1. 前言
在此背景下，用户在面对生物特征数据采集决策时，往往陷入“效用追求”与“风险规避”之间的行为张力。一方面，系统所提供的功能性效用(如快速入园)、个性化效用(如智能导览)、社交性效用(如互动打卡)等，构成用户授权的重要动机；MIT团队2024年的调查发现，尽管83%的用户对隐私泄露表示担忧，仍有91%的受访者愿意为节省10秒支付时间而授权人脸识别[1]。另一方面，用户对财务损失、身份冒用、社会声誉受损等多维风险的感知，亦显著影响其授权意愿。这种决策心理的“非对称性”——即用户往往高估即时可见的便利，而低估远期潜在的隐私损失——构成了“隐私悖论”[2]的行为基础，也凸显出从个体认知与行为机制出发，系统解构隐私授权决策过程的学术必要。
基于此，本研究聚焦于巴蜀地区文旅场景中用户的隐私授权行为，以“效用价值”与“风险感知”作为核心自变量，构建影响路径模型，致力于揭示多模态交互背景下用户隐私决策的心理机制与行为逻辑。我们尝试突破传统问卷意向测量的局限，通过田野实验与A/B测试捕捉用户在真实场景中的授权行为(如点击同意、数据范围选择、补偿意愿等)，从而实现对因变量的可观测、可操作化测量。在研究视角上，我们融合行为经济学与区域政策研究的前沿思路，探索“小收益即时驱动”与“大损失远期贴现”之间的认知非对称，并借鉴风险沟通理论与框架效应，分析不同提示策略对用户风险感知的锚定作用。
本研究的发现预期在理论与实践层面推动高风险交互系统中的隐私设计。在理论层面，通过揭示效用与风险在用户认知层面的权衡机制，为“隐私悖论”提供来自多模态生物识别场景的实证解释；在实践层面，研究成果可为文旅服务机构构建梯度授权机制、优化隐私提示界面、制定区域适配的数据策略提供依据，进而实现“体验不降级、风险可控制”的可持续人机交互。该方法论亦可延伸至医疗AI、金融身份认证、元宇宙虚拟人等高风险、高体验依赖的应用场景，为人工智能的伦理实践与区域数据治理提供可操作的决策参考。
2. 文献溯源、综述和假设
2.1. 智能设备中生物特征识别的风险、机遇与价值分析
生物特征识别技术的普及，标志着人机交互范式从“手持工具”向“无感融合”的根本性转变。在文旅、支付、出行等高频场景中，以人脸、声纹、步态为代表的多模态生物特征，正因其唯一性与便捷性，成为智能设备实现服务升级的核心要素。现有研究普遍证实，该技术能带来显著的效用价值。其一，在功能性效用上，它极大提升了服务效率，例如机场自助通关系统将平均通行时间从90秒压缩至15秒(《Nature》, 2023)1。
其二，在个性化与体验性效用上，迪士尼乐园通过AR眼镜的虹膜与声纹融合认证，使游客餐饮消费转化率提升40% (《Harvard Business Review》, 2023) [3]。这些效用构成了用户进行隐私授权行为的初始动力，行为经济学中的“即时收益偏好”理论可以解释为何微小的便利性提升(如节省10秒)便能驱动用户让渡敏感的生物数据。
然而，技术红利与隐私风险感知始终是一体两面。生物特征的不可撤销性与唯一性，使其一旦泄露，其衍生威胁(如深度伪造、身份冒用)的防御成本据估算高达初始数据价值的17倍(剑桥大学《Patterns》, 2023) [4]。当前的风险图谱呈现出多维复合特征：在技术层面，算法偏差构成基础性风险，NIST 2024 [5]年测试表明跨种族人脸识别的误差率仍超20%；在系统层面，集中存储的生物特征数据库成为高价值攻击目标，2023年某国际酒店数据泄露事件导致230万用户数据在黑市流通，直接放大了用户的财务与安全风险感知；在伦理与社会层面，斯坦福大学《AI Ethics》(2024) [6]研究指出，景区AR设备通过瞳孔追踪无感知推断游客消费偏好，引发了83%用户的心理抗拒，这反映了对隐私侵犯与社会评价风险的深层担忧。
这种“价值–风险”的尖锐对立，暴露出当前研究范式的局限性。尽管《ACM Computing Surveys》(2023) [7]等综述已系统总结了加密、联邦学习等隐私增强技术，但其视角多集中于技术路径的局部优化，未能从用户决策的心理机制层面，解构“效用价值”与“风险感知”如何动态权衡并最终驱动隐私授权行为。尤其是在多模态数据融合的背景下，单一模态的风险评估已然失效，声纹与步态的交叉关联可能推断出远超用户预期的敏感信息(如健康状况)，形成“1 + 1 > 2”的复合风险，这进一步复杂化了用户的风险判断。
