用户感知视角下移动健康App的质量评价指标体系研究

刘艳华

(南京中医药大学卫生经济管理学院,江苏 南京 210023)

2020年初新型冠状病毒肺炎暴发直至今日的全球蔓延,严重威胁了人类健康,也彻底改变了人们的生活方式,全民健康意识普遍提升,身心健康成为高质量生活的追求。疫情期间,随着居家办公和社交隔离政策的实施,常规医疗行为受限,人们开始转向手机,试图在居家期间保持运动、管理压力、获得医疗帮助,以最大程度保持身心健康。通过移动技术获取健康信息和服务、预约医疗服务甚至在线诊疗等已成为疫情下的常态,移动应用市场研究公司App Annie的调查发现，疫情期间,中国、日本、美国等国手机用户平均每周花在健康健身和医疗App上的时间出现强劲增长[1]。与人们对移动健康信息和服务的强劲需求相对应的,是移动健康市场规模的不断扩大和移动健康App数量的激增。据速途研究院数据显示,我国移动健康市场规模预计在2020年突破500亿元,提供健康信息、咨询问诊、预约挂号、医药服务及健康管理等服务的健康App早已超过2 000多款[2]。在如此规模巨大且增长迅速的市场环境下,由于缺乏市场准入和权威监管机制,加之App的开发门槛较低,导致同质化严重、不合规的移动健康App大量涌入,App的准确性、有效性、适用性、安全性等得不到保障[3]。国家计算机病毒应急处理中心在“净网2020”专项行动中对互联网监测发现,部分移动健康App存在涉嫌侵犯隐私不合规行为,如《叮当快药》《健康云》《春雨医生》等已被通报下架。用户在缺乏判断标准及有效指导的情况下,只能通过热门程度、“星级”评分、用户评价或试用选择App,所选择的App质量难以保证甚至会有隐私泄露的风险。

鉴于此,本文在借鉴Stoyanov SR等开发的移动健康App质量评价量表及国内外已有研究基础上,尝试从用户感知视角出发,采用问卷调查法获得用户对移动健康App质量评价指标重要性的感知数据,构建初始质量评价指标体系,通过探索性因子分析检验、修正并赋权,以期为我国移动健康App质量评价标准的建立提供参考,为移动健康App的开发和监管提供一定的启示。

1 移动健康App质量评价指标体系的初步构建

评价指标的选择既要考虑是否能够涵盖移动健康App的质量范畴和切中关键因素,又要考虑评估者尤其是广大普通用户的认知,确保选取的指标能够被准确地理解。本文在选取指标时,以现有的、经过严格程序开发并被广泛使用的用户版移动健康App质量评价量表(uMARS)为基础,以国内外已有研究成果为补充,以此保证指标的科学性、可行性和可靠性。

MARS(Mobile Application Rating Scale)是美国学者Stoyanov SR于2015年开发的一款可靠的、多维度的、成熟的评价移动健康App质量的量表[4]。MARS的开发经历了严格的程序:首先进行全面的文献检索,包括网站或App质量评价相关的文章,相关网站、专业研究手册、未出版的手稿和会议记录中有关web或App质量评估标准的研究,提取研究中有关网站或App质量评估的标准;其次由心理学家、交互和界面设计师、开发人员以及参与mHealth应用程序开发的专业人士组成的咨询团队共同将评估标准划分为类别和子类别,并开发量表项目和描述用语;最终由专家小组经过多轮审查、更正后确定MARS的测量维度和测度指标,并进一步规范描述用语。MARS是由多学科专家团队开发的第一款易于使用、简单、客观、可靠、可广泛应用的移动健康App质量评估工具,包含一些专业测度项目,适用于专家(卫生专业人员、研究人员、应用程序开发人员等)评估移动健康App的质量。为便于从用户角度评价,2016年,Stoyanov SR在MARS的基础上开发了用户版本的移动App评价量表(the user version of the Mobile Application Rating Scale,简称uMARS),该量表的结构与MARS一致,删掉了部分维度中需要专业知识进行评估的测度项,并且在测度项描述时更加简单,符合普通用户的认知[5]。这两个量表已被广泛用于评估不同领域的App,如心血管疾病[6]、心理健康[7]、孕期指导[8]、营养饮食[9]等。

