基于第三人效应的微博隐私悖论产生路径研究*

司徒凌云 李益婷 石 进

(南京大学信息管理学院 南京 210023)

0 引 言

微博用户普遍关注个人隐私，具有较高的隐私保护意识。但是，在微博使用过程中，用户往往会出现主动披露隐私的行为。这种态度上关注隐私保护，行动上却披露隐私的矛盾现象，被称为隐私悖论。隐私悖论现象中，有很大一部分用户主观上存在侥幸心理，认为自己不易受到隐私侵犯，认为偶尔的披露隐私不会对自己造成危害。诸如“这事轮不到我”或“别人更严重”的这类想法，正是第三人效应理论的直接表现之一。研究第三人效应对微博用户隐私悖论产生路径的影响，对于帮助微博用户避免隐私关注仅停留在观点表达，而忽略行为上的隐私披露，进而提升微博用户隐私安全具有重要的价值。

本文从第三人效益的理论视角出发，在对微博隐私悖论主要表现形式进行归纳的基础上，提出了自我服务偏向、乐观态度偏向、隐私关注偏向以及感知收益偏向的研究假设，并构建了微博隐私悖论产生路径的理论模型。通过问卷调查、数据分析以及结构方程模型对研究假设与理论模型进行了验证。研究结果表明，自我服务偏向和乐观态度偏向是微博隐私悖论产生的两条主要路径。基于分析结果，针对微博用户自身隐私安全的提升，以及微博平台用户信息安全的管理提出了建议。

1 文献综述

1.1 隐私悖论研究

隐私悖论(Privacy Paradox)是指人们在态度和行为上对待隐私表现出的矛盾现象，即一方面具有隐私关注(Pricacy Concern)态度，另一方面也具有隐私披露(Privacy Disclosure)行为。其中，隐私关注是指用户对收集和使用个人隐私信息的主观感受[1]，隐私披露是指用户展示和分享个人隐私信息的主动行为。

2006 年，Barnes首次指出社交网站上存在隐私悖论现象[2]。自此，国内外众多研究人员从多种不同角度对隐私悖论的成因进行了探究，最具代表性的是从隐私计算和认知偏差两个维度解释隐私悖论的成因。隐私计算是由Laufer和Wolfe[3]提出的行为计算演化而来，当发现披露隐私可获得利益且带来的损失可接受时，用户就会披露隐私。但是，当计算认为负面影响超出其承受能力，损失大于收益时，用户便会对隐私披露产生抵触心理，进而减少或取消隐私披露。Debatin[4]、Lee[5]等人的研究发现，当人们认为使用社交网络服务能获得的收益高于存在的风险时便会主动发布个人信息。朱侯[6]、张晓娟[7]以隐私计算为基础理论，分析了隐私悖论的影响因素。Acquisti等认为隐私悖论与人们的有限理性有关，在有限的决策时间内，难以正确衡量风险和收益，对于隐私披露无法做到足够理性[8]。姜凌从消费者的心理疲劳因素出发，分析对隐私悖论的影响[9]。孙保营对自我表露、隐私关注和风险感知这三个研究频次较高的隐私悖论影响因素进行了阐述，并分析当前隐私悖论的困境主要在于公私领域边界、数字化记忆期限和个人形象设定等问题[10]。已有工作对隐私悖论现象的成因分析大多从单一角度入手，关注各因素的单独作用，从社会因素、隐私计算、认知偏差等多因素组合角度出发进行隐私悖论产生路径的研究较少。

