融合SOR理论的智能健康手环用户不持续使用行为研究*

王文韬，张 震，张 坤，刘咏梅，谢阳群

0 引言

近年在万物互联大背景下，具有测量体力活动和能量消耗功能的智能穿戴设备迅猛发展[1]。通俗讲，智能穿戴设备是可穿戴于人体身上的智能设备，智能穿戴设备因其在运动数据统计、健康数据监测等方面具有重要价值，逐渐成为健康和医疗服务领域的关注重点[2]。在李志军等人的研究中采纳的是麻省理工学院媒体实验室给出的定义，认为智能穿戴设备是计算机技术结合多媒体和无线传播技术，以不突显异物感的输入或输出仪器(如首饰、眼镜或衣服)连接个人局域网、侦测特定情境或成为私人智慧助理，进而成为使用者在行进动作中处理信息的工具[3]。自2014年始，智能穿戴设备的投资开始快速涌向医疗健康领域，出现了较多智能健康手环产品，如Jawbone UP、健康手环咕咚等[4]。据2016年数据统计，华米科技手环总销量已超过1，850万只，位列全球第二[5]。作为智能健康手环主要代表之一的小米手环4更是在8天内(2019年6月14日到2019年6月21日)售出100万只[6]。除小米手环外，华为手环、埃微蛋卷手环等智能健康手环同样有不错的销量。可见，智能健康手环已开始被越来越多用户接受。

作为人们获取自身健康信息较为便捷、有效的途径，智能健康手环可通过获取个人数据起到指导用户健康生活的作用。此外，智能健康手环亦能为用户提供如天气、时间等信息。作为未来物联网发展中重要链接中介和信号控制设备之一，智能健康手环等智能穿戴设备的发展将为人们生活带来更多便利。然而智能健康手环行业的发展并非一帆风顺，在使用之初，它确实引发了用户兴趣，但各种数据表明，使用一段时间后，部分用户会失去兴趣，不再使用智能健康手环[7]。这无疑会对智能健康手环发展甚至对未来智能社区的推进造成障碍。那么，智能健康手环用户为什么会出现不持续使用行为？是哪些因素影响着用户产生不持续使用行为？对智能健康手环用户不持续使用行为的研究将有助于深入探索上述问题、进一步充实不持续使用行为相关研究，亦能为智能健康手环技术与服务优化提供理论参考，助力智能健康手环行业持续健康发展。

1 研究回顾

1.1 智能健康手环

智能健康手环作为智能穿戴设备的一种，近几年开始普及。10 多年前，名为“血糖监测系统”的发明专利首先开始了在手环上的设想，该发明通过将监测装置戴在手腕上监测人体数据，这篇专利申请是最早披露通过手环监测人体数据从而达到预防疾病的专利文献，算是今天各式智能健康手环雏形[8]。随后，拥有监测心率、计算步数等更多功能的智能健康手环不断出现并激发了用户使用兴趣。当前智能健康手环大都可通过记录用户日常健康、锻炼数据并与智能手机同步和分享的方式起到指导个体健康生活的作用。

智能健康手环功能各异，大多功能集中于健康数据采集、存储和分析等方面[9]。不同用户群体偏好的功能不尽相同。比如，为满足家长实时掌握婴幼儿身体状况的需求，针对婴幼儿设计的智能健康手环更加侧重心率和温度等指标的测量[10]；为满足老年人健康需求，针对老年人设计的智能健康手环将更加侧重锻炼计步和睡眠质量监控等方面[11]；面向中学生成长的智能健康手环更加侧重学业管理、德育管理、借阅消费和健康运动等[12]。此外，亦有研究抛开特定用户群体，仅针对手环功能设计进行相关研究，如针对心率测量系统[13]、蓝牙模块[14]等。与此同时，为探析用户行为进而优化智能健康手环服务，出现了关于智能健康手环用户行为的相关研究。胡亚飞等研究了智能手环在员工健康行为干预方面的应用效果，得出佩戴智能手环辅以多种健康激励的干预方式可对员工健康意识、健康行为和健康状况的改善起到促进作用，是可行的干预策略[15]；王林等探讨了运动社交平台对用户使用智能手环的影响并基于研究结果为智能手环发展提出建议[7]。目前对智能健康手环的研究大都是针对智能健康手环的设计和功能等，虽然亦有部分学者针对智能健康手环用户行为进行研究，但该部分研究大多围绕某一特定因素展开，虽有针对性但广泛性与普适性相对较弱。因此，为得出适用范围较广的结论进而在一定程度上促进该行业发展，本文对智能健康手环用户不持续使用行为进行探索具有一定现实价值。

