張敏 馬臻 聶瑞 張艷

摘要：[目的/意義]旨在探究社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶健康信息分享意愿的形成機(jī)理，為社交健康網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)者、設(shè)計(jì)者和運(yùn)營(yíng)者的實(shí)踐活動(dòng)提供可供參考的管理啟示。[方法/過(guò)程]基于“深度訪談+扎根理論”獲取二階信息鏈（含二階信息鏈、二階信任鏈）分析框架下社交健康信息生態(tài)鏈中信息內(nèi)容與信息信任的作用機(jī)理，并通過(guò)整合感知價(jià)值理論、信任理論、技術(shù)接受模型中提取出的關(guān)鍵因素，從信息主體、信息環(huán)境、信息內(nèi)容及信息技術(shù)4個(gè)層面展開(kāi)系統(tǒng)分析，提出研究假設(shè)并構(gòu)建理論研究模型。選取微信的深度用戶為實(shí)證樣本，通過(guò)“情境實(shí)驗(yàn)+問(wèn)卷調(diào)查”的方式獲取400份有效數(shù)據(jù)樣本，并采用結(jié)構(gòu)方程模型的研究方法驗(yàn)證理論模型。[結(jié)果/結(jié)論]信息主體因素（分享價(jià)值、自我效能及面子意識(shí)）、信息環(huán)境因素（分享態(tài)度、信源引力認(rèn)知信任與情感信任、信宿推力認(rèn)知信任與情感信任）、信息內(nèi)容因素（信息正向情緒性、信息負(fù)向情緒性）均能顯著正向影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶的社交健康信息分享意愿，而信息技術(shù)因素（感知有用性、感知易用性）對(duì)分享意愿無(wú)顯著影響。

關(guān)鍵詞：信息生態(tài)鏈;社交健康;信息分享;形成機(jī)理

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.02.011

〔中圖分類號(hào)〕G252.0〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2019）02-0094-11

社交健康信息分享是社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶間的健康知識(shí)分享與互動(dòng)行為，Web2.0時(shí)代社交網(wǎng)絡(luò)的迅速普及為健康信息交流帶來(lái)了新的機(jī)遇。根據(jù)CNNIC第42次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，我國(guó)主流社交網(wǎng)絡(luò)如微信、微博等的用戶使用率分別高達(dá)86.9%和42.1%，70.3%的網(wǎng)絡(luò)用戶傾向于通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行信息分享和交友互動(dòng)，其中健康信息分享占據(jù)重要一隅[1]。

社交健康信息分享在普及大眾健康知識(shí)、優(yōu)化健康產(chǎn)業(yè)鏈條、降低醫(yī)療成本和提高患者滿意度方面發(fā)揮著重要作用。因此，近年來(lái)成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)，已有研究可歸納為以下3個(gè)層面：1）社交健康信息分享的主體層面。對(duì)于信息提供者，James K等[2]發(fā)現(xiàn)，帶有視頻的博文能吸引更多的用戶參與，積極性情緒以及事實(shí)類信息能夠獲得更高的用戶參與度。程艷爽等[3]發(fā)現(xiàn)，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)如微信公眾號(hào)的健康知識(shí)能夠提高肝癌手術(shù)患者的生活質(zhì)量，降低其焦慮、抑郁程度。對(duì)于信息分享者，國(guó)內(nèi)外較多聚焦于特殊群體的健康信息分享研究，如年輕群體、老年人、慢性病患者、醫(yī)護(hù)人員等。Antheunis M L等[4]發(fā)現(xiàn)，患者使用健康相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)媒體的目的有提高知識(shí)、醫(yī)患交流、社會(huì)支持等。Alqarni Z A等[5]發(fā)現(xiàn)，阿拉伯國(guó)家糖尿病患者群體在Facebook上分享的目的主要是增強(qiáng)疾病意識(shí)、提供情感支持等。李東曉[6]發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶對(duì)健康養(yǎng)生信息有過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)分享行為;2）社交健康信息分享的環(huán)境和技術(shù)層面。王晰巍等[7]發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)創(chuàng)新性、信息環(huán)境交互性、感知信息有用性、自我效能4個(gè)因素正向積極作用于信息共享態(tài)度。趙大麗等[8]發(fā)現(xiàn)，關(guān)系維度（含社會(huì)信任、主觀規(guī)范、社會(huì)認(rèn)同等）對(duì)微信朋友圈用戶信息共享意愿的影響作用最大。楊海娟[9]發(fā)現(xiàn)，規(guī)范性壓力、社會(huì)連接等因素均可正向作用于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中微信用戶的適應(yīng)性信息分享行為;3）社交健康信息分享的內(nèi)容層面。性健康、糖尿病、乳癌等特殊疾病類信息是目前國(guó)內(nèi)外社交健康信息分享中關(guān)注的主要內(nèi)容。Chung J E[10]以“國(guó)際乳癌防治月”為研究背景探究社交網(wǎng)絡(luò)媒體中的健康信息轉(zhuǎn)發(fā)的影響因素。Zhang N等[11]以夏威夷島女大學(xué)生在Facebook上分享乳頭瘤病毒疫苗信息展開(kāi)實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)用戶均對(duì)健康信息的分享持積極態(tài)度;胡均等[12]發(fā)現(xiàn)性健康信息在微信中傳播與教育具有優(yōu)勢(shì)與必要性。

