在线健康社区用户隐私披露行为影响因素研究*

徐中阳 楼海萍

(杭州医学院图书馆 杭州 310051)

1 引言

近年来，随着“健康中国”“互联网+医疗健康”等政策的有效落实，我国互联网医疗体系不断完善，在线健康社区如好大夫在线、春雨医生等发展迅速。有数据显示2020年我国移动医疗用户规模已达6.61亿人，市场规模高达544.7亿元[1-3]。与此同时在线健康社区的快速发展及其用户规模的快速扩张使得用户信息行为研究得到广泛关注[4]。其中隐私披露行为是指用户主动向社区中注册医务人员或其他用户披露自身职业、既往病史以及治疗经历等隐私信息的行为[5]。用户披露个人隐私能够获取更有效的治疗方案、就诊经验以及来自他人的同情与支持，有时还能为其他患有相同疾病的用户提供参考，但同样伴随着隐私泄露风险[6-8]。如何完善社区建设以促进用户隐私披露行为是目前研究热点。柳薇和吴丁娟构建的模型证明感知风险和感知收益对隐私披露意愿的影响[9]。王瑜超构建的模型证实信任、互惠规范等影响因素的作用[10]。Bansal G、Zahedi F和Gefen D构建的模型则指出个人性格、信任以及隐私关注对用户隐私披露行为的影响[11]。综上所述，从研究内容上看，国内外学者主要基于隐私计算理论、社会交换理论等，从用户感知风险和感知收益方面入手开展研究。尽管部分学者考虑了信任因素，但缺少对平台、环境等因素的关注。从研究对象上看，国内外学者主要以全年龄段用户为研究对象，并未针对某个特定年龄段用户深入研究。从研究方法上看，以量化研究为主，质性研究相对较少。以扎根理论为代表的质性研究方法能够有效应用于现有理论体系难以解释的新现象。鉴于此本研究聚焦在线健康社区的中青年用户，利用扎根理论开展研究，以期为在线健康社区完善提供理论参考。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 扎根理论 由哥伦比亚大学Anselm Strauss和Barney Glaser提出的一种自下而上建立实质理论的定性研究方法[12]。该方法通过系统搜集原始资料，提炼出能够反映社会现象的核心概念与范畴，不断修正和完善形成相应的社会理论[12]。本研究选择基于访谈资料的扎根理论方法，对所得访谈数据进行开放式编码、主轴编码及选择性编码共3次编码，通过理论饱和度检验后构建研究模型。

2.1.2 半结构化访谈法 采用半结构化访谈法收集数据，通过在线语音或电话方式与研究对象进行一对一访谈。访谈提纲如下：受访者基本信息，主要包括受访者性别、年龄、学历以及在线健康社区使用经验。隐私披露行为相关问题：您在使用在线健康社区获取服务时是否愿意披露个人隐私？(倾向愿意时)哪些因素使您愿意披露个人隐私？您的主要理由是什么？(倾向不愿意时)导致您不愿意披露个人隐私的影响因素有哪些？您的主要理由是什么？您对于在线健康社区用户隐私保护有什么期望？

2.2 样本选取

有数据显示在2020年和2021年第1季度我国移动医疗用户年龄分布中，31～40岁的中青年用户占比63.3%、61.7%[13-14]。可见中青年用户规模较大，对医疗健康服务具有较强需求且具有一定经济能力，能够支撑其持续付费使用。本研究选择中青年用户群体作为研究对象。采用随机分层抽样法选择目标用户，最终选取21位用户作为访谈对象。性别：男性11人、女性10人；年龄：31～35岁11人、35～40岁10人；学历：专科及以下9人、本科8人、硕士及以上4人；使用经验：1～2年11人、2年以上10人；使用平台：春雨医生9人、微医8人、好大夫在线4人。

2.3 数据采集与处理

2021年6月10日组建研究小组，5位成员均具备图书情报学、医学信息学或临床医学等相关专业背景。访谈时间为2021年5月1日-6月7日。每次访谈流程如下：告知受访者访谈目的及相关流程；每次访谈时间约为30～60分钟，访谈过程进行文字记录和录音；访谈结束后转录录音并结合文字记录形成访谈数据；将21份访谈数据分别编号T01～T21，随机选取2/3访谈数据(17份样本)用于资料编码，剩余1/3访谈数据(4份样本)用于理论饱和度检验。