1.2 第三人效应研究

对于第三人效应的理解可以分为认知和行为两个层面。在认知层面，第三人效应是指人们认为媒体传播的信息对他人的影响大于对自己的影响；在行为层面，第三人效应是指人们采取相应的行动来减少对自己可能造成的负面影响，比如由自认为不易受影响的人来完成信息的审查。Perloff认为信息的可取性判断和感知的社会距离是触发第三人效应的两个主要因素[11]。王娜从传播者和受众两个角度分析了第三人效应的影响因素[12]。在传播者方面，信源可信度越高、信息的社会赞许性越强，第三人效应就越弱；在受众方面，年龄越大、受教育程度越高、知识经验越丰富，第三人效应就越强。王雨烟认为第三人效应受到媒体的信息、信源可信度、社会距离、个体差异等因素的影响[13]。

第三人效应对人们认知与行为有着重要的影响。Duck等就第三人效应对政治选举[14]、商品广告[15]、色情信息[16]、枪支管制[17]等方面的影响进行研究。商超余基于第三人效应分析网络暴力的成因[18]，研究结果不仅验证了第三人效应的存在性，而且还说明在电视、广告、网络等媒体信息传播过程中，第三人效应对诸如劝服信息、选举新闻报道、色情暴力信息、安全事件、文化差异等传播效果有着重要的影响。管家娃等发现第三人效应会给用户造成自我认知偏差，影响他们对隐私风险的感知，进而影响隐私披露和保护行为[19]；韩婷婷通过实证分析研究隐私隐私担忧原因时，验证了第三人效应影响的存在性[20]；陈绪涛对社交网络隐私风险感知中的第三人效应进行研究，分析了年龄、预存立场、自我卷入、社会距离和相关知识水平对第三人效应的影响[21]。但是，鲜有工作研究第三人效应在微博隐私悖论产生路径中的作用。

2 研究假设与理论模型

2.1 研究假设

微博隐私悖论是微博隐私关注态度与隐私披露行为的相悖现象。微博用户的隐私关注主要可以划分为隐私认知关注、隐私侵犯关注、隐私管理关注和隐私保护关注四个方面。微博用户的隐私披露主要可以划分为：自己在微博公开区域(如个人资料、微博评论)发布个人隐私；被他人在微博公开区域发布个人隐私信息；自己在微博限定区域(如好友圈、粉丝群等)发布个人隐私信息；被他人在微博限定区域发布个人隐私信息。因此，根据微博用户隐私关注和隐私披露行为，可以总结出隐私悖论的表现形式，具体如表1所示。

表1 微博隐私悖论表现形式

真正意识到遭遇隐私侵犯的用户只占所有互联网用户群体的一部分。对于大多数人来说，自己的隐私态度通常建立在对“受害者”实际经历的模糊感知上，隐私问题带来的实际危害并不清晰和直观。因此，在使用社交网络服务的情况下，面对隐私问题，用户非常容易受到第三人效应的影响。具体表现为心态上认为遭遇隐私侵犯的事情更容易发生在他人身上，他人更容易受到不良影响，面临更高的风险和危害。由于上述认知，用户往往会忽视隐私泄露的高发性和易发性，采取有效措施去管理和保护自身隐私的可能性也较低。

本研究认为对用户隐私态度和行为产生影响的内在因素主要有自我服务偏向和乐观态度偏向两种，而隐私关注和感知收益则直接影响了用户的隐私披露行为。第三人效应会给用户造成自我认知偏差，认为媒体传播的信息对他人的影响大于对自己的影响，从而影响他们对隐私风险的感知，进而影响隐私披露和保护行为。在第三人效应的理论解释中，研究者分别从认识和动机两个方面解释第三人效应产生的原因。从认识层面来说，很多人并不清楚自己的心理机制是如何运作的，大多时候都是凭借先入为主的观念或者仅根据直觉来理解周围环境的变化；与认识因素相比，动机因素才是促使人们认定媒介内容对他人的影响会显著大于对自己影响的原因。从认识层面展开的解释包括：自我膨胀、自我归类理论、社会比较过程、优越感、自我保护理论以及乐观偏见等，综合来说，可以认为是自我增强的倾向和乐观的倾向。本研究总结为自我服务偏向和乐观态度偏向，将这两个因素作为影响用户隐私态度和行为的内在影响因素。