1.2 SOR理论

人类行为是心理学主要研究对象，早期心理学较多关注外界刺激与个人行为间的联系，即典型的S-R理论，由于S-R理论只能分析表达显性的外在刺激和结果，无法呈现刺激接受者的内在意识和心态感知[16]。针对该问题，Tolman 提出“刺激-机体-反应”(SOR)理论，将用户放在中心位置，否定刺激(S)与反应(R)的联系是直接、机械的，认为人们的行为从刺激(S)到反应(R)过程中，“有机体内部状态”即个体(O)的内化感知起着中介作用[17]。

SOR理论起初用于分析和解释环境刺激对人类行为的影响，20世纪80年代后，逐渐被应用于零售行业消费行为研究中，是消费行为研究的基本理论之一。如Eroglu 融合SOR 理论对用户网络购物行为进行研究[18]；Chang等结合SOR理论对零售环境3个特征即环境、设计、社会在冲动购买行为中的作用进行探索[19]。此后，SOR理论应用范围不断拓展，已有学者结合SOR 理论对情报学研究进行了探索。罗琳和杨洋结合SOR理论对用户标签使用行为影响因素进行探索[20]；邓卫华和易明基于SOR 理论对在线用户追加评论信息采纳机制进行分析[21]；郑美玉基于SOR理论对手机图书馆用户持续使用影响因素进行研究并提出系统质量、服务水平和使用成本等因素对用户持续使用行为产生影响[22]。本文首先使用内容分析法对得到的访谈资料进行分析，发现绝大多数用户由于受到外界刺激(S)或内在机体(O)的影响进而产生了不持续使用行为，而这一行为的发生机理与SOR 理论所研究的问题有着相似之处，即需充分考虑用户作为主体在不同刺激作用下是否会触发不持续使用行为(R)。徐孝娟等将信息质量等因素作为S，感知隐私风险等作为O，流失意愿作为R对社交网站用户流失行为进行了探讨[23]；谢玉华等将环境因素等作为S，情感心理状态等作为O，员工抱怨等作为R对员工抱怨研究进行评述[24]。因此，本文融合SOR理论度量智能健康手环用户不持续使用行为具有一定可行性与探索意义。表1为部分研究SOR理论下因素举例，对于不同研究目的，S、O、R三者下的因素不尽相同，其中与本文相同或相近的因素有感知有用性等。本文在对访谈资料进行内容分析过程中借鉴之前研究因素，并创新性地提出任务技术适配等因素，对智能健康手环用户不持续使用行为进行探索。

表1 部分研究SOR理论下因素举例

1.3 不持续使用行为研究

对持续使用行为已有较多研究，如针对高校图书馆电子资源[27]、信息系统[28]、移动图书馆[29]、慕课[30]、移动应用[31]。相比之下，对用户不持续使用行为的研究较少。不持续使用概念较早是在医学领域内受到关注，是研究药物的不持续使用，如Herings等研究了不持续使用非典型抗精神病药物与患者自杀率的关系[32]。随后学者将该概念引入信息系统相关领域中，探讨信息系统的不持续使用行为，如Maier 等对Facebook 用户行为进行观察，认为社交过载与SNS疲惫会引起用户使用意向不连续，而调整社交过载与缓解疲惫则会降低该意向[33]；郭佳等以“压力源-应变-后果”为框架对图书馆微信公众号不持续使用影响因素进行研究并指出影响因素有感知过载、隐私关注等[34]；牛静等对用户社交媒体不持续使用行为进行研究，发现社交过载等会影响用户行为[35]；石婷婷对图书馆微信公众号不持续使用行为进行研究，发现感知过载和用户隐私关注等会影响用户行为[36]；林家宝等引入“压力源-应变-结果”模型框架对用户不持续使用行为进行研究，发现社交超载和信息超载等会影响用户行为[37]。此外，随着生活水平提升，人们对健康的关注程度日益提高，围绕健康领域开展的用户行为研究亦不断增加，如赵栋祥等对用户健康管理服务的使用行为进行研究[38]，付少雄等对手机使用行为与用户健康间的关系进行调查[39]。

