随着数字技术的发展和普遍应用，社交媒体传播样态不断丰富，小红书、抖音、陌陌、探探、Soul等新兴媒体平台扩展了陌生人社交功能，开辟出新的社交场景和社交关系。在作为互联网原住民乙世代用户媒介使用中，涌现出评论社交、搭子社交、游戏社交等一系列新型社交实践，这不仅反映出乙世代转向陌生人社交的新风尚，也表明乙世代在线信息分享行为出现了新特征。陌生人社交平台中的信息分享一般分为两种类型，第一种是用户只关注个人分享的内容以及内容发布的过程，这更多是个人情绪的自我释放和自由宣泄；第二种是用户与陌生人之间围绕着某一话题产生的信息互动与交流。尽管学界对于熟人社交中的信息过载、社交倦怠、隐私监视等现象有较多关注，但陌生人社交视域下乙世代用户的信息分享行为尚有较大的研究空间，尤其是乙世代用户的隐私管理意识和观念对于其信息分享行为的影响更是鲜有涉猎。因此，本文在回顾隐私管理与隐私保护、在线社交和信息分享相关文献的基础上，基于传播学者桑德拉·佩特罗尼奥（SandraPetronio）提出的传播隐私管理理论的基本假设，结合我国社交媒介平台的属性特征，将隐私侵犯经历和平台信任作为中介机制，采用问卷调查法，实证分析社交媒体中乙世代用户在陌生社交情境中的隐私管理意识，以期为在线社交媒体中的隐私管理研究提供学术参考。
一、文献综述
本研究将中国知网数据库作为文献基础，分别以“隐私管理”“隐私保护”“在线社交”“信息分享”为主题词，在新闻与传媒学科范围内进行筛选，共选取880篇文献。运用Citespace可视化工具进行梳理，生成了关键词聚类图谱，以作为文献综述的可靠依据。
（一）隐私管理与隐私保护
在隐私管理与隐私保护的研究领域中，个人信息作为核心关键词，关联着前后兴起的多个研究板块（见图1）。隐私首先是作为一种法律意义上的权利，并被予以保护。我国《民法典》第1032条第2款规定，隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。隐私权与人格尊严、价值协调紧密相关，尤其是在互联网算法和大数据的影响下，网络隐私伴随着更大范围的信息传播和更严肃的数据共享议题。在新闻传播学领域，新闻信息采集、新闻报道，甚至网络舆论也可能会侵害公民的隐私权，学者的研究多聚焦在特定的情境和案例进行现象分析，如短视频隐私侵权、机器人写作的新闻伦理以及网络舆论事件。总体来看，围绕法律与伦理属性的隐私保护研究十分丰富。
图1隐私管理与隐私保护研究主题下关键词聚类图谱隐私管理的研究是伴随着社交媒体研究的不断丰富而产生的。在社交媒体中，用户的隐私管理通过场域控制、圈层区隔和编码加密的途径得以实现。当前，社交媒体的隐私管理研究主要有四类。一是数字时代家庭成员（含老、中、青三代）隐私边界的管理，指向构建相互尊重的家庭成员隐私边界。二是对微信朋友圈的社交场景中“最近三天”可见设置、聊天截图与朋友圈照片传播、朋友圈代购等现象的研究。三是平台隐私或机构隐私的管理。平台提供的个性化推荐服务让用户的隐私安全陷入风险[2]，用户的隐私管理难以形成有力的抵抗。尽管如此，用户仍然会采取隐私管理措施，他们的隐私管理行为呈现出跨平台式、区别化的特征[3]。四是隐私管理的心理特征研究，如隐私震荡感、角色压力。这些心理反映出用户隐私管理中面临重重困境，隐私管理的效用和具体实践亟需得到更多的关注。归根结底，用户的隐私管理存在多种动因，具体而言，受到用户个人特质（如情绪状态、性格）、社交媒体使用行为、自我呈现等因素的影响。总体上看，隐私管理的研究需要细化，纳入更多的社交情境进行研究。
（二）在线社交和信息分享
