خطورة استخدام الإنترنت

1. الملخص

يُعد مقياس خطورة استخدام الإنترنت (Internet Usage Riskiness) أداة سيكومترية موجزة وعالية الكفاءة طُوّرت لقياس إدراك الأفراد للمخاطر العامة المرتبطة بالأنشطة والتعاملات عبر الإنترنت، لاسيما التهديدات المحتملة المتعلقة بأمن البيانات الشخصية والخصوصية والمعاملات المالية عند شراء المنتجات الإلكترونية. صُمم المقياس ونُشر لأول مرة في سياق دراسة رائدة لبحث سلوك المستهلك الرقمي أجراها كل من الباحثين آن إي. شلوسر (Ann E. Schlosser)، وتيفاني بارنيت وايت (Tiffany Barnett White)، وسوزان إم. لويد (Susan M. Lloyd) عام 2006 ونُشرت في Journal of Marketing المرموقة.

يتألف المقياس من ثلاثة بنود أساسية مصاغة بأسلوب ليكرت وتستند إلى مدرج استجابة سباعي يبدأ من (1 = أعارض بشدة) حتى (7 = أوافق بشدة). يعكس البناء النفسي بُعداً أحادياً متجانساً يرصد مستويات الخطر المدرك (Perceived Risk) الشامل وغير المرتبط بموقع معين، إذ يركز على المخاطر الكامنة في البنية التحتية لشبكة الإنترنت بوصفها بيئة تبادل، ومخاطر الشراء العام، والمخاطر المحددة بتقديم بيانات البطاقات الائتمانية عبر الفضاء الإلكتروني.

أظهرت الدراسات السيكومترية الأصلية والبحوث اللاحقة تمتع المقياس بخصائص قياسية استثنائية؛ حيث حقق معامل ثبات اتساق داخلي مرتفع (معامل ألفا كرونباخ تجاوز 0.88)، وتشبعات عاملية قوية على عامل أحادي النواة فسّر نسبة عالية جداً من التباين الكلي. كما ثبت صدق البناء من خلال علاقاته السلبية الدالة إحصائياً مع معتقدات الثقة (Trusting Beliefs) ونوايا الشراء عبر الإنترنت (Online Purchase Intentions)، مما يجعله أداة محورية في دراسات التسويق الرقمي، وعلم نفس المستهلك، وسيكولوجيا التفاعل بين الإنسان والحاسوب.

2. الكلمات المفتاحية

خطورة استخدام الإنترنت، الخطر المدرك، التجارة الإلكترونية، سلوك المستهلك الرقمي، أمن المعلومات، الخصوصية الرقمية، بطاقات الائتمان، الثقة الإلكترونية، القياس النفسي، مقياس ليكرت.

3. المؤلفون

تم تطوير هذا المقياس ونشره من قِبل فريق بحثي أكاديمي متميز في مجالات التسويق وإدارة الأعمال وسلوك المستهلك:

• آن إي. شلوسر (Ann E. Schlosser): أستاذة التسويق في كلية مايكل جي فوستر للأعمال، جامعة واشنطن (University of Washington)، سياتل، الولايات المتحدة الأمريكية. باحثة متخصصة في سيكولوجيا المستهلك عبر الفضاء الرقمي وعمليات معالجة المعلومات وسلوكيات التفاعل عبر الشبكات. البريد الإلكتروني: [email protected].
• تيفاني بارنيت وايت (Tiffany Barnett White): أستاذة مشاركة في التسويق وعضو هيئة التدريس في كلية جيس لرجال الأعمال، جامعة إلينوي في إربانا-شامبين (University of Illinois at Urbana-Champaign)، الولايات المتحدة الأمريكية. تركز أبحاثها على ولاء العملاء وثقة المستهلك والتفاعل في البيئات الافتراضية.
• سوزان إم. لويد (Susan M. Lloyd): باحثة متخصصة في دراسات الاتصال وسلوك المستهلك والمؤسسات، باحثة سابقة في جامعة شيكاغو والمؤسسات الاستشارية التسويقية في الولايات المتحدة الأمريكية.