综合上述分析可见，已有文献对不持续使用行为进行了探索，但研究智能健康手环用户行为的文献较少，且已有文献对用户使用行为过程揭示不够深刻，特别是针对用户感知层面研究较少。因此，本文融合SOR 理论，构建智能健康手环用户不持续使用行为模型，研究不同外界刺激作用于用户感知进而对用户行为的影响机理。

2 研究设计

2.1 研究方法

本文采用内容分析法，结合SOR 理论，选择与质性研究较为契合具有指向性的半结构化访谈法对被试者进行访谈[40]，获取智能健康手环用户不持续使用行为原始数据，并借助NVivo 12软件对访谈数据进行编码和分析，通过逐级归纳智能健康手环用户不持续使用行为影响因素，构建智能健康手环用户不持续使用行为模型。

2.2 数据收集

(1)确定访谈对象。由于本文是针对智能健康手环用户不持续使用行为的研究，因此被试对象必须具有智能健康手环使用经历，且在使用一段时间后出现不持续使用行为。在样本数量上，由于研究更看重研究样本所能提供信息的丰富性而不是样本数量的多少[41]，样本数量一般在20～30之间较为合适[42]，因此，本文共筛选24位符合研究的被试。在被试年龄分布上，随着量化青年的出现，越来越多青年人习惯通过科技量化生活指标，智能健康手环用户亦是以青年人为主[43]，故本文选择青年人作为主要访谈对象，被试基本情况见表2。

表2 被试基本情况

(2)设计访谈提纲。本文在结合相关文献基础上[44-45]，设计了一份半结构化访谈提纲。在正式访谈前，研究者对提纲进行预测试，结合实际访谈情况对半结构化访谈提纲进行修正与完善，使之具有良好的内容效度。半结构化访谈提纲分为两部分，第一部分为术语界定和访谈对象基本信息采集，第二部分为用户使用手环的相关经历和对不持续使用行为影响因素的探索。

(3)访谈过程。访谈时间跨度为期一周，2名研究者一组采访一名被试。所有采访资料共计579分钟36秒，平均访谈用时24分钟09秒，最长35分钟40秒，最短19分钟22秒。访谈方式均为面对面访谈。实验严格遵从纽伦堡准则[46]，在正式访谈开始前，研究者告知被试的责任、宣读注意事项，在被试同意的情况下，与被试签订书面知情同意书并告知被试访谈预计花费时间，并对能否录音与被试进行确认，在被试同意的前提下对本次访谈全程录音。采访结束后由2名研究者共同对转录的音频资料进行文本规范化处理，形成24份文档，每份文档即为一名被试的访谈资料，将其以R01～R24顺序命名。

2.3 编码与分析

本文在SOR 理论视角下，采用分析法并通过开放编码分析数据。在正式编码前设计了一套严密的文献编码方案，包括文献导入方式、编码规则及最终结果呈现等。将规范化处理后的24份访谈资料导入NVivo 12软件中，逐一阅读每一访谈资料，提取其中智能健康手环用户不持续使用行为影响因素，将相同或相近意思的变量进行合并[47]。共进行两轮编码。第一轮开放编码的目的在于构建编码表。融合SOR 理论抽取智能健康手环用户不持续使用行为影响因素的常用概念，如有用性认知、易用性认知、期望确认与满意程度、成本投入、隐私风险、服务质量、功能、任务技术适配、外观、手环自身质量、便携性、个人喜好和习惯、娱乐性、信任、自我展示、组织承诺、社会性认知等，初步形成17个基本范畴，并分别对应纳入刺激(S)和机体(O)下，分别对应于平台弹性(S)、环境刺激(S)、认知结构(O)、情感焦点(O)，最终汇总于编码表。第二轮编码由2 名编码人员基于同一编码表分别进行，编码结束后，汇总不一致的编码，并进行讨论，保留一致意见作为最终编码结果。具体数据编码汇总情况如表3所示。

