患者醫療數據共享意愿影響因素
——結合改進計劃行為理論（TPB）與技術接受模型（TAM）的分析

翟運開，羅 波，王 宇，3，趙棟祥，3

（1.鄭州大學管理學院，河南鄭州 450001；2.鄭州大學第一附屬醫院，河南鄭州 450052；3.互聯網醫療系統與應用國家工程實驗室，河南鄭州 450052）

1 研究背景

醫療數據已經作為國家重要基礎性戰略資源備受重視。隨著5G、大數據及人工智能等數字化技術與醫療健康服務的融合發展，醫療數據呈指數級增長和積累，具有數據量大、多源異構、更新速度快、價值密度低等特征［1］，蘊含巨大的社會價值和科研價值。在推進醫療健康大數據的應用中，厘清從數據產生的源頭到數據受益者，即患者、醫療機構、技術企業、監管部門等各主體對醫療健康大數據的態度，提高源頭共享意愿，規范數據治理流程，強化數據深度挖掘等全流程關鍵問題，對于醫療健康大數據規范化發展至關重要。

從源頭上看，患者在醫療數據產生過程中不可或缺，醫療健康數據共享和大數據價值挖掘離不開患者許可。只有促進患者積極共享其醫療數據，才能將分散在不同主體、價值密度低的醫療數據進行深入整合并形成醫療健康大數據資產，加快醫療健康數據的價值釋放，從而凸顯其對社會、醫療機構、醫藥與大數據相關產業的支撐作用；患者也將從中受益，一方面能更清晰明確地認知自身健康狀況，另一方面能享受更高的就診效率、更便捷的醫療服務模式等。但由于醫療數據與患者隱私信息密切相關，共享出去可能會帶來一定風險，因而患者數據共享愿意一直不高。

隨著區塊鏈技術和“Web 3.0”的快速發展，構建以用戶為中心的分布式網絡，保留用戶對數據、身份和數字資產的完全所有權逐漸成為現實［2］。近年來，馮濤等［3］、唐衍軍等［4］學者從區塊鏈的角度研究了通過區塊鏈網絡創建、管理和控制患者健康數據以及將其共享給其他用戶等技術。此外，《中華人民共和國個人信息保護法》《信息安全技術健康醫療數據安全指南》等法律和標準也在不斷完善。技術進步和相關法律法規的完善，一方面說明了患者醫療數據共享許可在技術上是可行的，另一方面也明確了患者對自身的醫療健康數據權屬具有發言權。

本研究將探究患者（正在就醫或曾經就醫）醫療數據共享意愿的影響因素，并提出提升患者醫療數據共享積極性的建議，以促進醫療數據資源的深入整合，加速醫療數據價值釋放。本研究中提到的“數據共享”均特指醫療數據的共享。

2 理論基礎與研究綜述

2.1 理論基礎

近年來，計劃行為理論（theory of planned behavior，TPB）、技術接受模型（technology acceptance model，TAM）被廣泛應用于對各種新事物的解釋和預測行為之中，例如網絡購物意愿、科研數據共享行為、政務數據開放等。大量研究表明，計劃行為理論、技術接受模型在解釋和預測行為意向方面十分有效，因此本研究結合這兩種方法作為研究患者醫療數據共享意愿的出發點。

計劃行為理論由Ajzen［5］在理性行為理論（theory of reasoned action，TRA）基礎上增加了感知行為控制這一變量發展而來，是目前社會心理學中最著名的態度行為關系理論，認為意愿會直接影響主體的行為選擇，而主體的意愿又會受到主觀規范、感知行為控制以及態度的共同影響，如鄭琳［6］、凌玲等［7］的研究中均運用了該理論。因此，根據計劃行為理論，主體的態度越積極，主體規范和感知行為控制越強，則其執行某種行為的意向越強，也就越可能最終執行某種行為。Davis［8］于1989 年將TRA 和TPB 應用到信息系統領域，用以解釋用戶對信息技術的接受行為，提出了技術接受模型。支鳳穩等［9］、何琳等［10］學者基于TAM 開展研究，認為實際使用的行為由行為意向所決定，行為意向由使用態度和感知有用性決定，使用態度又由感知有用性和感知易用性決定，而感知有用性則受感知易用性的影響。