在對(duì)國(guó)內(nèi)外健康信息分享的研究文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)回顧和總結(jié)后發(fā)現(xiàn)，研究還可從以下方面展開(kāi)深入探討：1）基于信息生態(tài)理論的研究框架分析。用戶的信息行為是在一個(gè)系統(tǒng)和復(fù)雜的信息生態(tài)環(huán)境下完成的。已有研究大多從信息生態(tài)中的某單一視角展開(kāi)研究探討，如主體動(dòng)機(jī)、社區(qū)氛圍、技術(shù)效用以及內(nèi)容特性等，較少?gòu)男畔⑸鷳B(tài)的分析視角對(duì)社交健康信息分享意愿和行為進(jìn)行整體探析。因此，基于社交健康信息的特定研究情境，以信息生態(tài)理論為研究框架，分別從信息主體、信息環(huán)境、信息內(nèi)容、信息技術(shù)等因素模塊進(jìn)行系統(tǒng)性的梳理和分析，所提出的研究假設(shè)和理論模型才是對(duì)問(wèn)題本身的完整描述;2）基于二階信息鏈的信息信任差異分析。信任是社交健康信息分享研究中的重要因素，已有研究在分析信任時(shí)往往更多地關(guān)注了社交網(wǎng)絡(luò)成員的人際信任而未區(qū)分信息的流向，即對(duì)信息源頭與信息宿主兩方的信任差異未進(jìn)行差異性分析。在實(shí)踐中不難發(fā)現(xiàn)，用戶基于對(duì)信源的信任才會(huì)采納信源信息，同時(shí)用戶是基于感知信宿對(duì)自身的信任才會(huì)將信息分享給信宿。因此，基于信息鏈的結(jié)構(gòu)可分別構(gòu)成用戶面向健康信息鏈條上游信源和下游信宿的二階信任模式，這樣的研究更符合社交健康信息分享的應(yīng)用情境，得到的結(jié)論也更具實(shí)踐性。

基于上述分析，本研究基于信息生態(tài)鏈的分析視角，提取信息主體因素、信息環(huán)境因素、信息內(nèi)容因素和信息技術(shù)因素，結(jié)合感知價(jià)值理論、信任理論、技術(shù)接受模型提出研究假設(shè)并構(gòu)建研究模型來(lái)探索社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的健康信息分享意愿，并以社交網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用微信為實(shí)證分析情境，采用“深度訪談+情境實(shí)驗(yàn)+問(wèn)卷調(diào)查”獲取其深度用戶的行為數(shù)據(jù)，之后采用結(jié)構(gòu)方程模型的研究方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究結(jié)論對(duì)社交健康信息服務(wù)管理提出可供參考的意見(jiàn)和建議。

1理論背景

信息生態(tài)理論（Information Ecology Theory，IET）是本研究主要的分析框架，它最早由Nardi和ODay（1999）提出，信息生態(tài)是信息主體、信息技術(shù)及信息環(huán)境共同協(xié)調(diào)構(gòu)建而成的理論框架，其代表了信息資源及其連接關(guān)系在限定范圍內(nèi)的融合[13]。在社交健康信息分享的研究情境下，可將其分解為信息主體、信息環(huán)境、信息內(nèi)容和信息技術(shù)等核心要素[7]。

在信息生態(tài)理論的框架下，本研究還整合了來(lái)自于多個(gè)學(xué)科的理論和模型展開(kāi)研究。其中，感知價(jià)值理論（Perceived Value Theory，PVT）最早由Zaithaml（1988）基于顧客視角提出，認(rèn)為感知價(jià)值是用戶通過(guò)衡量收益與成本后對(duì)產(chǎn)品或其服務(wù)做出的綜合評(píng)判，并且價(jià)值的評(píng)判會(huì)根據(jù)個(gè)人價(jià)值觀、需求偏好和使用情境的差異而產(chǎn)生變化。信任理論（Theory of Trust，TT）最早由Simmel（1900）提出，認(rèn)為互動(dòng)形成人際間的復(fù)雜關(guān)系，它是各種人際關(guān)系的基礎(chǔ)且在本質(zhì)上是一種對(duì)自身弱勢(shì)地位的接受。技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）最早由Davis（1989）提出，其中感知易用性和感知有用性顯著影響信息系統(tǒng)的使用態(tài)度和行為，用戶的感知有用性、易用性會(huì)通過(guò)作用于系統(tǒng)使用態(tài)度，進(jìn)一步作用于行為意圖和使用行為[14]。

因此，本研究首先通過(guò)深度訪談獲取用戶對(duì)社交健康信息分享態(tài)度和行為認(rèn)知文本，并采用扎根理論獲取生態(tài)鏈分析結(jié)果，之后利用感知價(jià)值理論提煉信息主體因素、信任理論提煉信息環(huán)境因素、信息情緒性提煉信息內(nèi)容因素、技術(shù)接受模型提煉信息技術(shù)因素，并通過(guò)梳理各因素之間內(nèi)在的作用機(jī)理，提出研究假設(shè)及理論模型并基于樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2假設(shè)提出與模型建立

