基于ELM的在线健康社区用户信息采纳意愿研究

2021-05-20李秋霞

杭州电子科技大学学报(社会科学版) 2021年2期

周涛，李秋霞

(杭州电子科技大学管理学院，浙江杭州 310018)

移动通信、人工智能、大数据等技术的发展及其在医疗健康领域的广泛应用，促进了“互联网+医疗健康”的兴起。根据CNNIC报告[1]，截至2020年6月，我国网民规模达9.4亿，互联网普及率达67%。庞大的网民群体构成了中国蓬勃发展的消费市场，促进了医疗健康服务业的高速发展，催生了在线健康社区(online health communities，OHCs)的兴起和发展。

近年来，在线健康社区已成为人们寻求医疗信息的重要渠道之一[2]。在线健康社区是在线社区的一种类型，它可以看成是由信息、用户和社区这3个要素组成的复杂系统[3]，三者之间相互依存、相互影响。其中，信息是指在线健康社区的用户之间因交流和互动产生的信息记录，反映了用户的自身需求、认知和情感态度；用户是在线健康社区的参与者和贡献者，他们搜索、获取和传播健康信息；社区是用户在线上进行信息交流的平台，对健康信息进行积累或整合，提供信息服务和知识发现的载体。在线健康社区的成员之间彼此分享信息、经验和感受，并提供情感支持和鼓励[4]。成员不仅可以在社区中讨论与健康相关的问题，例如，饮食、运动健身、疾病等健康问题，还可以获得其他用户提供的情感支持和慰藉以缓解健康焦虑。

已有文献研究了多个情境下包括在线旅游、社交媒体、在线问答等用户的信息采纳行为，但较少有文献考察OHCs用户的信息采纳意愿。Chong等[5]研究论据质量、来源可信度、感知有用性和感知易用性对用户采纳旅游评论的作用。Luo等[6]研究信息说服力、信息综合性、信息一致性和信息质量对信息采纳意愿的作用。Guo等[7]建立了一个属性-感知-意愿研究模型分析隐私和个性化对用户采纳电子医疗的影响。其他研究考察了信任[8]、声誉[9]和信息素养[10]对用户信息采纳的作用。如前所述，OHCs用户之间存在频繁交互，包括信息交互、情感交互等，他们不仅从社区获取有价值的健康信息，而且还获取情感慰藉和支持，这将影响用户的信息采纳意愿。基于此，本文将基于精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model，ELM)，将情感支持纳入研究模型，研究在线健康社区用户信息采纳意愿。研究结果将有助于在线健康社区采取措施促进用户的信息采纳行为，对其可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

(一)精细加工可能性模型

精细加工可能性模型又称“详尽可能性模型”。它是由著名的社会心理学家Petty和Cacioppo[11]在1986年提出的，是用来解释态度形成和改变的双过程理论。该理论模型认为，说服引发态度的改变是通过两条路径形成的，即中心路径(centrally)和外围路径(peripherally)。当个体通过中心路径处理信息时，他们将对信息的论点进行综合的考虑、评估、认真分析并做出判断而改变自己的态度；而当个体通过外围路径处理信息时，很少对信息本身的论据进行判断，主要是根据信息源的可靠度、可信性等外围线索，不需要对信息进行仔细的审查或深思熟虑而形成态度的改变。个体态度的改变也会受到动机和能力的影响，当个体具有强烈的自我效能，处理信息能力较高时，将采用中心路径；而当个体的自我效能较低，处理信息的能力较低时，将采用外围路径。

已有研究基于ELM理论考察了创新社区、社交媒体、在线旅游等环境下用户的信息采纳，而对在线健康社区的信息采纳意愿的研究较少。徐鹏宇[12]从来源可信度的角度梳理出三类影响创新社区中用户信息采纳意愿的因素：信息发布者的特征、信息反馈的特征和信息呈现的特征。费豪泽等[13]分析了文本多样性、外部引用、回答者身份和回答者历史答题水平对社会化问答用户信息采纳度的作用。周宏和栗素娟[14]认为追加评论一致性会影响信息质量感知及消费者信息采纳。彭振等[15]基于ELM和UTAUT构建了旅游微信公众号用户信息采纳行为模型，发现绩效期望、努力期望和社会影响显著影响用户信息采纳意愿。因此，本文将基于ELM研究OHCs用户的信息采纳意愿。

(二)OHCs用户行为研究

在线健康社区作为一种新兴平台得到国内外学者的广泛关注。目前，对于在线健康社区的研究热点主要集中在信息寻求行为、健康素养教育、健康信息服务和信息交流行为[16-18]。国内外对在线健康社区的研究虽然已经取得了丰硕的研究成果，但整体来看，仍处于探索阶段[3]。

