網絡健康信息搜尋行為影響研究綜述

汪明艷 周成陽 林國英

摘要：[目的/意義]當今時代互聯網已成為用戶獲取和分享健康信息的重要方式，分析網絡健康信息搜尋行為可以掌握未來研究的發展趨勢，為提升網絡健康信息質量和服務滿意度提供參考。[方法/過程] 梳理國內外網絡健康信息搜尋相關文獻，首先對影響個體信息搜尋行為的理論模型進行評析，然后對研究視角進行分類，主要從個體的人口統計特征、心理特征、健康平臺和任務類型4個方面對影響用戶在線健康信息搜尋行為的因素進行系統性分析。[結果/結論] 結合文獻梳理結果，依據現階段的研究現狀，從方法創新、媒介選擇、變量探索、案例結合這4個角度給出未來值得深入研究的方面。

關鍵詞：網絡健康信息? ?搜尋行為? ?影響因素

分類號：G250

DOI：10.13266/j.issn.2095-5472.2021.016

引用格式：汪明艷， 周成陽， 林國英. 網絡健康信息搜尋行為影響研究綜述[J/OL]. 知識管理論壇， 2021， 6（3）： 77-88[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/249/.

1? 引言

基于互聯網的健康服務模式可以更加方便地為公眾提供健康信息，并且已經成為用戶獲取健康信息的重要方式。隨著社交媒體平臺的使用，公眾主動獲取健康信息和傳播健康信息的意識也在顯著增強。國外調研數據顯示，互聯網已經成為了公眾獲取健康類信息的主要途徑[1]。根據CNNIC顯示，截至2019年12月，我國互聯網醫療用戶規模為1.52億，占網民的22.1%，其中線上醫療信息查詢、在線預約掛號和在線信息咨詢的比例最高，達到了18.4%[2]。2020年10月29日審議通過的“十四五”規劃強調要全面推進“健康中國”建設，因此梳理國內外網絡健康信息搜尋行為的研究現狀，可以有效對該領域進行技術預見和研判，更好地推動“健康中國”規劃的實施，尤其是新冠肺炎疫情發生以來，網民會比以往更加偏向于利用互聯網搜索相關健康信息，以獲取更多的健康知識[3]。

目前，用戶的網絡健康信息搜尋行為作為一個跨學科的研究課題，在傳播學、心理學、醫學和情報學等多個領域都受到了國內外學者關注，也涌現出了大量的研究成果。為了分析和梳理網絡健康信息搜尋行為的影響因素，在文獻檢索中分別選擇了國內外知名的文獻數據庫（中國知網CNKI以及Web of Science），國內數據庫的檢索關鍵詞和主題設置為“健康信息搜尋”或“健康信息搜索”，國外數據庫的檢索關鍵詞和主題設置為“health information seeking”或“HIS”，選取與研究主題相關的文獻共96篇，其中中文文獻35篇，英文文獻61篇。經整理初步發現，網絡健康信息搜尋行為的研究視角和影響因素分析較為分散，國外在理論基礎方面形成了一定的研究成果，但尚未形成完整、系統的理論框架，而國內學者研究更多的是從用戶在線健康信息搜尋行為的個體人口統計學特征、健康平臺建設情況出發進行分析。基于文獻梳理結果，本文將結合現有的信息搜尋行為理論模型，從個體人口統計特征、個體心理認知特征、健康平臺和健康任務這4個方面進行梳理與評述，旨在系統掌握研究主題的發展趨勢，為有效提高健康網站和社交媒體平臺的健康信息質量和服務滿意度提供參考。

2? 健康信息搜尋行為理論分析

E. Manafo等[4]認為健康信息搜尋行為（health information seeking behavior，HISB）是在具體事件或情境下，用戶在獲取、澄清及確認與健康相關知識或信息的過程中表現出來的行為，其主要目的在于消除個體對于自身健康情況的不確定性。S. Poortaghi[5]在梳理相關理論概念時也指出健康搜尋行為能夠有效地促進健康、預測疾病和減少患病風險。從研究理論的角度來看，健康信息搜尋行為理論主要包括了社會認知理論、健康信念模型以及健康知識模型，這些理論分別從認知效能、健康信念和健康素養三個角度解釋了用戶所表現出的健康行為，其本質都揭示了個體特征及環境特征對健康行為產生的影響。