2.1社交網(wǎng)絡(luò)信息分享生態(tài)鏈分析

研究小組首先通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)踐體驗(yàn)設(shè)計(jì)訪談提綱，包括訪談內(nèi)容設(shè)計(jì)、訪談對(duì)象選取及訪談材料處理3個(gè)階段：1）訪談內(nèi)容設(shè)計(jì)階段，通過(guò)結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究基礎(chǔ)擬定8個(gè)關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)用戶健康信息分享的問(wèn)題，涉及訪談人員基本信息、社交網(wǎng)絡(luò)使用經(jīng)驗(yàn)、通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)了解健康信息的頻率及時(shí)長(zhǎng)、在社交網(wǎng)絡(luò)中獲取健康信息的來(lái)源以及利用社交網(wǎng)絡(luò)分享健康信息的情緒體驗(yàn)等。通過(guò)對(duì)2名社交網(wǎng)絡(luò)健康信息分享者進(jìn)行預(yù)訪談后修訂了訪談內(nèi)容，從而確定最終的訪談提綱;2）訪談對(duì)象選取階段，在醫(yī)療機(jī)構(gòu)現(xiàn)場(chǎng)有償招募10名當(dāng)前恰好有較為嚴(yán)重的健康問(wèn)題且正在使用社交網(wǎng)絡(luò)獲取健康的社交網(wǎng)絡(luò)深度用戶，在在線健康社區(qū)有償招募10名雖然沒(méi)有健康問(wèn)題但具有較高健康素養(yǎng)且一直都使用社交網(wǎng)絡(luò)獲取健康信息的社交網(wǎng)絡(luò)深度用戶，訪談樣本男女比例相當(dāng)，職業(yè)涉及在校學(xué)生、公司職員、政府單位職員等;3）訪談材料處理階段，研究小組對(duì)20名訪談樣本進(jìn)行面對(duì)面深度訪談或通過(guò)及時(shí)通訊工具進(jìn)行深度訪談，每位樣本訪談時(shí)間持續(xù)30～40分鐘，并由研究人員實(shí)時(shí)記錄。全體樣本訪談結(jié)束后，研究小組將錄音結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋举Y料，之后利用扎根分析并結(jié)合以往的研究基礎(chǔ)構(gòu)建了如圖1所示的社交健康信息用戶分享行為生態(tài)鏈，為進(jìn)一步的問(wèn)卷調(diào)查奠定設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。

圖1顯示，社交健康信息分享生態(tài)鏈呈現(xiàn)出二階信息鏈及二階信任鏈的模式。1）二階信息鏈中信息內(nèi)容的流向?yàn)椤靶旁础沤椤潘蕖?，信息?nèi)容的流動(dòng)過(guò)程受到信息環(huán)境、信息技術(shù)、信息主體的共同影響。信源主要包括平臺(tái)信源、人際信源及社群信源3類，其中平臺(tái)信源是最主要的健康信息生產(chǎn)者。信息主體作為信介承擔(dān)著信息的獲取和分享作用。與信源類型對(duì)應(yīng)，可將信宿分為平臺(tái)信宿、人際信宿和社群信宿3類;2）二階信任鏈中健康信任的走向?yàn)椤靶潘蕖沤椤旁础保潘迣?duì)信介產(chǎn)生推力信任，信源對(duì)信介產(chǎn)生引力信任。不論是推力信任還是引力信任，均含有認(rèn)知信任與情感信任的兩類信任細(xì)分。二階信任共同作用形成了社交網(wǎng)絡(luò)信任鏈，并與社交網(wǎng)絡(luò)信息鏈共同作用于健康信息共享意愿。

2.2信息主體因素的影響

在社交健康的研究情境下，信息主體因素主要包含分享價(jià)值、自我效能和面子意識(shí)等因素。其中，分享價(jià)值定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶在進(jìn)行健康信息分享行為時(shí)感知到的價(jià)值效用。龔主杰等[15]認(rèn)為，感知價(jià)值是個(gè)體在知識(shí)共享中所形成價(jià)值的主觀認(rèn)知和綜合評(píng)價(jià)，感知價(jià)值能顯著影響個(gè)體的知識(shí)共享意愿。Yan Z等[16]在研究在線健康社交網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)共享時(shí)發(fā)現(xiàn)，感知價(jià)值對(duì)個(gè)體自我健康信息共享和公共健康信息共享均具有顯著影響作用。研究指出，動(dòng)機(jī)是信息分享的重要驅(qū)動(dòng)因素，通?？煞譃閮?nèi)部動(dòng)機(jī)與外部動(dòng)機(jī)。其中，內(nèi)部動(dòng)機(jī)是指信息分享所帶來(lái)的內(nèi)心滿足感，自我效能是受到較多關(guān)注的內(nèi)部動(dòng)機(jī)[17]。外部動(dòng)機(jī)是指信息分享行為所能獲得的他人或組織給予的回報(bào)，面子意識(shí)是在中國(guó)文化情境下受到較多關(guān)注的外部動(dòng)機(jī)[18]。郭珍珍[19]認(rèn)為，不同的個(gè)體基于外部環(huán)境或個(gè)人因素會(huì)產(chǎn)生不同的行為動(dòng)機(jī)，而動(dòng)機(jī)越強(qiáng)的個(gè)體具有的目的越明確，獲得的行為感知價(jià)值就越高。

本研究認(rèn)為，在社交健康的研究情境下，自我效能、面子意識(shí)作為動(dòng)機(jī)的重要組成對(duì)分享價(jià)值會(huì)產(chǎn)生重要的促進(jìn)作用，而分享價(jià)值對(duì)用戶的社交健康信息分享意愿具有重要的促進(jìn)作用。基于上述分析，提出如下假設(shè)：

