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| 內容簡介： |
本书以移动互联网为研究对象，借助结构方程模型方法、社会网络分析方法和数据挖掘模型，聚焦于影响用户隐私关注的因素以及用户隐私信息扩散规律等相关问题，主要研究内容包括三部分：移动互联网环境下用户隐私关注影响因素研究，移动互联网环境下用户隐私信息扩散时间研究，移动互联网环境下用户隐私信息扩散范围预测。
本书的读者对象为管理科学与工程专业的本科生与研究生，以及从事互联网用户隐私研究领域的相关技术人员。
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| 關於作者： |
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李征仁，北京邮电大学经济管理学院电子商务中心讲师，研究方向为数据挖掘和商务智能，目前主要从事移动互联网环境下用户行为分析的研究。
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| 目錄：
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移动互联网环境下的用户隐私问题研究
目录
目录
第1章绪论1
1.1问题的提出1
1.2理论和实践贡献4
1.2.1理论意义4
1.2.2现实意义5
1.3本书内容概述和研究框架5
1.3.1基础部分5
1.3.2主体部分7
1.4使用方法与技术路线10
第2章移动互联网用户隐私关注与隐私信息扩散规律相关问题研究现状14
2.1移动互联网的隐私信息与隐私关注研究现状14
2.1.1隐私信息概念的界定14
2.1.2隐私关注研究理论15
2.2隐私信息扩散研究现状20
2.2.1社会网络研究理论基础20
2.2.2社会网络分析方法22
2.2.3社交网站中的信息扩散25
本章参考文献26
第3章移动互联网环境下用户隐私关注影响因素研究34
3.1对隐私关注影响因素研究的总体思路34
3.2影响用户隐私关注的几大因素35
3.2.1制度因素与隐私关注36
3.2.2个人隐私倾向和隐私关注37
3.2.3内控点与隐私关注38
3.2.4个人创新与隐私关注38
3.2.5网上活动与隐私关注39
3.2.6社群影响与隐私关注40
3.3隐私关注与提供个人信息的意愿40
3.4结构方程模型方法42
3.5研究准备44
3.5.1问卷设计思路44
3.5.2测量量表45
3.6用户隐私关注的影响因素分析48
3.6.1数据描述48
3.6.2信度检验49
3.6.3效度检验50
3.6.4假设检验与模型拟合度53
3.7结论分析与讨论54
本章参考文献56
第4章移动互联网环境下隐私信息扩散描述与社会网络结构特征60
4.1社会网络中隐私信息扩散的描述60
4.2新浪微博社会网络结构与特征62
4.2.1数据采集62
4.2.2数据描述统计分析63
本章参考文献65
第5章移动互联网环境下用户隐私信息扩散时间研究67
5.1对隐私信息扩散时间规律研究的总体思路67
5.2研究方法68
5.2.1生存分析法68
5.2.2Cox比例风险回归模型69
5.3目标变量的定义73
5.4影响隐私信息生存时间的决定因素73
5.4.1微博文本特征74
5.4.2用户特征75
5.4.3社会网络结构特征78
5.5用户的隐私关注等级81
5.6隐私信息扩散时间研究结果82
5.7结论分析与讨论85
5.7.1结论分析85
5.7.2讨论88
本章参考文献89
第6章移动互联网环境下用户隐私信息扩散范围预测91
6.1对隐私信息扩散范围研究的总体思路91
6.2研究方法92
6.2.1神经网络92
6.2.2决策树97
6.2.3线性回归101
6.3目标变量的定义102
6.4参与预测分析的影响因素103
6.5数据处理与分析104
6.6预测模型结果105
6.6.1神经网络结果105
6.6.2决策树结果107
6.6.3线性回归结果110
6.6.4综合评估111
本章参考文献111
第7章总结与展望113
7.1本书结论总述113
7.2研究的局限性与对未来研究的启示115
7.2.1研究局限性115
7.2.2对未来研究的启示116
附录1调研问卷117
附录2数据预处理与数据分析部分代码122
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| 內容試閱：
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前 言
移动互联网是21世纪世界第五代新技术。它使用户能够随时随地通过手机、平板电脑或其他手持智能终端经移动通信网络接入互联网，方便各种移动互联网应用的使用。与传统互联网相比，移动互联网具有显著的三个特点：移动性、地域性和社会性。移动互联网在提供高质量服务的同时也将用户更多的个人隐私信息暴露在网络之中。这些信息包括交易信息、使用的移动服务类型以及呼叫历史等私人信息。不可避免的，这些私人信息可能没有经过用户本身的同意被第三方非法使用。同时，第三方能够通过数据挖掘的方法预测用户的行为。所有的这些因素都增加了用户对他们隐私的关注。因此用户对自己隐私的关注程度不同，也会导致不同的行为。可见，对隐私问题的深入研究是具有重大现实意义的。
