在線健康社區的用戶持續知識分享意愿研究

陳星 張星 肖泉

摘 要：[目的/意義]近些年來，在線健康社區變得越來越流行。然而，較少社區能成功地維持用戶并激勵他們持續的分享知識。本文將社會支持理論和承諾—信任理論結合起來，構建一個集成模型來研究在線健康社區用戶的持續知識分享意愿的影響因素。[方法/過程]根據獲得的475份有效調查問卷，本文使用SPSS20.0和AMOS20.0檢驗所提出的假設。[結果/結論]研究發現，信息支持、情感支持對滿意度和信任均有顯著影響，網絡支持僅對滿意度有顯著影響。此外，滿意度和信任除了對持續知識分享意愿有直接正向影響外，還通過關系承諾的中介，有間接的作用。研究有助于深化對知識分享行為的認識以及幫助在線健康社區的管理者更好地維系用戶。

關鍵詞：在線健康社區;社會支持;承諾—信任理論;用戶;持續知識分享

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.11.007

〔中圖分類號〕C931 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2019）11-0055-14

Abstract：[Purpose/Significance]Online Health Communities（OHCs）have become increasingly popular in recent years.However，few communities have been successful in retaining members and motivating members to share knowledge continuously.This paper combined social support theory and commitment-trust theory and established an integrated model to study the factors affecting continuous knowledge sharing intention in online health communities.[Method/Process]Through analysis of 475 valid questionnaires by SPSS20.0 and AMOS 20.0 software，this paper tested the hypotheses.[Result/Conclusion]The results showed that，information support and emotion support had significant impact on satisfaction and trust.Network support only had significant impact on satisfaction.In addition，apart from the direct positive impact on continuous knowledge sharing intention，satisfaction and trust also had indirect impact through the mediation of relationship commitment.The findings from the current study would make contributions to deepening the understanding of knowledge sharing behaviour and help the managers of OHCs to maintain the users.

Key words：online health communities;social support;commitment-trust theory;user;continuous knowledge sharing

Web2.0技術的出現改變了人們在線交互的方式，也帶來了各種形式的在線社區的迅速發展。健康是在線社區中討論較多的話題，在線健康社區已成為最流行的一類在線社區。在線健康社區是一群虛擬討論組的集合，其中的參與者并不一定熟識，但他們可以就與健康相關的特定話題在線分享信息、經歷和感受，還可以向其他成員提供幫助和鼓勵[1-2]。在線健康社區從根本上改變了人們對于健康信息搜尋和交換的方式，成為人們分享和獲得健康知識的重要工具。根據美國的一項調查，近1/4的成年人利用在線健康論壇、博客或其它自媒體網站搜尋健康信息[3]。

由于在線健康社區成為健康知識傳播渠道的重要渠道[4]，因此在線健康社區需要成員積極參與互動，且愿意在社區長期貢獻個人的知識和經驗。盡管已經有許多文獻從理性行為理論、社會資本理論以及動機理論等不同的角度，對在線社區的知識分享行為進行了分析，但前人的研究還不足以解釋在線健康社區用戶的持續使用意愿，特別是還有兩個方面的問題亟待解決：

1）先前研究已對不同情景下在線知識分享行為進行了探討，如電子網絡實踐社區、在線投資社區和興趣社區等，但以在線健康社區為背景的研究還不多見。表面上看，在線健康社區中的知識分享意愿與其他在線社區類似，實際上在線健康社區卻有自身的獨特性，其參與群體和參與動機更加特殊。在線健康社區的用戶往往身患疾病或是擔憂某些健康問題，他們分享知識的目的更多是為了獲得社會支持[5]，而不是單純追求物質獎勵、聲望和愉悅感。因此，本文將引入社會支持理論進行研究。

2）知識分享可分成初期知識分享和持續知識分享兩種不同階段。已有研究大多分析了在線社區的初期知識分享意愿，但對知識持續分享意愿的關注明顯不足。持續的知識分享是指在線社區里個人不斷重復知識分享的行為[6]。現實中，不少在線健康社區面臨著用戶不能持續知識分享的問題。不少用戶最初對社區較為滿意并且愿意分享知識，但后期卻越來越缺少持續交流的動力。如果用戶不能持續分享知識，那么社區的社會價值和潛力將無法實現。在線健康社區中的持續知識分享可以被視為用戶與社區的一種長期關系交互。根據承諾—信任理論，為了維持長期關系交互，信任和承諾可以發揮重要作用。基于此，本文試圖利用承諾—信任理論探討在線健康社區用戶的持續知識分享意圖。