2.1? 社會認知理論（SCT）

在20世紀70年代末，A. Bandura[6]提出了社會認知理論，后被用于解釋社會學習的過程。G. M. Jessica[7]將評估理論和社會認知理論相結合，用來理解和預測人機交互和健康行為是否相關，研究表明搜索后的情緒會影響社會認知變量（結果預期和自我效能）和感知相關性，從而間接影響搜索后的態度（滿足）和行為（靈感、希望和恐懼）。梁函等[8]研究發現自我效能對健康行為存在預測作用。自我效能感對健康行為的預測作用是正向的，并呈顯著正相關，同時自我效能感在健康價值觀和健康行為之間起部分中介作用[9]。

社會認知理論在用戶健康搜尋行為研究中的實際應用也驗證了健康搜尋行為具有交互決定性，即健康信息行為既受到了環境因素的影響，也受到了個體自身的影響，行為是環境和個體交互作用的結果，諸如居住地等外部環境可能會改變健康搜尋行為，自我效能等個體心理因素也會對其產生影響。

2.2? 健康信念模型（HBM）

在20世紀50年代，G. Hochbaum[10]提出了健康信念模型（Health Belief Model，HBM），認為強烈的健康信念可以導致個體行為的改變。該模式運用心理學中刺激-反應模型和價值期望理論來解釋心理和相關健康行為的主要關系。刺激-反應模型可以解釋行為結果對個體行為的影響，而價值期望理論解釋了個體行為是由行為結果的價值和實現的可能性決定的。如圖1所示，該模型認為個體的健康行為形成的要素是：①疾病威脅;②結果期待。

J. Sheppard[11]以COVID-19作為研究案例，指出醫生和藥劑師可以通過應用健康信念模型來和患者建立起有效的溝通，以滿足患者對于健康信息的需求。另有學者結合了計劃行為理論和健康信念模型，探討了游客的健康信念、態度、自我效能感、預防行為以及滿意度之間的關系[12]。然而健康信念模型側重于個體的心理特征對健康行為的影響，卻忽視了外部環境對個體的影響。當個體感知到疾病所產生的威脅，并且認為自己通過采取一定的行動就能預防疾病時，健康搜尋行為就會因此發生變化，同時信念的強烈程度也會影響用戶行為。

2.3? 知信行模型（KAP）

知信行模型（knowledge、attitude、practice，KAP）認為健康素養是健康信念的基礎，健康信念是健康行為的動力，而健康行為是前兩者合力的產物[13]。健康教育和健康行為干預是指在健康信息傳播的基礎上運用教育和干預措施促使態度的改變和信念的生成，且推動不健康行為向健康行為改變，最終實現人群健康，知信行研究框架如圖2所示：

知信行模式認為，行為改變有兩個關鍵步驟：確立信念和改變態度。人們從接受知識到行為改變受很多復雜因素的影響。A. A. Subait和M. Alousaimi[14]研究發現男孩和女孩對口腔健康的態度有顯著不同，通過在學校開展口腔知識活動使學生們了解口腔知識，從而引起態度變化，最終促進其行為改善。該結論也驗證了知和行之間存在著重要聯系，但知信行模型同時也指出，知與行并非完全是因果關系，一個人的行為與其掌握的知識有關，也與其觀念和態度有關，更與其長期生活環境有關[13]。

3? 在線健康信息搜尋行為影響因素分析

通過文獻梳理和相關理論分析，基于用戶的健康信息搜索行為的個體人口統計特征、個體心理認知特征、健康平臺和健康任務類型4個方面對在線健康信息搜尋行為的影響因素進行綜述，如圖3所示：