3 基于扎根理论的模型构建

3.1 开放式编码

范畴是指具备相同性质的结构性概念[12]。开放式编码是指对原始访谈资料进行标签化和范畴化，最终得到范畴[12]。首先研究小组于2021年6月15-20日进行开放式编码，对17份原始访谈数据进行分解与比较，逐词逐句阅读剔除无关内容后，共获得157条语句。其次，对所得语句进行初始概念化，对出现分歧的概念讨论至达成共识，形成25个初始概念。最后经过比较、去重以及合并，得到14个范畴，见表1。

表1 开放式编码过程

3.2 主轴编码(表2)

表2 主轴编码结果

主轴编码是根据所得范畴内在逻辑进行更精细化、具体化的梳理归纳，最终聚焦形成主范畴[12]。研究小组于2021年6月22日对所得14个范畴，通过不断梳理、分析以及对比范畴之间内在联系，最终得到3个主范畴。

3.3 选择性编码

选择性编码是指分析所得主范畴之间的典型关系结构，从中挖掘出具有高度概括性的核心范畴，从而形成“故事线”并厘清逻辑关系，最终构建理论框架[12]。研究小组于2021年6月28日对3个主范畴进行选择性编码，得到“在线健康社区中青年用户隐私披露行为影响因素及作用机理”这一核心范畴，见图1。

3.4 理论饱和度检验

理论饱和度检验是指当所构建的理论框架中引入新的资料或数据后，不再产生新的属性或范畴时，可认定其达到“理论饱和状态”[12]。研究小组于2021年7月2日利用剩余的1/3访谈数据(4份样本)进行理论饱和度检验，将4份样本访谈数据进行开放性编码后，所得初始概念及范畴均已包含在表1内，尚未发现新的范畴和概念。可见本次扎根理论研究所得模型通过理论饱和度检验。

4 结果分析

4.1 个人因素与隐私披露行为

个人因素C1主要包括个人特质B1、个人经历B2、隐私素养B3、病情B4、认知偏差B5、个人预期B6以及信任情况B7 7个因素。结合图1、访谈资料可知个人因素均能对隐私披露行为产生直接影响。一方面，认知偏差B5、信任情况B7等因素具有积极影响，例如T14用户表示“感觉信息也没有太大价值”，对于自身隐私价值存在认知偏差，认为自身隐私价值较低而不值得保护，因此愿意在使用平台时披露个人隐私。另一方面，个人经历B2具有消极影响，例如T11用户表示“曾经有过隐私泄露经历，所以不太愿意在使用服务时披露隐私”。可见具有相关个人经历，尤其是具有隐私泄露经历的用户会更注意保护隐私。此外个人特质B1、隐私素养B3、病情B4以及个人预期B6等因素对于隐私披露行为的影响需要视情况而定。例如T7用户表示“当时发烧比较难受，距离医院远，顾不上考虑”，而T9用户则表示“找医生只是咨询减肥、感冒等小问题，所以不太在乎隐私”，可见无论是病情严重还是轻微都可能披露个人隐私，因此用户病情对其隐私披露行为的影响需要结合实际问题具体分析。

4.2 平台因素与隐私披露行为

平台因素C2主要包括信息支持B8、服务支持B9、情感支持B10、虚拟奖励B11以及保护机制B125个因素。结合图1、访谈资料可知平台因素会对隐私披露行为产生直接影响或间接影响。一方面，信息支持B8、服务支持B9、情感支持B10、虚拟奖励B11 4个因素具有直接积极影响，例如T4用户表示“在‘好大夫在线’上分享糖尿病治疗经验，不但可以获取积分奖励，而且还能帮助到其他患者，真是让人开心”。T9用户则表示“将个人情况告诉医生后，医生为自己制定了减肥计划”。可见平台为用户提供的信息、服务、奖励等收益，能够提升用户披露隐私的积极性。另一方面，部分因素对用户隐私披露行为同时具备直接影响和间接影响，如保护机制B12。T2用户表示“看到平台有隐私保护条例会比较放心，更愿意说明个人情况”。可见平台保护机制具有直接影响。而T5用户表示“平台隐私保护条例篇幅都很长，没有看这种长篇大论的习惯”。其中“平台隐私保护条例篇幅都很长”属于平台因素，而“没有看长篇大论的习惯”属于个人因素。可见平台因素通过个人因素中介作用来影响隐私披露行为。