綜上，本文將社會支持理論和承諾—信任理論結合起來，構建集成理論模型探索在線健康社區中用戶持續分享知識的意愿，并通過問卷收集數據進行實證研究。

1 理論基礎

1.1 在線健康社區的社會支持

社會支持是指個體感知到的來自組織其他成員的關愛與支持，是個體被他人關照、回應和幫助的一種體驗[7]。人們常用社會支持來概括他人提供的信息建議、情感安慰以及行動和言語方面的援助[8]。以計算機為媒介的網絡通信已經被證明可以促進用戶之間的交互活動[9]，在線社區如果擁有好的社會支持，就意味著其成員通常愿意互相聯系和幫助[10]。同時，社會支持也可以影響成員意愿，促使成員再次使用已有的社區平臺進行溝通交流[11]。與傳統的“面對面”社會支持類似，在線健康社區能為那些應對健康問題和其他壓力的人們提供有益幫助[12]。在線健康社區情景下，患者可利用社區提供的各類便利條件與他人分享個人經驗、觀點并施以同情心，實現患者的社會需要[13]。

社會支持在不同情景下包括的內容也會有所區別。先前的研究已經提出許多不同的社會支持分類[14-15]，但針對在線健康社區對社會支持進行分類尚不明確。在線健康社區的用戶不僅希望得到關于自身健康問題的指導意見和經驗，還期望他人給予情感安慰和關心。同時，由于自己和社區關注共同的健康話題，因此作為成員擁有了社區歸屬感。因此，本文借鑒Lin X等[16]對社會支持的維度劃分，將在線健康社區中的社會支持分為3類，即信息支持（Informational Support）、情感支持（Emotional Support）和網絡支持（Network Support），并將考察這3個維度的社會支持對在線健康社區用戶持續知識分享意愿的作用。

1.2 承諾—信任理論

承諾—信任理論主要用于解釋交換雙方之間長期關系的建立，即雙方應該積極維持現有的交換關系以獲得長期收益[17-18]。承諾—信任理論認為關系承諾和信任是形成和維持交換雙方關系的關鍵性因素[19]。關系承諾是指組織或個體參與互換關系的程度，以及長期內關系維持的程度[20]，是區別長期忠誠和短期忠誠的重要因素。社會網絡中頻繁的交換增加了個體對他人的了解，雙方也就產生了信任[21]。信任直接影響并可以生成關系承諾，從而促成更長期的關系[19]。先前已有大量研究將承諾—信任理論用于探討各類在線社區中長期關系的生成和維持。例如有研究發現在線消費社區中的承諾對用戶的忠誠度和重復購買意愿有正向影響[22-23]。也有研究用承諾—信任理論來解釋團購網站中消費者持續購買的忠誠行為[17]。事實上，在線社區用戶持續貢獻知識的決定與消費者重復購買產品的決定十分類似[24]。做出承諾的個人更有可能參與知識分享[18]。當在線社區成員生成關系承諾后，會共同認為他們之間的知識交換關系有價值，就會盡量避免機會行為并保證長期忠誠來維持關系，從而可能在未來持續交換知識。同時，持續知識分享作為一種關系交換，它需要知識貢獻方和尋求方共同的理解和信任。信任會減少個人和敏感信息披露的感知風險以及成本，成為網絡環境下人們分享知識決定的重要因素[25]。

在線健康社區情景下，健康信息特別是敏感健康信息的披露和交流這種知識分享活動，更應建立在長期和穩定的承諾基礎之上。同時，信任也是進行在線健康交流活動的重要前提[26]。對在線健康信息越信任，越有可能與醫生和其他用戶交流，并搜尋更多的健康信息[27]。因此，本文將利用承諾—信任理論來考查在線健康社區用戶持續知識分享的意愿。