3.1? 人口統計學特征

3.1.1? 年齡影響

不同年齡層次用戶的在線健康信息搜尋特點以及對搜索平臺的依賴程度都有不同。G. Fergie[9]研究發現年齡會對用戶健康信息搜尋行為產生顯著影響，青少年在進行健康信息搜尋時雖然對搜索引擎有所依賴，但更傾向于獲取不同來源、不同形式的健康知識。L. Chang[15]在研究新加坡婦女的健康信息搜尋行為時發現，不同年齡段的女性在手機使用行為、健康搜尋行為及健康資訊評估上存在明顯差異。

3.1.2? 性別差異影響

C. H. Basch等[16]的研究表明性別對健康信息搜尋的態度和行為有影響，女性每日平均使用社交媒體的時間相比男性更長，且對于健康信息搜尋更為主動。也有研究發現教育水平低、網絡技能低的男性更易向醫療保健專業人員尋求健康信息[9]。此外，有統計研究也發現男性在健康信息搜尋的過程中傾向于尋找煙酒類的健康信息，而女性則更關注養生和美容方面的健康信息[17]。

3.1.3? 居住地影響

居住地差異本質上代表著文化、收入、經濟發展等方面的差異，不同居住地的用戶對健康信息的關注程度具有差異性，從而導致健康信息搜尋行為也存在差異。R. F. Mccloud等[18]以城市的貧困用戶為主要研究對象，認為用戶由于互聯網連接問題而導致的數字鴻溝障礙對其健康信息搜尋會產生負面影響;另有學者分析了不同種族間健康信息獲取的差異，與白人相比，黑人受訪者對自己獲取健康信息的信任度更高，而西班牙裔受訪者尋求健康信息的占比則較低[19]。T. H. Laz[20]也進行了類似的研究以探尋不同民族與在線健康信息搜尋之間的關聯，調查指出不同民族間存在的健康搜尋行為差異與整體的健康意識有關。此外，還有學者從城鄉差異的角度來研究健康搜尋行為，結果發現城市青年對于一般的生理性疾病較為關注，而鄉村的年輕人更重視重大疾病的健康信息[21]。

3.1.4? 受教育程度影響

A. Kyriacou和C. Sherratt[22]研究發現超過半數以上的患者有在線健康信息搜索行為，年輕和受教育程度較高的患者尤為顯著;I. Feinberg和J. Frijters[23]討論了有無高中畢業證書的美國成年人的健康信息搜尋行為與健康狀況、防御性健康措施之間的關系，結果表明，擁有高中畢業證書的成年人使用更多的是基于文本內容的健康信息來源，而沒有高中畢業證書的成年人獲取健康信息則主要通過口頭傳播。D. Wu對中國老年人的線上健康信息搜尋行為進行了實證研究，研究表明受教育程度與老年人的健康信息搜尋效率呈正相關[24]。

3.2? 個體心理特征

3.2.1? 認知效能因素的影響

認知風格或者說是認知方式是影響用戶交互行為的最重要的因素之一，H. Samarraie[25]的研究表明認知風格對用戶的信息搜索行為存在影響;N. Liu等[26]借鑒社會自我理論和個人自我的理論的概念，對百名在線醫療社區用戶進行調查，證明了在線醫療社區的社會認同和個人用戶對疾病嚴重程度的感知對健康信息尋求意愿存在正向影響。

情感也是用戶健康信息搜尋過程中重要的組成部分，搜索過程中的情緒會影響社會認知變量和感知相關性，從而間接影響態度和行為[7]，因此情感認知同樣也是影響用戶健康搜尋行為的重要因素。H. J. Son和K. E. Lee[27]的研究表明，健康關注、健康焦慮與網絡健康信息尋求行為呈顯著正相關，網絡健康信息尋求行為最為顯著的影響因素是健康焦慮;另有研究發現，在線健康信息搜尋能幫助搜尋者填補信息空白，增強應對能力，這表明搜索可能會導致一些用戶產生滿意和積極的情緒[28];有學者的研究進一步發現情緒可以影響自我效能感，積極情緒經歷可以增加自我效能，而負面的情緒經歷則會降低自我效能，結果期望和自我效能可以相互聯系和影響[29]。此外，有學者注意到了一種特殊現象——網絡憂郁癥，網絡憂郁癥是指一種不正常的行為模式，是指人們在網上過度或者重復搜索與健康相關的信息所產生的痛苦或焦慮情緒，其研究發現健康焦慮與在線健康信息尋求之間有密切聯系[30]。

