现有文献缺乏对社交网络服务中用户隐私悖论的形成过程与内在机制系统、全面的认识[2,15]。

3 社交网络服务中用户隐私关注驱动要素构成

本研究依据扎根理论研究方法，参照PANDIT[21]编码分析扎根探索所获资料以建构理论的范式，探索性地挖掘社交网络服务中用户隐私关注驱动要素内涵。从开放式编码、主轴编码到选择性编码原始资料，建构隐私关注驱动要素结构维度概念化模型。

3.1 资料收集

基于扎根访谈收集受访者关于社交网络服务中隐私问题的真实观点。引导受访者结合其对微博、微信、小红书、抖音、知乎等社交网络服务的了解与使用经历，分享网络社交中的隐私顾虑及其来源。选择相关领域学者、粉丝过万博主、社交媒体运营商等10人，深度了解其对社交网络服务中唤起用户隐私关注相关要素的看法，形成初步理论抽样；选择有社交网络服务体验经历的用户共40人，将其随机分为5组，就何种因素驱动用户关注隐私展开小组讨论，每组讨论时长均高于30分钟。专家访谈与前4个小组讨论原始语句被收集、整理用以抽象出概念、范畴，从而阐释社交网络服务中用户隐私关注驱动要素的内涵，第5小组讨论原始资料并用以检验理论饱和度。受访者男性占比54%，使用社交网服务3年以上者占比64%，年龄分布适中。

3.2 资料编码

对所收集资料进行归整和分析，以开放式编码从资料中抽取概念、提炼范畴，以主轴编码建立范畴间关联，以选择性编码确定用户隐私关注驱动要素维度位阶结构。

(1)开放式编码经由对原始资料表意异同的比较、归纳，概念化资料并从中提炼范畴。删除与研究主题偏离的语句，编码保留的220条原始语句，如Z1即专家访谈中第一位受访者的观点，X1即小组讨论中第一位受访者的观点。在斟酌、比较各原始语句表意后，将出现3条以上表意相似的语句概念化并从中提炼范畴，最终基于开放式编码原始资料得到18个概念和9个范畴(见表1)。

表1 开放式编码过程

(2)主轴编码对开放式编码所得各子范畴进行梳理并建立其间关联，在此基础上将数个子范畴归纳为一个主范畴，具体化隐私关注驱动要素构成维度及下位属性。综合对信息边界、信息获取、信息传播层面的思考，最终形成3个主范畴(见表2)。

表2 主轴编码过程

(3)选择性编码依据主轴编码所获资料分析结果，追加第5小组讨论数据对所提炼主范畴进行梳理，在确定理论饱和的基础上识别出核心范畴并建构概念化模型，最终将社交网络服务中用户隐私关注驱动要素归纳为隐私边界模糊、隐私踪迹易得、隐私传播冲突3维度位阶结构(见图1)。其中，隐私边界模糊由公私空间边界模糊、群体代际边界模糊、远近影响边界模糊3个属性构成；隐私踪迹易得由持久存储难以删除、多样途径搜索轻易、交叉检索整合关联3个属性构成；隐私传播冲突由线上线下形象冲突、范围背景溢出失控、不当引用表意篡改3个属性构成。

图1 社交网络服务中用户隐私关注驱动要素结构维度概念化模型

4 社交网络服务中隐私悖论形成机制

下面全过程分析隐私悖论的形成机制，分析何种因素调节下用户隐私关注将降低而具有更高自我表露意愿；分析何种因素调节下用户基于隐私关注的自我表露意愿将提升。从主动、被动层面考虑用户自我表露意愿变化，提出社交网络服务中用户隐私悖论形成机制研究模型(见图2)。

图2 社交网络服务中用户隐私悖论形成机制研究模型

4.1 相关要素驱动下的隐私关注变化

经由扎根探索，本研究将社交网络服务中用户隐私关注的驱动要素划分为隐私边界模糊、隐私踪迹易得、隐私传播冲突3个维度。公私空间、群体代际、远近影响边界的模糊使用户对其披露隐私所具影响认识模糊，持久难删、搜索轻易、整合检索踪迹的易得增进了用户隐私泄露的风险，形象冲突、范围失控、不当引用传播的冲突将使用户在意其隐私披露的情境适宜，从而增进其在社交网络服务中的自我隐私关注。由此，提出以下假设：

