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| 內容簡介： |
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《信息系统学报》是我国信息系统科学研究领域内唯一的专门学术出版物，被中国系统工程学会信息系统工程专业委员会指定为会刊。《信息系统学报》倡导学术研究的科学精神和规范方法，鼓励对信息系统与信息管理领域中的理论和应用问题进行原创性探讨和研究，旨在发表信息系统研究领域中应用科学严谨的方法论、具有思想性与创新性的研究成果。《信息系统学报（第34辑）》内容包括相关的理论、方法、应用经验等方面，涵盖信息系统多个研究领域，注重结合我国国情进行探讨，从而为我国和世界信息系统的研究与应用做出贡献。
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目录主编的话 Ⅺ研究论文在线情境偶然性对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响：诱惑与约束视角/王志英，施婷婷，刁雅静，王念新，葛世伦 1信息瀑布视角下同质化付费应用下载行为的影响机理研究/王子伟，赵英 20在线消费者评论中图片特性对图片有用性影响效应研究/武瑞娟，张志帅 38酒店在线回复策略与回复满意度—基于fsQCA方法的组态分析/张昊妍，刘书瑜，贾琳 59数字基础设施对城市市场潜力的影响研究—基于数字产业技术进步视角/昝欣，曹朋亮，许超，赵秀玲，韩兆祥 74基于集成策略的团队医生问诊参与行为预测研究/迟晓彤，刘璇，程岩，冯程程 92老年人学习认知能力、技术响应行为与智慧助老效果关系研究/左美云，贺德懿，颜志军，孙士伟 112数字技术对黄河流域沿线城市生态效率的影响研究—兼论政府环境治理的调节作用/张新，齐志豪，马良，王高山 130领域综述双目标跨领域**前沿研究综述/任婕妤，甘明鑫，王纯华 151学科建设信息管理与信息系统专业课程思政建设与创新人才培养/许伟，程絮森，左美云 174审稿专家 178CONTENTSEDITORS’ NOTES ⅪARTICLESThe Impact of Online Situational Contingency on Spear Phishing Susceptibility：A Perspective of Temptation and Restraint/WANG Zhiying，SHI Tingting，DIAO Yajing，WANG Nianxin，GE Shilun 18Research on the Influence Mechanism of Homogenized Paid Application Download Behavior from the Perspective of Information Cascades/WANG Ziwei，ZHAO Ying 36Effects of Image Characteristics on Image Helpfulness in Online Consumer Reviews/WU Ruijuan，ZHANG Zhishuai 58Hotel Online Response Strategies and Response Satisfaction：A Configuration Analysis based on the fsQCA Method/ZHANG Haoyan，LIU Shuyu，JIA Lin 73The Impact of Digital Infrastructure on Urban Market Potential：A Perspective based on Digital Industry Technology Progress/ZAN Xin，CAO Pengliang，XU Chao，ZHAO Xiuling，HAN Zhaoxiang 91Research on the Prediction of Physicians’ Participation Behavior in Team Consultation based on Integration Strategies/CHI Xiaotong，LIU Xuan，CHENG Yan，FENG Chengcheng 111The Relationships between