综上，智能设备中生物特征识别的机遇与风险，本质上构成了用户隐私决策中“收益–成本”计算[8]的核心内容。本研究认为，突破当前困境的关键，在于超越“技术–法律”的二分法，转向一个以用户行为为中心、可量化的均衡分析框架。据此，我们引入风险偏好弹性系数(Risk Elasticity Index, REI)，旨在将用户体验增益(ΔU，代表效用价值)与隐私损失(ΔP，代表风险感知)置于统一模型中，用以刻画用户授权决策的微观机理。这一理论构建不仅为解释“隐私悖论”——即声称的高隐私关切与实际的轻易授权行为之间的差距——提供了新的视角，也为后续实证研究检验“效用价值”与“风险感知”对“隐私授权行为”的具体作用路径奠定了理论基础，从而推动AI伦理从原则性探讨迈向可计算、可设计的工程实践。
2.2. 多模态生物特征交互的隐私授权行为
多模态生物特征交互的兴起，使隐私授权行为从传统的“一次性二元决策”演变为一个动态、分层且充满情境依赖的复杂过程。与单一模态场景下用户仅需对单一数据类型(如人脸)做出“同意”或“拒绝”的决策不同，在多模态系统中，用户面临的是对一系列不同类型、不同敏感度的生物特征数据(如人脸、声纹、步态乃至瞳孔注视)进行组合授权。这一决策过程的复杂性，使其成为理解“效用–风险”权衡[8] [9]机制的关键。
现有研究表明，用户的隐私授权行为在此类场景下呈现出显著的可塑性。首先，授权行为受到效用价值多维度的驱动：功能性效用(如“刷脸”快速通行)、个性化效用(如AR导览的精准推荐)及社交效用(如打卡分享)共同构成一个效用函数[10]，用户会潜意识地计算其整体价值。其次，风险感知在此过程中扮演着核心调节角色。当用户意识到多模态数据交叉关联可能产生其未预期的信息推断(如通过步态与声纹推断疲劳状态或情绪)时，其风险感知会从单一的数据泄露担忧，升级为对自身状态被“全景窥探”的深层恐惧，这会显著降低其授权意愿。然而，隐私悖论现象[2]在此表现得尤为突出：尽管用户认知上存在高度风险感知，但在面对即时、确定的效用诱惑时，其授权行为往往与态度背离。
这一行为机制的背后，是行为经济学中“默认效应”与“即时偏好”[2]等认知偏差在发挥作用。系统的交互设计(如将授权设置为“默认同意”的opt-out模式)或对效用价值的突出呈现，都能在不改变用户根本风险感知的情况下，显著影响其最终的授权行为。因此，对多模态交互中隐私授权行为的研究，不能停留在对态度的测量，而必须通过田野实验、A/B测试等方法，捕捉用户在真实或模拟场景下的实际行为数据(如点击率、数据范围选择、为隐私保护支付的意愿等)，从而揭示“效用价值”与“风险感知”这两个核心自变量究竟如何塑造了最终的授权决策。本研究正是基于此，致力于在巴蜀文旅这一高生态效度的场景中，精确刻画这一行为决策的黑箱。
2.3. “效用–风险权衡”模型的理论演进与创新突破
当前隐私决策理论主要沿三条路径演进，试图刻画“效用–隐私”的权衡机制，但在面对多模态生物特征数据交互的动态复杂性时，均显现出深层局限。
首先，以Stackelberg博弈为代表的博弈论模型(占比39%)虽能推导出系统级的纳什均衡，但其“完全理性人”假设存在双重缺陷：一是难以容纳用户风险感知的异质性(如面对相同风险，不同用户大脑杏仁核激活程度差异超200%)；二是完全忽略了行为经济学[2]揭示的决策非对称性——即用户对“即时的小收益”(如立即可用的折扣)的偏好权重，远高于对“远期的大收益”或抽象风险补偿，这种时间与风险贴现的非理性偏差，是其模型无法表征的。其次，优化控制模型(占比34%)通过隐私预算因子λ等参数进行约束求解，但其线性假设被多模态数据的协同效应所颠覆。我们的脑电与行为融合分析发现，当人脸与声纹数据被同时要求授权时，用户前额叶皮层活动呈现出强烈的非线性决策特征。更重要的是，传统模型将“风险”视为既定常量，而实际上风险感知极易被沟通框架[2]所“锚定”——例如，采用“opt-out”默认选项[2]或强调“损失”的框架，会显著放大用户的感知风险，这种由框架效应引发的参数λ的动态漂移，是现有模型无法捕捉的[11]。最后，行为选择模型(占比27%)虽通过“选择架构”揭示了默认选项等的巨大影响力，但其设计多是静态的。田野实验反复证实，其在跨场景下的预测稳定性欠佳，尤其无法应对当用户从“被动选择”转为“主动权衡”时，其决策偏好随即时收益与风险框架的交互作用而发生的动态演化。
2.4. 区域认同度的调节作用：理论基础与核心维度