假设1相关要素驱动下用户于社交网络服务中的隐私关注将提升。

假设1a社交网络服务中隐私边界模糊将增进用户的隐私关注。

假设1b社交网络服务中隐私踪迹易得将增进用户的隐私关注。

假设1c社交网络服务中隐私传播冲突将增进用户的隐私关注。

4.2 隐私关注对自我表露意愿的影响

一般情况下，隐私顾虑较高的用户往往会更少地在社交网络平台披露自我隐私，甚至完全杜绝在网络社交中共享信息[11]。社交网络服务中，高隐私关注的用户将更不愿意表露自我，并可能降低网络社交参与度、减少社交网络服务使用以防止隐私受侵[15]。换言之，用户于社交网络服务中的隐私关注越高，其隐私态度将越消极，自我表露意愿将随之降低[3]。由此，提出以下假设：

假设2用户于社交网络服务中的隐私关注将消极影响其自我表露意愿。

假设2a伴随用户隐私关注提升，其主动自我表露意愿将降低。

假设2b伴随用户隐私关注提升，其被动自我表露意愿将降低。

4.3 隐私关注前期相关因素调节的隐私悖论

受认知乐观偏差性和风险评估滞后性的影响，用户于相关因素驱动下的隐私关注可能不升反降而增进自我表露，出现隐私悖论。

(1)认知乐观偏差社交网络服务庞大的用户群体中，切实遭受严重隐私泄露、侵犯的用户占比相对较低[4]，这将使参与网络社交的用户一定程度上具有认知乐观偏差，即认为隐私安全问题更大可能发生于他人而非自己，自己因隐私风险所受消极影响要低于他人，对自身遭受隐私风险持过于乐观的态度[25]。作为一种个体认知属性，高认知乐观偏差下个体将低估其遭受风险的可能性。用户的这种对他人遭受隐私风险可能性较自己更高的认知乐观偏差，将使其降低在社交网络服务中对隐私的关注而具有较高的自我表露意愿[2]。由此，提出以下假设：

假设3a认知乐观偏差性将负向调节社交网络服务中用户的隐私关注。

(2)风险评估滞后即用户虽意识到隐私风险存在的可能，但在未遭受隐私安全问题前的风险识别能力有限，其对隐私风险的评估与预判滞后[19]。即使意识到隐私风险，用户可能要在切实遭受到隐私安全问题时才会提升其隐私保护意识、关注隐私[25]。作为一种个体能力属性，高风险评估滞后的个体将推迟其风险下的行为应对。对隐私风险较低的初始敏感将使社交网络服务中的用户低估对风险的预判，对隐私风险的评估滞后而难以意识到隐私受侵可能对其造成的消极影响，从而缺乏隐私关注[5]。由此，提出以下假设：

假设3b风险评估滞后性将负向调节社交网络服务中用户的隐私关注。

4.4 隐私关注后期相关因素调节的隐私悖论

受信息类别控制性、边界规则清晰性、平台关系紧密度、技术信任乐观度、平台服务依赖性和制度规范约束性的影响，纵使相关因素驱动用户关注隐私，其隐私关注下的主动、被动自我表露意愿可能不降反升，出现隐私悖论。

(1)信息类别控制即用户对其披露信息类型、完整度、来源等所有自主权和受控的程度[6]。当用户对自我隐私信息有较高的控制感时，其主动表露自我的意愿将提升[14]。技术支持下不同社交网络服务平台的差别设计给予了用户不同程度的信息类别控制权。若网络社交中的用户能够把控所分享隐私类型(如匿名与实名、碎片与完整、平台所有与个人所有信息)，将具有更高的自我表露意愿。就信息类型而言，同为隐私信息，性别、兴趣等敏感度较低，位置、收入等敏感度较高，用户将赋予差异化的表露意愿；就信息完整而言，相较于碎片化信息，用户会更在意完整信息，社交网络中的完整隐私相较于碎片化隐私泄露所致风险将更直接、快速。当用户能把控所披露隐私性质、有限披露隐私时，将具有更高自我表露意愿[6]。就信息来源而言，当所披露的隐私是匿名的或归属权为平台所有，用户隐私披露缺失隐私来源线索时，用户或感受到于网络环境中被曝光风险的降低，或因隐私原本即为平台公共所有，而获得心理支持故主动表露自我[6,14]。由此，提出以下假设：