4.3 环境因素与隐私披露行为

环境因素C3主要包括监管环境B13、群体环境B14 两个因素。结合图1、访谈资料可知环境因素对隐私披露行为同样存在直接影响和间接影响。例如T13用户表示“曾经因为隐私泄露收到骚扰信息和电话，不知道该找哪个部门维权，下次要注意保护个人信息”。可见监管环境B13会对用户隐私披露行为产生直接影响，当用户经历隐私泄露时会寻求平台或政府监管帮助，如果缺乏有效维权途径，则会对用户今后隐私披露行为产生消极影响。另一方面，环境因素能通过个人因素间接影响用户隐私披露行为，例如T5用户表示“身边朋友都没注意这些隐私问题，别人怎么做，自己也怎么做”。其中“身边朋友都没注意这些隐私问题”是用户自身所处群体环境，属于环境因素，而“别人怎么做，自己也怎么做”是个人习惯，则属于个人因素。可见环境因素同样能够借助个人因素的中介作用影响隐私披露行为。

5 启示

5.1 提升信息及服务质量

研究显示平台给予用户的信息支持、服务支持对用户隐私披露行为具有积极影响。因此平台管理者应当提升平台信息质量、服务质量以及用户感知收益[15]。具体可采取以下措施：一是加强资源建设。加强与医院、医学院以及医学研究所等机构合作，整合多方资源，进一步提升各类医疗健康信息准确性、全面性以及时效性。二是拓展服务内容。定期开展用户服务需求调研，结合用户实际需求，对现有服务和计划开展的服务做出调整和规划，例如为部分患有敏感疾病的用户提供个性化服务。

5.2 完善用户奖励机制

研究显示平台为用户提供虚拟奖励能促进用户隐私披露行为，平台管理者应当进一步完善用户奖励机制。具体可采取以下措施：一是丰富奖励内容。给予留言、评论以及发帖等主动分享经验的用户更加丰富的物质和精神奖励，如一定数额消费代金券、给予活跃度高的用户“优秀用户认证”等。二是提升奖励实用价值。平台在设计代金券、优惠券等物质奖励时应充分考虑奖励使用门槛，避免设置过高门槛导致奖励华而不实。只有让用户真正获益，才能有效提升用户披露隐私的积极性。

5.3 加强隐私保护力度

研究显示，平台隐私保护以及针对平台的监管环境均对用户隐私披露行为具有积极影响。平台管理者和政府监管部门应当加强隐私保护力度，为用户营造良好的使用环境。具体可采取以下措施：一是健全隐私保护条例。结合《数据安全法》等法律法规健全和规范隐私保护条例，明确平台、注册医务人员等各方责任，告知用户，以此提升保护效果。二是加强医德医风建设。定期对注册医务人员开展医德医风培训，提升其职业道德素养。三是加强市场监管。政府监管部门可以通过定期抽查、模拟网络攻防战等方式加强对平台信息安全监管，同时明确各部门职责，为用户提供有效维权途径。

5.4 提升用户隐私素养

用户隐私素养对其隐私披露行为具有一定影响。当平台具备良好的隐私保护措施且处于有效监管环境下，用户良好的隐私素养将会减少隐私泄露事件发生，从而促使其他用户更倾向于披露个人隐私[15]。平台管理者和政府应多措并举提升用户隐私素养。具体可采取以下措施：一是加强宣传教育。通过报纸、新闻等传统媒体或微信公众号、微博等新媒体宣传隐私保护知识。二是开展专项培训。为用户提供隐私素养相关培训，如在新用户注册时进行简单培训和测验，内容包括隐私保护知识和平台隐私保护条例，增强用户对隐私保护知识的了解和平台安全性的认可。

6 结语

本研究聚焦国内主流在线健康社区中青年用户，综合运用半结构访谈法与扎根理论方法，构建隐私披露行为影响因素模型，在深度解析模型基础上提出改进用户隐私披露行为的建议，为国内在线健康社区发展提供理论参考。不足之处在于本研究调查范围有待扩展，仅调查了春雨医生、微医以及好大夫在线 3个国内平台中青年用户，缺少对国内其他平台以及国外平台的调查。在下一步研究中将会拓宽调查范围从而获得更准确的结果。