基于大数据的可穿戴服务质量信任集成模型研究

# 基于大数据的可穿戴服务质量信任集成模型研究 ## 一、可穿戴设备数据处理合法性及相关背景 可穿戴设备数据的安全与自由流动在中国可能是一项特定法律法案亟待解决的问题。可穿戴设备数据处理合法需满足以下至少一种情况： 1. 可穿戴设备数据主体已同意为一个或多个特定目的处理其由可穿戴设备生成的个人数据。 2. 可穿戴设备数据处理是履行数据主体作为一方的合同所必需的，或者是为了在签订合同之前应数据主体的要求采取步骤。 3. 可穿戴设备数据处理是遵守控制者所承担的法律义务所必需的。 4. 可穿戴设备数据处理是为了保护数据主体或其他自然人的重大利益所必需的。 5. 可穿戴设备数据处理是为了执行符合公共利益的任务或行使赋予控制者的官方权力所必需的。 6. 可穿戴设备数据处理是为了控制者或第三方追求的合法利益所必需的，但前提是这些利益不会被可穿戴设备数据主体的数据利益、基本权利和自由所超越，特别是当数据主体是儿童时。 ## 二、传统研究方法的局限性与大数据研究的意义 传统的信任采纳问题研究数据多来自问卷调查，准确性和客观性不高，实际应用价值有限。研究结果通常是影响信任的主观因素，未深入探究用户信任度低的深层原因。而基于大数据技术研究可穿戴服务质量信任具有重要意义，它能综合运用大数据科学、消费者行为和电子商务的理论方法，进行跨学科研究，将大数据挖掘和信任采纳两个不同研究领域深度融合，定量描述可穿戴服务质量特征、隐私环境、业务特征、个性特征等因素如何影响消费者对可穿戴服务的信任和采纳。这有助于企业克服可穿戴产品研发瓶颈，消除影响消费者信任的不确定因素，提升产品和服务竞争力，更好地满足消费者需求，也有利于推动大数据时代物联网智能可穿戴产业的健康发展，为政府完善相关产业政策提供参考。 ## 三、关键科学问题 ### 3.1 模型构建 如何利用网络爬虫技术从社交网络、社区论坛、文献、第三方数据库等数据源进行大数据挖掘，通过ETL数据清洗转换、存储、计算、设计、建模、关联分析等步骤，获取影响可穿戴服务质量和信任的因素，并建立因素筛选标准。 ### 3.2 实证方法 如何通过设计实证大数据采集指标，建立大数据采集指标与量表测量项目之间的映射关系；如何说服消费者参与大数据收集研究，并开发软件收集相关大数据，经过分析处理后转换并映射为模型中变量测量项目的测量值。 ### 3.3 聚类比较 如何改进聚类算法，建立有效的可穿戴服务消费者聚类模型，基于该模型对目标用户进行聚类分组，并对不同用户模型进行实证比较分析。 ## 四、研究内容 ### 4.1 总体目标 基于大数据技术定量描述可穿戴服务质量特征、隐私环境、业务特征和个性特征等因素如何影响消费者对可穿戴服务的信任和采纳。 ### 4.2 具体子目标 1. 通过因素大数据挖掘探索可穿戴服务信任的前因变量。 2. 通过可穿戴服务综合信任模型全面阐明模型变量之间的关系。 3. 通过实证大数据收集处理和结构方程模型验证可穿戴服务综合模型，找出影响可穿戴服务信任的关键因素，研究可穿戴服务消费者行为的特殊性。 4. 通过用户大数据聚类对不同聚类中用户信任的影响因素进行实证比较研究，找出不同聚类中信任影响因素的差异。 ### 4.3 主要研究内容 1. **可穿戴服务质量子模型构建**：从服务质量特征角度，利用网络爬虫技术和因素大数据挖掘，结合文献研究，收集影响可穿戴服务质量的因素，挖掘前因变量，识别可穿戴服务质量特征，构建可穿戴服务质量子模型。 2. **可穿戴服务质量信任集成模型构建**：基于UTAUT2理论模型，在电子商务和移动商务信任模型基础上，集成可穿戴服务质量子模型，结合隐私环境、业务特征、个性特征等因素构建可穿戴服务质量信任集成模型。 3. **实证研究方法设计**：根据可穿戴服务质量信任集成模型设计综合量表和测量项目，通过实证大数据收集指标设计建立大数据收集指标与量表测量项目的映射关系。 4. **实证大数据分析**：开发可穿戴服务应用数据收集软件，制定大数据收集规则，收集签约用户的大数据并处理相关数据。 5. **用户大数据聚类模型构建及算法改进**：通过改进基于自适应混沌粒子群优化的聚类算法，结合消费者特征大数据，建立可穿戴服务消费者聚类模型，对目标用户进行聚类。 6. **分组用户实证比较研究**：运用结构方程模型对集成模型和不同分组用户模型进行实证分析，找出影响可穿戴服务信任的关键因素、可穿戴服务消费者行为的特殊性以及不同聚类信任影响因素的差异，分析原因并提出对策。 ## 五、研究方法 ### 5.1 模型构建阶段 基于因素大数据挖掘、网络爬虫技术、问卷调查、文献研究等方法，探索和收集影响可穿戴服务信任的因素；通过分析影响可穿戴服务信任的综合因素，构建可穿戴服务质量信任集成模型。 ### 5.2 模型验证阶段 通过实证大数据收集指标设计与可穿戴服务信任前因变量测量的映射，开发可穿戴服务应用数据收集软件，收集签约用户的大数据并进行分析处理。 ### 5.3 聚类和比较阶段 进行基于消费者特征的用户大数据挖掘、聚类和实证比较分析。 具体研究方法如下表所示： |研究方法|具体内容| | ---- | ---- | |因素大数据挖掘|基于Python网络爬虫技术，从社交网