假设4a信息类别控制性将正向调节隐私关注下用户的主动自我表露意愿。

(2)边界规则清晰即用户信息的传播与交换受众明确、权限有别[6]。社交网络服务中，信息技术的支持使通过访问权限设置等隐私信息可见度控制成为可能(如朋友圈仅对部分好友可见)，平台技术功能使用户能更大程度地控制其隐私传播的范围。网络社交中同一个体往往从属于多个不同社群、有不同交际对象，不同社群成员间如果缺乏共同的隐私边界管理规则，即使只有少数群体有隐私信息访问权限，也难免隐私信息被二次传播[26]。社交网络服务的隐私传播边界规则，涉及隐私可见成员、流动去向、平台互动等。当规则清晰，隐私于社群中的传递需遵从隐私主体所设规则时(如限制信息仅在特定用户中分享，不同平台间信息不互通，被传播信息仅限查阅不可编辑等)，用户方能有效控制自我隐私传播受众，准确表达自我隐私传播意图。清晰边界规则对隐私信息互动广度和深度的界定，将驱使用户主动进行自我表露[22]。由此，提出以下假设：

假设4b边界规则清晰性将正向调节隐私关注下用户的主动自我表露意愿。

(3)平台关系紧密同一用户往往会出于不同目的、需求而使用多样化的社交网络服务，其与这些不同服务平台间的关系强度也存在差异。依用户与平台成员关系的远近亲疏，使自己置身于相对熟悉或陌生的社交环境中[11]。例如，用户可能既使用平台关系较弱的微博，互动对象多为匿名陌生群体，交际往来关系相对松散；也使用平台关系较强的微信，互动对象多为实名熟悉群体，交际往来关系相对紧密。而与社交网络服务平台关系的强度则决定了用户基于该平台互动时的隐私态度[4]。在强关系社交网络平台中，互动对象多为用户所熟悉，于隐私关注下用户仍能将自己置身于相对安全的互动环境中，故愿意表露自我(如在微信朋友圈展示自己的日常生活)；在弱关系社交平台中，互动对象多变且不稳定，于隐私关注下用户的隐私态度将与其隐私保护意识相一致，降低自我表露意愿(如在微博中转发时政要闻而非日常生活)[11]。由此，提出以下假设：

假设4c平台关系紧密度将正向调节隐私关注下用户的主动自我表露意愿。

(4)技术信任乐观即用户信得过服务商，对其能够保障用户隐私安全、提供可靠社交网络服务的乐观程度[27]。用户对社交网络服务商乃至服务平台技术的信任将影响其隐私关注下的自我表露倾向[2]。当服务商被认为技术实力过硬、平台维护良好时，技术信任将降低用户自我表露时的顾虑[1]。对服务商技术的高度信任与其保护用户隐私的乐观预期，会缓和用户的隐私风险感知，从而更愿意主动分享隐私[27]。不同于传统社交中难以对社交环境可靠度进行评估，有正规备案、行业地位领先、品牌声誉较好的社交网络服务商往往被用户直观地认为可靠，且这类服务商将更受社会监管与负面行为舆论压力，故相对可信。而服务商给予用户乐观的技术信任则会弱化隐私关注对其主动自我表露意愿的负向影响[28]。高信任情境下，个体将感受到较低风险而不惧表达自我。较高信任度感知的用户将具有更高的在网络社交中进行隐私共享的意愿[27]。由此，提出以下假设：

假设4d技术信任乐观度将正向调节隐私关注下用户的主动自我表露意愿。

(5)平台服务依赖即用户对平台所提供社交网络服务的依赖程度[24]。基于用户在平台披露的信息和社交踪迹，社交网络服务商在为用户提供交际互动功能性服务的同时，亦能向其提供许多综合性、娱乐性乃至个性化附加服务[15]。伴随社交网络服务不断嵌入于用户日常生活，加之信息数据技术支持下精准分析用户行为活动状态愈发便捷，服务商依据相关数据信息为用户提供增值性服务成为可能，用户愈发依赖社交网络服务来满足其社交乃至社交外的需求，具有更高的平台服务依赖性[24]。经由披露隐私信息获取的平台服务相较于隐私安全更为用户所依赖，高度依赖将使用户愿意牺牲隐私来换取服务商所提供的服务[3]。虽于隐私关注下知悉可能面临的隐私风险，但为享受平台所提供的社交网络服务，用户不得已被动表露自我[2]。由此，提出以下假设：

假设4e平台服务依赖性将正向调节隐私关注下用户的被动自我表露意愿。

(6)制度规范约束用户于社交网络环境中并非完全自主，其自我表露态度或行为一定程度上受网络社交中其他群体关系规范、制度的约束[15]。正如社交网络中同样存在“圈子”，在不同网络社群中的用户，其言行一定程度上受制于网络圈层的制度规范，制度规范约束下用户可能不得不表露自我[29]。而线上与线下交际关系日益频繁的互动(如用户既在线上与好友联络，亦在线下与好友互动)，依托网络服务的社交已然成为一种社会规范。广泛、深度地融入用户人际交往互动、社会资本创造的社交网络服务，日渐成为用户进行社会互动、建构社会身份、增进社会认同的必要平台，而个人信息作为用户与社会互动的纽带，杜绝于网络社交中表露自我则意味着“社会性死亡”[25]。利于社交、获得支持等丰富人际需求下，加之部分平台制度性隐私填报使用要求，即便关注到自我隐私，用户也会选择淡化隐私顾虑，冒风险被动地进行自我表露[5]。由此，提出以下假设：