表3 数据编码汇总

图1 核心范畴分布及占比图

通过对访谈资料编码分析，明确智能健康手环用户不持续使用行为各影响因素占比，并在此基础上绘制核心范畴分布及占比图，见图1(本文百分比均保留两位小数并采取四舍五入的方法，如最后得到百分比相加不等于100%，在不改变占比大小顺序的基础上进行修改)。认知结构对用户不持续使用智能健康手环影响最大，编码参考点占比43.37%，其次是平台弹性(40.31%)、情感焦点(13.26%)和环境刺激(3.06%)。

2.4 研究信度、效度及理论饱和度检验

为提升研究信度，本文采用目的抽样、研究者协同编码、二次访谈等方式。在确定访谈对象时，对被试严格筛选，剔除不符合条件的人。采访和转录的研究者为2 人一组协同编码，尽可能排除个体编码带来的不确定因素。采访完成后，对部分访谈转录文本不确定的内容与相应被试协商并进行二次访谈，确保访谈数据真实准确。

研究效度即研究结果有效性程度，指研究结果准确性和可推广性。为保证研究效度，本文采用“三角检验”方法，即采用多种手段对同一案例进行多维交叉验证，以避免由于研究者主观偏见而对研究结论产生错误判断[48]。本文通过对不同籍贯、年龄的群体进行半结构化访谈，获取智能健康手环不持续使用行为相关信息，佐之以相关领域研究者论文[49-50]，确保三角检验有效实施，进而确保本文有较高效度。

在以往研究基础上，本文采用Francis等所使用的方法：对前16份访谈资料进行编码，结果发现在对第21份资料进行编码时已没有新的基本范畴出现，随后继续对剩余3份资料进行编码，完成后通过重复样本编码并结合预留的5份样本数据编码完成理论饱和度检验[51]。结果没有出现新范畴，被试数达到对特定主题进行探讨的充分样本量，研究建立的理论模型已达饱和，因此，研究结论有一定可靠性。

2.5 理论模型构建

经过数据编码分析，将每个范畴间内在关系梳理清楚后，本文采用NVivo 12软件的建模功能并融入SOR 理论，构建智能健康手环用户不持续使用行为影响因素理论模型，如图2所示。

平台弹性和环境刺激属于外部因素，即SOR理论中的S(刺激)；认知结构和情感焦点属于内部因素，即SOR中的O(机体)；R则是机体对所受刺激作出的反应，在本文中表现为用户对智能健康手环的不持续使用行为。其中，任务技术适配、手环自身质量、便携性大致通过影响用户认知结构进而使用户产生不持续使用行为；功能、外观大致通过影响用户情感焦点进而使用户产生不持续使用行为；社会性认知大致通过影响用户认知结构或情感焦点进而使用户产生不持续使用行为。值得注意的是，S、O、R间并不是严格的S→O、O→R，已有学者证实，特别是刺激维度的情景因素，存在S直接影响R的关系[52]。本文重点关注不持续使用行为，通过探究其行为机制进而有针对性提出意见。

图2 智能健康手环用户不持续使用行为影响因素模型

3 结果透视

3.1 刺激(S)

(1)平台弹性。平台弹性是智能健康手环用户不持续使用行为的外部刺激因素之一，属于SOR理论中的S。平台弹性指与技术相关的，如可行的操作系统[53]、硬件配置和软件框架等[54]影响用户使用体验的因素，在本文中包括便携性、任务技术适配、功能、外观、手环自身质量。