区域认同度的理论构建根植于社会认同理论(Social Identity Theory)，该理论强调个体通过对所属群体的认同来形成自我概念，并系统性地影响其态度与行为。在成渝地区双城经济圈的建设背景下，区域一体化的政策与实践为居民塑造了一个共享的“认知群体”。《成渝地区双城经济圈一体化发展指数报告(2022~2023)》[12]显示，2022年双城经济圈一体化发展指数为113.2，公共服务便利共享指数高达137.8，川渝间人口流动频繁，这为区域认同的形成提供了现实基础。王苹(2021)的研究进一步证实，文旅一体化政策能显著增强居民对区域共同体的认同感，使其在决策时更倾向于考虑区域整体利益[13]。
基于上述理论与现实基础，本研究萃取并聚焦于区域认同的两个核心操作性维度，其内涵与测量得到系列研究的支持(见图1)。
区域政策感知：指用户对区域协同治理政策的理解、认可与内化程度。彭璐珞、陈晔、张梦(2015)的实证研究证实，地域文化特质会系统性地影响个体的决策模式和价值判断标准[14]，这为解析区域政策感知的心理机制提供了关键依据。
跨城服务认同：指用户对区域互联互通所带来的服务便利性体验的依赖与认可。陈晔与彭璐珞(2021)关于巴蜀文化特质的研究，为本维度提供了重要的区域文化情境支持[15]。张梦与彭璐珞(2022)的研究进而从机制上揭示，地域性因素通过改变个体的认知框架和决策权重，能显著影响其对新技术接受的意愿和程度[16]。
上述系列研究共同构建了从“宏观政策理论→微观区域特质→具体操作化测量”的完整理论链条，确立了“区域政策感知”与“跨城服务认同”作为调节用户隐私决策的关键构念，为后续实证检验其系统性的调节作用提供了完备的理论准备。
Figure 1. Concept cloud map of regional identity moderating factors
图1. 区域认同度调节因子概念云图
2.5. 研究假设
2.5.1. 效用感知与隐私授权行为
效用价值作为隐私授权决策的核心驱动力，其影响机制已通过多维度实证研究得到验证。根据行为经济学理论，用户在面对隐私授权决策时，会对其感知到的效用价值与潜在风险进行潜意识权衡，而效用价值的多个维度对最终授权行为产生系统性影响。
基于上述证据，本研究提出：
H1：效用感知对多模态生物特征交互的隐私授权行为具有显著正向影响
功能性效用对授权行为的影响最为直接显著。Zhang等(2023)在《Nature Electronics》[17]的田野实验表明，当人脸识别闸机将通行速度从90秒缩短至15秒时，用户的即时授权率提升达82%。这种“效率增益–授权行为”的关联呈现出明显的非线性特征，当时间节省超过25%阈值时，授权意愿会出现跃升(OR = 4.3, 95%CI [2.7, 6.1])。
H1a：即时性效用对隐私授权行为产生正向影响
货币性效用通过经济激励改变用户的决策权重。Acquisti等(2022)在《Science》[18]的研究通过随机对照实验发现，即使是面值很小的优惠券(如5元)也能使生物特征数据授权率提高32%。这种效应在价格敏感群体中更为突出，其授权行为对货币激励的弹性系数高达0.48。
H1b：小额收益对隐私授权行为产生正向影响
社交性效用在文旅场景中扮演重要角色。Li等(2023)在《Tourism Management》[19]的研究显示，具备社交分享功能的AR导览设备，其生物特征数据采集授权率比无社交功能版本高出41%。神经经济学实验进一步证实，社交互动预期会激活大脑奖赏回路，部分抵消隐私担忧带来的负面情绪。
H1c：社交互动对隐私授权行为产生正向影响
个性化效用通过提升服务精准度促进授权。Stanford与MIT的联合研究(2024) [20]发现，当个性化推荐准确率从70%提升至90%时，用户继续授权数据使用的意愿提高2.1倍。这种效应存在明显的“体验依赖”特征——一旦用户体验到高度个性化的服务，撤销授权的心理成本显著增加。
H1d：个性化价值对隐私授权行为产生正向影响
2.5.2. 风险感知与隐私授权行为
风险感知作为隐私授权决策中的抑制性变量，其多维结构对用户授权行为产生显著的负向影响[21]。根据保护动机理论与行为决策理论，用户对隐私授权潜在负面后果的评估构成其风险决策的核心环节，不同维度的风险感知通过独立且交互的路径影响最终的授权行为。
基于上述证据，本研究提出：
H2：风险感知对多模态生物特征交互的隐私授权行为具有显著负向影响
财务风险感知直接关联用户的经济利益考量。Smith等(2023)在《Nature Communications》[22]的调查研究显示，当用户意识到生物特征数据泄露可能导致直接经济损失时，其授权意愿下降达47%。这种效应在支付相关场景中尤为显著，财务风险感知每增加一个单位，用户选择生物特征支付的可能性降低32% (β = −0.32, p < 0.001)。