假设4f制度规范约束性将正向调节隐私关注下用户的被动自我表露意愿。

5 模型测量与评价

5.1 量表开发与数据收集

采用多测项7分Likert量表，基于扎根访谈资料开发问项，测量隐私边界模糊、隐私踪迹易得、隐私传播冲突，依申琦[5]观点测量隐私关注和风险评估滞后性，依李贺等[2]观点测量自我表露意愿，依管家娃等[4]观点测量认知乐观偏差性，依王雪芬等[6]观点测量信息类别控制性，依薛可等[11]观点测量平台关系紧密度，依谢兴政等[27]观点测量边界规则清晰性、技术信任乐观度，依HUGO[24]观点测量平台服务依赖性，依ZAFEIROPOULOU等[29]观点测量制度规范约束性。经由20名被试预测试后形成最终测量量表，选择有网络社交经验的个体作为被试，展开线上、线下问卷调查。随机发放的700份问卷最终有622份如期收回，剔除无效问卷后514份问卷被保留用以数据分析。被试男性占比45.53%，社交网络服务日均使用1～6小时者占比80.16%，使用年限1年以上者占比94.16%。

5.2 变量测量评价

基于收敛效度、判别效度、内在一惯性检验评价各变量测量结果。运用Varimax旋转主成分因子，分析检验驱动要素9个外生变量和隐私关注等11个内生变量的单一维度性。结果显示，KMO值分别为0.82和0.86，均大于0.5，Bartlett球形检验p值小于0.05，均确证了因子分析模型的妥当性。通过主成分分析，3个测项在0.5基准上出现交叉被删除，其余测项均收敛良好，各变量单一维度性显著。通过Amos 21进行确认性因子分析，一阶和二阶确认性因子分析中共有4个测项在修正指数10基准上出现交叉被删除。其余测项CFA载荷值均达到95%置信水平、样本规模200以上0.4的载荷值基准，显示良好的收敛效度和模型拟合度(见表3)。

表3 变量测量评价结果(N=514)

5.3 概念化模型评价结果

运用Amos 21对社交网络服务中用户隐私关注驱动要素结构维度概念化模型进行检验，于修正指数10基准上未出现测项交叉，分析结果显示，隐私关注驱动要素构成因子判别效度显著(见表4)。经检验，概念化模型各评价指标均优于基准值(见图3)，其中，χ2(452df)=620.27；p=0.000；IFI=0.97；TLI=0.97；NFI=0.91；CFI=0.97；RMSEA=0.02。确证了将用户隐私关注驱动要素划分为隐私边界模糊、隐私踪迹易得、隐私传播冲突3个维度的统计学意义。

表4 用户隐私关注驱动要素结构维度评价结果(N=514)

图3 概念化模型检验结果

5.4 研究假设检验

研究假设检验结果显示，就相关驱动要素对隐私关注的影响而言，隐私边界模糊(β=0.25，t(512)=4.38)、隐私踪迹易得(β=0.13，t(512)=2.44)、隐私传播冲突(β=0.17，t(512)=3.32)分别积极影响用户隐私关注，假设1(包括假设1a～假设1c)得到验证；就隐私关注对自我表露意愿的影响而言，隐私关注分别消极影响用户主动(β=-0.17，t(512)=-3.68)和被动(β=-0.10，t(512)=-2.67)自我表露意愿，假设2(包括假设2a和假设2b)得到验证。

就隐私关注前调节效应检验而言，按照各调节因素测量结果高低对被试进行多次分组：基于总体测项均值中位数对各调节因素效力进行划分，将被试分为高认知偏差和低认知偏差组(N=289/225人(1)两组人数用“/”分开表示。)、高评估滞后和低评估滞后组(N=253/261人)、强类别控制和弱类别控制组(N=253/261人)、高边界清晰和低边界清晰组(N=272/242人)、强平台关系和弱平台关系组(N=296/218人)、高技术信任和低技术信任组(N=244/270人)、强服务依赖和弱服务依赖组(N=288/226人)、强规范约束和弱规范约束组(N=274/240人)。将被试人口统计学特征作为控制变量进行回归分析，结果显示：隐私边界模糊、隐私踪迹易得、隐私传播冲突各自和认知乐观偏差、风险评估滞后交乘项对隐私关注影响显著。高认知偏差组较低认知偏差组被试具有更低的隐私关注(M=5.06，SD=0.84 vs.M=6.03，SD=0.68，F(1，512)=199.71)，假设3a得到验证。高评估滞后组较低评估滞后组被试具有更低的隐私关注(M=5.11，SD=0.85 vs.M=5.84，SD=0.81，F(1，512)=100.00)，假设3b得到验证。