本文提取uMARS量表中四类客观质量标准(参与度、功能性、美观性、信息质量)和主观质量标准作为初始指标,其中参与度包括娱乐性、趣味性、可定制性、交互性、目标群体5个评价指标,功能性包括效率、易用性、导航性、手势设计4个评价指标,美观性包括界面布局、图表清晰度、视觉吸引力3个评价指标,信息质量包括信息准确性、信息全面性、信息可视化、信息可信性4个评价指标，主观质量包括持续使用意愿、付费意愿、分享意愿、星级评分4个评价指标。另外在查阅文献中发现:信息及时性和易理解性是信息质量维度的重要指标[10],而uMARS中未有体现,故将信息及时性和信息易理解性两个指标补充进信息质量维度;主观质量维度体现的是用户使用App后产生的行为及习惯,反映的是用户黏性[11],为了便于理解,本文将主观质量改为用户黏性,评价指标不变;uMARS的评价维度中未体现隐私与安全性标准,而实际上由于健康App涉及用户的健康隐私,部分App具备挂号、购买链接等需要支付的功能,因此健康类App的隐私与安全问题极为重要,本文借鉴已有App隐私和安全性的研究[10],设置隐私与安全性维度,并提取个人健康隐私保护和支付安全作为评价指标。据此初步构建一个包含参与度、功能性、美观性、信息质量、用户黏性、隐私与安全性6个一级指标24个二级指标的移动健康App质量评价指标体系。

2 移动健康App质量评价指标体系的检验、修正与赋权

用户是健康类App的最终使用者,对App质量的评价最有话语权[10],健康App的质量评价标准及权重应该依据用户感知的结果做出判断。因此,本研究采用问卷调查法,采集用户对移动健康App质量评价指标重要性的感知数据,在对数据有效性进行检验的基础上,采用探索性因子分析检验并修正指标分类,根据数据之间的关系对评价指标进行客观赋权,构建移动健康App质量评价指标体系。

2.1 问卷调查与数据采集

将移动健康App质量评价指标体系中包含的24个评价指标纳入“移动健康App质量评价指标调查”问卷,通过小范围调查进一步规范每个问项的描述。问卷主体包括被调查者基本情况和移动健康App质量评价指标重要性调查两部分,后者采用Likert五级量表,要求调查对象对每个评价指标的重要性进行判定,从“很重要”“重要”“一般”“不重要”“完全不重要”依次赋5到1分。通过网络发放问卷,最终回收问卷467份,经过对每一份问卷的检查核对,删除所有题项均选择同一答案的无效问卷,获得有效问卷420份,有效率89.94%。调查对象特征方面:男性38.81%,女性61.19%;年龄30岁及以下36.43%,31至40岁46.90%,40岁以上16.67%;本科以下学历17.14%,本科40.24%,硕士及以上42.62%。

2.2 数据有效性检验

首先采用极端值法(临界比值法)对问卷各题项的可靠程度进行检验,结果显示所有题项的t值均达到显著,且所有题项的临界比值(t值)大于3.000,即所有题项均具有较高的鉴别度,各题项的可靠程度较高。

其次采用Cronbach’s α系数对问卷整体信度进行检验,结果显示问卷的内部一致性α系数为0.892,其中“娱乐性”选项校正的项总计相关性仅0.077,该项已删除的α值为0.904,加之该项目均值为2.53,即多数人认为该项目对移动健康App的质量影响较低,故删除该项目;项目删除后量表的内部一致性α系数为0.904,量表信度较好。最后,采用探索性因子分析对问卷效度进行检验,因子提取选择主成分分析法,因子旋转选择正交最大方差法,结果显示,量表的KMO值为0.919,Bartlett’s球形检验的近似卡方值为5 020.516(P=0),即量表拒绝了原矩阵为单位相关矩阵的假设,说明题项间有共同因子存在,适合进行因子分析。提取的公因子方差均大于0.45,累积方差贡献率大于61.193%,除题项“信息可视化”在两个公因子上有较为均等交叉因子负荷(因子负荷分别是0.530和0.571)外,其他题项在公因子上的因子负荷差异明显,故删除题项“信息可视化”,再次分析,共同度、累计贡献率和因子负荷均满足效度要求,且公因子包含的题项合理,形成较为稳定的因子结构。