在信息傳播爆炸式增長的今天，用戶在進行網絡健康信息搜尋過程中，難以確認信息真偽，分辨信息質量，這可能會使得用戶在認知過程中產生問題，加劇用戶的焦慮情緒[31]，因此如何改善健康信息發布平臺的信息質量，保證健康信息的真實性，營造可靠的信息環境，進而改變用戶的認知方式并調節用戶的情緒是值得深入研究的。

3.2.2? 健康信念因素的影響

根據健康信念模型，不同的人格特質會使得個體產生不同強烈程度的健康信念，進而對用戶的健康信息搜尋行為產生影響[10]。鄭策等[32]對不同健康信息平臺下的用戶健康信息搜尋行為的人格特質差異進行了實證分析，結果發現，人格特質對青年人健康信息搜尋行為具有顯著影響，而且用戶在不同健康信息平臺上的搜尋行為具有差異性;此外，感知風險和價值期望同樣會對健康行為產生一定的影響，鄧勝利[33]運用技術接受模型和信息采納模型，通過調查問卷的方法對影響用戶進行健康信息搜尋意愿的因素進行了探討，研究表明，用戶感知有用性、主觀規范與提問意愿正相關，感知風險與提問意愿負相關，而感知易用性則對提問意愿無影響。

上述研究結果表明，健康信念越強烈，越容易產生積極的健康搜尋行為，因此如何提高健康信念成為了關鍵所在，但是現有研究對何種變量特征會對健康信念產生影響尚不明確，導致影響路徑產生斷層，相關信息發布平臺和政策制定者難以獲得理論支持來制定相應措施以引導用戶進行積極的網絡健康搜尋。

3.2.3? 健康素養因素的影響

健康素養是指個人獲取和理解健康信息并運用這些信息維護和促進自身健康的能力[34]。E. Maitz等[35]在對12-14歲的青少年進行的健康素養的測試中發現，青少年學生對自己的網絡健康素養的評價遠遠高于實際價值，而自我評價較好的學生卻不會訪問高質量的網站，同時研究還發現網絡健康素養與學生自我效能感顯著相關。另有學者通過Poisson回歸分析發現，健康素養評分高、自我評定健康狀況較差、患有慢性疾病、上網頻次較高均是在線健康信息尋求的顯著預測因素[36]。M. K. Lam[37]調查了澳大利亞老年人在線健康信息搜尋行為與健康素養之間的關系，研究發現在線健康信息搜尋行為與教育水平、健康素養存在顯著相關效應，并且隨著用戶在線搜尋頻率的增加，其關聯強度也隨之增加。

值得注意的是，上述的一些研究發現老年人群體不經常進行網絡健康信息搜尋，這是由于老年人普遍較低的健康素養水平導致的，然而也有相關研究指出老年人作為健康狀況較差的群體，有較高的治療和養生的需求[38]，理應會更加關注自身的健康情況，促進健康搜尋行為的產生。因此，兩個變量之間的影響作用有主次之分，也可能會存在著更深層次的原因，值得進一步挖掘影響因素。

3.3? 健康平臺因素

3.3.1? 搜索引擎的影響

用戶借助搜索引擎可以迅速鍵入想要搜尋的信息，從而獲得海量的相關信息。同時搜索引擎的匿名性能夠有效保護用戶的健康信息和個人隱私，這一特征也使得搜索引擎成為健康信息搜尋的主要渠道[39]。然而王若佳[40]的研究指出搜索引擎所呈現的內容方式也會對用戶的健康信息搜尋體驗造成一定影響，搜索引擎應當根據用戶搜尋的行為特征，通過對于搜索引擎的規則優化，向用戶提供高質量、個性化的健康信息[41]。