平台弹性编码参考点为79个，占比40.31%。其中，影响最大的是智能健康手环本身功能因素。其次是任务技术适配，这2点在平台弹性中占比58.23%。外观占比20.25%。在采访中本文发现，对智能健康手环外观有要求的用户多为女性用户。手环自身质量占比12.66%。以上4点占比达91.14%，此外，便携性对用户不持续使用智能健康手环亦有一定影响，占比8.86%。其中部分相关原始编码数据如下：①在便携性上，主要表现在佩戴智能健康手环时是否方便，如“要去洗衣服，可能就不太方便，也就不怎么用手环了”(R02)；“手环佩戴起来有点麻烦，出汗的时候戴在手上很难受，就不用了”(R09)。②在任务技术适配上，主要表现在手环的某些技术不能较好地支持用户需要，“专业性不够强，所以后期没有再继续使用”(R04)；“让我不使用的原因是手环不能够实时更新数据(需要依赖手机进行信息更新)，提供的服务始终是那么几种，不能持续关注我身体的一些状态，不能提供一些其他我想要的”(R15)。③在功能上，主要表现在一些需要加强的功能和用户希望智能健康手环拥有的功能，如“提供不了很多服务或者是让用户满意的话，我肯定不会去持续地使用”(R10)；“不使用手环是因为这款手环有时会出现一些功能上的故障”(R11)。④在外观方面，如“腕带变得很脏，我肯定也不会一直用”(R05)；“它设计是黑白的，看上去十分单调，没有想要继续使用的欲望”(R12)。⑤在手环自身质量上，如“不持续使用的原因主要是因为腕带坏了”(R05)。

(2)环境刺激。环境刺激是影响用户不持续使用智能健康手环的另一外部刺激因素，属于SOR理论中的S。环境刺激是指能够激发个体产生某种行为的各种外界因素，在本文中，环境刺激包括组织承诺和社会性认知。

环境刺激编码参考点为6 个，占比3.06%。其中影响较大的是组织承诺，在环境刺激中占比66.67%。如用户处在社团或群体中，群体成员都不使用手环，这会对用户产生一定影响。其次是社会性认知，在环境刺激中占比33.33%，一些用户认为其他人的观点、行为等对自己不持续使用有影响。其中部分相关原始编码数据如下：①在组织承诺上，如“他们不用而我在用，我觉得自己有些奇怪，可能就不用手环了”(R08)；“他们有的不定期使用，然后我使用频率就变少了，渐渐就不用了”(R14)。②在社会性认知上，如“我觉得他们认为不好，我也会受他们影响不再使用手环”(R08)。

3.2 机体(O)

(1)认知结构。认知结构是激发智能健康手环用户不持续使用行为的内在因素之一，属于SOR理论中的O。认知结构是与个人感知认识相关的，随用户体验而变化的知识结构[55]。在本文中认知结构包括成本投入、期望确认与满意程度、易用性认知、隐私风险、有用性认知、服务质量。

认知结构编码参考点为85 处，编码占比43.37%。其中，影响最大的是用户对智能健康手环的有用性认知；其次是易用性认知，智能健康手环在具备一定功能之外，还应易上手，方便操作；期望确认与满意程度亦是影响用户不持续使用行为的因素之一，用户购买商品前会对该商品产生一定期望，若购买后商品没有达到用户预期，用户则有可能放弃持续使用。此外，成本投入与隐私风险亦在其中发挥一定作用。以上5点在认知结构中占比94.12%。除上述影响因素外，服务质量对用户不持续使用有一定影响，占比5.88%。其中部分相关原始编码数据如下：①在成本投入上，如“成本大于带来的好处，我觉得它不足以弥补成本，所以不选择继续用它”(R10)；“更新功能的同时需要我增加一定费用，我觉得有可能不持续使用它”(R12)。②在期望确认与满意程度上，如“功能没有达到自己的预期就不想用”(R01)；“它对于我的健康监测并没有想象中那么好，并不能满足我的期待，所以我不会一直用它”(R04)；“放弃使用它主要因为不好用，没有达到期望”(R10)。③在易用性认知上，如“像一些老年人，对智能手机操作不熟练的话，对于他们而言使用智能手环，可能会造成一些障碍，所以就不怎么用了”(R06)。④在隐私风险上，如“我选择不使用它是因为害怕个人信息，隐私被他人知道和利用”(R04)；“手环保护不了我的隐私，功能再好我都不可能会去用”(R10)。⑤在有用性认知上，如“感觉它没有什么用，所以不会使用”(R01)；“觉得手环功能不是特别必要，所以后来渐渐不怎么使用了”(R06)；感觉手环的用处没有特别大，就没戴它”(R16)。⑥在服务质量上，主要表现在商家售后服务的质量，如“提供不了很多服务或者是让用户满意的话，我肯定不会去持续地使用”(R10)。

