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国内外公众网络健康信息替代搜寻行为研究综述

2024-07-11朱天笑

四川图书馆学报 2024年4期
关键词:信息模型研究

收稿日期:2023-12-01

摘  要:

网络健康信息替代搜寻是一种有效辅助需求者的方法,了解并把握该领域的研究主题,对推动医疗信息服务与普及具有重要意义。文章基于LDA主题模型,梳理国内外公众网络健康信息替代搜寻行为研究脉络,识别国内外公众网络健康信息替代搜寻行为的主题内容。研究发现,目前国内外公众网络健康信息替代搜寻行为研究主题主要分为网络健康信息替代搜寻行为的影响因素、研究模型、信息获取渠道以及信息搜寻主题。

关键词:

网络健康信息;替代搜寻;LDA主题模型

中图分类号:G203    文献标识码:A    文章编号:1003-7136(2024)04-0032-08

Research Review on Proxy Seeking Behavior of Public Online Health Information at Home and Abroad

ZHU Tianxiao

Abstract:Proxy seeking of online health information is an effective method to assist demander.Understanding and grasping the research topics in this field is of great significance to promote medical information service and popularization.Based on the LDA topic model, this paper sorts out and identifies research context and subject content of proxy seeking behavior of public online health information at home and abroad.The study found that the current research topics of proxy seeking behavior of public online health information at home and abroad are mainly divided into four categories: the influencing factors of proxy seeking behavior of online health information, research models and information acquisition channels of proxy seeking of online health information, and online health information topics.

Keywords:

online health information;proxy seeking;LDA topic model

0  引言

由于互联网的飞速普及,网络已成为大众搜寻与获取信息的重要途径之一。依据《中国科普互联网数据报告2020》,2019年健康与医疗信息搜索量占8个热点科普主题搜索量的68.2%,远高于其他科普主题。而且近几年来健康与医疗信息的检索热度一直居于高位,且仍有逐渐上涨的趋势[1],足以看出大众对健康的重视以及健康信息在构建良好网络生态中的显著作用。

虽然互联网的普及率较高,但仍存在一些互联网经验不足、搜索技能欠缺的群体。他们无法从网上有效、直接地获取有用的健康信息,此时,他们周边的家人或好友则会充当替代搜寻者这一角色[2]。这种替代他人搜寻健康信息的行为,被称为健康信息替代搜寻行为[2]。替代搜寻行为可以满足被替代者多样化的健康信息搜寻需求,进一步影响被替代者的健康决策行为。同时,健康信息替代搜寻在一定程度上能帮助被替代者克服信息获取的困难,实现信息共享,助力健康中国战略。

国内外已对网络健康信息替代搜寻行为开展了不同程度的研究,涌现了许多研究成果,但尚未有较为系统的阐述。因此,本文基于国内外网络健康信息替代搜寻行为的研究成果,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型进行主题分析,总结出国内外网络健康信息替代搜寻行为的研究热点,并就网络健康信息替代搜寻的研究现状给出借鉴性的建议,以促进医疗信息服务的传播与普及,提高大众对医疗服务信息的获取能力与应用水平。1  相关概念界定

1.1  健康信息

健康信息泛指涉及健康的信息,例如心理健康、养生、疾病等相关的信息都可被称为健康信息[3]。目前,学界尚未形成对健康信息的统一定义[4]。健康信息涉及领域广泛,包括养生保健、疾病预防与治疗、医美整形、心理健康、食品安全等方面。健康信息的来源同样十分广泛,在日常生活、学习、生产中接触到的与健康相关的信息都可以被称为健康信息。健康信息一般具有可传播性、可共享性[5],这为健康信息替代搜寻提供了便捷性。

本文将健康信息定义为大众在日常生活中为保持自身健康,为健康决策消除不确定因素并提供有效支撑的信息。而网络健康信息则在健康信息的基础上增加了特定的信息获取途径,即通过互联网平台获取到的健康信息。

1.2  替代搜寻

如今互联网信息技术不断发展,大量的信息资源实现广泛共享的同时也放大了资源不平等的问题[6]。当信息不平等群体的信息需求无法得到满足时,便会产生求助他人替代搜寻的渴望[7]。

替代搜寻由McKenzie P J在探索个体日常信息行为搜寻模式时提出。替代搜寻是个体日常生活的四种信息实践模式之一,主要指相关人员通过代理人和信息源进行联系或交互,代理人再将信息转述或传递给相关人员的行为模式[8]。

目前已有研究中,学者对替代搜寻者的特征和行为模式进行了探讨[9],发现人口统计特征[10]、居住情况[11]、学历[12]、互联网使用经验[13]都会对替代搜寻者的信息搜寻意愿产生影响。

