徐訓力 夏晨曦
(華中科技大學醫藥衛生管理學院 武漢 430000)
目前公眾對于醫療美容的需求正隨著經濟發展水平的提高而增加[1]。隨著移動互聯網技術的發展,出現了一批醫療美容類移動應用,如新氧、更美、美唄等APP。醫療美容APP用戶通過移動端來獲取醫療美容知識、交流美容體驗、尋找醫療美容機構。移動醫療APP用戶的采納行為一直是研究的熱點。當前雖然有一些關于醫療APP用戶采納研究,但還缺少對醫療美容APP用戶進行的采納研究。醫療美容APP用戶與普通醫療APP用戶有明顯區別,主要在于許多醫療美容APP用戶并非傳統意義上的患者,其通常身體健康但依然對醫療服務有所需求。另外醫療美容APP用戶的年齡與性別相對集中,與普通醫療APP用戶群體有所不同。研究醫療美容APP用戶采納意愿有助于構建適合于醫療美容需求者的APP服務平臺,方便醫療美容服務需求者了解相關信息,提高醫療美容服務質量。本研究基于UTAUT模型,利用驗證性因子分析方法對醫療美容APP用戶的采納行為進行研究。
目前關于移動醫療服務的用戶采納已有相關研究。如Hung M C通過技術接受模型來探索學生在商業管理碩士課程中采用移動健康管理技術的意圖,發現感知有用性和態度顯著影響采用移動健康管理服務的行為意圖[2]。Guo等借鑒雙因素模型,探究老年人移動醫療服務采用行為的推動因素和抑制因素[3]。嚴春美對移動醫療服務領域用戶采納意愿的影響因素進行研究,在此基礎上進一步深入挖掘影響關系中的年齡差異[4]。袁金巧提出基于隱私計算理論探索用戶對移動醫療服務感知收益與感知風險的權衡,將信任作為中間變量,討論風險與收益的權衡是如何通過信任來影響使用意愿的[5]。然而目前還尚未有就醫療美容APP這一視角進行的用戶采納行為研究。醫療美容與普通移動醫療APP在用戶群體特征等方面有明顯不同,大部分移動醫療服務所針對的群體為患者,患者往往急于了解相關疾病及醫治。醫療美容服務對象更加復雜,除了包括一般意義上容貌受損尋求修復的患者外還包括很大一部分希望改善自身外觀的健康人士。不同服務對象在尋求醫療服務時的健康狀態不同,在接受移動醫療服務時的心態會有不同,相應在使用移動醫療服務時的采納行為可能因而產生差異。
UTAUT模型由Venkatesh和Morris提出[6],包括4個自變量:期望績效、努力期望、社會影響和便利條件,其使用已較為成熟且常用于用戶采納研究中。此外有學者研究發現醫療美容消費者擔心自身隱私與安全受損的比例分別為90%與80%[7],也有研究論證社會影響對期望績效[8]與努力期望[9]的影響。本研究在原有UTAUT模型基礎上進行擴充,通過實證研究來探討醫療美容APP用戶在使用APP服務過程中的期望績效、努力期望、社會影響、便利條件以及安全風險、隱私風險和使用意愿與實際使用之間的因果關系。概念模型,見圖1。

圖1 概念模型
3.2.1 期望績效 指用戶使用醫美APP時感知個人獲取醫美服務的效用水平得到提升。當用戶感知醫美APP的效用水平高時使用意愿會更加強烈。假設H1:期望績效對用戶使用行為意愿有正面影響。
3.2.2 努力期望 指用戶學會使用及操作醫美APP的難易程度。易于上手與操作的APP會提升用戶的使用意愿。假設:H2:努力期望對醫美APP用戶使用行為意愿有正面影響。
3.2.3 社會影響 指用戶周圍環境包括親朋好友對使用醫美APP服務的支持程度。當用戶周圍的群體對醫美APP有好的看法或經常使用醫美APP,用戶使用醫美APP的意愿也會隨之增高。同時用戶周邊環境很可能會影響用戶的期望績效與努力期望。一方面受身邊群體觀念影響,用戶對醫美APP效用的評價會更高。另一方面在使用醫美APP遇到障礙時用戶更容易求助于周邊環境,從而更易于使用。假設H3a:社會影響對醫美APP用戶使用行為意愿有正面影響。H3b:社會影響對期望績效有正面影響。H3c:社會影響對努力期望有正面影響。
3.2.4 安全因素 指用戶在使用其時認為其可能將自身安全導向風險的擔憂程度,諸如錯誤的醫療信息對人身造成傷害,被醫美APP導向不合規美容醫院等。由于對人身安全可能造成傷害,危及健康,安全因素會影響醫美APP用戶的使用意愿程度。同時期望績效是用戶感知自身獲取醫美服務所帶來的效用水平,安全因素可能會對期望績效的評估造成影響。假設H4a:安全因素對醫美APP用戶使用行為意愿有負面影響。H4b:安全因素對期望績效有負面影響。
3.2.5 隱私風險 指用戶在使用醫美APP時認為隱私泄露風險對自身造成的影響,如電話號碼泄露可能會帶來騷擾電話、垃圾廣告推送或者用戶信息被用于其他商業活動。用戶個人信息泄露風險會影響用戶使用醫美APP的意愿。隱私暴露可能給用戶帶來信息誤導,影響用戶感知自身獲取醫美服務獲得的效用水平,從而影響期望績效。假設H5a:隱私風險對醫美APP用戶使用行為意愿有負面影響。H5b:隱私風險對期望績效有負面影響。
3.2.6 便利條件 指醫美APP用戶能否便利地使用設備及相關服務。對于用戶來說醫美APP應與其所使用的設備兼容性好,使用流暢且遇到問題時能及時獲得服務人員的專業指導,從而順利使用醫美APP。如果沒有相應的便利條件,用戶實際使用會受到直接影響。假設H6:便利條件對醫美APP用戶持續使用有正面影響。
3.2.7 行為意圖 用戶使用APP的意愿越強,其使用APP的次數就會越多。當用戶對醫美APP的使用意愿強烈時更有可能持續使用。假設H7:行為意圖對用戶持續使用有正面影響。
按照以往研究中成熟的量表根據本研究目的進行調整。研究模型共包括8個因子,各因子均由多個測量項進行測量。除人口統計學項目外,本研究中的項目采用LIKERT 5點量表進行統計評分,數字1~5分別代表“完全不同意”到“非常同意”。問卷發放前就調查對象進行調研,最終選取醫療美容APP社群以及相關貼吧、微博、微信等渠道進行問卷發放。問卷在相關社區大范圍發放,答卷前會詢問是否使用過醫療美容APP,如果沒有使用問卷自動中止,如果選擇使用過則會開始問卷回答。調查對象收到問卷后自愿填寫,共發放486份問卷,最終回收有效問卷417份,有效率為86%。人口統計學結果,見表1。

