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user: 3. 模型构建 3.1. 数据分析 扎根理论，通常用于无理论指导的前提下，从资料中构建理论的研究。首先通过扎根理论提炼个人信息产品化路径模型。扎根过程主要集合网络资料与文献作为资料集进行研究，总数约10万余字，由五部分组成：个性化推荐案例；公司的隐私声明；行业规定；产品化相关文献；个人信息开发利用保护相关文献。 3.1.1. 实质性编码 完成初步的数据收集后，便进入实质性编码的阶段。编码是扎根理论的实现方式，即通过不断分析和比对资料，提炼出语段中的特征、概念等关键信息。本次研究提取了52个范畴，再通过对范畴进行再次聚合，获取核心范畴，获取的依据是 [ 24 ] ：1) 核心性，即应尽可能多地与其它概念相关联；2) 解释力，即能够解释大部分研究资料的行为模式；3) 易于与其它变量产生联系并具有意义。所形成的范畴与核心范畴及其支持度对应如表2。 3.1.2. 理论性编码 经典扎根理论中，理论构建工作主要通过理论性编码完成，即将上一个阶段中形成的核心范畴以某种模式进行组织，确定其各核心范畴之间的关系，并构建理论。基于前期研究工作对产品开发相关文献的研究，个人信息产品化路径更倾向于阶段性，有顺序的模型，见图1。 Table 2 Nodes and core node 范畴(支持度) 核心范畴(支持度) 范畴(支持度) 核心范畴(支持度) b38 需求确定(8) C1 需求确定(8) b1 标准化(3) C5 开发过程(30) b4 不可识别性(1) C2 开发前提(37) b25 第三方开发信息(13) b5 信息可查询(1) b27 使用信息方式(1) b8 告知(8) b33 开发技术(8) b13 免责声明(1) b41 模块化(2) b14 定义(13) b52 应用精准性(3) b31 信息查询(3) b11 产品应用(50) C6 产品应用(58) b32 提供选择(7) b18 产品应用-新产品(1) b40 泄露后果(1) b30 授权分享(7) b45 开发前提(1) b6 不断调整(1) C7 产品迭代(3) b51 告知收集(1) b37 不断优化(1) b10 信息收集及目的-甄别用户(7) C3 明确信息(36) b46 盈利性(1) b12 信息收集及目的-创建账号(4) b2 技术限制(1) C8 安全因素(60) b19 信息收集及目的-用于联系(8) b9 安全机制-企业层面(20) b21 信息收集及目的-提供服务(4) b15 信息保存时间(4) b22 信息收集及目的-利用位置(7) b26 安全技术(11) b24 信息收集及目的-激活设备(2) b39 泄露原因(1) b29 信息收集及目的-安全问题(3) b44 退出机制(20) b42 信息收集及目的-改进计划(1) b47 安全机制-可追溯性(1) b16 信息转移(1) C4 获取信息(60) b49 一致性(2) b48 市场因素(1) C9 市场因素(5) b55 信息转让(7) b56 避免交易问题(3) b28 信息收集方式(7) b57 利益最大化(1) b20 信息内部分享(4) b3 法律因素(10) C10 政府与法律因素(26) b34 内部分享(1) b35 法律规制(14) b7 获取信息(40) b17 公共事务合作(1) b54 安全机制-监管层面(1) 表2. 范畴与核心范畴 注：核心范畴在构建理论的过程中需要进行理论性抽样，即通过可能构建的理论对现有范畴进行判断，若范畴支持度不高则需要继续搜集资料进行分析，因而资料的搜集与分析伴随着整个研究过程，直至达到“理论饱和”，即新资料不能提供新的信息。 图1. 个人信息产品化路径模型 3.2. 模型描述 3.2.1. 需求确定 通过分析市场、竞争对手，找到产品不足，从而明确新的需求。产品需求分为两类：企业端需求与用户端需求。前者指用于改善企业系统或流程，或者产出新产品，如研究用户行为时发现某环节满意度低，使得企业内部运转效率低下，从而改进该类流程。