隐私关注是用户隐私披露行为的直接影响变量,对个人隐私关注度较高的用户更倾向于减少个人隐私披露的行为。但是，在接受平台提供的网络服务过程中，用户会从网络平台中感知收益。对于微博平台来说，用户感知到的更多的是精神层面的收益，诸如个性化推荐、多样化社交、细粒度情感匹配等。基于人们会倾向于采取利益最大化的行动理论，当用户感知到的收益越多，用户就更容易披露个人隐私。因此，本研究将隐私关注和感知收益作为影响用户隐私披露行为的两个直接影响因素。

2.1.1自我服务偏向假设

自我服务偏向是第三人效应的一种核心理论解释，具体是指人们会对自己的行为、面临的状况，倾向于以有利于自己的方式进行解释，进一步可以细分为自我知觉偏好、自我归因偏好、群际偏好等。

自我知觉偏好与常见的“自我感觉良好”类似，是指人们一般会高估自己的能力和处境，这种偏好在高自尊的用户群体中表现尤其明显。在自我知觉偏好的作用下，微博用户会认为自己有足够的警觉和隐私管理能力，对微博使用和隐私管理形成较为积极、正面、良好的认知和判断；自我服务归因偏好，是指个体对积极结果进行内部归因，认为良好的结果是源于自己或所处团队。对消极结果进行外部归因，也就是外部环境或其他因素导致了不良结果。在自我服务归因偏好的作用下，微博用户会认为隐私管理和保护效果良好是因为自己有警惕意识或善于运用工具和功能，而遭遇隐私侵犯则是因为系统出错或遭到黑客攻击等外部因素造成的。群际偏好是指个体对所属群体具有较好的认知和评价，认为所属群体优于对外群体，也就是内群体偏好。在群际偏好的作用下，微博用户会认为自己与好友都具备较好的隐私管理和能力，所处社交圈的隐私状态安全，大家遭遇隐私侵犯的可能性较小。

综上，自我服务偏向使得微博用户对个人和好友的隐私管理和保护能力产生了较高的评价，并且容易形成有利情况的内部归因和不利情况的外部归因。基于这种偏向，微博用户会认为自己将隐私管理得很好，对隐私的重要性，隐私管理措施，法律法规、隐私条款等外部保护措施有所忽视，从而减轻对隐私的关注。同时，由于对隐私安全的内部归因和对隐私侵犯的外部归因，他们会认为隐私泄露不是自己的责任，所以没有心理负担，更加关注因个人原因而获得的利益和好处。自我感觉良好的优越感激励了用户的表达和和分享欲望，使用户的心理满足感得到收益，表达欲和存在感的寻求得到满足。群际偏好的作用，使得用户对于自己所处的社交圈充满自信，社会关系强化了个体的身份，在社交中增加了群体认同感和归属感，从而提升用户在社交中感知到的收益，进而促使用户产生隐私披露行为。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：自我服务偏向对隐私关注产生负向影响

H2：自我服务偏向对感知收益产生正向影响

2.1.2乐观态度偏向假设

乐观态度偏向是第三人效应的另外一个理论解释，是指人们对不幸、不佳的事物常有自己不会遇到的期待，也就是俗称的“坏事轮不到我”的心理。人们会乐观地认为问题发生在自己身上的可能性小，发生在他人身上的可能性大，并且即使发生在自己身上也不会产生过大的负面影响。

在受媒体传播信息的影响方面，乐观态度偏向使得人们认为自己不会受到影响而其他人会，因此会做出不理性的决策。在乐观态度偏向的作用下，微博用户会认为自己遭遇隐私侵犯或自行泄露隐私是低概率事件，并且这样的事件发生后带来的麻烦可以被解决，损失较小，所以可能会减少对隐私的关注。同时，这种乐观的心态还会给用户积极的心理暗示，使其倾向于发布隐私信息来获得社交上的精神满足感，认为在微博发布隐私信息可以得到较大的利益。基于上述分析，本文提出以下假设：

