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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝乐
[目的/意义] 网络平台通过人工智能（AI）人机交互形成用户画像进行个性化推荐已成常态，同时暴露出不当或过度收集使用个人信息、泄露用户隐私信息等问题。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展为人机交互带来颠覆性影响，也为数据安全与个人信息保护带来更大的冲击与挑战。基于此，对AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露及个人信息保护问题的研究将具有重要的实践价值与意义。[方法/过程] 文章通过对15名AI人机交互平台用户进行深度访谈，运用扎根理论研究方法进行编码分析，识别AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露所涉及的个人信息类型和敏感信息类型，并对用户的隐私意识和影响用户隐私信息披露意愿的客观因素进行分析，进而提出加强隐私信息披露风险规制及个人信息安全保障的对策建议。[结果/结论] 基于编码结果，将AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露的影响因素归纳为用户因素、平台因素、社会环境因素、隐私权衡因素4个维度，以此建构理论分析模型，并作为强化AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露风险规制及个人信息保护的重要指引。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
相甍甍 王晰巍 王楠阿雪 杨师郁
[目的/意义]随着移动消费的快速发展,对移动支付中消费者个人隐私信息披露的影响因素进行分析,对帮助商家合理获取和利用消费者个人隐私信息提供更好的服务具有重要作用。[方法/过程]基于信息生态视角,构建移动支付中消费者个人隐私信息披露影响因素模型,并通过结构方程对构建的影响因素模型进行验证。[结果/结论]数据分析结果表明,消费者信任、隐私信息披露的信息环境、披露隐私信息收益对隐私信息披露意愿产生正向影响,披露隐私信息风险对隐私信息披露产生负向影响,隐私信息披露意愿作为中介变量对隐私信息披露行为产生正向影响。
关键词：
移动支付 隐私信息 信息披露 影响因素
[期刊] 情报杂志
[作者]
孙霄凌 程阳 朱庆华
[目的/意义]社会化搜索是一种新型的网络信息搜索模式,与其他社交网络应用一样,用户在使用社会化搜索服务的过程中也同样存在个人隐私问题。而学术界对社会化搜索用户隐私披露行为的研究尚显不足。[方法/过程]通过对以往关于社会化搜索和隐私披露行为的文献进行整理,找出适合本研究的理论基础。将隐私计算理论、效用理论和计划行为理论相结合,构建社会化搜索用户隐私披露行为意向的影响因素模型,并提出了研究假设。使用问卷调查及结构方程分析方法对研究假设进行了实证检验。[结果/结论]研究发现信息控制能力、信息收益和社交收益对隐私
关键词：
社会化搜索 隐私披露 社交收益 信息收益
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李延晖 梁丽婷 刘百灵
用户信息对企业的生存和发展至关重要，而移动社交中ＬＢＳ等服务引起较大隐私风险，在一定程度上阻碍用户的信息披露意愿，因此有必要研究移动社交网络环境下如何提高用户的信息披露意愿。文章根据隐私计算理论，从用户价值角度提出相关假设，构建影响移动社交用户隐私风险信念、隐私保护信念以及信息披露意愿的模型，采用结构方程对理论模型及其研究假设进行实证分析。研究发现，娱乐性补偿、信息补偿正向影响隐私风险信念，娱乐性补偿负向影响隐私保护信念，信息补偿和资金补偿对用户的隐私保护信念有正面影响，用户信息披露意愿受隐私风险信念、隐私保护信念、娱乐性补偿和资金补偿的影响。
[期刊] 征信
[作者]
章政 张丽丽
明确广义信用的概念和内涵,界定信用信息披露的边界和隐私信息的界限,对信用数据权属和流通利用问题进行了梳理。主要结论为:信用具有公开性和可知性特征,信用信息应满足可识别性要求;隐私是一种特殊的信用信息,信用信息披露越充分,信用制度的基础越牢固;信用行为主体和信息收集主体(平台)对信用数据具有共有产权;信用数据各类生产主体和信用行为主体均可进入市场参与信用数据交易,信用数据的流通和应用将催生多元化信用产品和信用经济业态。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
周波
简要介绍了数字图书馆个性化信息服务,并对数字图书馆个性化信息服务中的用户隐私问题进行了分析,最后从法律、技术、自律三个方面提出了切实可行的用户隐私保护策略。
关键词：
数字图书馆 个性化信息服务 隐私权
[期刊] 中国流通经济
[作者]
李宝库 郭婷婷