本书以移动互联网为研究对象，借助结构方程模型方法、社会网络分析方法和数据挖掘模型，聚焦于影响用户隐私关注的因素以及用户隐私信息扩散规律等相关问题，具体研究内容包括以下三部分：
（1） 移动互联网环境下用户隐私关注影响因素研究。研究基于理性行为理论 TRA和用户隐私关注4维度理论CFIP，结合移动互联网所独特的社会性，位置性和移动性三大特点，对隐私关注影响因素进行归纳总结。影响用户隐私关注的因素主要包括制度因素、个人隐私倾向、内控点、个人创新、网上活动和社群影响。借助结构方程模型对各个影响因素与隐私关注的4个维度进行分析。该部分研究将采用问卷形式收集相应用户数据，带入结构方程模型，对各个路径系数进行估计，从而找到用户隐私关注和影响因素的相互关系。研究结果表明6个影响因素都会对隐私关注的某些维度或者所有维度产生显著影响，同时也验证了隐私关注负向影响提供个人信息意愿的假设。
（2） 移动互联网环境下用户隐私信息扩散时间研究。
根据上面研究结果可知用户隐私关注会受到周围邻居影响，那么如何受到周围邻居影响，隐私关注程度不同的用户在移动互联网中的隐私信息扩散规律有什么不同是这部分研究重点。隐私关注不同的用户扩散隐私信息的规律会有所不同，这些不同之处表现在信息扩散的时长（或者说寿命）以及扩散范围。本书将影响隐私信息扩散时间的因素分为三大类：隐私信息本身特征，用户节点本身特征以及所在社会网络结构。而不同隐私关注等级的用户中，这些影响也是不相同的。书中通过建立生存分析模型来找到哪些影响因素会影响用户隐私信息扩散的寿命，同时对比发现不同的关注程度用户的隐私信息扩散寿命有哪些不同。由此针对每类用户都可以分析和预测他们发布的信息扩散的寿命。研究结果表明三大类影响变量对隐私信息扩散寿命都会有显著的影响，对于隐私关注等级不同的用户，他们隐私信息扩散时常有显著不同。研究结果对理解和预测用户在移动互联网中发布信息的现象有很大帮助，同时对企业网络营销和政府舆论监督都会起到借鉴意义。
（3） 移动互联网环境下用户隐私信息扩散范围预测。这部分对用户隐私信息扩散态势的另一个维度（扩散范围）进行研究，使用的自变量与上一个研究相同，总共分为三类：隐私信息本身特征，用户节点本身特征以及所在社会网络结构。书中建立3个经典的数据挖掘模型，分别为神经网络模型（Neural Network）、决策树模型（Decision Tree）和多元线性回归模型（Linear Regression），使用新浪微博采集的数据进行模型拟合，最后根据模型预测的最小误差准则来决定选用哪一个模型作为扩散范围的预测模型。最终结果为RBF神经网络模型是最优选择，研究结果对预测用户的个人隐私信息扩散范围有很大帮助。
本书研究的创新点有以下4个方面：
1 本研究针对移动互联网环境建立模型，个人因素和隐私关注4个维度都结合了移动互联网环境的特点，使研究结论更能反映移动互联网环境的真实情况，结论更有针对性。同时，在影响因素的选取中，又加入了社群影响这个因素，首次采用实证数据和成熟的统计分析方法验证了假设，使这部分的分析更加完整全面。
2 书中对隐私关注的4个维度分开研究。这4个维度分别为收集、错误、二次使用和不适当访问。将6个影响因素分别作用在4个维度上，能够了解每个因素最终是影响用户关注的哪个维度。方便企业更好地了解用户的心理和习惯，可以采取相应的隐私保护方案和营销方案为用户提供更好的服务。
3 以往的研究没有将用户信息扩散规律与隐私相结合。本书从社会网络角度进一步研究了用户的隐私关注与隐私行为是如何受到周围朋友的影响，并且采用生存分析模型，将用户按照隐私等级不同来对比分析，研究每类用户扩散隐私信息的生存时间。
4 研究将影响隐私信息扩散的时间和范围的影响因素总结归纳为三类。第一类是信息本身的特征，包括字数，是否带有图片和超链接，是否被收藏等，第二类是用户节点本身的特征，包括粉丝数量、关注数量、活跃度、受欢迎程度等，第三类是用户节点所在社会网络的特征，包括节点度、相似性以及聚集系数等。完善和深化了前人对信息扩散的影响因素的研究。
本书的出版要感谢北京邮电大学经济管理学院数字经济系列丛书项目的资助，感谢北京邮电大学经济管理学院的支持，感谢我的导师吕廷杰老师在我写作本书时的悉心指导，感谢经济管理学院张晓航老师对本书提出的宝贵意见，尤其在数据预处理和数据分析方面张晓航老师给我提供了莫大的帮助，使我受益匪浅，感谢石文华老师对本书结构方面的建议，也感谢北京邮电大学王星瑶和刘丽杰在第6章搜集资料中的贡献。
本书参阅了大量的研究资料，尽管作者进行了细心的校对，但仍然难免出现标注不全或者遗漏标注的问题，希望读者们批评指正。
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