H3：乐观态度偏向对隐私关注产生负向影响

H4：乐观态度偏向对感知收益产生正向影响

2.1.3隐私关注假设

隐私关注与隐私行为的关系一直是隐私悖论问题研究的核心。隐私关注是个人对相应的隐私情境的主观感受,用来测量用户对隐私信息的非法收集、非法监测、非法获取、非法传输、非法存储等的感知态度。按照隐私计算理论，隐私关注体现的是计算和衡量过程中“成本”所占有的分量。我们将隐私关注理解为对隐私环境、隐私状态和隐私行为的各种感受，是一种多维度的风险认知，具体可细分为隐私认知关注、隐私侵犯关注、隐私管理关注和隐私保护关注四部分。感知到风险时，人们会不自觉地减少有关个人隐私信息的披露，进而保护自身利益。Zlatolas认为具有较高隐私关注的社交网络用户倾向于不提供个人信息[22]。欧阳洋等人的研究证明了隐私关注对消费者的行为意向有显著的负向影响[23]。李贺等基于心理距离要素，发现隐私关注对社交网络用户的远期隐私披露意图有负向影响[24]。高锡荣等指出隐私关注反而会正向影响隐私保护行为，促使用户采取措施保护隐私安全[25]。

本研究认为在隐私关注的作用下，微博用户会更加在意隐私安全问题，担忧发布的隐私信息会被微博平台或其他应用泄露、公开甚至用于非法交易等。这样的顾虑使得微博用户不由自主的减少隐私披露的行为。基于上述分析，本文提出以下假设：

H5：隐私关注对隐私披露产生负向影响

2.1.4感知收益假设

感知收益是隐私计算的核心。虽然有些用户有隐私管理和保护的意识，但在某些利益的驱动下仍有可能暴露一些个人隐私。以往研究指出的感知收益往往是指购物优惠、个性化推荐、多样化的功能、丰富的社交以及情感满足等。Yang认为隐私披露行为的主要回报是购物优惠[26]；Phelps发现上传个人信息可以使购物网站对自己形成更为精确的认识，从而通过购物推荐来节省购物时间[27]。在社交网络中，用户的隐私披露行为也会受到收益的影响，例如为了享受更多功能、建立人际关系等。Nosk发现用户会为了扩大自己的人际交往范围而主动披露个人信息[28]；李纲等发现感知收益会正向促进用户的隐私披露态度[29]；Wang等人的研究也表明感知收益与用户披露个人信息的意向成正相关[30]。针对微博用户，其感知到的收益更多是社交融入与适应的认同感、归属感，是一种精神层面的满足感和愉悦感。

我们认为感知收益是用户持续使用社交网络服务的主要驱动力，一定程度上会促使用户进行隐私披露。在感知收益的作用下，用户为了满足自己的个性化服务、社交、表达、情感等需求，获取精神层面的满足收益，会增加隐私披露的意愿。因此，本文提出以下假设：

H6：感知收益对隐私披露产生正向影响

2.2 理论模型

基于上述研究假设，我们设计了微博隐私悖论的产生路径模型。如图1所示，即自我服务偏向负向影响隐私关注，隐私关注负向影响隐私披露；自我服务偏向正向影响感知收益，感知收益正向影响隐私披露；乐观态度偏向负向影响隐私关注，隐私关注负向影响隐私披露；乐观态度偏向正向影响感知收益，感知收益正向影响隐私披露。进一步，我们将基于问卷调研数据和结构方程模型对产生路径进行验证和讨论。

图1 隐私悖论产生路径理论模型

3 研究方法

3.1 问卷设计

本研究将问卷设计为人口统计学、隐私披露、隐私关注、感知收益、自我服务偏向和乐观态度偏向几部分，问卷测量项共23个(见表2)。调查问卷共包括有效性测试3题，人口统计学部分10题，隐私披露、隐私关注、感知收益、自我服务偏向和乐观偏向共25题。