Learning Cognitive Ability，Technological Response Behavior and the Effect of Elderly People in Smart Senior Assistance Initiative/ZUO Meiyun，HE Deyi，YAN Zhijun，SUN Shiwei 128Research on the Impact of the Digital Technology on the Eco-efficiency of Cities along the Yellow River Basin: The Moderating Role of Government Environmental Governance/ZHANG Xin，QI Zhihao，MA Liang，WANG Gaoshan 149REVIEWA Review of Frontier Research on Dual-target Cross-domain Recommendation/REN Jieyu，GAN Mingxin，WANG Chunhua 172DISCIPLINECourse-based Ideological and Political Education and Cultivation of Innovative Talents in Information Management and Information Systems/XU Wei，CHENG Xusen，ZUO Meiyun 177PEER REVIEWERS 178
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在线情境偶然性对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响：诱惑与约束视角* 王志英 施婷婷 刁雅静 王念新 葛世伦 （江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江 212100） 摘 要 针对在线情境中鱼叉式网络钓鱼的严重危害，本文聚焦在线情境偶然性调节下的诱惑与约束抗衡，构建鱼叉式网络钓鱼易感性的影响模型并提出研究假设，用结构方程模型对研究假设进行检验。数据分析结果显示，在诱惑与约束抗衡下的在线信息共享意愿关系中，线索说服力和网络排斥起显著调节作用，同时验证了在线信息共享意愿起中介作用。研究结果扩展了影响鱼叉式网络钓鱼易感性的在线情境研究，也为降低其易感性提供了实践参考。 关键词 鱼叉式网络钓鱼，在线信息共享意愿，诱惑与约束模型，在线情境偶然性 中图分类号 C931.6 1 引言 鱼叉式网络钓鱼是一种基于情境针对特定对象的社会工程攻击，以达到窃取敏感信息、恶意破坏系统、远程控制计算机等目的，有时甚至会带来毁灭性的网络瘫痪或巨大的经济损失[1]。在线信息共享是钓鱼者获取用户隐私信息的主要来源之一，鱼叉式网络钓鱼攻击者通常会针对用户的社交账号发送个性化的电子邮件，诱使在线用户上当受骗[2]。截至2022年底，我国网民规模高达10.67亿，因此，探究在线情境对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响是一个值得研究的科学问题和实践问题。 鱼叉式网络钓鱼易感性引起了广泛关注，已有研究表明睡眠质量、意识清醒度和特定物理环境等离线情境均会影响易感性[3， 4]。但现有研究还存在两方面的不足：*先，大多数研究主要考虑了离线情境偶然性对易感性的影响[5]，较少关注在线情境偶然性如何影响鱼叉式网络钓鱼易感性，而在线情境无疑是收集用户隐私的利器[6]；其次，现有研究主要提及了在线信息共享为鱼叉式网络钓鱼提供信息来源，但对在线情境诱惑和用户自身约束抗衡下的鱼叉式网络钓鱼易感性还有待深入研究。为此，本文以诱惑与约束模型为支撑，结合在线情境偶然性构建鱼叉式网络钓鱼易感性的诱惑与约束模型，利用结构方程模型，研究鱼叉式网络钓鱼易感性中情境偶然性的调节效应，以及在线信息共享意愿的中介效应。研究成果拟丰富鱼叉式网络钓鱼易感性的在线情境研究，为降低鱼叉式网络钓鱼易感性提供些许实践参考。 2 文献综述 2.1 鱼叉式网络钓鱼易感性 与面向大众广撒网的网络钓鱼不同，鱼叉式网络钓鱼针对特定的互联网用户，钓鱼者将用户共享在网络中的信息武器化，以伪造有效的社会工程伪制品[7]。