政府监管下过度收集APP个人数据保护与使用演化博弈研究

• 作者: 周敏 钱鹏
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 过度收集APP 个人数据保护 个人数据使用 演化博弈
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 8-18
• 页数: 11页
• 分类号: G203
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2020.11.002

摘要

[目的/意义]探究在政府监管下过度收集APP保护与使用个人数据的策略选择,促进APP保护个人数据,合法使用个人数据.[方法/过程]分析APP个人数据的使用方式,通过演化博弈方法构建过度收集APP与政府双方博弈模型,分析演化稳定策略,研究过度收集APP个人数据保护和使用策略选择的影响因素.[结果/结论]过度收集APP与政府的策略选择与个人数据保护成本、数据泄露概率、政府监管惩罚及监管成本等因素密切相关,不同参数条件下会出现多种演化稳定策略.为促进APP个人数据保护,提出降低过度收集APP所需的个人数据保护成本、降低个人数据被动泄露的概率、降低政府所需的监管成本、合理调整政府对过度收集APP的惩罚、建立分级惩罚制度等对策建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱鹏		18	141	6.0	11.0
2	周敏		30	190	7.0	12.0