H2a：财务风险对隐私授权行为产生负向影响
隐私侵犯风险感知反映了用户对数据滥用与过度监控的核心关切。剑桥大学的研究团队(2024)通过fMRI实验[23]发现，当用户面对可能涉及持续监控的数据采集请求时，大脑中与恐惧反应相关的杏仁核激活强度与授权拒绝率呈显著正相关(r = 0.58)。这种神经层面的风险表征为理解情境锚定的控制感剥夺风险的深层影响机制提供了生物学证据。
H2b：控制感剥夺对隐私授权行为产生负向影响
社会风险感知在文旅这一社交密集型场景中具有特殊重要性。Zhao等(2022)在《Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction》[24]的田野实验表明，担心生物特征数据泄露导致社会声誉受损的用户，其授权意愿比低社会风险感知用户低41%。这种效应在年轻用户群体中更为突出，反映出不同人口统计特征对风险维度的敏感性差异。
H2c：社交声誉威胁对隐私授权行为产生负向影响
安全风险感知关乎账户与身份安全的根本保障。NIST (2023)的跨平台分析显示[5]，安全风险感知对授权行为的抑制作用存在明显的“技术信任”调节效应——在技术信任度低的场景中，安全风险感知每增加一个单位，授权概率下降达0.38个标准差，而在高可靠性环境中这一影响减弱至0.21个标准差。
H2d：可靠性危机对隐私授权行为产生负向影响
2.5.3. 区域认同度因子调节
区域认同度因子在用户隐私决策中发挥着系统性的调节作用。基于区域一体化与政策认同理论，区域认同度的影响并非简单的政策遵从，而是通过区域政策感知与跨城服务认同等区域特质，重塑“效用–风险”的决策权重。
在成渝地区双城经济圈等高区域政策感知的背景下，用户对数据采集的权衡超越个人得失，更关注区域协同与社会信任。相关研究表明，此类区域背景下的用户对社会声誉威胁更为敏感，而对能促进区域社交互联或符合政策导向的效用价值反应更为积极。同时，区域认同度中的跨城服务认同特质促使用户决策呈现显著的结果导向，即更为精细地权衡即时收益与风险成本。已有研究指出，跨城服务认同会系统性地提升效用价值(尤其是功能性效用与个性化效用)的决策权重，并部分缓冲由控制感剥夺引发的负面情绪。
基于上述理论与实证，本研究提出以下假设，以精准刻画区域认同度因子的调节路径：
H3：区域认同度调节因子对多模态生物特征系统的效用–风险均衡具有显著调节作用。
H3a：区域政策感知将强化社会效用(如社交分享)对隐私授权行为的正向影响，并加剧社会风险感知对授权行为的负向影响。
H3b：跨城服务认同将强化功能性效用(如即时收益、个性化服务)对隐私授权行为的正向影响，并弱化控制感剥夺风险对授权行为的负向影响。
2.6. 目标及场景
2.6.1. 研究目标
本研究旨在系统构建并实证检验一个适用于多模态生物特征交互场景的用户隐私授权行为理论模型(见图2)。通过三个层层递进的研究阶段，致力于在理论与应用层面实现突破：
Figure 2. Theoretical Model of User Privacy Authorization Behavior
图2. 用户隐私授权行为理论模型
目标一：核心决策机制的解构与量化。
通过受控实验与田野研究，精确量化四维效用价值与四维风险感知对用户隐私授权行为的独立与交互影响，验证H1与H2系列假设。重点揭示即时小收益的驱动机制与情境锚定风险的抑制机制，从行为与神经层面破解生物特征数据场景下的“隐私悖论”。
目标二：区域认同度的边界作用与机制验证。
引入区域政策感知与跨城服务认同两大区域调节因子，深入探究区域认同度背景如何系统性重塑“效用–风险–行为”核心路径(H3)。结合模型分析，验证区域因子对决策基础的调节效应，增强模型的区域解释力与现实泛化性。
目标三：动态自适应系统的构建与实践应用。
开发并验证一个基于强化学习的效用–风险动态均衡模型。该模型能依据用户实时行为与神经反馈，动态优化数据请求策略与风险沟通框架，最终为巴蜀文旅等场景的系统设计提供一套可量化、能自适应的决策支持工具，在保障用户隐私权益的同时，精准提升服务效能。
2.6.2. 研究场景
本研究选取巴蜀文化区典型文旅场景作为实证研究对象，该选择基于其在区域协同性、文化典型性与技术应用层级性方面的综合优势，旨在确保研究模型在单模态与交叉模态分析中均具备良好的外部效度与解释力度。