鱼叉钓鱼者投入大量的精力与时间，专门针对用户在线共享的个人信息进行定制，通过运用自动化工具和算法深度挖掘互联网与社交媒体平台中的信息，这些信息涉及用户的职业背景、生活方式、社交关系乃至家庭成员等多维度信息，从中筛选出有较高价值、易于被钓鱼的用户，构建与被钓者相关的诱导陷阱形成钓鱼基础[8]：诱导阶段着重于精心策划对象选取与信息收集；实施阶段则聚焦于诱饵设计与精准投放，实现对特定用户的有效操控以非法谋取利益[3]。 已有研究证实人因是鱼叉式网络钓鱼易感性的*薄弱环节，并呼吁进行更多的研究来解决这一日益严重的问题[9]。在线情境偶然性因其提供的及时享乐和诱惑提高了用户的在线信息共享意愿，将更多个人信息暴露给钓鱼者，使钓鱼者更容易制作诱饵[10]。鱼叉式网络钓鱼易感性是指用户被钓鱼者攻击的可能性[11]。现有研究网络钓鱼易感性的模型主要有整合信息加工模型、个体加工过程模型、启发式系统式处理模型、技术接受模型等[12， 13]，如表1所示。 2.2 情境偶然性对网络钓鱼易感性的影响 网络钓鱼特别是鱼叉式网络钓鱼易感性居高不下，而在某些偶然性因素下更高，这表明情境偶然性是关键且不可忽视的因素，情境偶然性指用户的状态波动与特定情境之间的关联[6]，在网络安全文献中逐渐得到了关注。网络钓鱼中的情境研究大都以睡眠质量差、意识清醒度低、特定物理环境这类离线情境为主[3， 4]，如表2所示。 基于上述文献梳理发现，现有文献主要从离线情境偶然性研究网络钓鱼，且大多针对一般网络钓鱼而非鱼叉式网络钓鱼，对鱼叉式网络钓鱼的在线情境偶然性较少考虑[24]。现有研究模型大多从影响易感性的角度出发，难以揭示在线情境诱惑与用户自身约束抗衡下的鱼叉式网络钓鱼易感性。因此，本文聚焦在线情境诱惑与用户自身约束间的抗衡，利用TR（temptation and restraint，诱惑与约束）模型[25]的诱惑与约束机制，探究在线情境中鱼叉式网络钓鱼易感性的影响机理。 3 构建模型及提出假设 3.1 研究模型 为了研究在线情境诱惑与用户自身约束抗衡对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响，本文采用TR模型[25]。TR模型将用户的瞬时行为抉择解读为诱惑与约束的动态抗衡，这种抗衡受具体情境的影响[23]，有助于理解用户参与不利行为的原因[25]，故而TR模型适用于本文探究鱼叉式网络钓鱼易感性。本文针对鱼叉式网络钓鱼扩展和语境化了TR模型，在线情境偶然性间接影响约束，并影响诱惑的效力，诱惑与约束共同作用于用户的在线信息共享意愿进而影响鱼叉式网络钓鱼易感性，基于TR模型构建的研究模型如图1所示。 图1 基于TR模型构建的研究模型 在图1中，诱惑是冲动系统的关键，表现为用户对在线社交归属感的需求和对感知在线交互的需求，社交归属感诱使用户实现与线上其他用户的紧密相连并期望得到情感认同，感知在线交互诱使用户参与在线人际关系并期望得到响应；约束是反思系统的关键，有效的反思系统通过行为约束和认知约束来影响诱惑；线索说服力、网络排斥和偏好匹配诱导等情境偶然性因素在其中起关键的调节作用[26]；在具体情境中用户的在线信息共享意愿对鱼叉式网络钓鱼易感性有重要影响。 3.2 诱惑与在线信息共享意愿 3.2.1 社交归属感与在线信息共享意愿 归属感指个人参与到某系统或环境中并认为自己是该系统或环境组成部分的感知。本文的社交归属感指在线社交归属感，在线社交归属感体现为在线行为（包括点赞、评论、转发）频率、共享消息频率、好友请求频率等[27]。在社交归属感的诱惑下，个人倾向于披露信息以追求社交归属感。Choi和Lee[28]研究发现用户的高社交归属感会增加在线信息共享意愿，从而与其他在线用户达成信息共享的目的，共享信息包括个人的生活习惯、家庭住址和个人爱好等。Leukfeldt[29]的研究表明用户定向的浏览以及长时间的网络聊天等高频在线信息共享是高社交归属感形成的表现，使用户成为钓鱼者的定向目标。Lee等[12]研究指出高社交归属感的用户比低社交归属感的用户更乐于在线信息共享。基于以上论述，本文提出以下假设。 H1：社交归属感正向影响在线信息共享意愿。 3.2.2 感知在线交互与在线信息共享意愿 感知在线交互指用户所感知到的在线人际交互以及对其他用户存在的感知程度。感知在线交互表现为信息有用性感知、社会交互感知、连接性和响应性感知[30]。张长亮等[31]的研究表明用户进行在线信息共享前如果感受到内容是有意义的或有兴趣的，容易产生愉悦感，提高用户的持续共享意愿。