早在2000年，厄德勒兹（ErdelezS）就提出：“信息分享是信息使用的一个维度”，是指“由个人获取信息再传递给另一个人的过程。”[6]后来，随着互联网的发展壮大和在线交往的不断常态化，信息分享被界定为特定关系连接中的双向行为[5]。瑞奥克斯（RiouxKS）在“网络环境中的信息获取与分享理论”中进一步为信息分享行为赋予个人特质，认为分享行为是基于个人的发现，用于吸引他人注意力的互动过程。可见，信息分享已不仅仅局限于信息获取与传递本身，更是一种以信息为媒介的社交互动过程。
在现有研究中，社交媒体场域的信息分享研究最为丰富，这也对应着研究重心转移的过程：从传统的线下分享到虚拟社群，再到社交媒体[7]。现有研究可以被归纳为三个方面（见图2）：
1.信息分享行为的影响因素。有研究发现，社交媒体对用户辟谣信息分享意愿有显着的正向影响[8]。不过，在实际情况中，信息分享也可能同时受到多种复杂因素的驱动，包括信任和感知有用性、情绪表达、利他主义、信息本身具备的属性（如趣味性）和人们对信息的认知、情感态度等。这些因素可能共同驱动着人们的信息分享行为。
2.信息分享的目的。以往多项研究认为，用户的信息分享是维持现有的线下关系的手段[9]，但也有较新的研究逐渐关注到基于自我的信息分享和获取需求来进行的自我满足，这意味线上关系变得更加开放，用户可以基于自我需求建立不限于线下关系的多元在线社交关系。
3.平台视角看信息分享。已有研究探究不同平台所搭建的、不同关系程度的、用户间的信息分享。总体来看，这部分的研究缺乏对用户隐私管理的深入挖掘，倾向于用户接收信息而非主动控制和管理信息。
图2社交媒体分享与个人信息研究主题下关键词聚类图谱基于此，本研究试图进一步探讨陌生人社交情境下，乙世代用户的隐私管理意识对信息分享行为的影响，即揭示他们的隐私管理意识是如何作用于信息分享的。本研究拟回答以下问题：第一，在线陌生人社交中，乙世代用户的隐私管理意识是怎样的？第二，哪些具体的隐私管理意识能够切实影响到信息分享行为？第三，是否受到其他中介因素的协调或干扰？具体来说，本文将以传播隐私管理论为基本理论框架，对新的社交情境遍在化的在线陌生人社交，做进一步的探究。一方面修正和完善传播隐私管理理论的量表设置；另一方面构建在线陌生人社交中信息分享的隐私管理模型。
二、理论基础与模型结构
（一）理论基础
传播隐私管理理论（CommunicationPrivacyManagement，简称CPM）是佩特罗尼奥（SandraPetronio）基于社会渗透的理论框架、人类表露行为规则以及男女开放与沉默的不同标准的研究提出的，历经了由“传播边界管理”理论更名为“传播隐私管理”理论的过程，现广泛地运用于人际传播的隐私研究中。杰弗瑞（JeffreyT.Child，2009）最早将CPM理论用于社交媒体研究，并证明了该理论在社交媒体中的适用性[10]。该理论解释了人际关系中选择是否披露隐私信息的微妙协调行为。传播隐私管理理论通过5个基本原则实现隐私管理的目的：隐私信息、控制与所有、隐私边界、以规则为基础的管理系统、管理的辩证法。前三个假设为探讨陌生人在线社交情境下的信息分享行为及相应的隐私管理提供了理论参考。其中，隐私信息在信息分享中是隐私风险产生的基础，而隐私风险在个体感知的角度通常表现为隐私风险意识。控制与所有则指感知隐私控制与感知隐私所有权。隐私边界包含边界协调的三个主要过程：边界连接、边界渗透、边界所有权。据此，本研究选取感知隐私风险、感知隐私控制、所有权、感知边界连接、感知边界渗透作为研究变量。