H1：分享價(jià)值正向影響社交健康信息分享意愿;

H2：自我效能正向影響社交健康信息分享價(jià)值;

H3：面子意識(shí)正向影響社交健康信息分享價(jià)值。

2.3信息環(huán)境因素的影響

在社交健康的研究情境下，信息環(huán)境因素主要包含分享態(tài)度、信源引力認(rèn)知信任、信源引力情感信任、信宿推力認(rèn)知信任和信宿推力情感信任。其中，分享態(tài)度是指?jìng)€(gè)體對(duì)社交健康信息分享行為所持態(tài)度的積極程度。王晰巍等[7]認(rèn)為，社交網(wǎng)絡(luò)中的信息環(huán)境與用戶信息分享態(tài)度呈正向影響關(guān)系。趙大麗等[8]發(fā)現(xiàn)，微信中的人際信任與朋友圈知識(shí)分享態(tài)度呈正相關(guān)關(guān)系。Hsu M H等[20]認(rèn)為，信任是社區(qū)文化建設(shè)的重要組成部分，是用戶進(jìn)行信息分享重要的環(huán)境因素。高信任度的人際關(guān)系有助于形成個(gè)體參與信息分享與社會(huì)交換的更積極的態(tài)度[21]。信任通常包括認(rèn)知信任和情感信任。其中，認(rèn)知信任是基于被信任者提供信息的能力與可信度的考察而產(chǎn)生的信任，情感信任是信任提出者對(duì)被信任者以情感為核心的信心程度，其建立基礎(chǔ)是信任雙方的情感緊密關(guān)系[22]。秦紅霞等[23]認(rèn)為，在對(duì)主體行為的影響程度上，情感信任在知識(shí)尋找中具有顯著性，而認(rèn)知信任在知識(shí)轉(zhuǎn)移上更具顯著性。

本研究認(rèn)為社交健康信息分享過(guò)程中存在著2條關(guān)鍵的二階信任鏈條關(guān)系：1）第一階段是信源引力信任，即用戶作為信息中介對(duì)信息源頭（包含社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的平臺(tái)信源、人際信源、社群信源）的信任評(píng)估。用戶在接受、相信、認(rèn)可信源所傳播的健康信息后，隨之也會(huì)形成積極的信息分享態(tài)度，從而使信源產(chǎn)生相應(yīng)的引力信任，而信源引力信任可包含認(rèn)知信任與情感信任，其均可積極影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶的健康信息分享態(tài)度;2）第二階段是信宿推力信任，即用戶作為信息中介在決定是否分享該信息給信息宿主時(shí)，所感知到的信宿（包含平臺(tái)信宿、人際信宿、社群信宿）對(duì)自身的信任程度。社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下個(gè)體能感知他人對(duì)自身在能力上的認(rèn)可和在情感上的認(rèn)同，并基于上述判斷來(lái)做出個(gè)人行為決策從而有助于降低個(gè)體決策的風(fēng)險(xiǎn)成本。他人對(duì)自身的較高信任能激發(fā)自身產(chǎn)生更為積極的分享態(tài)度。因此，信宿推力認(rèn)知信任與情感信任能夠積極影響信息分享態(tài)度。基于上述分析，提出如下假設(shè)：

H4：分享態(tài)度正向影響社交健康信息分享意愿;

H5：信源引力認(rèn)知信任正向影響社交健康信息分享態(tài)度;

H6：信源引力情感信任正向影響社交健康信息分享態(tài)度;

H7：信宿推力認(rèn)知信任正向影響社交健康信息分享態(tài)度;

H8：信宿推力情感信任正向影響社交健康信息分享態(tài)度。

2.4信息內(nèi)容因素的影響

在社交健康的研究情境下，信息內(nèi)容因素主要包含信息正向情緒性和負(fù)向情緒性。信息情緒性通常由信息標(biāo)題或內(nèi)容中富含帶有情感特征的詞來(lái)加以表達(dá)。Milkman K L等[24]認(rèn)為，帶有情緒色彩的信息更易引發(fā)用戶的分享行為，尤其帶有高激活的積極情緒會(huì)更易觸發(fā)用戶的分享行為[25]。

本研究將健康信息情緒表達(dá)劃分為正向情緒性與負(fù)向情緒性。其中，正向情緒的信息內(nèi)容著重于促進(jìn)積極結(jié)果，帶有積極、促進(jìn)、勸服等情緒，以收益框架為主（如能增強(qiáng)免疫力、緩解腰酸疼痛等）;負(fù)向情緒的信息內(nèi)容著重于預(yù)防消極結(jié)果，帶有震驚、威脅、警告等情緒，以損失框架為主（如容易患癌、傷身等）。研究指出，在健康保健信息的傳播中，宣傳疾病預(yù)防時(shí)收益框架信息更易讓人信服，而宣傳疾病檢測(cè)時(shí)損失框架信息更易讓人信服[26]。因此，信息的正向情緒性與負(fù)向情緒性均可正向影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶健康信息的接受程度，進(jìn)而影響其分享意愿。基于上述分析，提出如下假設(shè)：

H9：信息正向情緒性正向影響社交健康信息分享意愿;

