-
题名组态视角下毕业生在线求职隐私关注的路径研究
被引量：5
- 1
-
-
作者
曲国丽
孙冰悦
曲靖野
丛浪屿
-
机构
东北电力大学经济管理学院
北华大学计算机科学技术学院
长春金融高等专科学校
-
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2021年第12期46-52,59,共8页
-
基金
国家社会科学基金项目“智联网环境下用户隐私风险与隐私保护研究”(20BTQ060)。
-
文摘
【目的/意义】受新冠疫情的影响,在线求职面试已经成为高校毕业生就业的重要形式。然而,随着一系列简历信息泄露事件的曝光,如何降低毕业生在线求职的隐私关注已经成为学界、媒体以及公众共同关注的话题。【方法/过程】借鉴APCO框架和IUIPC量表等成熟的研究成果,以六个重要的前因变量构建了隐私关注影响因素理论模型,运用NCA以及QCA模糊集分析方法,探讨了前因变量之间的多重并发因素和复杂因果机制对于求职毕业生隐私关注的影响。【结果/结论】毕业生在线求职低隐私关注的驱动机制分为七条路径;制度影响对于降低求职毕业生隐私关注有着至关重要的作用;作为一种主观可控条件,提高毕业生的网络素养是快速降低求职毕业生隐私关注的可行性选择。【创新/局限】本文引入fsQCA的方法,选取六个变量,从组态的视角,探究在线求职毕业生低隐私关注的驱动机制及变量间的关系。将来可继续加入时间维度进行更深层次的分析。
-
关键词
在线求职
隐私关注
apco框架
fsQCA
信息隐私
-
Keywords
online job search
privacy concern
apco framework
fsQCA
information privacy
-
分类号
G252.0
[文化科学—图书馆学]
-