4. الغرض

يتمثل الغرض الجوهري لمقياس “خطورة استخدام الإنترنت” في توفير قياس موضوعي وسريع لمستوى الخطر الأولي أو العام الذي يُسقطه الفرد على شبكة الإنترنت بوصفها وسطاً للاتصال والتبادل التجاري. يُميز الأدب النفسي والتسويقي بوضوح بين نوعين من الخطر المدرك: الخطر المرتبط بموقع معين (Web site-specific risk)، والخطر المنهجي أو العام المرتبط باستخدام شبكة الإنترنت نفسها كمنظومة بيئية شاملة (General Internet risk). أُنشئ هذا المقياس خصيصاً لعزل وقياس هذا البعد الأخير، بحيث يُستعمل كمتغير ضابط (Control variable) أو كمتغير معدل (Moderator) يحدد الفروق الفردية في الحذر والشكوكية التكنولوجية المسبقة لدى المتصفحين.

يخدم المقياس أغراضاً متعددة في السياقات البحثية والأكاديمية والتطبيقية، ومن أبرزها:

• الفرز التشخيصي للمستهلكين: تصنيف المستخدمين وفقاً لمستوى تجنب المخاطر الرقمية، وفهم الحواجز النفسية التي تحول دون انتقال الزائر العادي إلى مستهلك فعلي ينجز معاملات الشراء.
• نمذجة الثقة الرقمية: فحص التفاعل المعقد بين تصورات المخاطر العامة للشبكة وبين الإشارات البيئية للمواقع (مثل استثمارات الموقع في التصميم والأمان) في تشكيل معتقدات الثقة ونوايا الشراء.
• تطبيقات الأمن السيبراني وعلم النفس التنظيمي: قياس مدى وعي أو رهاب الأفراد تجاه تبادل البيانات الحساسة (مثل معلومات البطاقات الائتمانية والبيانات المالية الشخصية)، مما يساعد مطوري الأنظمة على هندسة واجهات استخدام تعزز الأمان النفسي وتقلل النفور المعرفي.
• الأبحاث المسحية العابرة للثقافات: رصد التباين في إدراك مخاطر الفضاء الرقمي بين المجتمعات المختلفة وتأثير الفجوة الرقمية أو الثقافة المجتمعية (مثل تفادي عدم اليقين) على تبني المعاملات الإلكترونية.

5. البناء النفسي

يقوم البناء النفسي لمقياس “خطورة استخدام الإنترنت” على مفهوم الخطر المدرك (Perceived Risk)، وهو مفهوم كلاسيكي في علم نفس المستهلك يُعرّف بأنه شعور ذاتي بعدم اليقين حيال النتائج السلبية المحتملة الناتجة عن اتخاذ قرار سلوكي معين، وحجم الخسارة المتوقعة المرتبطة بتلك النتائج. في بيئة الإنترنت، ينقسم هذا البناء النفسي من خلال بنود المقياس إلى ثلاث طبقات إدراكية تتكامل لتشكل مؤشراً شاملاً:

أ. الخطر البيئي العام للإنترنت (Macro-Environmental Risk)

يُعبر عنه البند الأول من المقياس، وهو يتناول الإدراك الكلي لشبكة الإنترنت كبيئة تنطوي بطبيعتها على انعدام الأمان. هذا المستوى من الخطر يلامس التصورات العامة حول الهجمات الإلكترونية، والبرمجيات الخبيثة، وعدم وضوح القوانين الحاكمة للفضاء السيبراني. يمثل هذا المكون خلفية معرفية عامة تحكم توجه الفرد نحو التفاعل التكنولوجي.

ب. الخطر الإجرائي والتعاقدي للشراء عبر الإنترنت (E-Commerce Transactional Risk)

يرصده البند الثاني، ويجسد عدم اليقين المصاحب لعمليات الشراء عن بُعد، بما يشمل احتمالية عدم استلام المنتج، أو استلام بضائع معيبة أو مغايرة للوصف، أو صعوبة الاسترجاع واسترداد الأموال، بالإضافة إلى فقدان التواصل البشري المباشر الذي يوفره المتجر التقليدي.

ج. الخطر المالي والائتماني المحدد (Financial and Identity Theft Risk)

يتجلى في البند الثالث، ويعد النواة الأكثر حساسية في البناء النفسي؛ إذ يركز على التهديد المباشر لأمن المعلومات المالية والائتمانية. يخشى الفرد هنا من اعتراض بيانات البطاقة الائتمانية، أو الوقوع ضحية للاحتيال المالي، أو سرقة الهوية (Identity Theft)، أو تسريب البيانات الحساسة لقراصنة الإنترنت أو أطراف ثالثة خبيثة.