(2)情感焦点。情感焦点是激发用户不持续使用行为的另一内在因素，属于SOR理论中的O。情感焦点指用户情绪关注的[56]、对用户某种特定行为有影响的情感作用[57]，在本文表现为个人喜好和习惯、信任、娱乐性、自我展示。

情感焦点编码参考点为26个，占比13.26%。影响最大的是个人喜好和习惯，在情感焦点中占比38.46%，其次是手环的娱乐性，占比30.77%，之后是用户对智能健康手环的信任，占比23.08%，最后是自我展示，占比7.69%。其中部分相关原始编码数据如下：①在个人喜好和习惯方面，如“上学后不锻炼了，也就不常使用”(R15)。②在信任上，主要表现为用户对品牌或智能健康手环提供数据的信任，如“苹果公司之前曝光过对用户信息窃取的事件，让我不想持续使用”(R04)。③在娱乐性上，主要表现在智能健康手环缺少娱乐功能，如“手环现在的娱乐性不是特别强，不能满足我大多数娱乐需求”(R04)。④在自我展示上，如“看到别人的展示我感到自己没有他们做得好，也就不想再用手环”(R10)。

4 启示

4.1 刺激(S)

(1)平台弹性。在访谈中被试提到：“实用功能不能满足我的需要，便不再想用”(R24)。智能健康手环的设计者应在优化现有手环功能的基础上，添加与用户日常任务相匹配的实用功能，如日程振动提醒，基于位置的日程服务，用户到达某位置后，由智能健康手环的振动提醒用户在此位置应执行的任务，如回家服药等任务活动。此外，亦可通过定时(整点或半小时一次)血压或血糖测试，定时监测用户身体症状，并为用户提供匹配的健康训练任务，量化用户健康生活。智能健康手环作为一款智能穿戴设备，其在某种程度上也应具备一定时尚元素。设计者应在手环外观设计上进行创新，尽可能使手环外表变得“花哨”一些，如可通过加入更多颜色选择或变换手环整体外观风格以迎合用户，特别是女性用户的需求，如在访谈中被试提到：“外观单调，不想持续使用”(R12)。此外，在质量上，智能健康手环应提供一定保证。如采用防汗、透气和具有弹性材质的腕带和纳米级别的机身设计等，提高智能健康手环的耐磨、防尘和防摔性能。如在访谈中被试提到：“质量问题影响我持续使用。”(R23)

(2)环境刺激。在访谈中被试提到：“(朋友中)只有我一人用，就不想用”(R08)，因此，智能健康手环制作商可首先在某一组织或用户群体推行使用智能健康手环，尽可能开发针对该用户群体的功能，由一个组织或群体逐步推广智能健康手环的使用，这同时要求智能健康手环必须在功能、外观等方面满足用户需求，使用户自发性地向身边朋友推荐。

4.2 机体(O)

(1)认知结构。通过对认知结构影响因素抽取和分析可知，智能健康手环首先应具备其产品本身重要使用价值，如针对现代年轻群体(年轻群体是购买智能健康手环的主要群体之一)的睡眠监测、健康减肥与瘦身优化服务。作为青年代表的大学生健康状况不容乐观：体质滑坡，心理障碍，人际适应不良等问题较严重[58]。因此，针对不同群体，智能健康手环应在用户上传基本信息后，对应推送合适的健康监测指标和优化对策，通过针对性的量化指标提醒(如饮食热量提醒)让用户意识到所使用的智能健康手环具有其他产品很难替代的功能和使用价值，让用户真切感受到智能健康手环给自己带来的益处，如在访谈中被试提到：“针对性较强的功能对我来说有较大吸引力”。(R23)