表2 问卷测量项

3.2 数据收集

本研究的数据收集基于微博、微信和问卷星平台，以微博用户为调查对象，于2021年2月20日至3月15日进行。第一阶段，针对高校微博用户开展了为期一周的预调研，参与总人数为 221人，调研结果表明问卷的信度和效度良好。第二阶段扩大调研范围，累计共回收518份，而后对数据进行清洗。首先，利用设置的三道有效性测试问题，删除未选择预设答案的问卷79份；其次，对答案合理性进行检查，删除了答案真实性低如出生年份为1900、社交网络服务使用经验时长仅比年龄少2年、微博使用经验时长为15年，答案之间存在矛盾问卷共22份；最后，删除答题时间少于120秒的问卷9份。最终本研究共回收有效问卷408份，样本的人工统计学特征如表3所示。学者Schumacker与Lomax指出结构方程模型研究的样本数大多在200～500之间，所以本研究有效样本份数符合要求。

表3 样本人口统计学特征

3.3 模型检验

3.3.1数据可信度检验

信度用于衡量测量结果的一致性、稳定性以及可靠性。本研究采用内部一致性系数Cronbach’sα和组合信度(Composite Reliability, CR)为测量指标。组合信度用于评价潜在变量的一致性，组合信度越高，则测量指标间的内在关联程度越高。若各变量的 Cronbach’α值都达到0.8以上，CR值都达到0.6以上，则说明问卷具有较高的信度。

效度反映测量结果的有效性，用于衡量问卷数据能否准确反映研究目的。本研究采用收敛效度和区分效度进行衡量，前者检验单个测量项的收敛程度，后者检验不同变量测量项之间的区分程度。收敛效度的检验指标是测量变量因子载荷和潜在变量平均方差抽取量(Average Variance Extracted, AVE)。潜在变量平均方差抽取量表示潜在变量相较于测量误差变量的大小。潜在变量可用于解释指标变量变异的程度，若在0.5以上则说明指标变量可以有效反映其潜在变量。区分效度的检验标准是潜在变量平均方差抽取量的平方根要大于该潜在变量与其他潜在变量的相关系数。

在剔除了部分测量项(即PC1和PC3)后，我们运用SPSS 24.0对各潜在变量和观察变量进行分析。从表4中可以看出潜在变量的Cronbach'sα、CR、AVE值均符合标准，说明量表具有较好的信度和收敛效度。表5结果显示，对角线上的数据(即平均方差抽取量的平方根)均大于对角线以下的数据(即潜在变量间相关系数)，这表明本研究种各潜在变量间存在显著差异，量表具有较好的区分效度。

表4 量表信度和收敛效度检验结果

表5 区分效度检验结果

3.3.2研究假设检验

我们使用AMOS 23.0绘制结构方程模型图，如图2所示。其中，自我服务偏向共有4个观察变量SSB1、SSB2、SSB3和SSB4；乐观态度偏向共有4个观察变量OB1、OB2、OB3和OB4；隐私关注共有5个观察变量PC2、PC4、PC5、PC6和PC7；感知收益共有4个观察变量PB1、PB2、PB3和PB4；隐私披露共有4个观察变量PD1、PD2、PD3和PD4；我们在自我服务偏向和乐观态度偏向两个外因潜在变量之间建立共变关系，使用绝对适配统计量、增值适配统计量、简约适配统计量、CR、AVE、MI等指标对模型外在和内在质量进行评估。绝对适配统计量使用RMSEA、GFI、AGFI，增值适配统计量使用NFI、IFI、TLI、CFI，简约适配统计量使用卡方自由度比(CMIN/DF)、PGFI、PNFI和PCFI。通过表6可以看出本研究结构模型的拟合值都符合适配标准，说明模型具有较为良好的拟合效果。