2 模型與研究假設

基于上述分析，我們提出影響在線健康社區用戶持續知識分享意愿的模型，如圖1所示。

2.1 社會支持

1）信息支持

信息支持一般是指向他人提供建議或反饋的行為[28]。具體來說，它包括一系列客觀實用的資源，例如建議、意見、具體應對方案的直接傳授或間接推薦等，從而幫助人們克服困難和解決問題[29]。人們從在線社區的交互活動中不斷獲得新信息，正是這種信息決定了成員的滿意程度[22]。在線健康社區情景下，用戶期望能向社區中的專業人士獲取專業的醫療知識和診療建議，或與其他有類似疾病的用戶進行病情交流和經驗分享[30-31]。從社區中獲得的專業的答復有助于用戶更好地理解自身疾病和治療意見，幫助他們進行健康風險評估和疾病預防[32-33]。因此，我們提出假設：

H1a：在線健康社區中，用戶獲得的信息支持對社區的滿意度有正向影響。

社區成員之間的溝通交流，意味著正式和非正式地交換最新的重要信息[34]。溝通交流的質量越高，成員對社區產生的信任程度也越高[35]。在線健康社區中，用戶得到的建議、推薦方案和應對辦法等信息支持越多，越能提升他們對疾病的應對信心和能力[9]。隨著與用戶健康相關的問題得到成功解決，用戶會認為在線健康社區可依靠、值得信賴，對社區給出正面積極的評價。因此，我們提出假設：

H1b：在線健康社區中，用戶獲得的信息支持對社區的信任有正向影響。

2）情感支持

情感支持是指為了減少個體壓力和負面影響的鼓勵、同情和關愛[15]。情感支持側重表達個人的關注，可以間接幫助問題的解決，其具體類別包括親密關系、同情、傾聽、理解等[29]。研究表明，個體無論是否具備足夠的問題處理能力，他們獲得的情感支持越多，滿意度就越高[36]。由于患者常常在首次診斷和治療過程中經受巨大的壓力和焦慮，因此對于在線健康社區而言，特別是那些面向嚴重病患的在線健康社區，提供情感支持是社區的重要組成部分[37]。通過獲得情感支持，在線健康社區用戶在面對壓力時能感受到安慰和保護，所經受的壓力和負面影響也隨之減少[15]。因此，我們提出假設：

H2a：在線健康社區中，用戶獲得的情感支持對社區的滿意度有正向影響。

在線社區中，信任包括對社區成員愿意助人為樂的預期。在線健康社區中，成員關心其他成員的健康和幸福狀況，愿意幫助、支持和關愛其他成員，這種善行正是信任的一種表現形式[38]。因此，我們提出假設：

H2b：在線健康社區中，用戶獲得的情感支持對社區的信任有正向影響。

3）網絡支持

網絡支持也被稱為社會融入，是對群體歸屬感的表達[39]。它具體表現為提醒成員存在著與其有相同興趣或類似經歷的其他同伴，并且始終有同伴愿意提供幫助和分享情感[36，40]。在線社區中，成員通過參與社區活動，分享信息和經驗，在相互吸引和愿意與群體保持令人滿意的交互關系的過程中，成員認同感油然而生[40]。在線健康社區中，個體通過與他人之間頻繁的接觸，能感受到和他人之間存在某種關聯并逐漸被社區融入。這有助于他們形成一個良好的心態并改善自身的健康。于是，我們提出假設：

H3a：在線健康社區中，用戶獲得的網絡支持對社區的滿意度有正向影響。

類似地，在線健康社區的用戶獲得網絡支持，被邀請加入現有的網絡并擴充共同的社會網絡，它從某種程度表明社區關注成員的健康。社區成員感到滿意的交互經歷會使他們將自己和他人的健康問題相關聯，并感到與社區之間有不可分割的聯系[41]。用戶選擇融入有相似健康問題的人們組成的社區，在社區內積極交互、參與活動，也會產生對社區更多的信任。于是，我們提出假設：

H3b：在線健康社區中，用戶獲得的網絡支持對社區的信任有正向影響。

2.2 承諾—信任理論

1）關系承諾

關系承諾是建立成功和友好長期關系的關鍵，它是指信息交換雙方認為保有持續的關系十分重要和有益，因此要盡最大努力維持關系[18]。關系承諾可以通過增強用戶間的關聯感，形成長期關系，從而促進用戶持續參與行為，并最終通過知識分享對社區做出貢獻[42]。在線健康社區中，成員對社區的關系承諾至關重要，因為擁有共同利益和目標的成員會分享信息和知識，參與交互活動。關系承諾可以闡明成員對于知識交流的積極態度以及維持交流關系的動機[43]。通過社區交互，用戶間共同的情感關聯不斷增強，使得用戶和社區之間生成強有力的承諾。用戶也會就共同感興趣的健康話題，積極且持續地進行知識分享和交流，從而做出自己的貢獻。于是，我們提出假設：