（二）研究假设
1.风险意识对信息分享的直接影响
隐私风险感知是指用户对信息分享时产生的潜在损失或最坏结果的预期。对于隐私风险的感知可能会降低用户的社交媒体参与行为[12]。也可能会在不影响社交媒体的自我表露的情况下保护自己的隐私[13]。较低的隐私风险感知容易使人形成更为宽松的预防策略，从而阻碍保护行为的发生[14]。在社交媒体中，具备较高风险意识的人可能会更少地在陌生社交媒体环境中进行信息分享。由此，本研究提出研究假设1：
H1：隐私信息风险负向影响信息分享。
2.隐私控制与拥有对信息分享的直接影响
隐私控制即人们觉得自己对有关自己的私人信息享有所有权，因而有权控制还有谁可以知道这些信息，隐私所有权指的是共同拥有隐私信息而产生的权力和特权。隐私所有权或隐私拥有意识会让用户在陌生社交媒体环境中分享个人信息时产生隐私顾虑。隐私顾虑会加剧用户的威胁评估，减少披露个人信息的意图[15]。然而，一些用户却对自己的隐私控制比较自信，乐意进行持续的分享。比如说大学生微博用户，他们对微博的控制越高，越会使用微博来获取信息或进行社交[16]。基于此，本研究提出假设2和假设3：
H2：感知隐私控制正向影响信息分享。
H3：感知隐私所有权负向影响信息分享。
3.隐私边界对信息分享的直接影响
佩特罗尼奥（1991）将“隐私”视为边界调节过程。隐私边界是把私人信息和公共信息区分开的界限；隐私边界连接指的是人们之间以边界联盟的形式产生的联系；隐私边界渗透是指有多少信息能够穿越边界，有的边界比较牢固，有的则有一定的渗透性[17。在社交媒体中，一些用户越开放自己的个人信息边界，越容易通过陌生渠道获取信息或进行社交[18。边界的开放带来了更多隐私边界连接的可能性，还可能进一步激发人们的信息分享。因此提出假设4。另外，如前所述，高水平的隐私边界渗透使人们形成更为宽松的预防策略，从而阻碍保护行为的发生。在此情况下，人们感知的隐私渗透越多，可能越容易向他人分享信息。基于此，本研究提出假设5：
H4：感知隐私边界连接正向影响信息分享。
H5：感知隐私边界渗透正向影响信息分享。
4.隐私侵犯经历、平台信任的中介机制
隐私侵犯经历的中介机制。社交媒体用户在信息分享的同时或多或少地会受到平台信任和隐私侵犯经历的影响。隐私侵犯经历是指用户过去经历过隐私被侵犯的事件[19]。部分用户经历了隐私侵犯事件也不一定会改变对信息隐私的保护意愿[20。当用户个人数据屡遭泄露时，他们认为自身无法采取有效的决策和措施来保护自己的隐私，因此选择放弃采取措施[21l。不过，随着隐私侵犯程度的增加，用户的保护意愿又会上升[22]。基于此，本研究认为隐私侵犯经历对于用户的隐私管理意识和信息分享可能存在中介干扰，因此提出假设6，并从隐私管理的各个维度进行划分（H6a一H6e）。
H6：隐私侵犯经历中介了隐私管理和信息分享的关系。
平台信任的中介机制。分享者对目标对象的信任会影响他们的信息披露程度，如果社交媒体平台提供了透明的隐私服务政策和有效的隐私设置，可以有效缓解用户对隐私泄露的担忧，进而鼓励他们在陌生环境中参与互动。反之，如果社交媒体用户隐私遭到泄露，会直接引发平台信任危机[23，触发社交媒体信任违背，进而影响到他们的信息分享行为。此外，高水平的隐私关注也会削弱信任水平，用户的隐私风险感知对消费者信任及持续共享意愿均具有显着负向影响[24]。也即是说，平台信任中介了用户的隐私管理意识和信息分享。基于此，本研究提出假设7，并从隐私管理意识的各个维度进行划分（H7a-H7e）：
H7：用户的平台信任中介了隐私管理和信息分享的关系。