H10：信息負(fù)向情緒性正向影響社交健康信息分享意愿。

2.5信息技術(shù)因素的影響

在社交健康的研究情境下，信息技術(shù)因素包含感知有用性、感知易用性。Shang Y等[27]考察了在線健康社區(qū)中感知有用性與感知易用性對(duì)信息分享的影響，并將感知易用性定義為用戶對(duì)健康社區(qū)便利性與實(shí)用性的感知，感知有用性定義為用戶對(duì)健康社區(qū)改善生活或工作績(jī)效能力的感知。張克永等[28]將感知有用性作為系統(tǒng)要素納入到網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)知識(shí)分享的研究模型并證實(shí)了兩者的正向關(guān)系。

本研究將感知有用性定義為個(gè)體對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)功能特性為信息分享帶來(lái)幫助的感知，感知易用性定義為個(gè)體對(duì)健康信息轉(zhuǎn)發(fā)分享操作便利程度的感知。健康信息分享功能的易用性、有用性會(huì)直接影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息分享的效率與溝通需求，進(jìn)而影響用戶的分享意愿?；谏鲜龇治觯岢鋈缦录僭O(shè)：

H11：感知有用性正向影響社交健康信息分享意愿;

H12：感知易用性正向影響社交健康信息分享意愿。

根據(jù)上述研究假設(shè)，本文構(gòu)建了基于二階信息生態(tài)鏈的用戶社交健康信息分享意愿的形成機(jī)理的理論研究模型，如圖2所示。

3研究方法

3.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)

問(wèn)卷設(shè)計(jì)包括人口統(tǒng)計(jì)信息和變量問(wèn)項(xiàng)兩部分。其中，信息的正、負(fù)向情緒性為本研究針對(duì)社交健康情境提出的概念，因此在已有文獻(xiàn)中尚未有參考文獻(xiàn)，相關(guān)問(wèn)項(xiàng)由研究小組根據(jù)因素定義并參考相似因素提問(wèn)的內(nèi)容自行定義和編制。其余所有變量均借鑒于已有的研究文獻(xiàn)，并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)健康信息分享情境進(jìn)行合理地編輯調(diào)整。為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，在大規(guī)模數(shù)據(jù)收集之前，經(jīng)過(guò)30名測(cè)試樣本的小規(guī)模前測(cè)，并將測(cè)試結(jié)果反饋至3位相關(guān)研究領(lǐng)域的專家反復(fù)修訂，直至測(cè)試樣本對(duì)問(wèn)卷均無(wú)異議為止。變量問(wèn)項(xiàng)的測(cè)量方式采用Likert 7級(jí)量表法，從1～7表示非常不同意到非常同意。測(cè)量問(wèn)項(xiàng)的主要參考來(lái)源如表1所示。

3.2數(shù)據(jù)收集及樣本描述

根據(jù)本文的具體研究情景，研究樣本需要同時(shí)具備2個(gè)條件：其一為社交網(wǎng)絡(luò)的深度用戶;其二為關(guān)注健康信息且有分享經(jīng)歷或分享意愿的用戶。鑒于此，本研究選取微信平臺(tái)的深度用戶為主要的樣本目標(biāo)，并通過(guò)有償招募的方式吸引樣本參與研究。

“情境實(shí)驗(yàn)+問(wèn)卷調(diào)查”利用線上線下雙渠道開(kāi)展研究，共歷時(shí)63天。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)者提供模擬的醫(yī)療情境與醫(yī)療問(wèn)題加深樣本目標(biāo)對(duì)健康信息關(guān)注及分享的理解程度，從而保證研究結(jié)果的精確性。線上調(diào)查通過(guò)對(duì)微信的深度用戶進(jìn)行實(shí)驗(yàn)培訓(xùn)并發(fā)放問(wèn)卷，共回收242份問(wèn)卷。線下調(diào)查通過(guò)與大學(xué)電子健康課程團(tuán)隊(duì)合作，同時(shí)對(duì)醫(yī)院等人口密集處進(jìn)行研究目標(biāo)的培訓(xùn)和問(wèn)卷發(fā)放，共回收問(wèn)卷200份。隨后進(jìn)行線上與線下問(wèn)卷的整合與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，刪除不符合調(diào)查對(duì)象選取原則與填寫(xiě)不完整、填寫(xiě)時(shí)間過(guò)短的問(wèn)卷42份，最終得出有效問(wèn)卷400份。表2數(shù)據(jù)顯示，調(diào)查對(duì)象中男性占比50.3%，女性占比49.7%，比例分布均勻合理;年齡層面21～40歲的青年居多，占比69.3%;教育程度中本科占比最多，達(dá)61.5%;對(duì)于健康信息的關(guān)注及分享程度，85.3%的調(diào)查對(duì)象關(guān)注和分享程度在偶爾及以上，僅有14.7%的用戶表示很少關(guān)注和分享。

4模型驗(yàn)證

本研究利用Smart PLS2.0軟件進(jìn)行模型驗(yàn)證，包括測(cè)量模型驗(yàn)證和結(jié)構(gòu)模型驗(yàn)證。首先運(yùn)行PLS Algorithm算法驗(yàn)證測(cè)量模型，然后運(yùn)行Bootstrapping算法分析結(jié)構(gòu)模型[35]。