2.2 相關研究綜述

通過在中國知網（CNKI）、Web of Science 等中英文數據庫檢索，得到數據共享意愿有關文獻的研究主題主要為科研數據的開放共享意愿，較少涉及對醫療數據共享意愿的研究；在研究方法上多采用現場訪談、調查問卷等方式收集數據。在對科研數據開放共享意愿的相關研究中，諸多學者主要研究科研數據共享意愿的影響因素，如支鳳穩等［9］、何琳等［10］、盛小平等［11］分別從個體因素、政策制度、技術支持等多種角度展開研究，并提出相應的激勵措施來促進科研數據共享意愿的提升。以“醫療數據共享意愿”為主題詞檢索得到文獻共60 余篇，通過文獻去重、主體分析等得到目標文獻30 篇，其中英文文獻27 篇、中文文獻3 篇。在醫療數據共享意愿相關研究中，學者從個人共享醫療數據的影響因素、相關主體演化博弈等角度展開，主要采用博弈理論、調查問卷、文獻分析等研究方法，例如，Juga 等［12］通過結構方程模型研究了個人愿意共享健康數據以供二次使用的行為因素；Naeem 等［13］通過收集與電子健康信息共享意愿相關文獻，將文獻內容編碼整理得出研究主題，總結了與共享健康信息意愿相關的因素；韓普等［14-15］從隱私保護視角構建了患者和醫療服務機構兩方演化博弈模型和患者，以及醫療服務機構和政府的三方演化博弈模型，探究了各方利益相關者的共享意愿。

通過文獻回顧，梳理了目前與數據共享意愿相關的影響因素，并將其劃分為3 個層面（見表1），包括涉及人口統計學信息、性格特征和心理感知的個體層面，涉及技術支撐、共享平臺和數據管理的技術層面，以及涉及政策法規、社會文化和社群關系的社會環境層面。

表1 數據共享意愿的影響因素

綜上所述，國內外關于醫療數據共享意愿的研究取得了一定成果，但主要涉及醫療數據共享的相關因素和共享行為激勵等方面，涉及社會環境因素與共享意愿關系的研究較少，因此，本研究基于TPB-TAM 模型，納入感知成本、感知風險等因素構建患者醫療數據共享意愿模型，以探討患者醫療數據共享意愿的影響因素，并針對性地提出建議。研究思路如圖1 所示。

圖1 分析框架

3 理論模型構建與研究假設

3.1 基礎模型構建

計劃行為理論和技術接受模型都是在理性行為理論的基礎上發展起來的，二者具有一定的互補性。TPB 模型從組織環境角度提出感知行為控制、主觀規范和個體態度對個體行為意愿產生的影響［5］，但風險偏好、成本衡量等患者個人因素也會影響其共享意愿；而TAM 模型的優點在于其簡潔性，但忽略了社會客觀因素對行為意向的影響［16］。一方面，醫療數據共享具有一般創新行為的特點，適合以TPB為理論模型研究；另一方面，TAM 能夠較好地解釋患者接受新技術的影響因素，加之TPB-TAM 整合模型比單獨使用TPB或TAM的解釋力更強［17］。因此，基于TPB-TAM 的基礎模型（見圖2）展開研究。

圖2 基礎模型

3.2 患者個人因素的探索研究與模型整合

醫療數據常常直接記錄著詳細的患者信息及其身體健康狀況，相較于其他數據具有更高的敏感性，對隱私保護的要求更高［1］。患者感知到醫療數據共享后可能帶來一定的負面結果，如隱私信息泄露、數據濫用等問題，且感知到的風險越大其共享意愿越小。目前尚未構建完善的醫療數據共享平臺和共享體系，患者不清楚醫療數據共享的流程、運行規則等，由于擔心在共享醫療數據時需要付出大量的時間精力，患者通常不愿意共享，且感知到的成本越大其共享意愿越小。雖然影響患者醫療數據共享的因素還有很多，如隱私憂慮、感知價值、感知收益等，但這些因素與感知風險和感知成本具有一定的重合度，如感知風險已經包含了患者對隱私的憂慮；此外，患者在感知共享成本時也會對共享醫療數據所帶來的價值、收益綜合考慮進行權衡。因此，將患者的感知風險和感知成本作為影響醫療數據共享意愿的個人因素加入基礎模型，并基于患者調研結果，對加入個人因素后的改進模型進行探索性研究，以初步確定改進模型的可行性。