（三）研究模型建构
由于隐私侵犯经历还会降低用户对社交媒体平台的信任感（Poddar，Mostelleramp;Ellen，2009）[25]，本研究试图进一步地对隐私侵犯经历、用户平台信任两个中介变量，进行序列中介效应检验，以检验隐私侵犯经历和用户的平台信任是否同时中介了自变量与因变量的关系。因而提出假设8：
H8：隐私侵犯经历和用户平台信任同时中介了隐私管理和信息分享的关系。
综合上述研究假设，形成了本研究的研究模型（见图3）。
图3研究模型图三、研究设计与方法
（一）数据收集
本研究采用问卷调查法，通过数据分析，对参与陌生化社交的部分用户进行深入研究。在中国大陆，乙世代是伴随着互联网而生的一代青年人，陌生化社交也主要流行于乙世代群体中，尤其是将社交媒体用于社交动机（例如，发送消息、标记照片和更新状态）的乙世代，他们可能愿意提供更多的个人信息26]。因此本研究的调查对象聚焦于乙世代群体。在正式发放问卷之前，首先对50名乙世代进行了问卷测试，以确保和提升问卷的质量。参考CNNIC（中国互联网络信息中心）第54次《中国互联网络发展状况统计报告》对网民年龄结构的划分区间，报告显示，包含乙世代的年龄组共有两组：10-19岁和20-29岁（分别占比 13.6% 和 13，5% ）。其中，本研究认为18岁以下的群体通常不具备稳定、成熟的网络使用条件和信息管理能力。因此，本研究向中国大陆的18至29岁左右的乙世代群体作为问卷调查的发放对象，其中南方地区和北方地区人数的占比分别为 51% 和 49% 。一共收回问卷379份，根据作答完整性和合理性的原则（包括作答时长过长或过短、缺失值、选项一致等），筛选后最终保留228份有效问卷。
四、数据分析
（二）变量测量
本研究最终的量表是在借鉴前人的成熟量表的基础上，结合陌生化社交的特殊情境整合而成的量表。如表1所示，本研究的8个变量（包含5个自变量、2个中介变量、1个因变量）对应着8个量表，均采用李克特七点量表（ 1= 非常不符合，7= 非常符合）进行测量。此外，本次调查还对受访者的性别、年龄、学历等人口统计学变量，以及社交媒体使用频率、使用时长进行了测量。
表1问卷测量的各个维度及题项（一）样本特征分布和描述性统计
如表2所示，调查对象中女性、男性性别占比分别是 47% 和 53% 。年龄集中分布于18岁到30岁左右，约占 99% 。学历主要是高中和本科学历，共占 94% 。他们在社交媒体中参与陌生人社交的频率主要是：有时（ 31% ），几周一次（ 29% ），几个月一次（ 19% ），几天一次（ 16% ）。他们每天花费在社交媒体平台的时间主要是1-3小时（ 41% ），3-5小时（ 32% ）。这使得从他们之间获得的数据更具有代表性。本研究所采用的量表为7点李克特量表，自变量的各个题项的平均值接近4。说明研究对象的隐私管理意识并不特别突出，处于中等偏上水平。此外，本研究中各个测量题项的偏度和峰度系数绝对值均在标准范围内，说明各个题项数据均满足近似正态分布。
此外，通过Harman单因子检验方法来进一步检验共同方法偏差[27]。检验结果显示特征根大于1的因子有4个，最大因子方差解释率为30.307% ，（ 30.307%lt;40% ，符合标准），由此可证明本研究不存在显着的共同方法偏差问题。
表2样本特征分布（二）信效度检验
如表3所示，本研究通过Cronbachsalpha检验量表各个维度的内部一致性。所获样本的Cronbachsalpha均大于0.74，说明该调查样本的信度比较好。
表3所有量表的信度检验
