摘 要

越来越多的研究表明互联网大数据在给人们带来便利的生活的同时，也带来了隐私泄露的风险。已有在线隐私保护行为研究已形成较系统的知识体系，但在理论模型的丰富性、研究方法的多样性及影响因素的全面性等方面尚有不足。本文将从用户个体视角对其在滴滴出行使用方面的隐私行为展开研究，分析其影响因素并提出合理化、高可行性的建议。

第一，本文查阅关于隐私保护行为的相关文献，基于用户隐私保护行为的理论基础，引入隐私重要性认知、隐私风险感知以及隐私保护倾向的几个变量；第二，在明确以上各变量内涵的基础上，设计问卷，并向使用过滴滴出行的用户发放；第三，回收问卷，删除无效问卷，并对问卷的数据结果进行分析。通过分析发现，隐私重要性认知和隐私保护倾向对隐私保护行为起到正向作用，隐私风险感知起到负向作用；第四，根据研究结论提出相关建议。

在理论贡献上，本文丰富了以往相关主题的研究，以滴滴出行为背景，将隐私重要性认知、隐私风险感知以及隐私保护倾向加入到隐私行为分析当中，这对以往文献有补充作用。在实践贡献上，本文为个人更好的保护隐私提供了良好的建议，引导用户参与隐私保护建设活动。

关键词：隐私行为 问卷调查 描述性统计分析 隐私保护

Research on User Privacy Behavior of Didi Travel

ABSTRACT

More and more research shows that while Internet big data brings convenience to people, it also leads the risk of privacy leakage. Existing online privacy protection behavior research has formed a more systematic knowledge system, but there are still some shortcomings in the richness of theoretical models, the diversity of research methods and the comprehensiveness of influencing factors. This paper will study the privacy behavior of the use of Didi Travel from the user's individual perspective, and analyze its influencing factors, propose rationalization and high feasibility.

First, this paper consults the relevant literature on privacy protection behavior and introduces several variables of privacy importance cognition, privacy risk perception and privacy protection tendency based on the theoretical basis of user privacy protection behavior. Second, based on the defined content of the above variable, the questionnaire was designed to those who used the Drip Trip before; third, the questionnaires are gathered and the data results of the questionnaire are analyzed after those invalid questionnaires are eliminated. Through data analysis, it is found that privacy awareness and privacy protection tend to play a positive role in privacy protection behavior and privacy risk perception plays a negative role. Fourth, relevant recommendations are proposed based on research conclusions.

In terms of theoretical contribution, this paper enriches the research of related topics in the past, and adds the behavioral awareness, privacy risk perception and privacy protection tendency to the privacy behavior analysis, which supplements the previous literature. In terms of practical contributions, this article provides good advice for individuals to better protect privacy and guide users to participate in privacy protection construction activities.

Key Words：privacy behavior; questionnaire; correlation analysis; privacy protection

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2研究意义 2

1.3论文结构 3

第二章 文献综述 5

2.1国外研究现状 5

2.2国内研究现状 8

2.3文献评述分析 10

第三章 滴滴出行用户隐私行为影响因素分析 12

3.1研究问题概述 12

3.2问卷设计与收集 12

3.2.1问卷设计原则 12

3.2.2问卷设计思路 12

3.2.3问卷数据收集 13

3.3 数据分析工具与方法 13

3.4 影响滴滴出行用户隐私行为因素分析 13

3.5本章小结 20

第四章 滴滴出行用户隐私保护的分析和建议 21

4.1滴滴出行用户隐私保护主要问题分析 21

4.2滴滴出行用户隐私保护解决建议 21

4.3本章小结 23

第五章 总结与展望 24

5.1总结 24

5.2创新与不足 25

5.3展望 25

参考文献 26

附录 28

致谢 33

第一章 绪论

1.1研究背景

大数据时代的急速发展影响着我们生活的方方面面，然而科技的发展伴随着的是日益增长的隐私安全问题。用户在选择给app授权方式上都越来越谨慎，十分注意位置信息、摄像头、录音等功能的启用。

腾讯社会研究中心和DCCI互联网数据研究中心联合发布的《网络隐私安全及网络欺诈行为研究分析报告(2018年上半年)》显示，目前绝大多数的移动程序都在获取用户隐私信息。仅在2018年上半年，获取“打开摄像头”、“使用话筒录音”权限的APP比例就达到了89.9%、86.2%，这两个权限也是用户最为关注的隐私信息。

尽管人们越来越关注隐私信息但还是不可避免的出现了信息泄露事件，据美国《纽约时报》和英国《观察者报》的消息，一家数据分析公司(Cambridge Analytica)收集了5000万公民的Facebook个人资料，而这些资料被用来开发成一个强大的移动软件用以预测和影响选票。据报道，该数据分析公司与特朗普博得大选、英国成功脱欧的竞选团队均有合作。由此可见，在互联网上，每个人几乎都是完全暴露的，小到微博的关注，大到消费习惯甚至财产状况都有可能被人采集成样本去训练模型，找到精确地算法个性化定制，然后再用来一点点改变人们的想法，甚至最后完全被控制。从这一方面看来，保护个人隐私就显得尤为重要。

在这样的大背景下，滴滴出行用户规模正在极速增长。滴滴发布的年度出行大数据显示，2018年广大用户通过滴滴平台完成的行程总里程累计为488亿公里，行程总时长达到17亿小时。据其官方网站发布的数据显示，有5.5亿用户正享受其提供的多项在线服务，日订单已达3000万。根据极光大数据2018年发布的《美团打车与滴滴出行用户研究报告》显示，截至2018年6月30号，滴滴出行应用端在全国网民中的渗透率为14.47%，其中渗透率指的是安装有滴滴出行app的活跃设备数除以市场活跃设备总数；在6月30号，滴滴出行的DAU数据（日活跃设备数）达到1468.2万；应用安装留存率数据显示，滴滴出行的7天安装留存率达到72.6%。这些数据都表明很大比例的人们正在使用和体验着滴滴出行并成为它的忠实用户，从图1-1也很容易看出滴滴出行的用户满意度高。