新冠疫情前后上海市社區健康教育專網開機率變化分析

周靜鋒，魏曉敏

隨著信息產業網絡化、信息交互化及數字化技術發展，數字電視和網絡電視作為多媒體數字化信息科技產物得到迅速發展并趨于成熟。以數字電視為基礎建設的網絡電視平臺為社區、家庭和個人提供了健康知識、政策信息和相關健康服務，在提高人們生活水平和生活質量以及開闊視野和知識面等方面起到了促進作用[1-4]。上海市社區健康教育專網（以下簡稱“專網”）是基于電信IPTV 和專網搭建技術構建的數字化健康教育網絡平臺，能夠滿足居民隨時看、無限次回看及個性化健康需求，在擴大健康科普傳播、傳播健康教育知識，提升獲得感方面發揮了作用。本文通過分析新冠疫情前后專網使用情況的變化，為進一步推進專網在后新冠疫情時代的健康傳播提供依據。

1 資料與方法

1.1 資料

基于專網用戶每月點擊進入健康專區的比例，收集專網2019 年1 月至2021 年12 月的月開機率。

1.2 方法

采用SPSS 25.0 統計軟件進行開機率變化分析。以開機率為檢驗變量，年份為分組變量，通過Shapiro-Wilk 檢驗判斷開機率數據是否服從正態分布，以及使用Levene’s 方差齊性檢驗判斷各組方差是否齊，最終進行獨立樣本t檢驗，判斷新冠疫情發生前后開機率的差異。P＜0.05 為差異有統計學意義。

采用多重線性回歸進行開機率的中斷時間序列分析（ITSA），比較干預因素作用前后的水平改變和斜率改變。ITSA 的關鍵是擬合分段的多重線性回歸，有3 個主要應用條件：要有明確的干預/政策發生時間點；干預前和干預后多個等時間間隔的結果變量觀測；結果變量和時間變量呈線性或近似線性的趨勢。本研究以2020 年1 月上海啟動重大突發公共衛生事件一級響應為干預時間點，擬合分段的多重線性回歸分析。其中，因變量為開機率，自變量包括計數的時間變量X1、事件變量X2和斜率X3。其中，X1=1，2，3…，36；X2事件前為0，事件后為1；X3事件前為0，事件后為X1。擬合不含協變量的水平和斜率改變模型：Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+εt（方程1）。其中，β0為研究開始時2019 年1 月的專網開機率水平，β1為事件前的斜率，β2為事件前后的水平改變量，β3為斜率改變量，（β1+β3）為事件后的斜率，εt為殘差。開機率時間序列自相關檢驗采用楊-博克斯Q檢驗；結果變量和時間變量間的線性趨勢檢驗采用趨勢卡方檢驗。

2 結果

2.1 基本情況

專網2019 年1 月—2021 年12 月的平均開機率65.58%，其中2019、2020 和2021 年度的平均開機率分別為59.59%、70.13%和67.02%。2019 年1 月—2021 年12 月期間的開機率隨時間變化存在波動，在2020 年1 月出現瞬時提高，達到峰值。見表1。

表1 2019年1月—2021年12月專網開機率（%）

2.2 開機率的分段比較

以2020 年1 月出現開機率峰值為界，將開機率分成兩組，即新冠疫情發生前和新冠疫情發生后。新冠疫情前后2 組的開機率差異具有統計學意義（P＜0.001）。新冠疫情后的開機率（68.57%±4.47%）高于新冠疫情前（59.59%±2.99%），差值為8.98%（95%CI：5.92～12.03）。

2.3 中斷時間序列分析

對2019 年1 月—2021 年12 月專網開機率時間序列進行自相關檢驗，統計量楊-博克斯Q（18）（Ljung-Box）的顯著性（P值）=0.620，＞0.05，認為這個序列的殘差是白噪聲序列。進行卡方檢驗，統計量χ2=7.334，P=0.007，有統計學意義，說明專網開機率逐月呈線性趨勢。