已有研究从多个视角包括社会认知、社会支持、社会资本等角度研究OHCs用户行为。莫秀婷和邓朝华[19]基于社会认知理论研究健康自我效能、健康关注、感知风险和感知信息支持对社交网站健康信息采纳意愿的作用。唐旭丽等[20]基于社会支持理论，综合考察健康素养和信任对信息采纳的作用。周涛等[21]从社会资本理论角度研究社会资本对用户的健康知识贡献和获取行为的影响。Davis等[22]、Liu等[23]发现人们越来越多地通过在线健康社区寻求情感支持、信息支持和陪伴。

从上述文献可以发现，已有研究较少考虑情感因素对用户信息采纳的影响，但如果在线健康社区的其他用户能够提供高质量的信息或者为他们提供情感上的关心、鼓励和安慰，将使用户产生心理上的认同，从而促进其健康信息的采纳。因此，有必要综合考察这些因素对用户健康信息采纳意愿的影响。

二、研究模型与假设

(一)论据质量

论据质量反映在线健康社区中用户对信息有用性、准确性、相关性、详尽性等的评价[24]。已有研究证实论据质量是用户信息采纳的重要因素。Bhattacherjee和Sanford发现论据质量、来源可信度、感知有用性和态度对用户技术使用意图有显著的正向影响[25]。Yan和Huang认为微博的信息质量和来源可信度通过信息有用性和愉悦性影响用户的转发意图[26]。在线健康社区中信息大都是用户自己生成的，信息的质量可能参差不齐，如果用户提供给信息接收者的信息不准确或错误时，可能会降低他们的采纳意愿，反之，则会增加他们的采纳意愿。因此，本文假设：

H1：论据质量正向影响用户的信息采纳意愿。

(二)共同语言

共同语言不仅代表语言本身，它还包括“作为日常交流的主要内容的缩略语、术语”[27]。共同语言是指在线健康社区的用户共享一套信息代码和语言，比如有关医疗专业知识的内容缩写和行话[28]。共同语言能够保证用户与用户之间沟通的有效性，这在信息采纳行为中非常重要，尤其是一些比较难懂的医学专业术语，拥有共同语言的用户可以很好地理解和接收信息[29]。共同语言为用户提供了一种交流的途径，用户之间可以相互交流和理解，促进用户积极、自愿地参与到健康信息的交流中，减少因为专业知识理解不同而产生的阻碍，促进信息的沟通。在线健康社区中的信息主要通过一些文字和图片等进行传播，没有共同语言的用户之间，即使其信息采纳意愿非常强烈，也有可能无法达成一种心理上的共鸣，从而影响采纳意愿。因此，本文假设：

H2：共同语言正向影响用户的信息采纳意愿。

(三)来源可信度

来源可信度是指采纳者认为信息的来源是可信和可靠的。来源可信度可以从两个方面考虑，一是信息发布者的能力，二是信息发布者的身份[30]。来源可信度可能会影响用户对健康信息的信任和接收。Mahapatra和Mishra证实人们只有在认为口碑信息是可靠的情况下，才会倾向于接收信息和在线转发信息[31]。Jin等基于交际生态学理论和人际传播理论，发现来源可信度有效促进了用户在社交媒体上传播医疗保健知识的行为[32]。Huo等证实用户可信度和平台可信度对健康知识采纳有显著影响[8]。因此，本文假设：

H3：来源可信度正向影响用户的信息采纳意愿。

(四)情感支持

情感支持反映了其他用户表达的鼓励、同情和关注。当用户面临健康问题时，他们通常处于担忧和不安等消极情绪中[33]。他们可能期望其他人能够倾听他们的声音，表达对他们的关心和支持，这可能会让他们感到舒适和放松。他们可能会对其他成员的关心形成一种信念并促进他们的采纳意愿[34]。社会交换理论认为，当一个人从他人那里获得利益时，他会以同样的方式回报他人的支持[35]。如果用户在社区中得到他人关心，用户可能会不自觉地为其他人也提供类似的帮助。在线健康社区的用户不仅期望获得关于健康问题的建议和意见，还想要他人给自己提供情感上的鼓励和安慰[36]。Zhou基于SOR模型来研究在线健康社区中用户的知识共享，发现情感支持会影响社区内其他成员的信任，进而决定用户的共享意愿[37]。因此，本文假设：