首先，智能手机功能十分强大，这就要求智能健康手环的设计者们开发实用的、智能手机不能做到的独特功能。与智能手机不同的生存生态即智能健康手环需要用户时刻穿戴在身，因此可在开发过程中深入嵌入多种生物传感器设备，通过对用户多种生理特征数据的侦测和收集，形成用户个体健康小数据，结合健康大数据为用户提供最具针对性的健康优化建议。其次，智能健康手环的操作应当尽量简洁，容易上手。操作复杂会让用户产生疲劳，进而导致不持续使用行为。智能健康手环的优势在于便携，但它的屏幕相对较小，因此，不建议在较小的屏幕上附加太多不方便操作的功能。从目前技术来看，智能健康手环无法替代智能手机，因此，在智能健康手环上附加过多功能反而会使手环操作更加繁琐，应基于用户需求围绕便捷与健康信息功能开发。再次，在宣传智能健康手环时应尽量避免硬件数据堆砌，硬件数据堆砌会使用户在购买前对手环产品产生较高期望，若购买后手环未达到用户期望，用户会有较大可能产生不持续使用行为，不利于智能健康手环行业发展。相关人员应提高其系统流畅性，优化用户体验，甚至在宣传时可选择不透露手环部分功能而是以“彩蛋”的形式允许用户在使用过程中自己去发现，以持续激发用户使用兴趣。最后，智能健康手环厂商应对用户隐私信息进行保密，智能健康手环中大多数据与用户身体健康状况相关，一旦存在泄漏风险，用户极有可能选择不持续使用，且平台再使用的可能性很低。因此，智能健康手环厂商应加强对手环用户的隐私数据保护技术，通过引入个人私有云的形式保存用户健康数据，另一方面，用户在使用智能健康手环之初，可对用户的信息收集采取分段自愿执行策略，在用户处于产品粘性交叉的初始阶段，应提高用户产品价值获得感，缩小使用户产生抵触情绪的因素。

(2)情感焦点。通过对情感焦点影响因素的抽取和分析可知，用户喜好、习惯难以改变，若用户在使用智能健康手环过程中与习惯发生冲突，用户很有可能坚持自己的习惯而放弃使用智能健康手环。手环可提供健康信息和量化的生理指标，但这些功能的实现需用户在使用过程中上传如个人生理特征、位置等较为隐私的信息，这需要用户的信任。因此，相关人员应确保用户个人信息不会被泄露。此外，现有智能健康手环在设计过程中过多依赖软硬件工程师的设计，却少有医学专业人士参与，这不利于智能健康手环为用户提供科学严谨的数据、信息和服务，其结果亦会导致用户不信任，出现不持续使用行为。正如在访谈中被试提到：“感觉手环的功能还是不够专业，让我想放弃它”。(R22)

4.3 反应(R)

用户反应在本文表现为不持续使用行为，即用户发生不持续使用行为后其再次使用的可能性较低。因此，为确保用户粘性，需尽可能迎合用户需求，生产出让用户满意的产品。此外，智能健康手环较大的优势是便携性，若能使用户在使用智能健康手环的过程中产生类似“心流体验”的精神状态，则能在一定程度上体现用户手环体验较好[59]。因此，智能健康手环的设计者需提升手环互动性，加强用户间联系，从而提升用户粘性，降低不持续使用行为发生的可能。此外，不同用户群体间使用体验存在一定差距，因此，划分用户群体进而针对性地提供服务亦尤为重要。

5 结语

正如一些业界专业人士的预测，智能健康手环作为智能穿戴设备在医疗健康领域不断延伸，其未来将会成为收集、整合和分析医疗保健数据的基础载体，能够帮助人们节约医疗成本，缩短诊疗流程，甚至在未来颠覆整个医疗就诊模式[2]，因此，对于智能健康手环不持续使用行为的研究具有较为重要的意义。但本文被试者主要为大学生，研究结论是否具有较好的普适性仍有待商榷。且本文S、O、R三者下变量关系仅通过访谈得到，作用机理仍有待明确。因此，本文是对智能健康手环用户行为研究的初步探索。在未来，对智能健康手环的研究需要更加细致，如详细划分用户群体，以此扩大研究结果的普适性。