4.1測(cè)量模型驗(yàn)證

測(cè)量模型的檢驗(yàn)包括信度和效度檢驗(yàn)。信度可通過(guò)復(fù)合信度（CR）值和變量的α值來(lái)判斷量表結(jié)果的可信程度。效度包括聚合效度和區(qū)別效度，聚合效度檢驗(yàn)問(wèn)項(xiàng)與所對(duì)應(yīng)的變量間的相關(guān)程度，可通過(guò)平均提取方差（AVE）的值來(lái)觀測(cè);區(qū)別效度檢驗(yàn)問(wèn)項(xiàng)與所對(duì)應(yīng)的變量的相關(guān)度是否高于該問(wèn)項(xiàng)與其他變量的相關(guān)度，可通過(guò)比較各變量AVE值的平方根與變量之間的相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量。

表3和表4分別顯示了模型的信度、聚合效度以及區(qū)別效度指標(biāo)結(jié)果。信度方面，變量的α值均大于0.8，CR值均在0.8以上，此外，各變量測(cè)度項(xiàng)的因子負(fù)載最小為0.854，大于0.5的推薦水平，可判定所有變量具有較好的信度。效度方面，AVE值最小為0.809，大于0.5的判別標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)量問(wèn)項(xiàng)的聚合效度達(dá)到了較好的水平，AVE平方根均大于相應(yīng)行列非對(duì)角線上的值（變量間相關(guān)系數(shù)），表明該變量能明顯地與其他變量區(qū)別開(kāi)來(lái)，測(cè)量問(wèn)項(xiàng)的區(qū)別效度也達(dá)到了較好的水平。由此可知量表具備較好的聚合效度和區(qū)別效度。

4.2結(jié)構(gòu)模型驗(yàn)證

本研究采用Smart PLS2.0計(jì)算路徑系數(shù)及顯著水平以驗(yàn)證模型假設(shè)成立與否。模型路徑系數(shù)及適配性以PLS算法進(jìn)行分析;路徑系數(shù)的顯著性通過(guò)Bootstrapping檢驗(yàn)中的T Statistics值的大小來(lái)判斷，一般認(rèn)為T(mén)值大于1.96則表示因果關(guān)系顯著。

從圖3可知，從路徑系數(shù)與顯著水平來(lái)看，假設(shè)H1到H10均成立，假設(shè)H11、H12不成立。研究結(jié)果顯示，自我效能與面子意識(shí)均對(duì)分享價(jià)值具有積極的正向作用。在二階信任鏈中，盡管信源引力認(rèn)知信任與信源引力情感信任的顯著性水平略低于信宿推力認(rèn)知信任和信宿推力情感信任，但上述四者均能正向影響分享態(tài)度，顯示社交網(wǎng)絡(luò)二階信任鏈得到有效驗(yàn)證。分享價(jià)值和分享態(tài)度均可積極正向的作用于分享意愿，且顯著性水平較高。此外，信息正向情緒性與信息負(fù)向情緒性對(duì)分享意愿均具有較為顯著的正向作用，但信息負(fù)向情緒性的顯著性水平低于信息正向情緒性。值得注意的是，感知有用性和感知易用性作用效果不顯著，未獲得有效的驗(yàn)證結(jié)果。

被解釋方差R2在通常用于評(píng)價(jià)PLS路徑模型中內(nèi)部關(guān)系的解釋效果，R2大于0.5表示模型具有較好的擬合度。研究模型檢驗(yàn)結(jié)果中，分享價(jià)值、分享態(tài)度以及健康信息分享意愿的被解釋方差（R2）分別為0.722、0.555、0.671，表明研究模型擬合度良好，具有很好的預(yù)測(cè)效果。

5結(jié)果分析

信息主體方面，假設(shè)H1、H2、H3成立。分享價(jià)值（β=0.175，P<0.001）對(duì)分享意愿有顯著正向影響作用，自我效能（β=0.612，P<0.001）和面子意識(shí)（β=0.311，P<0.001）對(duì)分享價(jià)值均有正向影響作用，其中自我效能對(duì)分享價(jià)值的影響作用更大。表明當(dāng)感知到較高的自我效能及面子意識(shí)時(shí)，個(gè)體對(duì)分享價(jià)值的感知會(huì)更高，進(jìn)而提升其社交健康信息分享意愿。

信息環(huán)境方面，假設(shè)H4至H8成立。分享態(tài)度（β=0.592，P<0.001）對(duì)分享意愿有顯著正向影響作用，信源引力認(rèn)知信任（β=0.103，P<0.05）、信源引力情感信任（β=0.198，P<0.01）、信宿推力認(rèn)知信任（β=0.256，P<0.001）、信宿推力情感信任（β=0.364，P<0.001）均對(duì)分享態(tài)度產(chǎn)生正向影響作用，且對(duì)分享態(tài)度的影響作用依此遞增。表明當(dāng)個(gè)體對(duì)信源認(rèn)知信任和情感信任以及信宿對(duì)個(gè)體的認(rèn)知信任和情感信任感知程度越高，越能促進(jìn)個(gè)體的社交健康信息分享意愿，且信宿對(duì)個(gè)體的推力情感信任對(duì)分享態(tài)度的影響程度最高。

信息內(nèi)容方面，假設(shè)H9、H10成立。信息正向情緒性（β=0.153，P<0.001）、信息負(fù)向情緒性（β=0.079，P<0.05）對(duì)分享意愿均有顯著正向影響作用。相比信息負(fù)向情緒性，信息的正向情緒對(duì)分享意愿的影響效用更大，表明個(gè)體在關(guān)注到具有積極情緒的信息內(nèi)容時(shí)，分享意愿會(huì)更強(qiáng)烈。