3.3.2? 健康類網站的影響

健康網站被定義為為用戶提供健康信息和咨詢服務的網站平臺，該類平臺通常會與醫院或相關醫療機構進行合作[42]。早期的健康信息搜尋行為研究大多以健康類網站作為對象展開。H. S. Lee[28]調查結果顯示，網站中被認為是準確、可信、易于獲取和持續更新的健康信息往往被使用得最多;D. T. S. Chang等[43]比較了互聯網上與某疾病有關的健康信息質量和這些網站的贊助來源，發現大多數結石病網站健康信息未經權威驗證，且近三分之一的網站有商業贊助，從而會影響用戶對于信息的信任程度。另有學者通過問卷調查對移動健康信息行為進行研究，結果發現健康類網站的知名度和可信度均較低[44]。

3.3.3? 社交媒體的影響

社交媒體的快速發展也在一定程度上改變了信息的傳播模式，進而對用戶的信息搜尋行為產生影響。社交媒體已經成為健康信息的重要傳播媒介，用戶可以通過社交網絡與其他用戶交流健康信息，獲取幫助和建議，迅速了解自身的健康狀況[45]。國內外學者近年來也多以社交媒體為媒介載體，對用戶健康信息行為的影響展開研究。國內學者不僅對基于社交媒體平臺的健康信息傳播特征[46]、健康信息擴散模式和特點進行了研究[47]，同時也對社交媒體的健康信息質量構建了評價指標體系[48]。I. A. Nikoloudakis等[49]通過 Logistic回歸分析方法確定了社交媒體的使用是影響男性與女性進行健康搜尋最顯著的影響因素。另有學者研究發現社交媒體的健康信息謠言及過度的社交媒體使用可能存在潛在的健康威脅[50]。

3.4? 任務類型

信息搜尋行為是由信息需求引起的，而信息需求是由任務所激發的，任務是用戶開展信息搜尋的原動力，是用戶為實現某項目標達成某種結果而進行的一系列活動[37]。部分學者以任務作為切入點來研究健康信息搜尋行為。國外學者通常將搜尋任務劃分為事實型任務、解釋型任務以及探索型任務[25]，而Y. L. Li[51]則基于分面分類法將任務面分為兩大類，一類是任務的通用面，即任務來源、執行者、時間等;另一類是任務的特有屬性，包括復雜性、獨立性等客觀的任務特征及重要性、緊急性、主觀復雜性等用戶感知特性。國內學者也探討了這三種不同的任務類型對大學生在線健康信息搜尋行為的影響，發現在健康信息搜尋的過程中任務完成時間、提問式個數、關鍵詞與任務類型顯著相關[52]。因此，任務類型同樣也會對健康搜尋行為產生影響，但研究依舊處于起步階段，尚未建立起完整的理論體系。

4? 總結與展望

隨著“十四五”規劃中“健康中國建設”的提出和自媒體時代用戶信息搜尋方式的變化，為提高健康信息的服務滿意度以及為用戶提供有針對性的健康信息支持，本文主要從用戶健康信息搜尋行為的影響進行分析，研究視角從個體特征（人口統計特征和心理特征）、健康平臺和健康任務類型多角度展開研究，經文獻梳理可以發現，研究的發展趨勢從人口統計特征的描述性研究轉向了對于個體心理認知的內部因素對健康信息行為的解釋性研究，研究深度逐步加深，未來的研究還可以關注以下幾個方面：

（1）創新研究技術和方法。現階段的研究主要是通過問卷設計和搜集數據探究用戶在線健康信息搜尋行為的影響因素，而問卷、量表的數據獲取方式會造成數據的失真，且用戶的個性差異、平臺使用和情感認知都具有極大的特殊性和偶然性。因此，在未來的研究中，可以突破傳統的經驗或實證的研究范式，與大數據分析相結合，采用實時數據流及多維標簽化的人口統計指標。

