PDPL 指标：用于验证大学学生个人数据隐私素养量表的度量
计算机与社会
2026-01-05 v1
摘要
个人数据隐私素养 (PDPL) 指的是一系列数字素养技能，涉及个体理解、评估和管理在线和数字环境中个人数据收集、使用和保护的能力。本研究引入并验证了新的心理测量量表 (PDPL 指标)，旨在衡量大学学生的数据隐私素养，聚焦六个关键隐私构念：对数据滥用风险的感知、知情同意的期望、一般隐私关注、隐私管理意识、隐私-效用权衡接受度以及对数据安全重要性的感知。在开发 24 项问卷题后进行了向基于美国的研究型大学学生的调查。主成分分析确认了每个构念的单因素性和内部一致性，第二阶分析支持将所有六个构念整合为统一的 PDPL 构念。发现基本人口学变量（如学术水平和性别）不会导致 PDPL 差异，但发现基于国内/国际学生状态的差异。本研究的发现为评估高等教育背景下的数据隐私素养提供了经过验证的框架，并支持将核心构念整合到高等教育项目、组织政策以及大学校园的数字素养计划中。
引用
@article{arxiv.2601.00715,
title = {PDPL Metric: Validating a Scale to Measure Personal Data Privacy Literacy Among University Students},
author = {Brady D. Lund and Nathan Brown and Ana Roeschley and Gahangir Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00715},
year = {2026}
}