H4：情感支持正向影响用户的信息采纳意愿。

(五)自我效能

自我效能是社会认知理论的重要概念，是指在某种情况下，人们对自己是否有能力执行某一项活动的自信程度，自我效能高的个体对未来的结果往往有积极的预期[38]。莫秀婷和邓朝华认为健康自我效能显著影响用户采纳社交网站健康信息的意向[19]。Silic和Ruf发现顾客的自我效能感对使用意愿具有积极影响，顾客的自我效能感越高，那么未来越有可能使用该系统[39]。Balapour等的研究表明感知自我效能对病人使用诊所或医院提供的移动应用程序行为有正向影响[40]。互联网的便捷性使用户对结果预期更积极，这有可能影响他们的自我效能和信息采纳意愿。因此，本文假设：

H5：自我效能正向影响用户的信息采纳意愿。

根据ELM理论，人们在信息处理过程中存在两条路径：即中心路径和外围路径，而态度的改变取决于个人的动机和能力[25]。自我效能高的人愿意接受挑战，通过努力去达到自己的目标，而自我效能低的人不愿付出努力，希望借助外力来达到自己的目标。Zhou基于ELM模型探讨了LBS用户的隐私关注，结果表明隐私关注沿着中心路径和外围路径发展，自我效能调节中心因素和外围因素对隐私关注的影响[24]。因此，自我效能将影响用户的信息采纳决策。具体来说，自我效能将正向调节中心因素的作用，而负向调节外围因素的作用。

H6：自我效能对论据质量和信息采纳意愿之间的关系起到正向调节作用。

H7：自我效能对共同语言和信息采纳意愿之间的关系起到正向调节作用。

H8：自我效能对来源可信度和信息采纳意愿之间的关系起到负向调节作用。

H9：自我效能对情感支持和信息采纳意愿之间的关系起到负向调节作用。

图1展示了研究模型。

图1 在线健康社区用户信息采纳意愿模型

三、数据收集与分析

(一)量表设计与数据收集

本文模型包括6个因子，其中每个因子包括3-4个测量指标，这些指标均改编于已有文献，以提高量表的内容效度。所有指标均采用7点Likert量表。指标和来源见表1。

表1 测量指标及来源

研究通过腾讯问卷在线发放问卷，问卷以链接的形式发布在QQ空间、微信朋友圈等社交平台上，共收到350份有效问卷。其中男性比例为48.3%，女性为51.7%；91.1%的用户年龄在20-29岁之间；92.3%的用户具有本科及以上学历。用户经常使用的在线健康社区包括：百度医生(54.3%)、丁香园(51.7%)、知乎健康(42.3%)、好大夫在线(32.6%)、39健康网(23.7%)等。33.7%的用户使用在线健康社区半年以上。

(二)数据分析

首先，使用SPSS 23进行信度分析，得到每个因子的Alpha系数均大于0.7，显示较好的信度。此外，大部分指标对应的因子负载均大于0.7，AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，说明测量模型具有良好的效度。然后，运用LISREL 8.7对结构模型进行分析，计算模型的路径系数值，检验假设是否成立，路径系数和显著性水平如图2所示。

图2 路径系数和显著性水平注：*，***分别表示P<0.05,P<0.001。

四、讨论

研究结果显示，除了假设2、假设8之外，其余假设都得到了支持。因变量信息采纳意愿的R2为70.6%，显示本文模型解释力较好。

在影响因素中，自我效能对用户信息采纳意愿的影响最大，情感支持的影响次之。表明用户在采纳信息时，不仅受到自我效能的影响，情感支持也起到了重要作用，显示情感支持对用户行为决策的重要作用。对于在线健康社区的用户来说，他们不仅期望获得便捷的健康信息，还希望在与他人的互动中得到帮助和关心。由于人们总在不经意间对那些表达对自己同情和帮助的人产生一种好感，这种好感促使用户采纳信息。

研究没有发现共同语言对信息采纳意愿的作用，可能的原因包括以下两方面：一是用户在采纳信息时更多关注健康信息的内容本身(论据质量)，包括信息的有用性、真实性等，对于专业词汇是否形成了共同的语言或行话不大关注；二是共同语言的形成需要较长时间的参与和交互，并且一些健康信息知识较为专业，用户可能并不熟悉专业词汇或行话，因此他们更多关注情感交互等因素的作用。

研究发现自我效能正向调节中心因素包括论据质量和共同语言对信息采纳意愿的作用，负向调节外围因素包括情感支持对信息采纳意愿的作用，显示自我效能高的用户更为关注信息内容质量和共同语言，而不大关注情感支持等外围因素。研究没有发现自我效能对来源可信度和信息采纳意愿之间关系的调节作用，可能的原因是无论用户的自我效能高低如何，他们还是高度重视健康信息的来源是否权威可靠，因为这直接关系其身体健康。