| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景与研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第12页 |
| 1.3 文章结构与研究方法 | 第12-15页 |
| 1.3.1 文章结构 | 第12-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 2 文献综述 | 第15-23页 |
| 2.1 位置服务研究综述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 位置服务的概念 | 第15页 |
| 2.1.2 位置服务的分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 位置服务移动互联网应用分类 | 第16-18页 |
| 2.1.4 位置服务引发的隐私问题 | 第18页 |
| 2.2 信息隐私研究综述 | 第18-21页 |
| 2.2.1 隐私的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 隐私关注的定义 | 第19页 |
| 2.2.3 隐私关注的测量 | 第19-21页 |
| 2.3 隐私关注与使用意向、使用行为相关研究综述 | 第21-23页 |
| 2.3.1 隐私关注研究内容与研究领域 | 第21页 |
| 2.3.2 隐私关注与用户使用意向及行为的关系研究 | 第21-23页 |
| 3 研究模型及假设 | 第23-31页 |
| 3.1 主要理论基础 | 第23-26页 |
| 3.1.1 计划行为理论 | 第23-25页 |
| 3.1.2 隐私计算模型 | 第25-26页 |
| 3.2 研究模型的建立 | 第26-27页 |
| 3.3 研究假设 | 第27-31页 |
| 3.3.1 感知类自变量与因变量的关联 | 第27-28页 |
| 3.3.2 因变量之间的关联 | 第28-30页 |
| 3.3.3 人口统计学因素 | 第30-31页 |
| 4 研究设计 | 第31-37页 |
| 4.1 量表设计 | 第31-34页 |
| 4.1.1 制度因素的测量量表 | 第31-32页 |
| 4.1.2 利益感知的测量量表 | 第32页 |
| 4.1.3 风险感知的测量量表 | 第32-33页 |
| 4.1.4 隐私关注的测量量表 | 第33-34页 |
| 4.1.5 使用意向的测量量表 | 第34页 |
| 4.1.6 使用行为的测量量表 | 第34页 |
| 4.2 数据收集 | 第34-35页 |
| 4.3 数据测量与分析方法 | 第35-37页 |
| 4.3.1 描述性统计分析 | 第35页 |
| 4.3.2 信度分析 | 第35-36页 |
| 4.3.3 效度分析 | 第36页 |
| 4.3.4 分层线性回归 | 第36-37页 |
| 5 数据分析及研究发现 | 第37-52页 |
| 5.1 描述性统计分析 | 第37-40页 |
| 5.1.1 人口统计学特征 | 第37-38页 |
| 5.1.2 移动互联网位置服务使用行为特征 | 第38-40页 |
| 5.2 信度和效度分析 | 第40-44页 |
| 5.2.1 信度分析 | 第40-41页 |
| 5.2.2 效度分析 | 第41-44页 |
| 5.3 假设检验 | 第44-52页 |
| 5.3.1 总体隐私关注、位置服务使用意向和总体使用行为的分步线型回归 | 第44-47页 |
| 5.3.2 总体隐私关注与各类隐私关注影响因素的分步线型回归 | 第47-49页 |
| 5.3.3 总体使用行为与各类使用行为影响因素的分步线型回归 | 第49-52页 |
| 6 结论与讨论 | 第52-58页 |
| 6.1 研究结论 | 第52-55页 |
| 6.2 研究贡献 | 第55-56页 |
| 6.2.1 理论创新 | 第55页 |
| 6.2.2 实践指导 | 第55-56页 |
| 6.3 研究局限及展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-66页 |
| 附录 | 第66-69页 |