后者与用户的利益关联。为弥补个人信息被收集，需满足用户的直接或间接利益。直接利益即金钱或优惠券，已有学者在研究实验中以此测算个人信息价值 [ 25 ] 。间接利益即通过形如个性化推荐的方式，为用户节省决策时间。明确产品需求，可以为接下来明确信息用途、以及获取信息提供指引。 3.2.2. 产品策划 根据模型，产品策划阶段由开发前提、明确信息、获取信息三个核心范畴构成。 开发前提。包括两方面，一是企业需要做出并遵守声明，即企业会遵守用户个人信息保护的相关规定，不会收集与产品无关的无用信息；不会识别到特定个体；提供用户更改个人信息的方式和途径。二是企业需要确保自己有过硬的技术能力，能保护用户个人信息在收集、传输、保存的过程中不会被泄露。 明确信息。根据产品不同的需求，以及各信息的用途，决定产品化过程需要收集的信息。企业常用的个人信息及用途有：年龄，用于甄别用户是否适龄；电话，可用于联系用户，收集意见或用户调研；地址，用于提供服务，如快递；位置信息，亦用于提供服务，如导航；设备号，用于识别用户，判断是否一设备多账户；用户操作日志，用于改进用户体验。 获取信息。个人信息多种多样，信息的收集方式也不同。数据是产品实现的土壤，获得优质的数据能为优秀的产品提供保障。获取方式主要分为以下几类：用户在登陆注册时主动提供；用户调研；用户行为数据收集；公司内部分享；通过商业伙伴获取相应数据；通过第三方数据平台购买相应数据。 3.2.3. 产品开发 个人信息产品开发的过程和多数产品开发相似，耗时较长，较为关键。其特点是标准化、模块化、流程化。标准化是指开发过程及开发形成的成果均遵循特定的标准，便于索引和改进。模块化指将已经成熟的代码进行封装，共享模块，后续的产品只需修改少数参数，便可获取结果。流程化指产品开发有既定的顺序流程，有利于进度控制和质量控制。 编码资料集显示，部分公司会选择第三方开发的方法，将产品开发过程外包，在这种情况下，公司需要事先向用户阐明可能向第三方共享信息，并尽量做到仅将统计信息给到第三方公司。 产品开发的技术有多种，以个性化推荐为例，常用的算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法等。总的来说，信息数量越多、越准确，推荐的结果便更令人满意。 3.2.4. 产品应用与迭代 个人信息产品应用可以分为四类 [ 26 ] ：数据产品类；个性定制类；产品/服务改善类方法；企业提升类。产品应用和需求确定互相照应，产品的不断进行迭代更新，从而满足企业的需求。在迭代过程中，企业可积累多次重复运用的产品模块，进行优化并固化，从而为下一轮迭代节约相应环节的开发成本。 3.2.5. 环境因素 在个人信息产品化的过程中，需要从市场因素、安全因素、政府与法律因素三个角度来考虑环境因素的影响。 市场因素。在产品策划阶段，需要明确信息是否能收集，收集来源和渠道。收集信息的一个重要途径便是通过数据市场交易获得。因此数据交易市场机制是否良好(是否有扰乱秩序的黑市交易存在)，数据相关各方信息是否对等(可能存在虚假信息)，都对个人信息产品有着较为深远的影响。在产品应用阶段，产品完成后需要投放并接受市场的考验。 安全因素。安全因素指从企业角度如何保障用户的个人信息安全。就信息而言，不同类型的信息应该有特定的保存时间。一是由于信息的时效性，某些信息可能随着时间而失去真实性；二是取决于企业与用户达成的协议，若为非永久性协议，可按时删除企业保存的个人信息，避免信息泄露。对于企业来说，企业自身的安全机制，亦影响着用户的个人信息安全。数据安全规制和相应培训应贯彻落实到员工上。更新隐私政策时，应该及时告知用户。安全因素渗透于个人信息产品化路径各环节。安全技术的发展，也为个人信息产品化提供更多可发挥的空间。 政府与法律因素。无论处于产品化路径任何阶段，企业都应保密个人信息，但在政府或法律因素的干涉下，企业有可能公开个人信息。不同地区对不同类型的个人信息保护力度不同，产品在A地区适用，但在B地区则可能触及法律红线，因此在需求确定阶段需要考虑政府与法律因素。