面向社区治理的个人信息披露意愿影响因素研究——关于场景和个体属性的分析
2021-10-09分类号:G252
【部门】清华大学公共安全研究院
【摘要】[目的/意义]在新冠疫情逐渐呈现常态化的形势下,社区治理对个人信息的采集和使用程度显著加剧,在隐私保护的基础上,如何构建更加和谐的个人信息应用场景,是基于大数据的社区治理现代化亟待解决的问题。[方法/过程]从居民视域切入,从利益倾向、安全相关度、披露程度三方面设置社区治理的场景变量,通过问卷调查分析场景对信息披露意愿的影响机理,并结合个体属性特征揭示不同特征人群呈现的信息披露意愿规律,进而讨论社区治理中个人信息应用的优化建议。[结果/结论]研究表明,受到组织公民行为因素影响,居民在利众和高安全相关度的场景下个人信息披露意愿较高;个人信息被用于社区治理的同时,引入个性化服务反馈,有助于改善信息披露意愿;社区采集个人数据时,应根据居民的个体属性分布情况因地制宜,应尽可能回应到居民关切。
【关键词】后疫情时代 社区治理 个人信息披露意愿 场景 个体属性 组织公民行为
【基金】“十三五”国家重点研发计划项目“社区风险监测与防范关键技术研究”(项目编号:2018YFC0809701);; 中国博士后科学基金项目“面向后疫情时代的社区治理个人数据应用能力成熟度模型研究”(项目编号:2020M680600)研究成果之一
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