信息技術(shù)方面，假設(shè)H11、H12不成立。感知有用性（β=-0.057，ns）、感知易用性（β=-0.048，ns）對(duì)分享意愿均未產(chǎn)生顯著的正向影響作用?？赡艿脑蚴牵阂环矫嫜芯繕颖揪鶠樯缃痪W(wǎng)絡(luò)的深度用戶，其對(duì)目前主流的社交網(wǎng)絡(luò)具有相當(dāng)?shù)氖褂媒?jīng)驗(yàn);一方面實(shí)證研究選取的微信的功能使用方法已為眾人熟知且微信已經(jīng)過(guò)多次更新迭代，具有較穩(wěn)定和較成熟的平臺(tái)特性。因此，感知有用性和感知易用性對(duì)用戶的影響不顯著，從而導(dǎo)致信息技術(shù)因素對(duì)分享意愿的影響結(jié)果與研究假設(shè)具有一定差別。

6研究啟示

本研究的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和研究結(jié)論可對(duì)社交健康信息服務(wù)提供商的服務(wù)及創(chuàng)新管理提出可供參考的意見(jiàn)和建議。

首先，運(yùn)營(yíng)者可從信息主體和信息內(nèi)容角度出發(fā)，由于自我效能與面子意識(shí)有助于用戶感知到分享價(jià)值，因此健康信息運(yùn)營(yíng)者可提高用戶對(duì)健康內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)分享后獲得的積極反饋，例如經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì)或知識(shí)回報(bào)等，使用戶在分享健康內(nèi)容時(shí)獲得更多的積極認(rèn)同，從而產(chǎn)生自我形象提升與內(nèi)心滿足感，促進(jìn)健康信息分享的良性循環(huán)。同時(shí)，運(yùn)營(yíng)者亦可針對(duì)性地改善健康內(nèi)容主題以迎合用戶偏好，利用信息情緒化構(gòu)建良好的健康信息分享氛圍，如積極督促平臺(tái)信源在飲食、作息與運(yùn)動(dòng)健康內(nèi)容的提供上可搭配動(dòng)圖、視頻等多媒體來(lái)描述具體行為過(guò)程，由于信息的正向情緒性比負(fù)向情緒性更易促進(jìn)用戶分享意愿的形成，因此需要增加健康內(nèi)容的情緒性，避免過(guò)于客觀且平鋪直敘，強(qiáng)調(diào)內(nèi)容促進(jìn)健康的積極結(jié)果，從而吸引更多用戶的關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)。

其次，設(shè)計(jì)者可從信息環(huán)境角度出發(fā)，構(gòu)造社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、健康信源、健康信息中介、健康信宿共同作用的完整信任鏈閉環(huán)環(huán)境，使健康信息分享發(fā)揮更大的力量。一方面，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可從信源著手，提高用戶對(duì)信源的認(rèn)知信任與情感信任，如可提升平臺(tái)信源的監(jiān)管與審核機(jī)制，制定對(duì)虛假健康信息信源的判別與封鎖機(jī)制，確保平臺(tái)健康信源的權(quán)威性;另一方面，可從信宿分享效果著手，由于用戶傾向于將健康信息分享給具有親密關(guān)系且對(duì)其表示信任的好友，因此可強(qiáng)化健康信息分享的顯示機(jī)制，讓信息分享者看到自己所分享信息的瀏覽次數(shù)及好友點(diǎn)贊數(shù)，使用戶獲得來(lái)自信宿的積極信任反饋，從而激發(fā)持續(xù)性的分享行為。

此外，開(kāi)發(fā)者可從信息技術(shù)角度出發(fā)，雖然社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的有用性與易用性對(duì)用戶的分享意愿未產(chǎn)生顯著影響作用，但創(chuàng)新的技術(shù)特性仍然是新媒體助力健康信息分享的關(guān)鍵，如可依據(jù)用戶歷史轉(zhuǎn)發(fā)與收藏記錄建立用戶信息偏好資料庫(kù)，制定用戶的個(gè)性化相關(guān)健康信息的推送設(shè)置和及時(shí)提醒功能，提升用戶對(duì)健康信息的興趣粘度，從而有助于用戶的快速瀏覽與轉(zhuǎn)發(fā)分享，同時(shí)，還可根據(jù)人群的健康狀態(tài)、年齡分布、性別差異對(duì)其所關(guān)注的健康信息進(jìn)行甄別，并依據(jù)人群標(biāo)簽的不同分類對(duì)健康信息進(jìn)行差異化的分布式存儲(chǔ)，在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)地健康信息分享傳播功能的同時(shí)，提高系統(tǒng)平臺(tái)的存儲(chǔ)特性與運(yùn)作效能。

參考文獻(xiàn)

[1]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.第42次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[EB/OL].http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201808/P020180820630889299840.pdf，2018-08-20.

[2]James K，F(xiàn)oley B C，Grunseit A C，et al.Please Like Me：Facebook and Public Health Communication[J].Plos One，2016，11（9）：e0162765.

[3]程艷爽，張亞萌，馬艷永.基于微信公眾平臺(tái)的健康教育對(duì)肝癌病人生活質(zhì)量的影響[J].護(hù)理研究，2017，31（7）：849-851.

[4]Antheunis M L，Tates K，Nieboer T E.Patients and Health Professionals Use of Social Media in Health Care：Motives，Barriers and Expectations[J].Patient Education & Counseling，2013，92（3）：426-431.