患者調研在鄭州市的3 家三甲醫院開展。首先，根據相關文獻和內部討論擬定了開放式調研提綱，包括基本情況、共享態度與意愿、共享便利性與成本衡量等3 個方面，由2 名調研員同時實施3 天的調研，在每家醫院分別隨機訪談10 名住院患者和10名門診患者，訪談時間約10 min/人。訪談結果顯示，62%的患者在不涉及個人利益和風險的條件下愿意共享醫療數據，但來自不同專科的患者意愿明顯不同，內分泌、骨、心血管等科室患者的數據共享意愿達到80%以上，而感染科、婦科、男性科患者的數據共享意愿不足40%，這說明患者有一定的共享意愿，但對涉及個人利益的隱私有較高的擔憂。在共享便利性與成本衡量方面，如果數據共享只需患者簽署知情同意，不附加其他操作且不影響其日常生活，數據共享意愿達到73%；但若數據共享需耗費患者較多時間和精力甚至采用一定的技術手段，共享意愿則下降到不足40%。此外，學歷層次、年齡都對患者數據共享有一定影響，但影響不大，其中高學歷的患者會更傾向于數據共享；30 歲以內的患者和60 歲以上患者的數據共享意愿基本一樣，而30～60 歲之間患者的數據共享意愿稍低一些。

經過探索性研究發現，感知風險、感知成本會顯著影響患者醫療數據共享的意愿，因此，將感知風險和感知成本納入基礎模型是合理的，進而將TPB 中的感知行為控制和主觀規范作為社會環境因素、TAM 中的感知有用性作為技術因素，同時將感知風險、感知成本等患者個體因素納入分析框架對基礎模型進行改進。

3.3 研究假設提出

感知行為控制（perceived behavioral control，PBC）能反映出行為主體是否具有執行某特定行為所需的資源以及是否能夠把握共享相關的機遇［18］，即個體感知到執行數據共享行為的難易程度。何琳等［10］和鄧靈斌等［19］的研究發現，感知行為控制正向影響科研數據共享態度。因此，提出如下假設：

H1：感知行為控制對醫療數據的共享態度有正向影響。

H2：感知行為控制對醫療數據的共享意愿有正向影響。

主觀規范（subjective norms，SN）指行為主體在決策是否采取某特定行為時感受到的社會壓力，即患者所感知到的進行醫療數據共享決策時面臨的社會壓力，是評估行為意愿時最重要的指標之一。Karahanna 等［20］研究發現主觀規范對用戶接受新信息系統的意愿有正向影響；鄭琳［6］研究發現主觀規范正向影響科研人員數據共享意愿；姜勤勤等［21］研究發現主觀規范對受訪者感知“互聯網+護理服務”有用性具有正向影響。因此，提出如下假設：

H3：主觀規范對醫療數據的共享態度有正向影響。

H4：主觀規范對醫療數據的共享意愿有正向影響。

感知成本（perceived costs，PC）指的是行為主體進行數據共享時所耗費的成本，主要表現為時間、精力等方面的投入。感知成本會影響科研人員的數據共享態度［22］，當感知數據共享需要的時間與付出的精力增加時，患者的數據共享意愿會減弱。鄭琳［6］認為共享成本會對共享意愿產生負向影響；萬莉等［23］研究發現感知成本對數據共享態度、數據共享行為意愿呈現負向影響。因此，提出如下假設：