1.3  健康信息替代搜寻

健康信息搜寻行为主要包括自我搜寻行为与替代搜寻行为两种,两者主要区别在于获取信息的直接受益者不同[10]。国内外图情领域对健康信息替代搜寻行为关注已久,其中,国外学者对替代搜寻的研究起步较早[14]。从目前研究来看,相关学者主要从信息搜寻者与信息需求者角度对替代搜寻行为进行研究[15]。从信息搜寻者的角度来说,健康信息替代搜寻指基于信息需求主体的委托,对相关信息资源进行交互,进而传达给信息需求主体的行为[8];或者是信息搜寻者基于社会网络或家庭关系,代理家人、朋友进行健康信息搜查的行为[16]。从信息需求者的角度来说,人际关系是关乎他们能否获得健康信息的重要因素[17],且信息需求者的社会关系网络越强,获得健康信息的可能性就越大[18]。

因此,本文基于以上视角,将健康信息替代搜寻行为定义为从事非医学行业的人员出于对他人的关心或基于他人的委托,代表他人利用网络获取健康信息的行为。

2  研究设计

2.1  研究路径

LDA主题模型是一种非监督机器学习模型,运用三层贝叶斯概率模型来识别出大规模文档中潜藏的主题信息[19]。LDA 主题模型能够将语料库中每篇文档的主题以概率分布的形式呈现,可以有效地聚合文本的主题特征,并且对文本长度没有严格的限制[20]。LDA 主题模型基于以下假设: ①分析的文档集合中存在 K个主题,且主题与主题之间互相独立;②每个文档由 K 个主题随机混合组成,且主题参数服从 Dirichlet 分布;③每个主题是特征词上的多项分布,该多项分布的参数服从 Dirichlet 分布。LDA主题模型认为:一篇文档以一定的概率选择了某个主题,并从该主题中以一定概率选择某个词语而构成,即一篇文档代表若干主题构成的一个概率分布,而每一主题又代表若干词语构成的一个概率分布。LDA 的模型计算结果可以得到文档—主题和主题—词语2个概率分布。文档—主题概率分布获得每个主题下的文档支持权重,权重越大表示该文档与主题的关联度越大;主题—词语概率分布由一系列特征词及其在该主题中出现的概率值表示,由此反映每个主题的内部结构,特征词概率值越大,该词对该主题的贡献度越高。

本文基于LDA主题模型,对国内外公众网络健康信息替代搜寻行为进行数据获取、数据预处理、主题聚类,最后归纳出国内外公众网络健康信息替代搜寻行为热点研究主题并进行分析,主要研究路径如图1所示。

2.2  数据来源

为进一步了解公众网络健康信息替代搜寻行为的研究现状,本文从国内和国外两个角度,选取“网络健康信息”和“替代搜寻”两个关键词进行检索。由于翻译原因,部分文献将“替代搜寻”翻译为“替代搜索”“代理搜索”,经查证并无本质区别。因此,国内选取中国知网、万方数据知识服务平台、维普《中文科技期刊数据库》,以检索式:SU=(‘网络健康信息 or ‘在线健康信息 or ‘互联网健康信息) AND (‘替代搜寻 or ‘代理搜索 or ‘替代搜索)进行检索;国外选取Web of Science平台,检索式为

TS=(′online health information′OR ′internet-based health information′ OR ′digital health information′) AND TS=(′proxy seeking′OR ′proxy searching′ OR ′proxy internet use′ OR ′surrogate seeking′OR ′ surrogate searching′ OR ′surrogate internet use′),检索年限设定为2013—2023年,检索文献类型选定为期刊,共检索到169篇中文文献及230篇外文文献。为保证文献质量,进一步筛选出核心期刊文献,结果为114篇中文文献及125篇外文文献。将这些文献导出为纯文本格式,再进行数据处理和分析。

2.3  研究过程

首先运用jieba分词器对文档进行分词和去停用词,然后通过python中的gensim库对处理完成的摘要文本库进行模型训练。将LDA 主题模型数目设定为30,计算不同主题下的主题一致性。在主题数目的选择上,主题数目过少可能会导致关键词数目不足,难以详细表现出研究领域的现状;主题数目过多可能会导致关键词重叠,难以精炼出合适的研究主题。根据检索到的文献数量,将中文和英文的LDA模型遍历主题数各设置为1~9个。由图2可知,当中文文献主题数量为2个时,外文文献主题数为3个时,LDA模型的主题一致性较为理想。

2.4  数据结果分析

通过LDA主题提取,可以归纳出国内外公众网络健康信息替代搜寻行为的5个主题。由于存在中英文词义相近或相同的情况,对每个主题分类下的特征词进行了梳理,合并相似特征词,共得到了国内外公众网络健康信息替代搜寻行为的4个相关主题,如表1所示。

