智能家居中的安全自我效能感：智能家居网络安全自我效能感(CySESH)量表的开发与验证

文献标题

Home Is Where the Smart Is: Development and Validation of the Cybersecurity Self-Efficacy in Smart Homes (CySESH) Scale

文献信息

• 主题领域: 智能家居网络安全、自我效能感量表构建与验证
• 关键词: 自我效能感, 网络安全, 智能家居, 量表开发, 验证

研究背景与问题

• 发现的问题或挑战:

  1. 智能家居设备的普及带来了安全隐私的担忧，但用户的安全行为并未显著改善，这被称为“隐私悖论”问题。
  2. 缺乏以智能家居领域为特定背景的网络安全自我效能感（Cybersecurity Self-Efficacy, CSE）标准量表，现有的工具多依赖于非正式开发，缺乏验证且可能引发误导结论。
  3. 智能家居系统的复杂性、多用户角色以及涉及高度自动化设备的数据安全性需求造成研究者和用户的适用性挑战。

• 重要性:

  1. 自我效能感在用户如何选择和执行安全行为中起着关键作用，是预测更安全行为的心理学指标。
  2. 开发一套以智能家居为特定背景的自我效能量表有助于理解和改善用户的网络安全行为，为实证研究和政策实践提供支持。

• 研究动机与相关工作: 作者结合社会认知理论（SCT），推断智能家居领域中网络安全自我效能感对于用户安全行为的重要意义，并呼吁通过标准化工具来减少研究不一致性和结果解释存在的推测性偏差。

解决方案

• 提出的解决方案:

  1. 开发并验证了一套名为“Cybersecurity Self-Efficacy in Smart Homes (CySESH)”的12项量表，专注于智能家居网络安全领域的自我效能感。
  2. 遵循SCT理论和心理测量标准，从项目生成、试点测试到最终验证设计出严密的量表开发步骤。

• 创新点:

  1. 提供了行业首个专注于智能家居网络安全的经过验证的量表。
  2. 严格遵守心理测量学和量表开发实践，覆盖了客观性、可靠性和效度三方面要求。
  3. 通过多轮试点研究和分析强化量表的内容和构建效度，确保能够与其他相关心理学构念区分开。

• 实施步骤与关键技术:

  1. 项目开发：
     • 对现有文献进行系统回顾，并识别相关情境。
     • 组织专家工作坊，确定核心问题的代表性，并生成最初的45个项目池。
  2. 量表开发：
     • 试点测试对初版量表的条目进行优化，排除模糊或表现差的条目。
     • 调整条目以确保其覆盖五个网络安全应用阶段：购买、设置、日常使用、维护和弃用。
  3. 量表验证：
     • 数据收集与验证分析（两个独立研究，样本总数971人）。
     • 测试信度（Cronbach’s α=0.90）和效度特性（包括收敛效度和区分效度）。

研究成果

• 具体成果:

  1. 成功开发了12项的CySESH量表，明确测量用户在智能家居网络安全中的自我效能感。
  2. 量表在信度、内容效度、构建效度等方面表现出色：
     • 信度：Cronbach’s α为0.90。
     • 收敛效度：与信息安全自我效能感量表相关度高（r=0.64, p<.001）。
     • 区分效度：与自尊（r=0.17）、乐观性（r=0.18）及结果期待（r=0.26）的相关性显著较低。

• 与现有解决方案的对比:

  1. 相较于现有使用未验证的非正式开发量表的研究，CySESH提供了标准、高效和低成本的测量工具。
  2. 更加专注于领域特定性，克服了现有工具泛化性过强的局限。

• 实验或评估结果:

  1. 数据分析表明量表为单维度设计，有良好的测试表现（CFA适配指数较高）。
  2. 共有四个效度分析支撑量表特性，其中对结果期待的效度略低于预期。

• 局限性与未来方向:

  1. 局限性：
     • 样本来自Prolific平台，主要是英语国家用户，可能未覆盖其他文化背景的群体。
     • 未充分测试不同用户背景（如IT专家）的适用性。
     • 数据集存在性别失衡，可能影响某些分析的普适性。
  2. 未来方向：
     • 进行更广泛的跨文化验证，以及智能家居以外领域的适用性探究。
     • 开发量表的简短形式以便于大规模应用。
     • 考察量表对长时间行为预测的效度，特别是自我效能感与实际行为实践间的关系。
     • 深入研究在特定人群（如儿童、老年人）中的应用。