【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)用戶的逐漸增多,以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的社交網(wǎng)絡(luò)正逐漸成為人們進(jìn)行信息交流的主要平臺。社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)不但豐富了人們的精神世界,還為人們的生活帶來了極大的便利。但是,社交網(wǎng)絡(luò)作為一把雙刃劍,在為用戶提供方便的同時,也為個人信息安全帶來了一定的風(fēng)險。新浪微博、Facebook、Twitter等大型社交網(wǎng)絡(luò)平臺在為用戶的信息傳播提供更加多元的渠道以外,經(jīng)常會發(fā)生用戶隱私泄露事件。因此,在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,用戶更需要提升信息安全保護(hù)意識,提升用戶自身的信息素養(yǎng)。本文主要基于社會認(rèn)知理論和保護(hù)動機(jī)理論,利用文獻(xiàn)調(diào)研、實(shí)證研究和案例分析方法對社交網(wǎng)絡(luò)中個人信息安全行為的影響因素與保護(hù)機(jī)制進(jìn)行了研究。本文共有六個章節(jié)。首先,本文介紹了社交網(wǎng)絡(luò)的研究背景、國內(nèi)外關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)和個人信息安全的研究現(xiàn)狀,描述了社會認(rèn)知、保護(hù)動機(jī)、社交網(wǎng)絡(luò)、信息安全行為等相關(guān)理論和概念;其次,重點(diǎn)從自我效能、感知威脅、反應(yīng)效能、回避行為、保護(hù)意愿五個維度分析了社交網(wǎng)絡(luò)中個人信息安全行為的影響因素,并通過SPSS AMOS軟件對問卷回收的數(shù)據(jù)做結(jié)構(gòu)方程檢驗(yàn),研究顯示自我效能、感知威脅、反應(yīng)效能和保護(hù)意愿均對信息安全行為產(chǎn)生積極影響,只有回避行為對信息安全行為產(chǎn)生消極影響,據(jù)此提出了保護(hù)信息安全的對策;然后,結(jié)合影響因素的分析結(jié)果,基于保護(hù)動機(jī)理論提出了社交網(wǎng)絡(luò)中個人信息安全保護(hù)機(jī)制和信息安全問責(zé)執(zhí)行機(jī)制,并結(jié)合美國政府支付網(wǎng)站、Facebook隱私泄露、個人信息泄露事件這些具體的案例,對如何保護(hù)信息安全進(jìn)行了分析,從政府層面、社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商層面和用戶層面為如何保護(hù)個人信息安全提供了建議。本文在研究內(nèi)容層面,結(jié)合了前沿?zé)狳c(diǎn),具備一定的新穎性;在理論基礎(chǔ)層面,本文基于社會認(rèn)知理論和保護(hù)動機(jī)理論,認(rèn)真分析了社交網(wǎng)絡(luò)中個人信息安全行為的影響因素,為其他信息安全行為的研究提供了新的研究視角;在實(shí)踐層面,本文結(jié)合具體案例分析了信息保護(hù)機(jī)制如何幫助社交網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)避個人信息安全風(fēng)險,對于提升個人信息安全具備一定的指導(dǎo)意義。
【圖文】：

量之間內(nèi)部一致性牢固。4.3.2 模型擬合檢驗(yàn)最大似然法是統(tǒng)計學(xué)中常用的計算方法，是一種具有理論性的點(diǎn)估計法，它用來求一個樣本集的相關(guān)概率密度函數(shù)的參數(shù)。如果經(jīng)過計算后的結(jié)構(gòu)方程模型中的 S 與∑的值幾乎一樣，殘差矩陣的值也都約等于 0 的話，則可以說明收集到的數(shù)據(jù)是合理可靠的，即本文構(gòu)造的模型可以擬合回收數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)方程模型的質(zhì)量，是通過實(shí)驗(yàn)者對比分析建立的模型與實(shí)際數(shù)據(jù)反映的變量關(guān)系所得出的，也就是模型擬合檢驗(yàn)。但并不是模型擬合度好就代表變量之間的真實(shí)相關(guān)關(guān)系就是模型反映的相關(guān)關(guān)系，，這僅僅能說明模型反映的相關(guān)關(guān)系與真實(shí)關(guān)系是無限接近的。SPSS AMOS 提供的模型擬合指數(shù)可以從多方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)估，從而驗(yàn)證各假設(shè)條件。本文將問卷回收的數(shù)據(jù)代入構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型中進(jìn)行分析，得到如圖 2 所示的結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)果圖。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G203

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本文編號：2591917