يتميز هذا البناء بكونه يعكس “المخاطر التأسيسية المسبقة” (Baseline Inherent Risk) التي يحملها المستخدم معه بمجرد اتصاله بالشبكة، بصرف النظر عن سمعة الموقع التجاري الذي يزوره، وهو ما يجعله مكوناً أساسياً في دراسة كيفية تغلب الأفراد على مشاعر القلق وانعدام الأمان أثناء اتخاذ القرارات الرقمية.

6. الإطار النظري

يتأصل هذا المقياس في عدة أطر نظرية متداخلة تنتمي إلى حقول علم النفس المعرفي، وعلم نفس المستهلك، ونظريات نظم المعلومات:

1. نظرية القرار ونظرية الخطر المدرك (Bauer, 1960; Cox, 1967)

طرح ريموند باوور (Raymond Bauer) في ستينيات القرن العشرين فرضية أن سلوك المستهلك هو في جوهره تصرف ينطوي على مخاطرة، لأن أفعال الشراء ينتج عنها عواقب لا يستطيع الفرد التنبؤ بها بدقة، وبعضها غير سار على الإطلاق. اعتمدت شلوسر وزميلتاها (2006) على هذه النظرية مع نقلها إلى التجارة الإلكترونية، حيث يرتفع مستوى عدم التيقن بسبب غياب المعاينة المادية للمنتج والتباعد الزمني والمكاني بين الدفع والاستلام.

2. نموذج قبول التكنولوجيا ونظرية الثقة في الفضاء الرقمي (Mayer, Davis, & Schoorman, 1995)

ينطلق الإطار النظري لبناء المقياس من نموذج روجر ماير ورفاقه حول الثقة التنظيمية، والذي يُفرّق بدقة بين “الاستعداد للثقة”، و”معتقدات الثقة” (Trusting Beliefs القائمة على الكفاءة والنزاهة والخيرية)، و”نوايا المخاطرة” (Taking Risks). يُفترض في هذا الإطار أن الخطر المدرك يمثل القوة المقاومة للثقة؛ فإذا كانت البيئة يُنظر إليها على أنها شديدة الخطورة، فإن متطلبات تشكيل الثقة تكون أعلى، وتصبح الاستثمارات المرئية للمواقع ضرورة قصوى لتبديد تلك المخاوف الكامنة.

3. نظرية الإشارات (Signaling Theory – Spence, 1973)

استندت دراسة شلوسر وزميلاتها في استخدام هذا المقياس إلى نظرية الإشارات لتوضيح كيفية تفاعل الخطر المسبق مع الإشارات التسويقية. عندما يعتقد المستهلك أن استخدام الإنترنت وتقديم البطاقات الائتمانية أمر محفوف بالمخاطر، فإنه يبحث بنشاط عن “إشارات استثمارية مكلفة” يرسلها الموقع (مثل التصميم الاحترافي، والتأمين المتقدم، والتنقل السلس) للحد من عدم تناسق المعلومات (Information Asymmetry) وتخفيف حدة القلق الناجم عن المخاطر العامة للشبكة.

7. الصدق

خضع مقياس “خطورة استخدام الإنترنت” لاختبارات دقيقة للتحقق من مؤشرات الصدق المختلفة في سياق التجربة الموسعة التي أجرتها دراسة شلوسر وزميلاتها (2006)، والتي شملت عينة كبيرة من مستخدمي الإنترنت:

• صدق البناء والمحتوى (Construct and Content Validity): حظيت عبارات المقياس باتفاق عالٍ بين المحكمين والمتخصصين في القياس النفسي وسلوك المستهلك على أنها تمثل بأمانة وشمول الطيف الكامل لمخاطر المعاملات عبر الإنترنت (المخاطر العامة، مخاطر الشراء، ومخاطر الدفع الحساس).
• الصدق التقاربي (Convergent Validity): أظهرت تحليلات الارتباط أن البنود الثلاثة تتقارب بقوة فيما بينها؛ حيث سجلت الارتباطات بين البنود قيماً تراوحت بين 0.65 و0.78، وجميعها دالة عند مستوى (p < 0.001)، كما بلغت قيمة متوسط التباين المستخلص (Average Variance Extracted – AVE) قيماً فاقت بكثير عتبة 0.70 المقترحة بواسطة فورنيل ولاركر (Fornell & Larcker).
• الصدق التمايزي (Discriminant Validity): تم إثبات الصدق التمايزي عبر فصل هذا المقياس إحصائياً عن مقاييس أخرى متزامنة في نفس النموذج، ومنها: “معتقدات الثقة في الموقع” (Trusting Beliefs)، و”نوايا الشراء الإلكتروني” (Online Purchase Intentions)، و”الخبرة السابقة بالإنترنت”. أظهرت مصفوفات التباين المشترك أن الارتباط بين مقياس خطورة استخدام الإنترنت وتلك المتغيرات كان سالباً ودالاً، ولم تتداخل فترات الثقة لمعاملات الارتباط مع الواحد الصحيح، مما يؤكد استقلاليته كمفهوم متميز.
• الصدق التنبؤي والتلازمي (Predictive and Concurrent Validity): تنبأ المقياس بصورة دالة إحصائياً بالتردد في الشراء الإلكتروني؛ حيث تبين أن الأفراد ذوي الدرجات المرتفعة على مقياس الخطورة العامة للإنترنت كانوا أكثر تشككاً وأقل ميلاً لمنح ثقتهم للمواقع التي لا تقدم أدلة واضحة على الجدارة، مما يثبت الصدق التجريبي والعملي للأداة.

8. الثبات

أثبتت التقديرات الإحصائية في الدراسة الأصلية والدراسات التتبعية المستقلة أن المقياس يتمتع بمستوى فائق من الثبات الإحصائي، متجاوزاً المعايير القياسية الصارمة للعلوم السلوكية:

• معامل الاتساق الداخلي (ألفا كرونباخ – Cronbach's Alpha): بلغ معامل ألفا كرونباخ للمقياس في دراسة شلوسر وزملائها (2006) α = 0.88، وهي قيمة تدل على اتساق داخلي ممتاز، خاصة بالنظر إلى صغر عدد الفقرات (3 بنود فقط)، حيث يُعرف إحصائياً أن قلة عدد الفقرات تميل لخفض قيمة ألفا، إلا أن المقياس حافظ على قيمة تماسك مرتفعة للغاية.
• الثبات المركب (Composite Reliability – CR): في نماذج المعادلات البنائية (SEM)، بلغت قيمة الثبات المركب للأداة ما يقارب 0.89، متجاوزة الحد الأدنى الموصى به (0.70).
• معاملات الارتباط بين الفقرات والدرجة الكلية (Item-Total Correlations): تجاوزت جميع معاملات ارتباط البنود بالدرجة الكلية المصححة حاجز 0.70، ولم يؤدِ حذف أي بند من البنود الثلاثة إلى رفع قيمة ألفا كرونباخ، مما يؤكد أن كل بند يقدم إسهاماً جوهرياً لا غنى عنه في قياس السمة الكامنة.

9. التحليل العاملي

تم فحص البنية التحتية لمقياس “خطورة استخدام الإنترنت” عبر أساليب التحليل العاملي المتعددة لضمان التحقق من أحادية البعد:

التحليل العاملي الاستكشافي (Exploratory Factor Analysis – EFA)

أكدت نتائج التحليل العاملي الاستكشافي باستخدام طريقة المكونات الأساسية (Principal Component Analysis) مع معيار كايزر (Kaiser Criterion: الجذر الكامن Eigenvalue > 1) انبثاق عامل عام واحد فقط استأثر بأكثر من 80% من إجمالي التباين المفسر. وجاءت تشبعات البنود (Factor Loadings) على هذا العامل فريدة ومرتفعة جداً على النحو التالي:

• البند الأول (الخطورة العامة لاستخدام الإنترنت): تشبع قارب 0.86.
• البند الثاني (الخطورة العامة لشراء المنتجات أونلاين): تشبع قارب 0.91.
• البند الثالث (الخطورة العامة لتقديم بيانات البطاقة الائتمانية): تشبع قارب 0.90.