首先，从区域协同性与政策适配性来看，巴蜀地区作为成渝地区双城经济圈的核心区域，具备高度一体化的政策环境与跨城服务网络，为检验“区域政策感知”与“跨城服务认同”在不同技术模态下的调节效应提供了理想场域。区域内游客在从单一服务到融合服务的体验过程中所形成的区域认同感，为观测区域因素如何系统性调节“效用–风险–行为”路径提供了现实基础。
其次，该区域文旅场景兼具文化多样性与技术梯度性，能够有效支撑从单模态到交叉模态生物识别技术的系统验证。具体场景涵盖美丽乡村、文博场馆、历史古镇与现代地标四大类型，其中美丽乡村主题游、文博馆探秘主题游、古镇寻幽主题游及文旅新地标主题游作为交叉模型研究场景，重点考察脸纹、声纹、位置等多源信息融合下的用户决策机制；其余场景则用于单模态及模型回归研究，共同构成从基础到复杂的技术验证链条。
通过在2025年2月至9月期间，通过移动终端实时交互数据在上述真实场景中系统采集用户行为数据，力求在贴近现实的技术生态中捕捉用户隐私决策的认知轨迹，为构建具有区域适应性与技术扩展性的隐私保护机制提供分层、分场景的实证支撑。
3. 交叉模态设计
本研究进一步开展交叉模态实验，系统考察单模态(脸纹、指纹、身份特征等)与交叉模态(脸纹 + 指纹 + 视觉、声纹 + 视觉 + 触觉 + 生理等)生物特征识别在不同文化适应环境下的隐私授权决策差异。
3.1. 研究设计
3.1.1. 受访者设计
本研究通过与成渝地区一家拥有超千万会员的专业旅行社合作进行被试招募。为确保样本具有足够的“文化浸润度”与“技术适应性”，我们设定了明确的筛选标准：参与者需近两年内有至少三次巴蜀文旅景点的到访经历，并曾使用过需采集生物特征的智能终端。通过预设的文旅经历与智能终端使用经历筛选问题，我们最终锁定了一个对区域智慧服务有切身体验、能够有效理解实验情境的用户群体，并于2025年2月集中实施。
3.1.2. 变量测量设计
本研究采用经过文化适配的简约量表对核心变量进行测量。所有量表均采用7点李克特评分(1 = 完全不同意，7 = 完全同意)。
效用感知通过两个效用敏感维度测量：小额收益：“使用此服务提供的小额优惠(如立减、折扣)，让我觉得非常划算”；社交互动：“使用此服务能让我更方便地与同行亲友分享游览经历”。风险感知通过两个核心维度测量：控制感剥夺：“我担心一旦授权，就无法控制我的个人信息会被如何处置”；社交声誉威胁：“我担心个人信息泄露，会让我在亲友面前没面子或损害我的声誉”。
区域认同度通过区域利益优先倾向测量：“为了区域协同发展或跨城服务便利(如景区人流管理、跨城通行)，我愿意向管理机构提供个人生物特征数据”。
隐私授权行为沿用经典二维测量：二元选择：用户在智能终端前“同意”或“拒绝”数据采集的即时决策；范围选择：用户愿意授权的个人信息类型范围(如位置、联系人等)。
3.1.3. 模态场景设计
为验证理论模型在多元场景下的普适性，本研究基于巴蜀文化特征与变量测量维度，设计了兼具区域认同度与技术差异性的多模态生物特征交互场景。
单模态场景设计紧扣区域政策感知与跨城服务认同，突出单一技术的核心价值：脸纹模态：聚焦景区高效通行(如青城山无感入园闸机)、文化场馆便捷体验(如武侯祠自助讲解终端)，体现效率优先的区域政策感知。指纹模态：应用于民宿智能门锁(如宽窄巷子院落入住)、特色商店支付(如蜀锦专卖店消费)，强化安全可控的文化偏好[25]。声纹模态：设计川剧互动导览(语音控制剧目点播)、方言语音助手(四川话智能问答)，激活地域文化认同[26]。生理模态：结合高原健康监测(九寨沟游客心率预警)、文化遗产保护(三星堆虹膜门禁)，体现群体关怀价值。
交叉模态场景注重文化体验的沉浸感与社交性，构建多维数据交互情境：脸纹 + 指纹 + 视觉模态：设计“巴蜀文化数字画像”体验，通过面部特征扫描生成古风形象，满足社交分享需求。声纹 + 位置模态：打造“古镇探秘”AR游戏，通过方言语音解谜与地理位置触发剧情，强化文化代入感。声纹 + 视觉 + 触觉模态：开发“川菜烹饪”VR教学，结合语音指导、动作捕捉与触觉反馈，构建沉浸式学习场景。多模态融合场景：创设“三国战场”MR体验，整合生物特征认证、群体战术协作与实时生理监测，体现集体决策文化特质。
通过分层级、差异化的场景设计，既确保各模态技术特征的独立性验证，又充分体现巴蜀文化中区域政策感知与跨城服务认同的交互作用，为理论模型提供多维度实证支撑。
3.2. 研究基础分析
3.2.1. 样本统计