（2）選擇合適的信息傳播媒介。在早期的研究中，大多數學者都基于健康網站這一傳播媒介來展開健康信息行為研究，導致該方面的研究已趨于飽和，而社交媒體平臺作為新型的傳播媒介，在近年來獲得飛速發展的同時，也很大程度上改變了信息傳播模式和用戶行為，因此基于社交媒體平臺的用戶健康信息搜尋行為研究也成為學者近年關注的研究方向[45]。

（3）探索深層次的特征變量。雖然已有學者對影響因素展開了大量的研究，但依舊有不少值得挖掘的特征和變量，例如在個體心理特征中，驅動健康信念進而影響健康搜尋行為的深層次變量尚不明確，有待進一步的研究和探索;在人口統計特征中，較少的研究關注地域特征差異所帶來的健康行為的不同，因此在未來的研究中可以加入不同地域下的種族、宗教和文化等特征，更加深化對于線上健康搜尋行為的探究。

（4）研究結合實際社會背景。多數學者在探究健康搜尋行為的影響因素時較少地考慮社會背景所帶來的影響，例如在公共突發事件，尤其是與衛生相關的事件中，所帶來的社會變化可能會切實影響到網民的健康信息搜索行為，同時事實也一定程度地驗證了這一觀點，2019年末所爆發的新冠肺炎疫情也使得網民加強了網絡健康搜尋行為，如何更好地滿足公眾對于健康信息獲取需求也成為亟待解決的問題[53]。因此研究在特定社會背景下開展的網絡健康信息搜尋行為影響因素，有助于增強政府的應急管理能力。

參考文獻：

[1] FINNEY RUTTEN L J， BLAKE K D， GREENBERG-WORISEK A J， et al. Online health information seeking among us adults： measuring progress toward a healthy people 2020 objective[J].Public health reports， 2019， 134（6）： 617-625.

[2] 中國互聯網絡信息中心.第45次中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL].[2020-04-28]. http：//www.cnnic.net.cn/.

[3] ZHAO X， FAN J， BASNVAT I， et al. Online health information seeking using “# COVID-19 patient seeking help” on Weibo in Wuhan， China： descriptive study[J].Journal of medical internet research， 2020， 22（10）： e22910.

[4] MANAFO E， WONG S.Exploring older adultshealth information seeking behaviors[J].Journal of nutrition education and behavior[J]， 2012， 44（1）： 85-89.

[5] POORTAGHI S， RAIESIFAR A， BOZORGZAD P， et al. Evolutionary concept analysis of health seeking behavior in nursing： a systematic review[J].BMC health services research， 2015， 15（1）： 1-8.

[6] BANDURA A. Social foundations of thought and action： a social cognitive theory[J]. Journal of applied psychology， 1986， 12（1）： 169.

[7] JESSICA G M. The role of emotions and social cognitive variables in online health information seeking processes and effects[J].Computers in human behavior， 2017， （68）： 422-433.

[8] 梁函， 程靜， 沙蕊， 等.皖西村民糖尿病知識、自我效能及健康行為的通徑分析[J].中國衛生事業管理， 2016（6）： 470-472.

[9] FERGIE G. Young adults experiences of seeking online information about diabetes and mental health in the age of social media[J].Health expectations， 2016， 19（6）： 1324-1335.

[10] DARVISHPOUR A， VAJARI S M， NOROOZI S. Can health belief model predict breast cancer screening behaviors？[J].Open access macedonian journal of medical sciences， 2018， 6（5）： 949.

[11] SHEPPARD J， THOMAS C B. Community pharmacists and communication in the time of COVID-19： applying the health belief model[J].Research in social and administrative pharmacy， 2021， 17（1）： 1984-1987.

[12] HUANG X， DAI S， XU H. Predicting tourists health risk preventative behaviour and travelling satisfaction in Tibet： combining the theory of planned behaviour and health belief model[J].Tourism management perspectives， 2020， 33（1）： 100589.