由表1可以看出,目前国内外网络健康信息替代搜寻行为主要有四个研究方向,分别是网络健康信息替代搜寻行为的影响因素、研究模型、信息获取渠道及信息主题。其中,网络健康信息替代搜寻行为影响因素包含“年龄”“性别”“环境因素”等特征词,表明人口现象是学者研究影响网络健康信息替代搜寻行为的首要因素,“老年人”这一特征词表明该群体是网络健康信息替代搜寻行为研究的重要群体;网络健康信息替代搜寻研究模型这一主题中的“质量”“可视化”特征词表明,模型参数和条件的设置是学者较为关注的方面;网络健康信息替代搜寻信息获取渠道这一主题中的“医学知识”“可信性”特征词,体现了健康信息搜寻者在搜寻网络健康信息的同时也在进行是否可信的甄别;网络健康信息主题下的“健康状况”“药物”“医疗信息”“疾病”等特征词,体现出网络健康信息的多样性。

3  主题分析

3.1  网络健康信息替代搜寻行为的影响因素

由于网络健康信息替代搜寻是健康信息用户行为研究的主题之一,其影响因素也是研究的一个重点方向,相关学者从信息需求者和信息搜寻者角度进行了调查探析。

从信息需求者角度看,使用互联网的情况明显存在年龄以及人口统计学差异,不使用网络的两个主要原因是缺乏相关知识以及无法使用计算机。相较于其他群体,老年群体的网络普及率及使用兴趣最低,因此,老年群体是网络健康信息替代搜寻的重要研究群体。由于中老年人对电子设备和在线平台的运用没有年轻群体熟练,所以往往会求助他人进行信息搜寻。有自己经历过某种疾病的人会认为这种疾病与他们或他们的家人很近[21],而且大部分老年人有与其年龄相关疾病的直接体验,因此,老年人比起年轻群体更有可能想要了解相关的健康信息。老年人寻求健康信息动机的客观影响因素包括社会环境、个人特征以及外部动机[22];主观影响因素则包括感知易用性和主观态度[23]。除了老年人之外,少数民族、受教育程度低的人群[23],以及身居偏远地区或经济落后区域的人群[24]也是健康信息的重要需求者。对于这些信息需求者而言,性别、种族、收入、学历都会成为影响其接受健康信息的关键因素[25]。与此同时,具有更多社会关系和社会支持的人们通常不仅拥有家庭的支持,还能获得周边人群如朋友、同事的支持[6]。

从信息搜寻者角度看,情感纽带是他们帮助信息需求者搜寻健康信息的关键因素[26]。信息搜寻者在向周围人提供信息的同时,也会帮助他们使用新技术,以及解释新技术可能会给他们带来的影响[27]。信息搜寻者决定是否帮助信息需求者搜寻健康信息还会受到责任感[11]、自我价值认同、健康知识学习[28]、同理心、自身体验、长辈健康状况[29]等因素的影响。同时,过往研究表明,性别和婚姻状况也是影响信息搜寻者的因素,女性相较于男性更容易成为替代信息搜寻者,已婚者相较于未婚者更可能为长辈进行健康信息搜寻[30]。

3.2  网络健康信息替代搜寻的研究模型

学者运用研究模型探索了健康信息替代搜寻行为的影响因素,深入分析了相关因素对健康信息替代搜寻行为的影响效果,如表2 所示。

目前涉及的主流研究模型主要包括理论与框架导向模型、统计与机器学习模型、用户行为模型三种。理论与框架导向模型为研究者提供了理论基础来解释和预测用户的行为;统计与机器学习模型提供了强大的工具,用于分析大量数据并预测用户行为,研究者可以识别关键的健康信息搜寻因素,进而优化健康教育和推广策略;用户行为模型聚焦于研究用户的需求、期望和行为模式,从而可以设计出更有效和更有针对性的健康信息提供策略。

在设置变量时,学者们考虑到了人口统计学因素、个人心理因素、客观事实因素等变量。相较于国内,国外的研究还加入了信仰、种族等因素。从表2可以看出,目前有关网络健康信息替代搜寻研究尚未形成较为统一的研究模型,相关学者在研究健康信息替代搜寻的影响因素时会结合研究假设对模型进行适时的调整。由于网络健康信息替代搜寻行为涉及公共卫生学、心理学、社会学、传播学、医学等学科领域的专业知识[34],每个学科领域都提供了独特的视角,因此,基于跨学科的合作和交流,能够构建更为准确和深入的模型,更好地指导实际应用和公众健康策略的制定。

3.3  网络健康信息替代搜寻的信息获取渠道

当今,互联网不仅改变了人们娱乐和社交的方式,更在健康领域引发了深远的影响。互联网已经逐渐成为绝大多数人获取健康信息的主要渠道[35],显示出在线平台在医疗和健康领域中的巨大潜力和影响力。而网络健康信息替代搜寻的信息获取渠道主要包括搜索引擎、在线健康社区、移动App等。

