| 袁静,刘昭辉,李森涛.用户参与政府开放数据隐私风险协同治理动力的系统动力学仿真分析[J].数字图书馆论坛,2024,20(9):72~84 |
| 用户参与政府开放数据隐私风险协同治理动力的系统动力学仿真分析 |
| System Dynamics Simulation Analysis of Users’ Participation Motivation in Open Government Data Privacy Risk Collaborative Governance |
| 投稿时间：2024-05-13 |
| DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2024.09.008 |
| 中文关键词: 政府开放数据；用户参与；协同治理；隐私治理；动力因素；系统动力学仿真 |
| 英文关键词: Open Government Data; User Participation; Collaborative Governance; Privacy Governance; Dynamic Factor; System Dynamics Simulation |
| 基金项目:本研究得到国家社会科学基金一般项目“用户群体参与视角下政府开放数据隐私风险协同治理研究”（编号：23BTQ071）、郑州大学人文社会科学优秀青年科研团队资助项目“政府开放数据隐私风险治理效能评估研究”（编号：2023-QNTD-07）、郑州大学公共管理学学科建设创新中心资助项目（编号：2023RC020400074）资助。 |
| 作者 | 单位 | | 袁静 | 郑州大学信息管理学院；郑州市数据科学研究中心 | | 刘昭辉 | 郑州大学信息管理学院 | | 李森涛 | 郑州大学信息管理学院 |
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| 中文摘要: |
| 探究用户参与政府开放数据隐私风险协同治理的动力因素，能够为提升用户参与行为和协同治理效能提供实践参考。基于社会认知理论、自我效能理论和双因素理论，从外部环境引导力、平台因素推动力和用户主体内驱力3个方面探讨用户参与的动力因素，并采用系统动力学方法进行仿真分析。仿真结果表明，各动力因素对用户参与政府开放数据隐私风险协同治理行为意愿的影响程度存在明显差异。隐私安全需要、协同治理政策和平台性能是各子系统中的关键动力因素，用户自身内驱力相较于环境引导力和平台推动力的整体影响程度更高。基于此，从隐私素养、治理政策、平台建设等方面提出对策建议。 |
| 英文摘要: |
| The paper explores the dynamic factors of users’ participation in collaborative governance of open government data privacy risks in order to provide practical reference for improving user participation behavior and collaborative governance efficiency. Based on social cognition theory, self-efficacy theory, and motivation-hygiene theory, this paper discusses dynamic factors of users’ participation from three aspects, that is the guiding force of external environment, the driving force of platform factors, and the internal drive of users, and then uses the method of system dynamics for simulation analysis. Simulation analysis results show that there are significant differences in the influencing degree of each dynamic factor on users’ willingness to participate in the governance of open government data privacy risks. Privacy security needs, collaborative governance policies, and platform performance are the key dynamic factors in each subsystem, and the overall influencing degree of users’ own internal drive is higher than that of the environmental guiding force and platform driving force. Based on the results and analysis, suggestions are proposed from the perspectives of privacy literacy, governance policies, and platform construction. |
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