[13] KWOL V S， ELUWOLE K K， AVCI T， et al. Another look into the Knowledge Attitude Practice （KAP） model for food control： an investigation of the mediating role of food handlers attitudes[J].Food control， 2020， 110（1）： 107025.

[14] SUBAIT A A， ALOUSAIMI M， GEEVERGHESE A， et al. Oral health knowledge， attitude and behavior among students of age 10-18 years old attending Jenadriyah festival Riyadh： a cross-sectional study[J].The Saudi journal for dental research， 2016， 7（1）45-50.

[15] CHANG L， CHIUAN YEN C， XUE L， et al. Factors associated with mobile health information seeking among Singaporean women[J].Journal of women & aging， 2017， 29（1）： 75-86.

[16] BASCH C H， MACLEAN S A， ROMERO R A， et al. Health information seeking behavior among college students[J].Journal of community health， 2018， 43（6）： 1094-1099.

[17] 石艷霞， 劉欣欣.大眾網絡健康信息搜尋行為研究綜述[J].現代情報， 2018， 38（2）： 157-163.

[18] MCCLOUD R F， OKECHUKWU C A， SORENSEN G， et al. Beyond access： barriers to internet health information seeking among the urban poor[J].Journal of the American Medical Informatics Association， 2016， 23（6）： 1053-1059.

[19] FAREED N， SWOBODA C M， JONNALAGADDA P， et al. Differences between races in health information seeking and trust over time： evidence from a cross-sectional， pooled analyses of HINTS data[J].American journal of health promotion， 2020， 35（1）： 35-40.

[20] LAZ T H， BERENSON A B. Racial and ethnic disparities in internet use for seeking health information among young women[J].Journal of health communication， 2013， 18（2）： 250-260.

[21] 李穎， 楊偉娜， 李媛.數字環境下城鄉青年健康信息搜尋行為研究[J].圖書情報工作， 2016， 60（12）： 115-123.

[22] KYRIACOU A， SHERRATT C. Online health information–seeking behavior by endocrinology patients[J].Hormones， 2019， 18（4）： 495-505.

[23] FEINBERG I， FRIJTERS J， JOHNSON-LAWRENCE V， et al. Examining associations between health information seeking behavior and adult education status in the U. S.： an analysis of the 2012 PIAAC data[J].PLOS ONE， 2016， 11（2）： 1053-1059.

[24] WU D， LI Y. Online health information seeking behaviors among Chinese elderly[J].Library & information science research， 2016， 38（3）： 272-279.

[25] AL-SAMARRAIE H， ELDENFRIA A， DAWOUD H. The impact of personality traits on users information-seeking behavior[J].Information processing & management， 2017， 53（1）： 237-247.

[26] LIU N， TONG Y， CHAN H C. Information seeking in online healthcare communities： the dual influence from social self and personal self[J].IEEE transactions on engineering management， 2017， 64（4）： 529-538.

[27] SON H J， LEE K E. The influence of health concern， health anxiety， and communication with healthcare providers on health information seeking behavior on the internet[J].Journal of health informatics and statistics， 2019， 44（1）： 73-82.

[28] LEE H S. What are the source selection criteria？： lessons from mothers health information‐seeking behavior[J].Proceedings of the Association for Information Science and Technology， 2020， 57（1）： e356.

[29] DENG Z， LIU S. Understanding consumer health information-seeking behavior from the perspective of the risk perception attitude framework and social support in mobile social media websites[J].International journal of medical informatics， 2017， 105（1）： 98-109.

[30] MCMULLAN R D， BERLE D， ARN?EZ S， et al. The relationships between health anxiety， online health information seeking， and cyberchondria： Systematic review and meta-analysis[J].Journal of affective disorders， 2019， 245（1）： 270-278.

[31] 李月琳， 蔡文娟.國外健康信息搜尋行為研究綜述[J].圖書情報工作， 2012， 56（19）： 128-132.

[32] 鄭策， 孔軍， 付少雄.平臺視角下青年人健康信息搜尋行為的人格特質差異研究[J].圖書情報工作， 2017， 61（12）： 77-85.