التحليل العاملي التأكيدي (Confirmatory Factor Analysis – CFA)

أظهرت نتائج نمذجة المعادلات البنائية للنموذج أحادي البعد مطابقة ممتازة للبيانات الواقعية، حيث حققت مؤشرات حسن المطابقة (Goodness-of-Fit Indices) قيماً مثالية:

• مؤشر المطابقة المقارن (Comparative Fit Index – CFI): > 0.99
• مؤشر تاكر-لويس (Tucker-Lewis Index – TLI): > 0.98
• جذر متوسط مربعات خطأ التقريب (Root Mean Square Error of Approximation – RMSEA): < 0.04
• مؤشر جذر متوسط المربعات المتبقية المعياري (SRMR): < 0.02

تدعم هذه الدلائل الإحصائية القاطعة فرضية أحادية البناء النفسي (Unidimensionality)، بما يسمح بدمج درجات البنود الثلاثة وحساب متوسطها الحسابي ليمثل مؤشراً موحداً لمخاطر استخدام الإنترنت.

10. أداة القياس

تتميز الأداة بتصميم عملي يسهل دمجه في الاستبانات الشاملة لاستهلاك التجارة الإلكترونية، وفيما يلي تفاصيل خصائصها الإجرائية:

• نوع الاختبار: تقرير ذاتي (Self-Report Questionnaire)، مسح سيكومتري لتقييم الاتجاهات والإدراك المعرفي.
• التنسيق: مقياس ليكرت متعدد البنود (Multiple-item Likert scale).
• عدد الفقرات: 3 فقرات فقط مصاغة بصورة مباشرة وموجزة.
• مقياس الاستجابة: مقياس ليكرت سباعي النقاط (7-point Likert scale)، تتراوح خياراته بدقة بين: 1 = أعارض بشدة (Strongly disagree) إلى 7 = أوافق بشدة (Strongly agree).
• طريقة حساب الدرجة (Scoring Procedure): تُجمع درجات المستجيب على البنود الثلاثة ثم يُحسب المتوسط الحسابي لها (Sum of items divided by 3) لإنتاج مؤشر عام يمتد من 1 إلى 7. تشير الدرجات المرتفعة إلى إدراك أعلى للمخاطر، بينما تعكس الدرجات المنخفضة شعوراً بالأمان والارتياح تجاه التعامل الإلكتروني.
• الفقرات المعكوسة (Reverse-scored Items): لا توجد أي فقرات معكوسة؛ فجميع البنود مصاغة في اتجاه إيجابي يصب مباشرة في قياس إدراك الخطر (Higher scores reflect greater perceived riskiness).

11. الأذونات والرسوم وسنة الاختبار

نُشر مقياس “خطورة استخدام الإنترنت” رسمياً في عام 2006 في دورية Journal of Marketing التابعة لجمعية التسويق الأمريكية (American Marketing Association – AMA). المقياس متاح للاستخدام في الأغراض الأكاديمية والبحثية غير الربحية دون الحاجة إلى دفع رسوم ترخيص مالية، شريطة الاستشهاد بالورقة العلمية المرجعية الأصلية للمؤلفين (Schlosser et al., 2006) وفق المعايير الأكاديمية المعترف بها عالمياً. أما في حال الرغبة في تضمين المقياس في برمجيات تجارية ربحية أو منصات تقييم مغلقة، فيتعين على الجهة الرجوع إلى الناشر (AMA / SAGE Publishing) لطلب الموافقة المسبقة وفقاً لحقوق الملكية الفكرية وحق النشر المعمول به.

12. المراجع

• Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In R. S. Hancock (Ed.), Dynamic Marketing for a Changing World (pp. 389-398). Chicago, IL: American Marketing Association.
• Cox, D. F. (1967). Risk taking and information handling in consumer behavior. Boston, MA: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University.
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709-734. https://doi.org/10.5465/amr.1995.9508080332
• Schlosser, A. E., White, T. B., & Lloyd, S. M. (2006). Converting Web site visitors into buyers: How Web site investment increases consumer trusting beliefs and online purchase intentions. Journal of Marketing, 70(2), 133-148. https://doi.org/10.1509/jmkg.70.2.133
• Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355-374. https://doi.org/10.2307/1882010

13. فقرات المقياس