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基于ISM-MICMAC模型的政府数据开放中个人隐私保护影响因素分析
被引:30
作者:
黄平平
刘文云
孙志腾
机构:
[1] 山东理工大学信息管理研究院
来源:
关键词:
政府数据开放;
个人隐私保护;
影响因素;
解释结构模型法;
交叉影响矩阵相乘法;
D O I:
10.16353/j.cnki.1000-7490.2022.03.010
中图分类号:
D63 [国家行政管理];
G203 [信息资源及其管理];
学科分类号:
1204 ;
120401 ;
1402 ;
摘要:
[目的/意义]为提高我国政府数据开放平台个人隐私保护水平,对政府数据开放中个人隐私保护影响因素进行研究,提出更加完善的保护策略。[方法/过程]通过查阅国内外相关文献和专家调研确定影响政府数据开放中个人隐私保护的17项要素,构建解释结构模型揭示各因素间的逻辑关系,并用交叉影响矩阵相乘法进行验证分析。[结果/结论]政府数据开放中个人隐私保护影响因素的递阶结构模型包含8个层级,可划分为三个层次:表层、中层和深层。基于MICMAC驱动力—依赖度值得出影响个人隐私保护的自治因素群、依赖因素群、独立因素群。两者在影响性质上高度一致,证明构建的ISM解释结构模型具有科学性和合理性,并从法律政策、技术、数据、个人4个方面对政府数据开放中个人隐私保护提出相关建议。
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