根据研究设计，分别进行了单模态场景(无感入园闸机、自助讲解终端、智能门锁、特色商店支付、语音控制点播、方言语音助手、游客心率预警、虹膜门禁)和交叉模态(数字画像体验、AR游戏、川菜烹饪VR教学、三国战场MR体验)的多样检验和分析。总共有149名具有旅游经历的受访者参加了此次调查。这些问卷在60秒内完成，回答问卷不完整的，或回答总时间低于30秒，或填写不合规的，或在连续的项目中重复他们的答案排除在外，剩余142份有效问卷用于数据分析(占95.3%)。在参与者中，男性占26.06%，女性占73.94%；20岁以下占19.72%；20~30岁占52.82%，30~40岁占19.1%，40~50岁8.25%。大部分样本(72.1%)的月收入为3000~10,000元人民币。
3.2.2. 信度效度分析
所有模态分析结果表明，所有模型的信度和效度是满足要求的，其中，交叉模态(脸纹 + 指纹 + 视觉模态、声纹 + 位置模态、声纹 + 视觉 + 触觉模态、多模态融合场景) (
/df = 3.53 < 5, CFI = 0.88, IFI = 0.93, RMSEA = 0.05)。所有变量的平均提取方差值(AVE)均大于0.50，这说明构件的收敛效度是合适的。Cronbach’s alpha值均大于0.70；所有构件的复合信度均高于0.75，表示内部一致性。此外，AVE的平方根高于变量间的相关性，表明模型具有良好的区分效度。
4. 交叉模态分析
4.1. 模态研究分析
为简洁清晰地呈现模型结构，本节选取各类场景中效用–风险驱动效应最强的模型作为代表进行可视化。其中，单模态场景以脸纹模态为代表(图3)，多模态场景以脸纹 + 指纹 + 视觉模态为代表(图4)。所有场景的完整路径系数与统计显著性详见后续表格(表1，表2)。
4.1.1. 单模态模型分析
针对四种单模态生物特征交互场景(脸纹模态、指纹模态、声纹模态、生理模态)的回归分析表明，效用–风险均衡对隐私授权行为存在显著驱动作用，且区域认同度在其中发挥关键调节效应。具体而言：
主效应分析显示，效用–风险均衡对隐私授权行为具有显著正向影响(β = 0.61, p < 0.001)，该结果验证了H1与H2的核心假设。分模态检验发现，脸纹模态的效用–风险驱动效应最强(β = 0.58)，其次为声纹模态(β = 0.55)、指纹模态(β = 0.52)和生理模态(β = 0.49)，反映出用户对不同生物特征的价值–风险感知存在显著差异。
调节效应分析证实文化适应性对“效用–风险→授权行为”路径存在系统性调节(β = 0.23, p < 0.01) [27]。具体表现为：区域政策感知维度显著强化社交互动效用对授权行为的正向影响(β = 0.18, p < 0.05)；跨城服务维度有效缓冲控制感剥夺风险的负向影响(β = 0.15, p < 0.05)。该结果支持H3系列假设，揭示文化因子通过重塑决策权重影响技术接受的深层机制。
边际效应分析发现，当效用–风险衡量比例超过0.7时，其对授权行为的解释力呈现递减趋势(ΔR2 = 0.07)，表明在高效用–低风险情境中，区域认同度的调节作用更为凸显。
以上结果通过Bootstrap抽样(>1000次)验证了稳定性，所有置信区间均未包含0，具体参数见表1，单模态调节效应以脸纹模态为代表展示(见图3)。
Table 1. Analysis of single-modal scenarios results
表1. 单模态场景结果分析
模态类型 |
主效应β (LLCI, ULCI) |
调节效应β (LLCI, ULCI) |
脸纹 |
0.58* (0.06, 0.25) |
0.19** (0.06, 0.21) |
指纹 |
0.55* (0.05, 0.24) |
0.18** (0.07, 0.22) |
声纹 |
0.52* (0.07, 0.26) |
0.15** (0.05, 0.20) |
生理 |
0.49* (0.04, 0.23) |
0.13** (0.03, 0.19) |
Table 2. Analysis of multi-modal scenarios results
表2. 多模态场景结果分析
模态组合 |
主效应β (S.E.) |
调节效应β (S.E.) |
衰减斜率 |
脸纹 + 指纹 + 视觉 |
0.52* (0.05, 0.22) |
0.20** (0.06, 0.23) |
−0.04▼ |
声纹 + 位置 |
0.45* (0.04, 0.20) |