图2 结构方程模型

表6 模型拟合度检验结果

进一步，我们利用最大似然估计法，对研究模型进行参数估计，根据结构方程模型的路径分析，计算各潜在变量间的标准化路径系数。表7中列出6条路径的检验结果，可以看出自我服务偏向对隐私关注的标准化路径系数为0.039，p=0.496，未达显著，自我服务偏向对隐私关注没有形成显著负向影响，未能验证H1假设。自我服务偏向对感知收益、乐观态度偏向对隐私关注、乐观偏向对感知收益、隐私关注对隐私披露和感知收益对隐私披露的路径分析结果则支持了2.1中提出的假设。

4 研究结果与分析

a.自我服务偏向对感知收益的影响。路径分析结果显示自我服务偏向对感知收益的标准化路径系数为0.308，p值达显著水平，说明自我服务偏向会显著正向影响感知收益，验证了H2假设。在自我服务偏向的作用下，微博用户对自己有积极评价，认为自己有足够的警觉和隐私管理能力，同时会对隐私的安全状态进行内部归因，并对隐私侵犯进行外部归因。用户会认为是由于自己有警惕意识或善于运用工具和功能，才能取得良好的隐私管理和保护效果。对错误的外部归因使他们认为隐私泄露不是自己的责任，心理负担大大减少，便更能感知到发布隐私所得到的好处和利益。

b.乐观偏向对隐私关注的影响。路径分析结果显示乐观偏向对隐私关注的标准化路径系数为-0.536，p值达显著水平，说明乐观偏向会显著负向影响隐私关注，验证了H3假设。在乐观偏向的作用下，用户会因乐观的态度而忽视可能遭遇的隐私安全风险，认为自己遭遇隐私侵犯或自行泄露隐私是低概率事件。尽管如今隐私泄露事件频发，但具有乐观偏向的用户仍然对该类事件发生在自己身上保持低可能的预期，即“这种事轮不到我”的心理状态。同时，微博用户会对这样的事件发生后带来的损失做出积极的心理建设，认为自己可以解决好麻烦。在对发生概率和受到损失的心理预期较低的情况下，微博用户可能会减少对隐私的关注，对隐私保护有所懈怠。

c.乐观偏向对感知收益的影响。路径分析结果显示乐观偏向对感知收益的标准化路径系数为0.260，p值达显著水平，说明乐观偏向会显著正向影响感知收益，验证了H4假设。在乐观偏向的作用下，用户会倾向于对自己的经历和未来持有积极的看法，体现在对正面事物的注意力有所增强，体会到的积极意义和获得的正能量也会增加。微博提供了信息浏览、搜寻、发布、互动等功能，为用户创造了良好的信息环境。该环境下用户可以接收来自他人的观点，可以有进一步的表达与交流，甚至会结识陌生人，与外界建立新的联系。尽管在此过程中可能会透露出个人私密信息，影响隐私安全，但仍然会感受到个性化内容推荐、观点表达、与他人相处等带给自己的满足感和愉悦感。所以乐观心理会促进用户对收益的感知，使得用户认为在微博平台发布包括个人隐私在内的信息可以得到更多的好处和利益。

d.隐私关注对隐私披露的影响。路径分析结果显示隐私关注对隐私披露的标准化路径系数为-0.440，p值达显著水平，说明隐私关注会显著负向影响隐私披露，验证了H5假设。如果用户对社交网络环境以及活动中的隐私保持关注，担忧隐私信息被他人非法窃取、公开泄露甚至是用于非法交易，从而对自己造成不良影响。信息的关联性使得他人很容易根据多项碎片信息分析拼凑出某个人的真实信息，进而对其进行攻击和侵犯。微博平台的公开性及其传播机制也加大了风险控制的难度。含有隐私信息的微博内容发布后，通过订阅、转发以及微博推荐，隐私泄露的范围和风险会进一步扩大，甚至可能覆盖整个微博群体。因此微博用户隐私关注的心理让他们对于微博使用中的信息发布持有谨慎的态度，在很多情况下，考虑到微博的公开性和快速传播性，便会克制自己的信息发布意愿或是转而选择在好友圈等私密区域发布。