自变量的结构效度检验。根据模型适配度检验结果可得， CMIN/DF=2.108 ，在 1-3= Excellent的范围内；RMSEA 
，在 lt;0.08=Good 的范围内。此外，IFI、TLI和CFI的检验结果均达到了0.9以上，十分优秀。综合以上分析结果可以说明，模型具有良好的适配度和结构效度。此外，在隐私管理意识量表效度检验中，量表的AVE值均达到或接近于0.5。CR值均达到了0.7以上，意味着各个维度具有良好的收敛效度和组合信度。
表4自变量各个维度的收敛效度和组合信度检验结果根据表5的区别效度检验结果，本研究调整了自变量的维度，以提高区别效度。将感知边界连接和感知边界渗透两个变量合并。隐私所有权的区别效度不达标，予以删除。调整后，原5个自变量调整为3个：隐私风险意识、感知隐私控制、感知边界连接与渗透。
表5自变量的区别效度检验因变量量表的效度检验。因变量SPI样本的整体的KMO值为0.724（ 0.724gt;0.7 ），巴特利特检验的显着性水平小于0.000，说明样本数据聚合效度良好。中介变量的KMO值为0.743（ 0.743gt;0.7 ），巴特利特检验的P值小于0.000，说明样本数据聚合效度良好。
表6因变量SPI的KMO and Bartlett检验结果（三）控制变量
在正式模型建立之前，本研究对性别、年龄、教育程度、使用频率和使用时间在因变量上的差异作了独立样本T检验和单因素ANOVA检验，分析得出：性别差异并没有显着影响因变量（ P=0.352gt;0.05 ）。年龄和使用时间则对在因变量上没有显着差异（ 
）。教育程度和使用频率对因变量存在显着的差异（ 
）。通过虚拟变量处理后，得出教育程度和使用频率这两个控制变量对因变量的回归系数均不显着（Pgt;0.05 ，置信区间均包含0）。因此，所有控制变量对因变量均没有显着的影响，不予以考虑。
（四）总体SEM模型适配度检验与假设检验
在对假设理论模型进行不断地选代与修正后得到最终模型，适配结果见表7。模型的拟合度数据为： CMIN/DF=2.354 ，在 1-3= Excellent的范围内；RMSEA =0.077 （ 0.077lt;0.079lt;0.08 ），IFI、TLI和CFI的检验结果分别为0.903、0.885、0.902，意味着模型适配度较高。
表7Sequence Mediated Structural Equation Modele根据路径分析结果（表8），得出以下变量关系。隐私管理的各个维度在平台信任的中介下对信息分享产生影响。结构方程模型的路径系数显示：感知边界连接与渗透显着地正向影响SPI（ β=-0.687 ， Plt;0.01 ），因此假设4和假设5成立。隐私风险意识显着地负向预测用户平台信任（ β=-0.302 ， Plt;0.01 ；感知隐私控制显着地正向预测用户平台信任（ β=0.447 ， Plt;0.01 ）；感知边界连接与渗透显着地正向预测用户平台信任（ β=0.543 ，Plt;0.01 ，而用户平台信任显着地正向预测信息分享（ β=-0.316 ， Plt;0.01 ，所以用户平台信任存在中介效应，与预期相符。
隐私风险意识对信息分享的预测作用不显着（ β=0.082 ， 