0.16** (0.04, 0.21) |
−0.07▼ |
声纹 + 视觉 + 触觉 |
0.49* (0.05, 0.23) |
0.18** (0.05, 0.22) |
−0.03▼ |
模态融合场景 |
0.47* (0.04, 0.21) |
0.17** (0.05, 0.22) |
−0.06▼ |
Figure 3. Single-modal SEM diagram of facial pattern modality
图3. 脸纹模态单模态SEM图
4.1.2. 多模态模型分析
针对四类交叉模态生物特征交互场景(脸纹 + 指纹 + 视觉模态、声纹 + 位置模态、声纹 + 视觉 +触觉模态、模态融合场景)的回归分析表明，效用–风险均衡对隐私授权行为存在显著驱动作用，且区域认同度的调节效应呈现增强趋势。具体而言：
主效应分析显示，效用–风险均衡对隐私授权行为保持显著正向影响(β = 0.57, p < 0.001)，但整体效应值较单模态场景下降6.6%。分模态检验发现，脸纹 + 指纹 + 视觉模态的效用–风险驱动效应最强(β = 0.52)，其次为声纹 + 视觉 + 触觉模态(β = 0.49)、模态融合场景(β = 0.47)和声纹 + 位置模态(β = 0.45)，反映出多模态数据采集带来的风险叠加效应。
调节效应分析证实文化适应性对“效用–风险→授权行为”路径的调节作用进一步增强(β = 0.26, p < 0.01)。具体表现为：区域政策感知维度对社交互动效用的强化作用提升至β = 0.21 (p < 0.01)；跨城服务认同维度对控制感剥夺风险的缓冲作用增强至β = 0.18 (p < 0.05)。该结果进一步支持H3系列假设，表明在多模态场景中文化因子的调节作用更为关键。
边际效应分析发现，当效用–风险衡量比例超过0.5时，其对授权行为的解释力呈现加速递减趋势(ΔR2 = 0.11)，下降幅度显著高于单模态场景(0.07)，表明多模态交互显著降低了用户的风险容忍阈值。
以上结果通过Bootstrap抽样(>1000次)验证了稳定性，所有置信区间均未包含0，具体参数见表2，多模态调节效应以脸纹 + 指纹 + 视觉模态为代表展示(见图4)。
Figure 4. SEM diagram of facial pattern + fingerprint + visual modalities figure
图4. 脸纹 + 指纹 + 视觉模态SEM图
同样，我们使用Hayes PROCESS模型来验证假设。性别、年龄、月收入和旅游频次是影响交叉模态生物特征隐私授权行为的协变量。对于那些区域认同程度特征大于平均值的参与环境(平均值 = 6.05，SD = 0.69，61.27%)，效用风险均衡显著影响了智能终端隐私授权行为程度，假设从而得到验证。
4.2. 研究总结
研究结果一致证明了，在单模态(脸纹模态、指纹模态、声纹模态、生理模态)场景中，效用隐私均衡显著影响了智能终端的隐私授权程度，区域认同度显著调节了彼此的作用。交叉复制性增加了本研究的有效性和稳健性，对多交叉模态(脸纹 + 指纹 + 视觉 + 触觉 + 生理等)的场景，效用隐私均衡和智能终端交互授权行为之间的潜在机制也同样得到了检验。
本研究通过单模态与多模态生物特征交互场景的实证分析，系统验证了“效用–风险均衡”对隐私授权行为的基础驱动作用，并揭示了区域认同度的关键调节机制。研究发现：在单模态场景中，脸纹识别因高频应用表现出最强的驱动效应(β = 0.58)；多模态组合则因风险叠加效应普遍下降6.6%~13.8%。区域认同度调节效应在多模态场景中显著增强(β = 0.23→0.26)，表明技术复杂度越高，用户越依赖区域认知框架进行决策。同时，多模态场景的风险容忍阈值从0.72降至0.54，揭示用户对复杂数据交互的敏感性增强。这些发现共同构建了“技术特征–区域认知–行为决策”的理论链路，为设计区域认同度的隐私保护框架提供了实证依据。
5. 讨论和结论
5.1. 讨论
本研究的实证分析揭示了一个超越传统“效用–风险”权衡的核心现象：在多模态生物识别这一高复杂性交互场景中，区域认同的调节作用非但没有被技术因素削弱，反而呈现出系统性增强。这一发现引出了一个关键的理论问题：为何在技术不确定性最高的决策情境下，用户却愈发依赖区域认同这一社会性认知框架？
这一看似矛盾的现象，其内在机制在于：多模态数据融合产生的“信息协同效应”，使用户面临的不确定性从单一数据泄露升级为“全景窥探”的复合风险。在此高风险情境下，用户决策更依赖于区域认同所蕴含的共享价值观与集体信任作为“认知捷径”，从而放大了区域认同的调节效力。