e.感知收益对隐私披露的影响。路径分析结果显示感知收益对隐私披露的标准化路径系数为0.376，p值显著水平说明感知收益会显著正向影响隐私披露，验证了H6假设，与过去相关研究的结果形成了相互印证。按照马斯洛需求层次理论，用户具有社交、尊重和自我实现的高层次需求。当感知到乐趣和意义，需求得到一定程度的满足时，便会形成“有所得”的认识。用户会形成使用微博平台信息服务可以获得好处的主观认识，从而对微博的使用做出积极评价，增加对微博的情感和时间投入，并在此过程中增加隐私内容的披露。用户更会在有期望的情况下，增加信息的发布和互动行为以期得到更多的收益。因此感知收益会促使用户披露隐私，如果感知到的收益越大，用户的隐私披露范围会越广，披露行为会越频繁。

5 结论与建议

本文以第三人效应为切入点，研究微博用户的隐私关注态度和隐私披露行为的不一致现象，提出了研究假设，构建了微博用户隐私悖论产生路径模型。通过问卷数据分析验证了模型的有效性与研究假设的有效性。基于对微博用户隐私悖论产生路径的研究，本文提出了以下建议，以期可以帮助微博用户提升隐私安全保障能力，减少微博平台隐私悖论现象。

a.提升用户对于隐私保护的认知。自我服务偏向和乐观偏向具有正向驱动作用，直接体现为用户对自己隐私管理和保护能力、隐私安全状态的评价过高。首先，微博用户需要基于理性的判断与分析，认识到隐私泄露与隐私安全问题的高发性、易发性以及危害性，正确评价自己在隐私管理和隐私保护方面的不足之处。其次，用户应当避免错误归因，当隐私状态安全时，要认识到除了自己的功劳外，也源于外部隐私保护措施的作用。当遭遇隐私侵犯时，要认识到除了微博平台与其他应用的不足之外，也需要反思自己在隐私管理方面的松懈和失误。最后，用户需要对所属群体保持谨慎，避免不合理的群际偏好，与好友形成共同监督机制，维护彼此隐私安全。

b.增强用户保护个人隐私的意识。隐私保护意识的增强是有效减少隐私悖论的根本，是增强隐私关注和避免隐私披露的重要途径之一。首先，微博用户需要提高个人的警惕性，注重隐私管理和保护意识的提升。其次，媒体应当加强对隐私保护的宣传，通过类似于网络安全周等活动科普相关隐私安全保护知识。再者，相关部门可以推出并完善隐私保护的法律法规，对应用软件获取、存储和利用用户信息的行为进行约束和引导，优化网络环境，为用户维护个人隐私权益提供保障。最后，社交网络服务的提供商需要承担相关责任，通过调整字体大小，优化应用布局，增加信息推送等方式来完善隐私条款，简化用户对隐私保存、处理和使用的权限设置，便于用户有效管控自己隐私信息。

c.加强用户对隐私披露行为的控制。增加用户对于隐私披露行为的提醒与管控是有效减少隐私悖论现象的关键。对隐私披露行为的控制包括减少披露频次、缩小披露范围、混淆真实信息等，这对用户的隐私管理能力提出了更高的要求。用户需要善于使用相关应用功能来进行隐私空间和时间边界管理。通过设置隐私披露范围，如仅粉丝可见、好友圈可见等。通过设置评论权限，如开启评论防护加强、仅关注的人可评论、仅粉丝可评论、评论精选等。通过设置隐私分享时间范围，如设置只展示半年内微博等。用户还可以对个人敏感信息进行隐藏，如在非必要情况下填写不完全信息、使用代称等。