），感知隐私控制对信息分享的预测作用不显着（ β=-0.137 ， Pgt;0.05 ），因此假设1、假设2均被拒绝。隐私风险对于隐私侵犯经历的预测作用不显着（ β=-0.052 ，Pgt;0.05 ）；感知隐私控制对于隐私侵犯经历的预测作用不显着（ β=-0.049 ， Pgt;0.05 ），则假设6a、假设6b不成立。感知边界连接与渗透显着地正向预测隐私侵犯经历（ β=0.800 ，Plt;0.01 ），但隐私侵犯经历对信息分享的预测作用不显着（ β=-0.057 ， Pgt;0.05 ），因此假设6d、假设6e不成立。隐私侵犯经历对用户平台信任的预测作用不显着（ β=0.064 ， 
），假设8不成立。
***表示：plt;.01**表示：plt;05.（五）中介效应检验
为了进一步探究变量间的关系，本研究采用Bootstrap方法进行中介效应分析，在AMOS中检验研究模型的各个中介路径（置信区间为95% ）。通过数据分析显示，直接效应中只有感知边界连接与渗透－信息分享（PLPP-SPI）显着（0.328，0.991），置信区间不包含0。两个中介变量的序列中介效应不存在（表9），因此假设8不成立。单一中介变量隐私侵犯经历没有显着的中介效应，因此，假设6及其下设的假设（H6a、H6b、H6c、H6d、H6e）均不成立。中介变量平台信任对所有自变量与因变量之间各自均有中介效应，因此假设7a、7b、7d、7e均成立。
表9Bootstrap中介效应检验结果***表示： plt;.01 ，**表示： plt;.05 M表示中介变量1；隐私侵犯经历；N表示中介变量2：用户平台信任。五、假设检验汇总
根据上述检验与分析，假设检验结果整理如表10。
表10假设检验结果汇总注：只考虑在线陌生人社交情境。六、结论与讨论
本研究以传播隐私管理理论为理论框架，以在线陌生人社交分享为研究情境，提出了社交媒体乙世代用户的隐私管理对信息分享影响的中介模型，探究了乙世代青年参与在线陌生人社交的心理；通过调查问卷获取数据，并以结构方程模型进行拟合度检验和分析。结果发现（见图4），乙世代青年的隐私管理受到平台信任中介后，显着地影响信息分享行为。隐私侵犯经历没有显着地中介隐私管理对信息分享的影响。感知隐私边界连接和边界渗透能直接地、更显着地影响信息分享行为。这意味着感知边界连接与渗透是影响信息分享的主要因素，而平台信任不是直接前因。感知隐私控制和隐私风险意识与信息分享无相关性。
图4路径关系结果示意图注：1.虚线表示该路径关系不显着；实线表示该路径关系显着。2.***表示：plt;.01，显着。（一）社交破壁：平台信任助推陌生连接
乙世代陌生人社交关系的破壁依赖于他们对平台的信任程度，如果他们选择信任某个社交平台，他们就更愿意在该平台中大胆地发起或参与陌生人社交，与其分享信息。从研究模型中看，乙世代青年用户的平台信任在各个维度上显着地中介了隐私管理和信息分享之间的影响关系。具体来说，用户平台信任负向干预乙世代青年的感知隐私控制对信息分享的影响；正向干预隐私风险意识对信息分享的影响；正向干预感知边界连接与渗透对信息分享的影响。
这意味着，平台信任能够缓解隐私风险意识、感知边界连接与渗透带来的压力，鼓励乙世代参与陌生的互动与分享。平台信任对于Z世代青年参与在线社交的重要性十分突出。但是对于隐私控制感知较好的一部分人来说，平台信任不会增加他们的信息分享欲。
总的来说，乙世代不会因隐私风险的存在而拒绝与陌生人社交，平台信任给予了他们极大的安全感。这说明，对平台信任的感知和搭建，是吸引乙世代青年深入参与新型陌生社交的关键因素。因此，社交媒体平台的设计者在拓展陌生社交功能时应当充分考虑平台信任搭建，从多重维度塑造用户的平台信任感，进而激励更多的社交互动。
（二）暂态关系：隐私边界的搭建与消融