H4：在線健康社區中，用戶對社區的關系承諾對其持續知識分享的意愿具有正向影響。

2）信任

信任是指個體對他人誠信或是與他人關系的信心程度，它可以減少網絡環境中關聯的不確定性和復雜性[44]。在線社區用戶相互信任，就會生成強大的關系資本[45]。信任關系意味著社區成員因為共同的認識和價值觀而緊密相連，這降低了交易成本、風險和不確定性[46]，也減少了成員離開在線社區的傾向[18]。先前研究表明信任對于成員和虛擬品牌社區之間的關系承諾有顯著的正向影響[22]。在線健康社區情境下，用戶的信任會增強長期參與社區活動的意愿，并盡力維持社區成員的身份，從而產生了對社區的關系承諾。故提出以下假設：

H5a：在線健康社區中，用戶的信任對社區的關系承諾具有正向影響。

人們相互信任，表明個體對他人的可信性和誠信有信心，就愿意長期進行可信賴的交換，愿意共享資源和分享知識[47]。在線健康社區中，信任代表用戶對社區的相信程度，較高的信任感會促使用戶養成訪問社區和參與社區問答的習慣，自我披露敏感健康信息，分享更多的健康知識。故我們提出以下假設：

H5b：在線健康社區中，用戶的信任對其持續知識分享的意愿具有正向影響。

3）滿意度

滿意度是指用戶積極或消極使用情況的描述[11]，代表用戶全面的評價、感受和態度。先前有研究表明，滿意度和信任之間存在極強的正相關[48]。Flavin C等[49]指出，滿足用戶需要之后會產生信任，用戶的滿意感受和他們對網站誠信的感知相關。在線健康社區中，用戶持續的滿意度可以減少不確定性，增強對社區信任感。因此，我們提出假設：

H6a：在線健康社區中，用戶滿意度對社區的信任具有正向影響。

先前有研究認為，滿意度在解釋持續關系的形成方面發揮著動態作用，是解釋雙方關系的重要變量之一[50]。滿意度可以通過增加吸引力和對關系的心理依戀等方式，正向影響個人對關系的承諾[51]。在線健康社區中，用戶對社區的總體評價和感受越好，越容易生成強烈的承諾。因此，我們提出假設：

H6b：在線健康社區中，用戶滿意度對社區的承諾具有正向影響。

信息制度持續使用模型（Information Systems Continuous Use Model）認為，滿意度是影響持續使用意愿的重要因素[11]。在知識分享的情景下，滿意度會影響成員持續分享知識的決定[52]。在線社區成員的滿意度越高，越可能通過持續的知識分享參與社區活動[53]。在線健康社區中，用戶對社區的總體評價和感受越良好，就越愿意與他人展開充分地交流和溝通，進行持續的知識分享。因此，我們提出假設：

H6c：在線健康社區中，用戶滿意度對持續知識分享的意愿具有正向影響。

3 研究方法

3.1 問卷設計

根據圖1的模型，我們設計的問卷共包含7個潛變量：信息支持（IS）、情感支持（ES）、網絡支持（NS）、滿意度（SAT）、信任（TRUST）、關系承諾（RC）、持續知識分享意愿（CKS）。本研究其它潛變量的量表設計在以往研究的基礎上進行，從文獻中選擇并進行了適應性修改后，我們得到最初的測度項。每個測度項采用七點李克特法來測度其值：1分代表“非常不同意”，7分代表“非常同意”。在問卷初步設計完成之后，我們邀請了知識管理和醫學專業的5位專家和在線健康社區的6位成員，要求他們對問卷的表述和結構進行逐一審閱和完善。接著我們在23名在線健康社區的用戶中預調研，結果表明問卷的量表具有較好的信度和效度。各潛變量及其測量題項如表1所示。