H5：感知成本對醫療數據的共享態度有負向影響。

H6：感知成本對醫療數據的共享意愿有負向影響。

感知風險（perceived risk，PR）是指行為主體對采取行動可能帶來的負面結果的感知。由于醫療數據涉及患者隱私信息，患者擔心進行共享后，因數據脫敏不完全帶來信息泄露、數據濫用等風險。Enke 等［24］研究發現科研人員擔心科研數據共享后會出現數據錯用、保密問題等情況；Wicherts 等［25］研究發現科研人員進行數據共享后會被其他學者揭示研究中的錯誤或得出與之相反的結論；何琳等［10］認為感知風險負向影響科研人員數據共享的態度。因此，提出如下假設：

H7：感知風險對醫療數據的共享態度有負向影響。

H8：感知風險對醫療數據的共享意愿有負向影響。

感知有用性（perceived usefulness，PU）指行為主體主觀上認為某一特定系統給其帶來的工作績效的提升程度。在本研究中，PU 主要體現在患者共享其醫療數據時，使用共享平臺或系統能提升共享的效率，減少患者的時間精力耗費。何琳等［10］研究發現感知有用性對科研人員數據共享態度有正向影響；王春曉等［26］研究發現科研人員數據共享的意愿受到感知有用性的顯著正向影響。因此，提出如下假設：

H9：感知有用性對醫療數據的共享態度有正向影響。

H10：感知有用性對醫療數據的共享意愿有正向影響。

數據共享意愿（sharing willingness，SW）指患者共享醫療數據時的主觀意愿強烈程度。主體行為意愿主要受主體進行某種行為的態度影響，患者對醫療數據共享的看法越積極，其數據共享意愿就越強烈。姜勤勤等［21］在研究“互聯網+護理服務”患者采納意愿時發現，數據共享態度（sharing attitude，SA）對共享意愿有正向影響；鄧靈斌等［19］在研究我國高校科研人員科學數據共享意愿時也得出相同的結論。因此，提出如下假設：

H11：醫療數據的共享態度對醫療數據的共享意愿有正向影響。

綜上，從個體、技術和社會環境3 個維度構建的患者醫療數據共享意愿模型——TSI 模型，如圖3所示。

圖3 TSI 模型

4 問卷設計與數據收集

4.1 調查問卷設計

為保證問卷的效度，測量變量均引用和參考已有文獻，如表2 所示。問卷中所有變量的測量均采用李克特五級量表形式，從1（非常不同意、非常不愿意）到5（非常同意、非常愿意）進行測度。

表2 研究量表及參考來源

對初步完成的問卷進行預調研，樣本來自36 位不同年齡、不同專業背景的大學生。預調研題項的克隆巴赫（Cronbach）系數為0.913，說明預調研問卷的信度較好。預調研的因子分析結果如表3 所示，可以看出除題項PR3外，各觀測變量在其潛在變量上的載荷系數遠大于在其他潛在變量上的載荷系數；原因可能是題項PR3有歧義，使被調研者產生誤解，不能反映其真實看法。因此，基于預調研的信效度分析及被調研者的反饋，對問卷的模糊題項、題目排序等進行修改，最終形成正式調查問卷。正式調查問卷由兩部分組成，共計25 個題項：一是患者基本信息測量，主要包括性別、年齡、文化程度等，共3 個題項；二是對患者醫療數據共享意愿影響因素的測量，共22 個題項。

4.2 問卷發放與收集

正式問卷不僅在國家遠程醫療與互聯網醫學中心發放，還借助問卷星在微信群、QQ 群中擴散傳播。共回收問卷665 份，剔除無效問卷122 份，最終獲得有效問卷543 份，問卷有效率為81.65%。在被調查者中，女性占比為57.3%，略高于男性；18～25歲的占比為37.8%，26～35 歲的占比為29.1%，36～45 歲的占比為16.4%，46～55 歲的占比為10.3%，55 歲以上的占比為6.4%。