蒋知义等[32]的研究指出信息的有用性和易用程度决定了用户的感知在线交互是否强烈，对用户的在线信息共享意愿产生影响。Smith和de Houwer[33]认为感知在线交互是一种好感度，代表它唤起了用户对在线内容的兴趣。Qahri-Saremi和Turel[13]发现感知在线交互是一种吸引用户参与在线信息共享和陷入鱼叉式网络钓鱼的有效方式。所以本文提出以下假设。 H2：感知在线交互正向影响在线信息共享意愿。 3.3 约束与在线信息共享意愿 约束指对采取某种行为决策所带来负面后果的担忧和想规避风险的愿望，本文特指对在线信息共享中数据泄露而导致被钓鱼的担忧和规避被钓鱼的愿望。行为约束是指需要施加积极的行为来进行直接抑制[25]，抑制不适当的行为和危险的行为，这些行为包括在线发布有关个人隐私的信息、点击陌生链接和转发虚假信息等。在本文的TR模型中，行为约束主要是通过积极的行动抑制，将对在线信息共享意愿的抑制从暂时性变为永久性约束[13]。基于以上论述，本文提出以下假设。 H3a：用户的行为约束负向影响在线信息共享意愿。 认知约束包括通过消除诱惑对在线信息共享意愿的影响来抑制诱惑，同时，认知约束在诱惑对决策和意愿影响的关系中起作用[34]。有效的认知约束可以抑制与目标相冲突的诱惑[26]。相较于行为约束有助于直接调节，认知约束应用于认知和短期记忆，并干预意愿，例如强迫自己忽略诱惑。约束诱惑的动机包含了用户对诱惑响应的后果关注，约束的能力反映了决心和自律，使用户能克制诱惑并消除其冲动[35]。在本文的TR模型中，认知约束主要是通过用户强烈的决心和意志力削弱在线信息共享意愿的诱惑。基于以上论述，本文提出以下假设。 H3b：用户的认知约束负向影响在线信息共享意愿。 H4a：认知约束负向调节社交归属感与在线信息共享意愿之间的关系。 H4b：认知约束负向调节感知在线交互与在线信息共享意愿之间的关系。 3.4 在线情境偶然性的调节作用 3.4.1 线索说服力的调节作用 线索说服力指情境中的线索特征说服用户参与在线信息共享的程度，唤起用户对情境中线索信息的兴趣[36]。Du等[37]基于TR模型的研究发现用户对视觉线索的关注降低了在线信息共享的抵制性；Lauriola等[38]的研究表明用户对视觉线索的关注可以增加其好奇心，削弱在线信息共享的行为约束和认知约束；即在线情境中视觉线索说服力可以减少反思导致用户参与在线信息共享。Sheng等[39]的研究指出用户对在线情境中视觉线索的关注提高了用户的视觉注意力，提高了用户对在线共享信息的兴趣，增强了用户的在线信息共享意愿。所以本文提出以下假设。 H5a：线索说服力负向调节行为约束与在线信息共享意愿之间的关系。 H5b：线索说服力负向调节认知约束与在线信息共享意愿之间的关系。 3.4.2 网络排斥的调节作用 网络排斥指在线信息共享被排斥、忽视和回避的经历给用户带来的心理阴影。网络排斥会降低用户对互联网的归属感以及认同感，加强在线共享的自我约束。例如，高网络排斥的用户比他人更有可能表现出对在线共享的不信任感，导致其在线分享意愿低[40]。Reich等[41]的研究指出若用户在互联网中发布的帖子没有获得点赞或评论，会让用户感受到网络排斥，加大用户的认知约束与行为约束，降低用户后续的在线信息共享。Twenge等[42]的研究表明不愉快的网络排斥具有调节作用，降低用户的在线信息共享意愿。基于以上论述，本文提出以下假设。 H6a：网络排斥正向调节行为约束与在线信息共享意愿之间的关系。 H6b：网络排斥正向调节认知约束与在线信息共享意愿之间的关系。 3.4.3 偏好匹配诱导的调节作用 偏好匹配诱导指在线情境中获取与个人偏好、特性、习惯或与个人需求高度匹配的信息，从而诱导用户参与在线信息共享[43]。在线情境的偏好匹配诱导影响用户的在线信息共享意愿，也是导致用户成为鱼叉式网络钓鱼受害者的可能条件。偏好匹配诱导是一种能唤起个人偏好的情境偶然性因素，应用于TR模型，这意味着有效的在线偏好内容会减少用户参与认知约束努力[13]。Allodi等[7]的研究发现在线情境中的内容更匹配用户需求，这会导致其更愿意共享自身信息，留下更多网络痕迹。基于以上论述，本文提出以下假设。 H7a：偏好匹配诱导负向调节行为约束与在线信息共享意愿之间的关系。 H7b：偏好匹配诱导负向调节认知约束与在线信息共享意愿之间的关系。 3.5 在线信息共享意愿与鱼叉式网络钓鱼易感性 在线信息
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