3.2 調查實施

本調查的實施同時在線下和線上兩個渠道展開。一方面，我們在武漢的3家醫院和2個大型社區進行紙質問卷搜集，主要是對醫護專業人士、醫學院的師生、患者、家屬和社區居民發放紙質問卷。在問卷發放前，我們先對被調查者進行簡單訪談，向他們舉例“好大夫”、“丁香園”、“39健康問答頻道”這樣的在線健康社區，并詢問他們是否使用過類似的社區，然后向那些使用過在線健康社區超過半年的用戶發放問卷。我們要求被調查者選擇自己最常用的一個在線健康社區并回答相應的測量題項。另一方面，我們對如“好大夫”、“丁香園”和“39健康問答頻道”等在線健康社區上注冊的普通用戶發放電子問卷，以期收到更多的樣本數據。我們共發出問卷800份，最終紙質問卷收回360份，網上填寫232份，回復率為74.0%。在去掉重復和異常值后，最后得到總有效問卷475份（其中紙質有效問卷280份，網上有效問卷195份）。在這些調查結果中，性別、年齡、教育程度和收入狀況均涵蓋了各個層次，如表2所示。

為了評價我們樣本的代表性，我們采用中國互聯網絡信息中心（CNNIC）在2017年1月發布的第39次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》中的中國網民結構數據[57]，并利用非參數的卡方檢驗比較了我們的樣本與中國網民的分布情況。通過對性別、年齡、教育程度和收入狀況分別進行卡方檢驗，我們得到每個特征上比較檢驗的p值均大于0.05（表2最后一列），表明我們的樣本與中國網民的人口描述性統計無顯著差異。

由于本次問卷的收集同時來源于線下和線上兩個渠道，為了進行下一步的數據合并分析，我們首先需要檢驗這兩類渠道的被調查用戶在人口描述性統計特征、網絡使用經驗和頻率、各個測度項問題回答上是否存在顯著差異。我們首先采用Mann-Whitney方法進行檢驗，該方法在之前研究中被廣泛使用于兩類調查數據的差異檢驗[58-61]。人口描述性統計特征的差異性檢驗結果表明，所有的p值在0.163～0.731之間，均大于0.05;網絡使用經驗和頻率的差異性檢驗結果表明，兩個渠道來源樣本的網絡使用經驗的檢驗p值為0.103，網絡使用頻率的p值為0.184，均大于0.05;回答各個問題的差異性檢驗結果表明，所有的p值在0.213～0.968之間，均大于0.05。

此外，我們還進行了兩組獨立樣本的均值比較的t檢驗，人口描述性統計特征的差異性檢驗結果表明，所有的p值在0.162～0.748之間，均大于0.05;網絡使用經驗和頻率的差異性檢驗結果表明，兩個渠道來源樣本的網絡使用經驗的檢驗p值為0.118，網絡使用頻率的p值為0.252，均大于0.05;回答各個問題的差異性檢驗結果表明，所有的p值在0.95～0.975之間，均大于0.05。這表明這兩類群體在人口描述性統計特征和回答問題上均沒有顯著差異。因此，兩類群體的數據可以合并，用于后續分析。

3.3 信度和效度分析

首先針對各研究變量進行Cronbachα信度分析。若Cronbachα大于0.70則認為該量表具有較高的信度水平[62]。我們使用SPSS20.0對收集的問卷數據進行計算，分別得出各個潛變量的Cronbachα均大于0.7，說明量表具有良好的信度。為進一步檢驗變量的信度和效度，我們使用AMOS20.0對數據進行驗證性因子分析，結果見表3。驗證性因子分析模型能凈化誤差，使得潛變量間的關聯估計較少地被測量誤差污染[63-64]。從表2中可看出，所有指標的標準負載大于0.7，且均在0.001的水平上顯著，各變量的平均方差萃取（Average Variance Extracted，AVE）均大于0.5，復合信度（Composite Reliabilities，CR）均大于0.7，這意味著該量表有良好的收斂效度[65-66]。

為了檢查問卷量表的判別效度，我們考察各潛變量的AVE值的平方根與潛變量相互間的相關系數[67]。表4展現了計算結果，表中對角線列出的黑色粗體數值為AVE值的平方根。從表4可看出，所有變量的AVE值的平方根均大于相關系數，表明判別效度較好[68]。