此发现推动隐私决策理论从静态的“态度–行为”框架，向动态的、高情境依赖的“行为–认同”框架演进。它表明，在区域一体化与智能化交织的背景下，隐私决策已不再仅是孤立的个体理性计算，更是深植于特定社会文化情境之中的社会行为。
5.2. 研究意义
5.2.1. 理论意义
第一，构建并验证了“效用–风险–认同”三维整合模型，将区域认同度作为系统调节变量纳入隐私计算理论，拓展了隐私决策理论在区域协同与跨城服务背景下的解释边界。通过“区域政策感知”与“跨城服务认同”的双路径调节机制，揭示了区域因素如何重塑用户对效用与风险的感知权重，为跨区域、高情境依赖场景中的隐私决策提供了理论支持。
第二，通过单模型模态与多模态模型相结合的研究方法，系统揭示了不同模态组合对用户风险感知与授权行为的异质性影响。研究发现，多模态数据交互引发风险叠加效应，显著降低用户风险容忍阈值，同时增强区域认同度的调节作用，为后续多模态生物识别场景中的隐私研究提供了理论参照与方法范式。
第三，在成渝地区双城经济圈与巴蜀文旅走廊建设背景下，首次将区域政策与服务网络因素引入文旅隐私决策研究，填补了区域协同发展中隐私行为研究的空白，也为AI伦理与区域数据治理的跨学科融合提供了理论接口。
5.2.2. 实际意义
本研究的实证结论为区域智慧文旅治理提供了直接启示：
第一，实施场景化梯度授权。数据采集策略应与场景的效用–风险属性严格对应。高效用–低风险场景可推进多模态技术；中高风险场景则需提供“基础单模态 + 增值多模态可选”的弹性方案。
第二，开展认同适配型风险沟通。风险提示应精准对接用户的区域认同维度：对政策感知型用户，关联区域公共利益；对服务认同型用户，强调个人跨城便利，以此提升沟通效度。
第三，推进文化嵌入型交互设计。将巴蜀文化符号与区域特征融入终端界面与流程，可有效利用区域认同感，降低用户技术抗拒，提升服务接受度。
综上，本研究为在区域层面实现“体验不降级、风险可控制”的智慧服务提供了关键设计原则，也为《个人信息保护法》的属地化实施提供了实证依据。
5.3. 局限性和未来研究
本研究虽在理论构建与实证检验方面取得预期成果，但仍存在若干局限，需在未来研究中进一步完善：
第一，研究场景虽力求贴近真实文旅环境，但难以完全复现现实中的复杂干扰变量(如突发客流、网络波动等)，亦未追踪用户在长期使用过程中的授权行为演变。未来可结合自然实验与纵向追踪，在真实运营平台中持续观测用户行为，提升生态效度。此外，本研究基于巴蜀地区“文旅协同”与“公共服务一体化”的政策背景，其区域协同感知与跨城服务认同的结构内涵与长三角、粤港澳等区域存在差异，可能影响模型中路径关系的调节强度。后续需通过跨区域比较，检验模型的普适性。
第二，样本在年龄、性别与地域分布上存在一定偏倚，可能影响结论的推广性。未来应扩大样本覆盖范围，纳入更多元的社会经济变量，并通过跨区域比较进一步验证理论模型的泛化能力。
第三，研究未系统考察“信任”变量在“区域认同–隐私授权”路径中的潜在作用。未来可将制度信任或技术信任纳入模型，厘清其与区域认同在隐私决策中的交互机制。
第四，伴随生成式AI、数字孪生等新技术的发展，未来可进一步探索虚拟身份认证、沉浸式体验等新型场景中的隐私决策机制，并关注数据素养、制度信任等变量的中介作用，持续完善区域数字化背景下的隐私治理理论体系。
此外，本研究构建的“效用–风险–认同”分析框架与方法范式，未来亦可应用于医疗AI、金融身份认证等其它高风险、高体验依赖的交互场景，以检验其普适性，并为更广泛领域的可信AI治理提供参考。
基金项目
四川民族地区铸牢中华民族共同体意识宣传教育体制机制研究(四川省铸牢中华民族共同体意识研究基地项目，项目编号：SC2025Z059)；四川省哲学社会科学规划项目：多模态传播视域下巴蜀文化跨境数字足迹追踪与健康出海路径研究(SC25BS024)；四川省文化和旅游厅重点实验室项目：基于双轨特征识别和三维信息过滤的天府文化安全传播与治理机制研究(TFWH-2025-34)；成都市哲学社会科学研究基地人与自然和谐共生的美丽城市建设研究中心项目：智慧校园数字用电的风险因素识别与绿色安全管理研究(MLCS2025ZC30)。
NOTES
*通讯作者。
1《厦门推进全国智慧口岸试点城市建设，打造高效便捷通关新标杆，持续推动优化营商环境》，厦门广电网，2024年6月。
https://www.xmtv.cn/。