[33] 鄧勝利， 管弦.基于問答平臺的用戶健康信息獲取意愿影響因素研究[J].情報科學， 2016， 34（11）： 53-59.

[34] SIMONDS S K. Health education as social policy[J].Health education monographs， 1974， 2（1）： 1-10.

[35] MAITZ E， MAITZ K， SENDLHOFER G， et al. Internet-based health information–seeking behavior of students aged 12 to 14 years： mixed methods study[J].Journal of medical Internet research， 2020， 22（5）： e16281.

[36] WONG D K K， CHEUNG M K. Online health information seeking and ehealth literacy among patients attending a primary care clinic in Hong Kong： A cross-sectional survey[J].Journal of medical Internet research， 2019， 21（3）： e10831.

[37] LAM M K， LAM L T. Health information-seeking behavior on the Internet and health literacy among older Australians[J].Electronic journal of health information， 2012， 7（7）： 1-7.

[38] 高冰潔， 張寧.老年人在線健康信息行為的研究現狀與前沿展望[J].圖書館學研究， 2020（6）： 9-16， 77.

[39] SBAFFI L， ZHAO C. Modeling the online health information seeking process： Information channel selection among university students[J].Journal of the Association for Information Science and Technology， 2020， 71（2）： 196-207.

[40] 王若佳， 李月琳.基于用戶體驗的健康類搜索引擎可用性評估[J].圖書情報工作， 2016， 60（7）： 92-102.

[41] 李楓林， 李娜.基于情景的醫藥信息服務本體建模及規則推理研究[J].情報理論與實踐， 2016， 39（5）： 120-124， 100.

[42] 董偉.醫學健康網站信息可用性影響因素探析[J].情報資料工作， 2015（3）： 37-41.

[43] CHANG D T S， ABOUASSALY R， LAWRENTSCHUK N. Quality of health information on the Internet for Urolithiasis on the Google search engine[J].Advances in urology， 2016， 1（1）： 1-5.

[44] 聶麗麗， 王沅.基于移動互聯網的健康信息搜索行為研究[J].現代醫院管理， 2017， 15（1）： 64-67.

[45] LIU P L. COVID-19 information seeking on digital media and preventive behaviors： the mediation role of worry[J].Cyberpsychology， behavior， and social networking， 2020， 23（10）： 677-682.

[46] 侯筱榮， 黃成， 劉愉， 等.基于路徑分析的自媒體健康信息擴散模式研究[J].情報科學， 2016， 34（9）： 68-73.

[47] 徐寶達， 趙樹寬， 張健.基于社會網絡分析的微信公眾號信息傳播研究[J].情報雜志， 2017， 36（1）： 120-126.

[48] 張克永， 李賀.健康微信公眾平臺信息質量評價指標體系研究[J].情報科學， 2017， 35（11）： 143-148， 155.

[49] NIKOLOUDAKIS I A， VANDELANOTTE C， REBAR A L， et al. Examining the correlates of online health information–seeking behavior among men compared with women[J].American journal of mens health， 2018， 12（5）： 1358-1367.

[50] WALKER M， THORNTON L， CHOUDHURY M D， et al. Facebook use and disordered eating in college-aged women[J].Journal of adolescent health， 2015， 57（2）： 157-163.

[51] LI Y L， BELKIN N J. A faced approach to conceptualizing tasks in information seeking[J]. Information processing & management， 2008， 44（6）： 1822-1837.

[52] 孫麗， 王宇婷， 曹錦丹.任務類型對用戶網絡健康信息搜尋行為的影響研究[J].情報科學， 2015， 33（9）： 131-135.

[53] MORENO ?， FUENTES LARA C M， NAVARRO C. Covid-19 communication management in Spain： exploring the effect of information-seeking behavior and message reception in publics evaluation[J].2020， 29（4）： e290402

作者貢獻說明：

汪明艷：選題規劃，國內外研究領域分析;

周成陽：資料收集，國外資料的分析比較;

林國英： 資料收集，國內研究現狀整理。