基于计算实验的社会化媒体隐私多源互动泄露机理研究

Social media often meets our requirements, but also leads to serious privacy leakage. The leaking process is characterized by multi-sources, interactive, blocking and network externality, and it is almost impossible for us to guard against. This project researches on mechanism of privacy leaking, diffusing and regulating based on computational experiments with psychological model embedded. The mechanism focuses on three leaking sources and interactive effect among them, such as user himself, other net citizens and social media platform. The concrete research contents include: computational model and decision mechanism of privacy calculus and disclosing behavior of users considering factors of cognition and emotion; the model and mechanism of other net citizens leaking and diffusing privacy based on coordination of transmitting, social retrieving and uncovering; the mechanism of social media platform leaking and regulating users' privacy based on interaction between users and platform. This project has practical significance in protecting users’ privacy, predicting trend of some privacy leaking event, promoting intention of continuous adopting the social media, and building a harmonious network environment. Meanwhile, this project has theoretical significance in subjects of dynamic information behavior, computational psychology and computational experiments.

社会化媒体满足人们需求的同时，也造成了严重的隐私泄露，其过程具有多源、互动、区块化、网络外部性和隐蔽等复杂特征，令人防不胜防。本项目基于动态心理模型嵌入的计算实验从用户本人、网民和社会化媒体平台三大泄露源出发，并考虑泄露源间的互动效应，研究社会化媒体隐私泄露、扩散及其规制机理。具体包括：研究参考点异质的隐私计算模型、动态情绪下隐私披露行为的计算模型，揭示动态环境下用户自我泄露隐私行为的机理；基于网民个体的隐私转发和搜索行为，研究大量网民扩散和搜索行为协同下的隐私泄露模型，揭示网民泄露和扩散他人隐私的行为机理；研究隐私偏好异质、隐私意识传染等情境下的用户-平台互动均衡过程，揭示平台泄露和保护网民隐私的规制机理。本项目的研究成果对保护用户隐私安全、预测隐私泄露事件、提高社会化媒体用户黏性、构建和谐网络环境具有现实意义；对促进动态信息行为、认知与情绪嵌入的计算实验等学科的发展有理论意义。

为了获得社会化媒体的使用权、取得网友的信任或分享人生经历等，人们需要在线上提供自己的姓名、身份证号、手机号、地理位置等个人信息，分享人生经历和家庭照片等，平台和第三方也可能通过社团探测、数据挖掘等技术获取用户的人际关系网络、身份和喜好等隐私信息。在社交媒体环境下，用户本人、其他网民、平台及第三方等泄露源都可能造成用户隐私信息的泄露。其过程具有多源、互动、区块化、网络外部性和隐蔽等复杂特征，令人防不胜防。本项目基于动态心理模型嵌入的计算实验从用户本人、网民和社会化媒体平台三大泄露源出发，并考虑泄露源间的互动效应，研究社会化媒体隐私泄露、扩散及其规制机理。具体来说，第一，本项目分别基于问卷调查的行为数据、网络爬虫抓取的运营数据、以及理论推导等多个不同角度，从不同层面分析了社会化媒体用户隐私披露行为、隐私计算行为的模式，以及验证了隐私悖论现象。第二，基于社会化媒体平台的痕迹数据分析，得到了用户转发泄露他人隐私等扩散现象的特征和规律，并基于计算实验模拟了群体层面隐私扩散及其涌现现象。第三，从用户与社会化媒体平台互动的角度，研究了社会化媒体平台对共同隐私等问题的治理策略；并通过文本挖掘方法对实现隐私政策的自动评价。本项目揭示了具有途径多样化、网络外部性、互动性等特征的隐私信息泄露机理；推动了具有非线性、时变等特征的动态信息行为研究的发展；有助于平台优化隐私政策，合理的平衡用户隐私信息利用和保护问题，提升平台服务水平和用户黏性。