研究证明，乙世代青年的感知边界连接与渗透与信息分享之间呈显着地、正向地影响关系。需要特别指出的是，这一直接关系的显着性比平台信任干预下更高。这意味着：在陌生人社交情境中，参与者彼此之间一旦达成了隐私边界的连接，就等于为信息分享留出了开放的通道。而隐私渗透的信息越多，他们彼此之间就会产生某种特殊的连接，激发更多的信息分享行为。同时，边界的连接是暂态而高频的，乙世代青年频繁、随机地与不同的陌生人搭建隐私边界，然后又将其处理为“一次性”关系，使隐私边界在总体上消融。可以说，乙世代青年的隐私管理有其个性化的行为特质，其暂态化的关系维持方式是他们对数字世代隐私裸露的反抗和回应。不过，这种动态而巧妙的管理方式也可能因过度的隐私边界渗透而陷入风险，因为关系的进一步发展可能引诱更多的隐私信息倾注。
（三）隐私容忍：信息分享中的弱隐私侵犯
根据调查结果反馈，乙世代青年普遍认为当前的隐私泄露处于黑箱状态，长期以来，隐性的隐私泄露被内化为弱隐私侵犯。他们在信息分享中也在适当接纳弱性隐私侵犯带来的潜在负面影响。研究还发现，弱隐私侵犯不会降低用户对平台的信任程度。这一方面说明，社交媒体平台的隐私侵犯程度普遍不严重，如果处于用户所能接受的范围内，则并不对其使用造成负向影响；另一方面则反映出用户对于网络隐私管理和控制的被动，隐私黑箱的问题持续存在，难以破解。可以说，隐私容忍成为了乙世代参与陌生人社交的成本，其所带来的风险大小亦取决于关系“投资者”对风险的管理与把控。
（四）社交隐身：信息分享中消失的身份标签
性别、年龄、教育程度、社交媒体使用频率和使用时间均与乙世代青年的信息分享无相关性。这说明他们与陌生人之间的社交分享并不携带身份所赋予的标签属性，无论是性别、年龄，还是教育程度。同时，与陌生人分享个人信息更像是信息偶遇事件，不受使用频率和使用时间的约束。也可以说，这种分享行为是暂态的，调查结果显示，超七成的乙世代倾向于与陌生人进行“即时地”分享，而不是建立相对稳定的朋友关系。他们不追求关注度和流量，而是更倾向于享受分享信息的过程和仪式。
这种关系可能是潜在的，即他们只在意自己在陌生的平台环境中分享的内容以及内容发布的过程，这使得他们感觉到没有熟人监视带来的自由，感受到压力的释放；也可能是显现的，他们与其他陌生人之间产生了实际的互动与交流，这使得他们感受到匿名和倾诉对象互动的快乐，而且不用顾忌现实环境。
总之，数字时代过度连接的社交网络已经深刻影响到了人们的社交方式，乙世代的在线社交正在走向陌生化，表现出一定程度上的自由性和普遍性。生人关系变得复杂而多元，不断地实现着泡沫化的裂变与再生。在线陌生人社交方式的流行不仅反映了乙世代对线上与线下高度重叠社交关系的抵抗，也折射出部分用户逐渐对社交媒体上过度装饰与表演社交关系的反感，尽管试图去追求更为自然、自由的社交方式，但是隐私管理的边界却难以掌控、不断破防，进而产生新的隐私难题，使乙世代用户陷入更大的隐私威胁之中。这些在发展中产生的问题还需要在未来的隐私管理研究中进一步开拓和深化。
注释：
① “乙世代”指称的是1995年至2009年出生的人，是与互联网相伴而成长起来的一代新人。
参考文献：
[1][17][美]理查德·韦斯特，林恩·H·特纳.传播理论引导：分析与应用[M].刘海龙，译．北京：人民大学出版社，2007：220.
[2]袁向玲，牛静.社会化算法推荐下乙世代人的隐私管理研究：个性化信息接受意愿与隐私关注的链式中介效应[J].新闻界，2020（12）：58-70.
[3]刘星语.社交平台上的自我呈现与隐私管理：以微博、微信为例[].声屏世界，2021（21）：107-108.
