超越个性化-隐私悖论：隐私估值、透明特性与服务个性化

数字服务需要访问消费者的数据以提高服务质量并产生收入。然而，目前尚不清楚这些服务应该如何配置，以促进消费者分享个人信息的意愿。之前的研究讨论了特定个体特征或服务配置的影响，包括透明特性和服务个性化。本研究旨在揭示个体的隐私估值、透明特性和服务个性化之间的相互作用如何影响他们披露信息的意愿。基于信息边界理论，我们对286名参与者在一个数据密集型数字服务上进行了实验研究。与我们的预期相反，我们发现没有迹象表明提供透明特性有助于个体的信息披露。相对于个性化-隐私悖论，个体的隐私估值通常是信息提供的强劲抑制因素，而不仅仅是针对个性化服务。个性化的好处仅对那些对隐私关注较少的消费者有说服力。因此，服务提供商需要将其服务设计与消费者的隐私偏好相一致。