對2019 年1 月至2021 年12 月專網開機率（%）回歸分析用自變量進行賦值。見表2。從模型角度將方程1 分為事件前模型=β0+β1χ1（方程2）和事件后模型=β0+β1χ1+β2χ2+β3χ3（方程3）。擬合多重回歸分析，發現2020 年7 月和9 月的開機率殘差絕對值＞2，作為異常值經刪除后再次進行多重回歸分析。Durbin-Watson 檢驗值為1.957，接近2，認為殘差不存在相關性。擬合多重線性回歸Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+εt=55.83+0.58X1+23.30X2-0.98X3，模型各參數均存在統計學差異。見表3。新冠疫情前，模型為=β0+β1χ1=55.83+0.58χ1，上升斜率為58%，開機率呈上升趨勢；新冠疫情發生后，模型為=79.13-0.40χ1，下降斜率為40%，開機率出現下降趨勢。開機率較新冠疫情前提高8.98 個點，斜率較新冠疫情前下降98%。見圖1。

表2 專網2019年1月—2021年12月開機率（%）回歸分析用自變量賦值

表3 含中斷時間序列參數的多重線性回歸分析

圖1 2019年—2021年新冠疫情前后專網開機率水平及斜率變化

3 討論

3.1 新冠疫情前后上海市社區健康教育專網開機率的變化符合突發事件的周期演變規律

市民對新冠疫情的關注度在時間上符合突發事件的周期演變規律，即經歷起始階段、爆發階段、波動階段和長尾階段[6]。胡安琪及相關研究[7-8]也論證了這個觀點，即公共衛生事件的影響范圍會隨時間發展逐漸擴大，國內任何一個城市或國際疫情大事件都會引發媒體與公眾的關注度再次上升，表現為市民關注度的上下波動。專網的開機率也呈現了這一變化：在疫情初發時出現高峰，后隨疫情的變化呈現波動式下降，并不斷接近新冠疫情發生前的水平。這與上海市健康促進中心緊抓疫情動態，關鍵節點在專網平臺適時傳播針對性的健康科普知識有關。在市民高度關注的疫情初期，專網傳播的新冠系列核心知識、熱點問題解答、基本防護措施等健康科普視頻，使專網開機率達到峰值（78.20%）。為配合政府做好新冠疫情防控，上海市民經歷著“居家防疫”“線上學習”“居家辦公”“復工復產”“接種新冠疫苗”等疫情下的不同生活方式，也產生了各種新的健康需求，這體現為持續高位的開機率水平。在“外防輸入、內防反彈”的大環境下，2020 年10 月的“雙節”長假（國慶節與中秋節）市民在能否外出、外出如何防護等方面的健康科普知識需求大增，加之“青島疫情事件”，促使公眾再次高度關注新冠疫情，表現為專網開機率再次達到70%。而2020 年7 月和9 月，專網開機率表現異常低，可能與專網為實現高清向4K 超高清網絡轉換、較大片區集中更換用戶機頂盒而無法開機有關；也可能與這兩個時間點的前后月份正好有疫情相關事件發生有關，導致公眾關注度上升，如2020 年6 月北京的疫情、8 月新疆的疫情。

3.2 立足需求，發揮好健康科普平臺作用

專網在建立之初就是為了傳播適合不同人群需求的各類科學、權威健康教育知識，這已成為新媒體健康科普知識傳播不可或缺的重要組成部分。2019 年專網開機率呈向上的發展趨勢。新冠疫情影響下，專網開機率水平整體提高，且隨市民關注程度的變化而變化。隨著疫情防控進入常態化，開機率在波動中不斷下降，從2020 年的70.13%下降至2021 年的67.02%，但仍比OTT 端開機率高出20%，遠高于運營發展處行業中高水平的虹領金平臺44%的開機率水平[9]。這說明踐行“健康知識普及行動”可以充分發揮專網平臺作用，更好地提升市民健康素養水平，養成健康生活方式。

在全媒體傳播時代，利用互聯網、移動客戶端等新媒體以及云計算、大數據、物聯網等信息技術傳播健康知識，可提高健康教育的針對性、精準性和實效性，同時可以提升市民的健康素養水平。《健康中國行動（2019—2030 年）》明確提出要“鼓勵、扶持中央廣電總臺和各省級電臺、電視臺在條件成熟的情況下開辦優質健康科普節目?！鄙鐓^健康教育專網作為傳播健康科普知識的專業平臺，要在滿足用戶健康需求上下功夫，不斷提高平臺健康科普內容的針對性、精準性和實效性。即通過需求評估主動了解、挖掘用戶群體的健康需求，并以需求為導向，制作傳播符合受眾需求的健康科普內容，從而提高開機率，不斷提升市民健康素養水平，發揮好健康科普知識傳播專業平臺的作用，助力建設健康上海。