就隐私关注后调节效应检验而言，结果显示：隐私关注和信息类别控制、边界规则清晰、平台关系紧密、技术信任乐观交乘项对主动自我表露意愿影响均显著，隐私关注和平台服务依赖、制度规范约束交乘项对被动自我表露意愿影响均显著。且强类别控制组较弱类别控制组(M=5.75，SD=0.65 vs.M=4.82，SD=0.79，F(1，512)=211.47)、高边界清晰组较低边界清晰组(M=5.47，SD=0.77 vs.M=5.06，SD=0.90，F(1，512)=31.30)、强平台关系组较弱平台关系组(M=5.46，SD=0.76 vs.M=5.01，SD=0.92，F(1，512)=36.50)、高技术信任组较低技术信任组(M=5.44，SD=0.79 vs.M=5.13，SD=0.89，F(1，512)=17.49)被试具有更高的主动自我表露意愿。强服务依赖组较弱服务依赖组(M=5.68，SD=0.98 vs.M=5.11，SD=1.04，F(1，512)=40.02)、强规范约束组较弱规范约束组(M=5.70，SD=0.93 vs.M=5.11，SD=1.08，F(1，512)=43.83)被试具有更高的被动自我表露意愿。假设4a～假设4f均得到验证。

6 结语

研究结果表明，一方面，社交网络服务中用户隐私关注驱动要素由3维度构成。隐私边界模糊要素(公私空间边界模糊、群体代际边界模糊、远近影响边界模糊)，隐私传播冲突要素(线上线下形象冲突、范围背景溢出失控、不当引用表意篡改)，隐私踪迹易得要素(持久存储难以删除、多样途径搜索轻易、交叉检索整合关联)均会增进社交网络服务中用户的隐私关注，且驱动效力依次递减。另一方面，隐私关注下的用户自我表露有主动与被动之分。社交网络服务中，较高的认知乐观偏差性、风险评估滞后性会负向调节用户的隐私关注而使其具有更高的主动、被动自我表露意愿；较高的信息类别控制性、边界规则清晰性、平台关系紧密度、技术信任乐观度会正向调节隐私关注下用户的主动自我表露意愿；较高的平台服务依赖性、制度规范约束性会正向调节隐私关注下用户的被动自我表露意愿，形成隐私悖论。

本研究的理论贡献包括：①聚焦更为开放动态、边界模糊的网络社交环境，着眼于服务商的用户隐私问题归责应对，以主动、被动二元视角分析在社交网络服务领域更为突出的隐私悖论问题；②突破过往研究对相关现象的描述性阐释，基于扎根探索和实证调查，有效明确了社交网络服务中用户隐私关注的驱动要素维度结构，以及隐私关注下用户自我表露意愿逆转的隐私悖论形成机制。本研究结论将深化业界对社交网络服务中隐私悖论现象的全过程理解，指引社交网络服务商优化用户隐私管理。主要的管理启示在于：一方面，服务商应明确用户信息的公共和私人归属，制定披露信息的受众规则等以清晰化用户隐私边界；通过云端信息加密、部分隐化检索信息等以增进用户隐私踪迹被搜索获得的难度；通过真实与虚拟身份信息分离管理、引用披露信息需获授权等以降低用户对冲突性隐私传播的顾虑。另一方面，为避免和化解隐私悖论下的用户迁责，构建风险共担的网络社交环境，服务商需引导用户主动而非被动表露自我。可借助技术安全承诺、实力展示等途径提升用户信任，通过风险提示引导用户形成客观隐私风险认知，通过信息流动规则设置赋权，以及会员式、推荐式等紧密关系管理模式，促进用户主动表露自我。

但本研究仅分析了社交网络服务中用户隐私关注的客观驱动要素，尚需进一步考虑用户特质等主观因素对其隐私关注形成的潜在影响；社交网络服务突破了地域限制，其参与群体涉及不同文化圈层，文化差异可能影响用户的隐私关注与表露[3]。后续研究可基于跨文化样本对相关机制进行再验证。