移动商务的发展带来了移动网络信息量的激增,为解决信息超载问题,提升用户体验,帮助消费者更加快捷高效地找到合意的商品或服务信息,许多电商网站开发了移动个性化推荐系统。所谓移动个性化推荐,就是以移动终端为载体,根据用户自身或相似用户过去的偏好和行为向其推荐可能感兴趣的商品或服务信息,是购物消费模式向服务消费模式转变的重要手段。鉴于移动个性化推荐主要依赖于用户信息挖掘,会引起用户对个人隐私信息泄露的关注,因此在推荐模型算法改进和移动营销实践中一定要考虑用户对移动个性化推荐的感知和行为意向。基于探索性因子分析、验
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究，有助于提升对用户推荐交互行为的理解，改善平台的推荐交互设计，从而提升推荐功能的用户体验；也可为优化推荐算法，提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者，采用实验研究方法，以CNKI和ScienceDirect为实验平台，利用Morae收集数据，开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型；用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户，进一步影响他们与平台的交互。研究也表明，当前知识服务平台的推荐质量有待提升，用户对推荐的采纳使用率较低，常用的推荐交互路径较短，趋于简单化。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
顾朝晖 卢振波
图书馆开展个性化服务,必须重视个人信息隐私权保护,使用户得到应得的人格尊严;以遵守法律法规为主,以行业自律和安全技术保护为辅,消除用户顾虑,融入国际隐私权保护体系,促进我国图书馆个性化服务健康,持续发展。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
赵天昀
首先对数字图书馆个性化信息服务过程中用户隐私的范畴、隐私泄露的渠道进行了阐述,揭示了大数据时代下个性化服务中用户隐私保护所面临的挑战;同时,从政策法规和技术层面提出如何构建用户隐私信息保护机制的方法。
关键词：
用户隐私保护 数字图书馆 个性化信息服务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
冯亚飞 孙永强
[目的/意义]共有信息分享或披露作为社交网络平台用户一种常见的信息行为，在越来越普遍的同时也引发集体隐私问题。深入理解该行为对于提升用户的共有信息分享体验具有重要意义。[方法/过程]以压力源—压力反应—应对策略—行为后果为研究框架，收集443个社交网络平台用户的数据，采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)探究社交网络平台用户共有信息披露情境下的集体隐私应对策略及其行为后果。[结果/结论 ]研究发现，共有信息披露情境下，集体隐私问题作为一种压力源（个人隐私担忧、他人隐私担忧和关系隐私担忧）会使个体产生负面的心理压力（个人隐私疲惫和他人隐私疲惫）。个体会根据自己的资源和能力，通过两种不同的应对策略（适应性应对策略和非适应性应对策略）消除负面的心理状态，而不同的应对策略可能会导致不同的行为后果。适应性应对策略会导致用户的共有信息披露行为，而非适应性应对策略则会导致用户的共有信息持留行为。此外，用户的信息所有权感知能够调节其应对集体隐私压力的策略。具体来说，个人信息所有权感知增强个人隐私疲惫对适应性应对策略和非适应性应对策略的积极影响，他人信息所有权感知增强他人隐私疲惫对适应性应对策略的积极影响。在此拓展压力应对理论的理论内涵，丰富信息披露的研究情境，同时为社交平台开发者和设计者等主体提升用户的共有信息分享体验带来一些实践启示。
[期刊] 情报学报
[作者]
王晰巍 乌吉斯古楞 刘宇桐 罗然
智能推荐已经成为人工智能（artificial intelligence,AI）学术研究和产业应用密切关注的研究问题。分析面向智能推荐的AI人机交互研究热点和未来机会，可更好地促进跨学科学者在该领域开展进一步的纵深和延展研究，了解用户视角下信息行为研究的最新进展。本文采用扎根文献综述方法，通过定义与检索研究问题、遴选文献集合、提取合成编码和分析结果展示4个分析环节，对64篇中英文文献进行分析综述，并分析了面向智能推荐场景的AI人机交互研究热点及未来机会。综述发现，研究热点聚焦在面向智能推荐的AI人机交互行为及影响、AI人机交互感知与情感表达以及AI人机交互场景与服务应用。未来研究可以围绕面向智能推荐的新型AI人机交互关系、AI人机交互形式、AI人机交互影响和AI人机交互设备展开，相关学者可以在上述4个方面开展纵深化和跨学科的协同研究。
关键词：
智能推荐 人工智能 人机交互 扎根综述
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄京君
分析图书馆用户隐私信息泄露的可能因素,并根据这些因素,从图书馆工作的角度出发,提出图书馆对用户进行隐私信息保护意识方面的培养方式方法及用户应对策略,以求为图书馆用户隐私信息的自我保护提供借鉴。
关键词：
图书馆用户隐私 信息泄露 保护意识
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