3.4 共同方法偏差

我們的數據收集是采用的自我報告式（Self-report）的調查問卷，這種方式可能會產生共同方法變異（Common Method Variance，CMV）的問題。本文采用兩種方法檢驗CMV。首先，我們采用Harman的單因子檢驗方法[69]，用Spss20.0進行探索性因子分析，得到第一個因子的方差解釋率為38.305%，低于50%的閾值，表明沒有一個因子可以解釋大部分的方差[60]。另外，我們將所有測度項加載到一個單因子上做驗證性因子分析[70]。結果表明模型的擬合度較差（如Godness of Fit Index（GFI）=0.518（<0.90），Adjusted Goodness of Fit Index（AGFI）=0.426（<0.80））這兩種方法的結果都表明本研究的共同方法變異問題不嚴重。

4 數據分析

4.1 結構模型檢驗

我們首先采用AMOS20.0軟件計算了模型的各項擬合指標值，如表5所示，所有擬合指數均優于推薦值，表明模型具有較好的擬合優度。

對所有路徑系數檢驗結果如圖2所示。從圖中可以看出，信息支持和情感支持對滿意度、信任的影響均是顯著，網絡支持對信任的影響顯著，假設H1a、H1b、H2a、H2b和H3b得到了支持。但是網絡支持對滿意度的影響不顯著，假設H3a沒有得到支持。承諾—信任理論的變量中，關系承諾對持續知識分享意愿影響顯著，假設H4得到支持。信任對關系承諾、持續知識分享意愿影響均是顯著，假設H5a、H5b得到支持。滿意度對信任、關系承諾、持續知識分享意愿影響均是顯著，假設H6a、H6b、H6c得到支持。

4.2 中介效應分析

本文使用Bootstrapping和Sobel檢驗法來分析關系承諾的中介效應。Bootstrapping方法并不要求樣本成正態分布，而Sobel檢驗法要求正態分布[71]。為了加強結果的可信性，本文同時用這兩種方法進行檢驗。首先，用Bootstrapping方法對關系承諾的中介效應進行檢驗。依照Nunnally J C[72]提出的方法，本文進行了5 000次的Bootstrap重復抽樣后。表6展現了直接效應和間接效應的估計值和95%的置信區間（Confidence Interval，CI）。結果顯示，所有直接效應和間接效應的95%置信區間均不包含0，表明中介效應顯著[71]。同時，本文利用Sobel檢驗來進一步驗證結果。結果表明，在滿意度對持續知識分享意愿的影響中，關系承諾的中介效應顯著（z=3.741;p<0.001）;在信任對持續知識分享意愿的影響中，關系承諾的中介效應顯著（z=5.158;p<0.001）。Sobel檢驗與Bootstrapping方法結論一致。

5 討 論

本文的研究結果表明，除了H3a假設沒有獲得支持，其他假設都是成立的。具體來看，首先，在線健康社區成員對社區的滿意度受到信息支持（β=0.489，p<0.001）和情感支持（β=0.434，p<0.001）的顯著正向影響。針對相關的健康問題，成員獲得越多的實用建議、意見和指導，感受到越多的安慰、鼓勵和關心，對社區就會給出正面的總體評價。而網絡支持對于在線健康社區成員的滿意度評價沒有顯著影響（β=0.026，p>0.05）。可能的解釋是，一方面，和參與其它興趣社區和社交網站不同，人們加入在線健康社區主要是為了獲取診療信息和情感陪伴，以解決自身的健康問題，而較少從社交愉悅中尋找歸屬感。另一方面，當前流行的在線健康社區大多是綜合型的社區，即使是專門針對某類疾病的在線健康社區，也沒有按成員不同的病因和病情進行進一步細分，成員難以達成一致的目標。因此，成員間沒有足夠的網絡支持，較難形成對在線健康社區的滿意度。

其次，成員對社區的信任同時受到信息支持、情感支持和網絡支持的正向影響。其中，網絡支持產生的影響最為顯著（β=0.271，p<0.001）。成員通過溝通交流獲取大量信息支持，對社區產生的信任也隨之增強。同時，社區成員對其他成員的關心和關愛行為也是提升信任的形式之一，成員獲得的情感支持越多，對社區越信任。此外，網絡支持越高，表明在線健康社區越鼓勵成員與其他有類似問題的成員開展交流，讓成員對社區產生認同感和歸屬感，感到自身與社區之間有不可分割的聯系，從而更加信任社區。