[4]Erdelez S. Towards Understanding Information Encountering on the Web[J]. In Proceedings of the 63rd annual meeting of the American Society for Information Science， 2000（37）：363-371.
[5]Bao X，Bouthiller F.Information Sharing： As a Type of Information Behavior， C/ OL]l/Proceedings of Annual Conference of CA1，2007（30）：91-92.
[6]Rioux K S.Sharing Information Found for Others on the World Wide Web：A Preliminary Examination[J].Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the American Society for Information Science，2000（37）：68-77.
[7]李新月，朱庆华，赵英．老年人的微信信息分享行为研究[J].现代情报，2021（7）：74-84.
[8]祁梦莹，谈欣.社交媒体中的辟谣信息分享意愿：基于媒介可供性视角的影响因素探究[].视听，2024（4）：133-137.
[9]武晓立.微信用户健康信息分享行为的影响因素研究[].国际新闻界，2022（10）：96-118.
[10]Child， Jeffrey，Judy Pearson， Sandra Petronio.Blogging，communication，and privacy management：Development of the Blogging Privacy Management Measure.[J]. JASIST.2009（10）：60.
[11]Malhotra，N.K.，Kim，S.S.， amp;Agarwal， Internet users information privacy concerns（IUIPC）：The construct，the scale， and a causal model[J].Information Systems Research，2004（4）：336-355.
[12]Drennan，Judy，Gillian Sullivan，and Josephine Previte.\"Privacy，risk perception， and expert online behavior：An exploratory study of household end users.\"[].Journal of Organizational and End User Computing （JOEUC），2006（1）：1-22.
[13]Chen，Hsuan-Ting，and ienhong Chen， \"Couldnt or wouldnt？The influence of privacy concerns and self-efficacy in privacy management on privacy protection.\"[J].Cyberpsychology， Behavior，and Social Networking，2015（1）：13-19.
[14]BAEK Y M，KIM E M，BAE Y.My privacy is okay，but theirs is endangered why comparative optimism matters in online privacy concerns[J].Computers in human behavior.2014（1）：48-56.
[15]Karwatzki S，Dytynko O，Trenz M， et al.Beyond the Personalization - Privacy Paradox[J].2017（2）：369-377.
[16][18]杨华伟．大学生微博隐私管理与使用行为关系研究[D].上海：上海外国语大学，2018.
[19]张晓娟，李贞贞．基于社会认知理论的智能手机用户信息安全行为意愿研究[].现代情报，2017（9）：16-22
[20]Dienlin，T.amp;Trepte，S.Is the privacy paradox a relic of the past An in-depth analysis of privacy attitudes and privacy behaviors[J].European Journal of Social Psychology.2015（3）：285-297.
[21]Kwon，J，amp;Johnson，M.E.The market effect of health care security： Do patient care about data breaches？Workshop on the Economics of Information Security[EB/OL].（2015-06-23） [2024-07-28].https：//weis2023.econinfosec.org.
[22]宣长春，陈素白．隐私侵犯经历对个人信息保护意愿的影响：基于“风险－收益”和调节定向的理论视角[J].国际新闻界，2023（4）：138-156.
[23]杨奕，邓雯．网络在线信任影响因素研究综述[].数据分析与知识发现，2020（5）：15-26.
[24]Bansal G，Zahedi F M，Gefen D.Do context and personality matter Trust and privacy concerns in disclosing private information online [].Informationamp;Management，2016（1）：1-21.
[25]Poddar，A.，Mosteller，J.，amp;Ellen，P.S Consumers rules of engagement in online information exchange[J].Journal of consumer affairs.2009（3）：419-448.
[26]Chang C W，Heo J.Visiting theories that predict college students self-disclosure on Facebook[J].Computers in Human Behavior.2014（30）：79-86.
[27]周浩，龙立荣．共同方法偏差的统计检验与控制方法[].心理科学进展，2004（6）：942-950.