[5]Alqarni Z A，Yunus F，Househ M S.Health Information Sharing on Facebook：An Exploratory Study on Diabetes Mellitus[J].Journal of Infection & Public Health，2016，9（6）：708-712.

[6]李東曉.微信用戶健康養(yǎng)生信息的傳播行為分析[J].浙江傳媒學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，23（4）：90-97，153.

[7]王晰巍，曹茹燁，楊夢(mèng)晴，等.微信用戶信息共享行為影響因素模型及實(shí)證研究——基于信息生態(tài)視角的分析[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2016，60（15）：6-13，5.

[8]趙大麗，孫道銀，張鐵山.社會(huì)資本對(duì)微信朋友圈用戶知識(shí)共享意愿的影響研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2016，39（3）：102-107.

[9]楊海娟.微信環(huán)境下用戶適應(yīng)性信息分享行為影響因素研究——基于規(guī)范性壓力和社交價(jià)值的“推—拉”視角[J].情報(bào)科學(xué)，2017，35（8）：134-140.

[10]Chung J E.Retweeting in Health Promotion：Analysis of Tweets About Breast Cancer Awareness Month[J].Computers in Human Behavior，2017，74：112-119.

[11]Zhang N，Tsark J，Campo S，et al.Facebook for Health Promotion：Female College Students Perspectives on Sharing HPV Vaccine Information Through Facebook[J].Hawaii Journal of Medicine & Public Health A Journal of Asia Pacific Medicine & Public Health，2015，74（4）：136-140.

[12]胡均，王昱.微信在大學(xué)生性健康傳播中的應(yīng)用[J].新媒體研究，2017，3（9）：49-50.

[13]杜元清.信息環(huán)境與信息傳遞樣式[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2009，32（8）：16-20.

[14]Davis F D.Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quarterly，1989，13：319-340.

[15]龔主杰，趙文軍，熊曙初.基于感知價(jià)值的虛擬社區(qū)成員持續(xù)知識(shí)共享意愿研究[J].圖書(shū)與情報(bào)，2013，（5）：89-94.

[16]Yan Z，Wang T，Chen Y，et al.Knowledge Sharing in Online Health Communities：A Social Exchange Theory Perspective[J].Information & Management，2016，53（5）：643-653.

[17]Zhang X，Liu S，Chen X，et al.Social Capital，Motivations，and Knowledge Sharing Intention in Health Q&A Communities[J].Management Decision，2017，55（7）：1536-1557.

[18]趙卓嘉，寶貢敏.面子需要對(duì)個(gè)體知識(shí)共享意愿的影響[J].軟科學(xué)，2010，24（6）：89-93.

[19]郭珍珍.旅游動(dòng)機(jī)、感知價(jià)值和滿意度關(guān)系的實(shí)證研究[D].太原：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2017.

[20]Hsu M H，Ju T L，Yen C H，et al.Knowledge Sharing Behavior in Virtual Communities：The Relationship Between Trust，Self-efficacy，and Outcome Expectations[J].International Journal of Human-Computer Studies，2007，65（2）：153-169.

[21]孫紅萍，劉向陽(yáng).個(gè)體知識(shí)共享意向的社會(huì)資本透視[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2007，28（1）：111-114.

[22]Daniel J M.Affect-based and Cognition-based Trust as Foundations for Interpersonal Cooperation in Organizations[J].Academy of Management Journal，1995，38（1）：24-59.

[23]秦紅霞，丁長(zhǎng)青.企業(yè)知識(shí)共享中的信任機(jī)制研究[J].情報(bào)雜志，2007，26（11）：43-45.

[24]Milkman K L，Berger J.The Science of Sharing and the Sharing of Science[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2014，111（4）：13642.

[25]Berger J.What Makes Online Content Viral？[J].Journal of Marketing Research，2013，49（8）：192-205.

[26]Rothman A J，Salovey P.Shaping Perceptions to Motivate Healthy Behavior：The Role of Message Framing[J].Psychological Bulletin，1997，121（1）：3-19.

[27]Shang Y，Liu J.Health Literacy：Exploring Health Knowledge Transfer in Online Healthcare Communities[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2016：3143-3151.

[28]張克永，李賀.網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)知識(shí)共享的影響因素研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2017，61（5）：109-116.

[29]張艷偉.微信平臺(tái)中信息共享行為的影響因素研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2015.

[30]Cheung F M，Leung K，Zhang J，et al.Indigenous Chinese Personality Constructs：Is the Five-factor Model Complete？[J].Journal of Cross-Cultural Psychology，2001，32（4）：407-433.

[31]Bock G W，Zmud R W，Kim Y G，et al.Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing：Examining the Roles of Extrinsic Motivators，Social-psychological Forces，and Organizational Climate[J].Mis Quarterly，2005，29（1）：87-111.

[32]魯欣鈞.基于社會(huì)資本視角的社交網(wǎng)站知識(shí)分享影響因素研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2012.

[33]Zhao J，Ha S，Widdows R.Building Trusting Relationships in Online Health Communities[J].Cyberpsychol Behav Soc Netw，2013，16（9）：650-657.

[34]霍艷花.信息生態(tài)視角下微信用戶信息共享行為影響因素研究[D].保定：河北大學(xué)，2017.

[35]Anderson J C，Gerbing D W.Structural Equation Modeling in Practice：A Review and Recommended Two-step Approach[J].Psychological Bulletin，1988，103（3）：411-423.

（責(zé)任編輯：陳媛）