表1 人口統計學結果
采用驗證性因子分析方法來檢驗模型中的變量是否準確,見表2。各因子的Cronbach′s α與CR值均在0.9左右,說明此量表具有很好的可信度。從收斂效度和區別效度兩個方面分析效果。收斂效度可以用兩個指標來測量,首先是標準化的因素載荷應該顯著,其次是AVE應高于0.5,各項因子均符合標準。區別效度可使用因子AVE值平方根與因子間相關系數矩陣檢驗量表來驗證。對于每一個因子,如果AVE的平方根大于其與其他因子之間的相關系數,判別有效性就得以成立。其結果,見表3,對于每一個因子,AVE的平方根大于其與其他因子之間的相關系數,區別效度得到驗證。

表2 驗證性因子分析

表3 因子AVE值平方根與因子間相關系數矩陣
用AMOS 22.0檢測模型擬合度,具體指標與結果,見表4。這些結果顯示擬合指數實際值均優于推薦值,意味著模型有較好的擬合度。借助SEM路徑分析來判別假設檢驗的結果是否成立,見表5。所有11個路徑的系數均顯著,支持原假設。

表4 擬合度指標

表5 路徑系數
假設H1、H2、H6、H7與原有的UTAUT模型吻合并且在假設檢驗中得到支持。假設 H1成立表明期望績效對使用意愿的影響是顯著正向的,假設H2成立說明努力期望對醫療美容APP用戶的使用意愿有促進作用,假設H6成立表明便利條件對用戶實際使用醫美APP有積極影響,假設H7成立說明使用意愿對用戶實際使用醫美APP有促進作用。此外數據分析中有一些結果值得注意。首先,社會影響對行為意圖的影響以往多次在基于UTAUT模型的移動醫療用戶采納研究中得到驗證[10-11]。然而本研究結果中社會影響對行為意圖的影響并不顯著。這說明相比其他移動醫療應用用戶,醫療美容APP用戶在選擇使用醫療美容APP時更加重視自身情況,跟風行為不明顯。其原因可能在于醫療美容APP用戶群體較年輕,有能力自主獲取完整的信息,從而形成強烈的自我意識,不容易隨大流做決定。其次,H3b與H3c假設成立說明社會影響對期望績效與努力期望的影響是顯著的。以往的研究一般只考慮社會影響對行為意圖的影響,很少考慮社會影響對期望績效和努力期望的影響。再次,雖然關于安全因素的H4a和H4b假設都得到了支持,證明安全因素對醫美APP用戶使用行為意愿與期望績效影響顯著,但H4a的路徑系數僅為0.114,為所有成立假設中最小。基于以往文獻,醫療美容消費者擔心安全風險的比例達80%[7],然而本研究結果顯示安全因素在用戶的采納行為中并不如預期的重要。最后,假設H5a與H5b被支持,表明隱私風險對醫美APP用戶使用醫美APP的行為意愿和期望績效有顯著負面影響。隱私風險相關的兩條路徑系數分別為第2與第3高,僅次于行為意愿與實際使用間的路徑系數,這與以往研究中高達90%的醫療美容消費者關心自身隱私風險相吻合[7]。以往的移動醫療相關研究并未足夠重視隱私風險的作用,然而其在醫療美容用戶的采納行為中展現出重要性,以后的相關研究應當對此予以更多重視。
本研究基于醫療美容APP用戶特點構建針對醫療美容APP用戶的采納模型,通過問卷調查回收數據對所構建的模型進行實證檢驗。根據研究結果本文就醫療美容APP持續吸引用戶提出兩點建議。首先重視隱私因素可能對用戶造成的風險。用戶有使用醫療美容APP的意愿但在意存在的隱私風險。當前隱私風險在醫療美容APP的運營中并沒有得到足夠重視,其重要性在研究結果中得到驗證。醫療美容APP要想持續吸引用戶使用,必須重視應用所涉及的隱私因素,一旦無法保證用戶相應權利,用戶的使用行為極有可能受到沖擊。其次充分考慮安全因素對用戶的影響。雖然安全因素對使用意愿的影響較小,但對期望績效有很大影響,如果期望績效受到影響,不利于醫療美容APP的發展。本研究還存在局限性,主要體現在收集的數據為截面數據,僅能代表一段時間的情況,不能完全判斷各變量間的因果關系,未來應采用基于時間序列的數據和方法進行進一步研究。