2.3 指标体系的检验与修正

采用主成分分析法提取特征根大于1的公因子,以正交最大方差法旋转因子,样本的KMO值为0.911,Bartlett’s球形检验的近似卡方值为4 644.429(P=0)。参考公因子累积方差贡献率和碎石图,根据题项的共同性、旋转后的因子负荷量、每个公因子所包含的题项个数及公因子的可命名性等确定公因子及其所含题项。经过一次分析,抽取4个因子,如表1所示。

4个公因子的累积方差贡献率为 61.321%,因子提取效果较好,各题项的共同性介于0.453至0.742之间,旋转后各题项在相应共同因子上均具有较大负荷,介于0.492至 0.809 之间。因子分析所得因子结构是由变量在各公因子上的载荷大小决定的,与实际调研数据密切相关,本实证研究获得因子结构与原始建构结构略有差异,实际数据显示:信息质量、隐私与安全性两个维度归为一类;功能性与美观性两个维度归为一类,参与度和用户黏性两个维度未发生变化。导致这一变化的原因可能有两个:一是本研究理论架构的维度归类主要来源于uMARS量表及国内外相关文献补充,维度划分主要由专家界定,与我国实际调查数据可能有所差别;二是调查样本量的大小、样本分布的均衡性、被调查者的合作态度、主观判断等均会影响评价要素归类结果。笔者认为探索性因子分析利用降维的思想,根据数据之间的关系将各评价要素归类成4个相互独立的公因子,将原始指标体系中的6个维度合并为4个维度,维度的合并更具客观性和科学性。故重新将4个维度命名为信息质量与安全(F1)、功能与美观性(F2)、参与度(F3)、用户黏性(F4),成为移动健康App质量评价的一级指标，一级指标包含的各要素即为对应的二级指标。

表1 移动健康App质量评价指标体系的因子分析

2.4 评价指标权重的确定

2.4.1 一级指标权重确定

公因子的方差贡献率是公因子对所有样本方差的代表,与累积方差贡献率的比值即为公因子对总目标的权重,也即一级指标的权重,由表1数据计算可得Ai=(0.341,0.313,0.186,0.160)(i=1,2,3,4)。由此可知,信息质量与安全性评价指标对移动健康App质量评价的影响最大,权重为0.341,其次是功能和美观性,权重为0.313,参与度和用户黏性的影响则较小,权重分别为0.186和0.160。

2.4.2 二级指标权重确定

(1)二级指标在一级指标上的权重。通过因子分析获得因子得分系数矩阵,因子得分系数可视为基于公因子进行多元回归分析中的标准化回归系数,反映了各指标(二级指标)对公因子(一级指标)的贡献程度,用各指标贡献除以其所属公因子包含的全部指标贡献之和即为各二级指标在所属一级指标上的权重。由表1数据计算可得B1j=(0.123,0.075,0.172,0.149,0.128,0.190,0.164),B2 j=(0.063,0.089,0.097,0.176,0.200,0.182,0.193),B3 j=(0.241,0.301,0.256,0.202),B4 j=(0.206,0.270,0.275,0.249)(j=1,2,3,4),B1j、B2 j、B3 j、B4 j分别为信息质量与安全、功能与美观性、参与度、用户黏性4个一级指标下对应二级指标的权重。