最后，成員對社區的滿意度正向影響對社區的信任（β=0.170，p<0.05）。在線健康社區成員的預期或需求得到滿足，他們對社區的滿意度提升，認為其他社區成員值得信賴，對社區的信任也會有所增強，與前人特別是其它在線社區背景下的研究發現相一致。此外，成員的滿意度和信任都對關系承諾有顯著正向影響，關系承諾對成員持續知識分享意愿有顯著正向影響（β=0.412，p<0.001）。同時，關系承諾對滿意度和持續知識分享意愿起部分中介作用，對信任和持續知識分享意愿也起到部分中介作用。

6 啟 示

6.1 理論啟示

本研究得出的結論具有一定的理論啟示：

1）本研究將知識分享的研究擴展到了在線健康社區情景。這類社區與其它的在線社區較為不同，有著特殊的參與群體與參與動機。本研究著重探討了在線健康社區成員獲得的3類社會支持（信息支持、情感支持和網絡支持）對于社區滿意度和信任的影響。研究結論表明，信息支持和情感支持對滿意度均有顯著正向影響。另外，這3類社會支持都對社區信任有正向影響。研究成果同時豐富了社會支持理論和知識管理理論。

2）本研究集成了社會支持理論和承諾—信任理論來構建理論模型，著重探討在線健康社區用戶的持續知識分享意愿。不同于先前研究較多去解釋用戶初期的知識分享意愿，本研究最終目的是探討用戶持續的知識分享意愿。本研究將滿意度和信任作為中心變量，分析了它們的前因變量（社會支持）和結果變量（知識持續分享意愿）。研究結果表明，社會支持能夠影響成員對社區的滿意度和信任，而成員對社區的滿意度、信任連同關系承諾進一步對持續知識分享的意愿產生重要影響。這為知識持續分享意愿及其影響因素的研究提供了一個綜合的分析視角，在一定程度上彌補了前人研究的不足。

3）先前也有研究探討了滿意度或信任對知識分享意愿的直接作用，本研究發現關系承諾對滿意度和持續知識分享意愿有部分中介作用，對信任和持續知識分享意愿也有部分中介作用。結果揭示，在線健康社區成員的滿意度以及信任雖然都可以促進持續知識分享，但是如果沒有生成足夠強大的關系承諾，成員對社區沒有產生情感依戀，即使成員初期對社區表示滿意和信任，知識分享的交互關系也較難長久維系。

6.2 實踐啟示

本研究也得到了一些的實踐啟示：

1）本研究結果顯示大多類型的社會支持對于在線健康社區成員滿意度和信任均有正向影響。作為社區管理者，有必要提供更多便利的交流渠道，營造更好的交互環境，方便社區用戶提供或尋求各類不同的社會支持。由于用戶對于社會支持的需求不盡相同，社區管理者應該注重分類篩選和提供信息支持、情感支持、網絡支持，從而依照用戶需求設計和建設社區。在信息支持方面，管理者可以通過提供專門的技術可以幫助用戶更容易地搜尋和獲得有用信息;情感支持方面，管理者可以提供激勵機制、組織更多的交互活動，鼓勵用戶積極分享個人的經驗和知識，并推出點贊等功能便于用戶進行情感表達;網絡支持方面，雖然它對社區成員滿意度沒有顯著影響，但對成員信任的作用仍不容忽視。社區管理者可以采取策略，增強社區特色，提升用戶的社區認同感，給與用戶更多的網絡支持。

2）本研究結論表明，信任和關系承諾對于在線健康社區用戶持續分享知識的意圖有重要的影響作用。一方面，在線健康社區管理者應采取一系列措施提升用戶的信任感，增加用戶持續分享知識的意愿。例如，完善社區參與者的身份認證程序，減少用戶可感知的不確定性以及和參與社區相關的風險;制定在線隱私保護政策，加強敏感和隱私信息交流的安全性;提高用戶間交流的質量，避免類似潛水等機會主義行為。另一方面，對社區的關系承諾也對用戶的知識持續分享意愿發揮重要作用。對社區的關系承諾取決于社區的主要特征，包括社區交互、離線活動的組織等[23]。因此，在線健康社區的管理者可以嘗試增強社區功能，提供更多信息交流的渠道。同時，還可以積極組織線下活動，增進成員間的了解。社區成員在交互活動的過程中會逐漸增強對社區的承諾，盡力維持長期的知識共享關系，從而有利于持續分享知識行為的產生。

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（責任編輯：孫國雷）