由于搜索引擎的便捷性和内容的多样性,使它成为了大多数健康信息替代搜寻者的选择。替代搜寻者在接受信息需求者的健康信息搜寻请求后,会根据自身使用电子设备习惯以及周围客观条件选择信息获取渠道,常见的如智能手机、电脑等,然后接入互联网进行进一步的信息搜寻[36]

。大部分健康信息替代搜寻者会在搜索引擎中检索相关的关键词,比较主流的搜索引擎如百度、谷歌等[37]则成为健康信息替代搜寻者的首选。相较于搜索引擎的全面和便捷,在线健康社区则更加专业,互动性更强[6]。在线健康社区能够共享健康信息知识、交流疑难问题、提供健康建议[15]。如果想要获取进一步的专业建议,还可以通过向专家问询,得到专业的解答和建议。通过平台的交流和专家的问询,能让健康信息替代搜寻者得到一个相对完整和专业的答案。目前,诸如微信、小红书、微博、知乎等主流移动社交App,以及丁香医生、好大夫等医疗健康类App也成为信息搜寻的重要渠道[34]。部分健康信息替代搜寻者首先会从搜索引擎搜索相关健康问题,然后从在线健康社区中寻找与被替代者健康问题相似的讯息[26],最后在移动App进行信息补充以及健康信息的判断和选择。

然而,互联网的便捷性也伴随着挑战,最为明显的是信息的可信性问题[37]。在线环境的开放性意味着用户可能会面对大量的信息来源,其中既有来自权威医学机构的内容,也有来自非专业甚至是误导性的信息,一定程度上干扰到替代搜寻者的检索效率[38]。同时,网络健康信息的检索结果有时会夸大患者症状,需要信息搜寻者仔细甄别其真实性。因此,目前仍需加强互联网信息安全及隐私维护,减少互联网中的广告,审查和取缔不实信息。同时,保护信息搜寻者的隐私,避免搜寻历史泄露到相关利益平台,对信息搜寻者的生活造成困扰。

3.4  网络健康信息搜寻的主题

网络健康信息搜寻的主题可以分为养生类信息[12]、疾病预测类信息、心理预测类信息[39]、医疗保险类信息、疾病治疗类信息[28]、药物使用信息[40]、就医信息等,如表3所示。

网络健康信息搜寻的主题多种多样,而养生类信息是各年龄段都较为关注的健康信息[41],体现出大众对于保健养生的重视。这更是对互联网平台网络信息质量的监督和管理提出了要求,要加强网络信息监管,避免不良信息误导大众,危害大众健康;要进一步调整页面的互动性、可读性,提升大众的互联网健康信息检索体验;还要加强权威健康信息评估平台的建设。4  结论与建议

本文梳理了网络健康信息替代搜寻的相关概念,并基于LDA主题模型归纳了国内外网络健康信息替代搜寻行为的主要研究内容,深入探讨了网络健康信息替代搜寻行为的影响因素、研究模型、信息获取渠道及信息主题。虽然目前国内外对健康信息替代搜寻行为的研究还处于未成熟阶段,但是随着理论基础与实证调研的完善,这一领域的复杂性和重要性正被逐渐揭示[6]。同时,不断涌现的新科技和信息传播渠道也为理论的进一步拓展提供了契机[9]。但是,目前国内外的网络健康信息替代搜寻研究仍存在些许不足,因此,本文从整合理论模型、开展跨学科合作、拓宽网络健康信息替代搜寻研究群体三个方面提出建议。

(1)网络健康信息替代搜寻的研究模型目前还没有形成完整的体系[42],学者大多会结合研究对象和理论基础构建适合的研究模型。后续可以对研究模型进行进一步的整合,为网络健康信息替代搜寻研究提供更为详尽、完善的模型基础。

(2)网络健康信息替代搜寻行为可以进行跨学科合作。通过跨学科合作,能够不断地创新方法和策略,构建更为统一、全面、实用的研究模型,丰富学科研究,完善研究体系,使公众在数智时代获取到更准确、可靠和有益的健康信息。

(3)目前,网络健康信息替代搜寻关注的群体多集中在中老年群体[7],之后的研究可以拓宽研究群体,了解不同年龄、性别、教育水平和经济状况等因素对网络健康信息替代搜寻行为的影响。这样有助于揭示不同群体在信息获取和健康决策方面的差异,进一步提高个性化医疗和健康教育的效果。

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作者简介:

朱天笑(2000— ),女,上海大学文化遗产与信息管理学院硕士研究生在读。研究方向:数据科学教育、用户信息行为。

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