(2)二级指标在总目标上的权重。由上述分析可知, 二级指标在总目标上的权重(wij)可由各二级指标和对应一级指标权重的乘积计算获得,即wij=Ai*Bij=(0.042,0.026,0.059,0.051,0.044,0.065,0.056,0.020,0.028,0.030,0.055,0.063,0.057,0.060,0.045,0.056,0.048,0.038,0.033,0.043,0.044,0.040),其中i、j取值分别为1,2,3,4。

3 研究结论

3.1 研究主要结论

本文基于用户感知数据,根据数据之间的客观联系明确评价指标归属并计算指标权重,构建了移动健康App质量评价指标体系(表2)。研究显示:信息质量与安全在整个评价指标体系中的权重最高,是用户使用移动健康App最关注的方面,而其中个人健康隐私保护影响最大,其次是信息可信性和支付安全,信息及时性、易理解性和准确性也颇受用户关注,相比而言,信息的全面性对移动健康App质量的影响较低。功能与美观性对移动健康App质量的影响仅次于信息质量与安全性,权重也较高,其中,界面布局、视觉吸引力、图表清晰度、手势设计的影响较大,导航性、易用性、效率的影响相对较弱;参与度和用户黏性两个维度的影响较小,其下属二级指标的影响也较为均衡。

表2 移动健康App质量评价指标体系

3.2 建议

本研究构建的移动健康App质量评价指标体系不仅可以为我国移动健康App质量评价标准的建立提供参考,其每个维度下具体评价指标对移动健康App的开发和监管也具有一定的启示。

(1)在建立移动健康App质量评价标准时,信息质量与安全性应是首要考虑因素。健康类App涉及用户大量的健康隐私信息,个人健康隐私信息应受到法律的保护,需列入评价标准之首;其次是信息可信性评价,信息来源合法、专业、权威,提供的健康信息值得信任应是健康App生存的基石;随着移动支付的便捷,借助健康App挂号、缴费、购物等均成为可能,支付安全是用户最关心也是最容易出问题的环节,应成为主要评价标准;除此之外,提供的健康信息更新及时、内容正确、表述得当、与App主题相关、易于理解等也是衡量移动健康App质量的重要因素。

(2)对移动健康App的开发而言,首先要设置个人健康隐私保护措施,确保用户个人健康信息不泄露;设置信息可信性审查,确保所提供的健康信息来源合法、专业、权威、内容可信;构建移动支付安全环境,保障支付安全;信息更新要及时。在App功能及美观性的开发过程中,除了在技术上满足App操作响应速度、精准度、易用性及导航性等基本功能外,还应考虑提高差异化竞争优势,比如App界面布局尽量合理且可以根据需要进行调整,外观美观且有吸引力,界面显示的内容中图表清晰,分辨率高,所有按钮、菜单及屏幕交互动作如点击、滑动、缩小、放大等手势设计有意义、一致且直观等。在开发过程中需注意的是,App的趣味性、可定制性、交互性、用户针对性等功能可以起到锦上添花的作用,切不可喧宾夺主。

(3)对移动健康App的监管而言,监测时应着重审查App对个人健康隐私保护的规范性,保护用户个人隐私不被泄露;审查信息的可信性,杜绝App发布虚假信息的可能;审查支付环境的安全性,确保用户资金的安全。

3.3 研究不足与展望

与国外uMARS相比,本文构建的移动健康App质量评价指标体系根据用户感知数据对评价维度进行合理归类,确定各维度及评价指标权重,突出了信息质量与安全性、功能与美观性评价维度的重要性。当然本研究在指标体系的构建过程中也存在一定的不足。首先,对移动健康App质量进行全面评价需在考量评价指标时面面俱到,这是难以实现的,本研究评价指标的提取立足于uMARS框架并补充国内外研究成果,虽尽量保证其合理性和可靠性,但在全面性方面难免会有遗漏;其次,问卷调查数据容易受调查样本量、样本分布均衡性、被调查者合作态度、主观判断等方面的影响,导致探索性因子分析的结果可能会出现偏差。另外,本文尚缺乏实证研究,未来可对国内主流移动健康App进行评价,并拟邀请领域专家对评价结果进行检验,以验证指标体系在实践中应用的合理性。