5 實證結果分析

5.1 信效度檢驗

使用SPSS 21.0 和Amos 25.0 軟件對問卷數據進行信效度分析。信度主要衡量測量結果的一致性和穩定性，從表5 可以看出，各變量的Cronbach 系數和組合信度（CR）值均大于等于0.819，且量表的整體Cronbach 系數為0.907，表明各測量尺度較為可靠，相關題項之間具有較高的一致性，說明本研究的測量模型具有很好的信度。效度主要衡量測量結果是否真實反映出被測對象的特征，從表4 可以看出，各變量的平均方差提取（AVE）值均大于0.5，說明測量模型具有理想的聚合效度。另外由表5 可知，7個潛在變量的AVE 平方根均大于與其他潛在變量間的相關系數，表明測量模型具有良好的區分效度。

表4 變量的信效度檢驗結果

表5 潛在變量的相關性分析結果

除此之外，通過因子分析判定聚合效度和區分效度發現，問卷整體的KMO 值為0.887，表明適合進行因子分析。結果如表6 所示，可以看到，所有觀測變量在其潛在變量上的載荷系數均大于0.7，且每個觀測變量在其潛在變量上的載荷系數遠大于在其他潛在變量上的載荷系數。這進一步說明測量模型具有很好的聚合效度和區分效度。綜上所述，本研究的測量模型具有很好的效度。

表6 變量的因子分析結果

5.2 結構模型的檢驗

使用Amos 25.0 軟件繪制結構方程模型，并導入問卷數據進行模型檢驗。由表7 可知，模型擬合指標均符合規定適配標準或臨界值，表明模型擬合度好。

表7 問卷數據的整體擬合系數

根據TSI 模型和分析結果，最終得到通過驗證的概念模型圖（見圖4）。結構方程模型的檢驗結果表明，H2、H3、H5、H7、H8、H9、H10、H11都通過了顯著性檢驗，而H1、H4和H6未通過顯著性檢驗。

圖4 研究假設的檢驗結果

5.3 共享態度的中介效應分析

將Bootstrap 自抽次數設為5 000 次，采用Amos 25.0 軟件完成對共享態度的中介效應檢驗。由圖4和表8 可知，共享態度在主觀規范與共享意愿之間、在感知成本與共享意愿之間起完全中介作用；共享態度在感知風險與共享愿意之間起部分中介作用，其中感知風險的直接效應為-0.283，共享態度的間接效應為-0.110，總效應為-0.393，中介效應占比為27.99%；共享態度在感知有用性與共享意愿之間起部分中介作用，其中感知有用性的直接效應為0.393，共享態度的間接效應為0.279，總效應為0.672，中介效應占比41.52%；而共享態度在感知行為控制與共享愿意之間不起中介作用。

表8 被調查患者共享態度的中介效應檢驗結果

5.4 結果討論

（1）在個體層面，患者不愿共享其醫療數據的首要原因是擔心隱私信息的泄露，因為數據共享的程度越大，隱私泄露的風險就越大。模型檢驗結果也恰好體現了這一點：感知風險對患者的數據共享態度和共享意愿均有負向影響，且能通過共享態度間接影響共享意愿。可見患者擔心醫療數據共享后可能帶來風險，如隱私泄露、信息濫用等。感知成本對患者的數據共享態度有負向影響，這說明患者擔心共享醫療數據會帶來時間、精力等成本問題，在一定程度上降低了其數據共享的積極性。值得注意的是，感知成本對數據共享意愿的效應值為正不顯著，這與已有的經驗認知不一致，但其能通過共享態度間接影響患者數據共享意愿。通過探索性研究以及追問那些認為共享醫療數據需要付出成本但仍愿意共享的被調查者，本研究認為潛在原因有以下兩個方面：其一是由于醫療數據共享平臺和共享體系的不完善，無法準確衡量數據共享的成本，導致患者對共享醫療數據所需的成本認知不足；其二是雖然共享醫療數據可能需要患者付出一定的精力，但共享后給患者帶來的益處遠大于其付出的成本，如減少重復就診、提高就診效率、提高醫療水平等，使患者愿意付出一定的成本共享其醫療數據。簡單來說，與感知風險相比，患者并不那么在意共享醫療數據所需的成本。

（2）在技術層面，感知有用性對患者的數據共享態度（β=0.715，P<0.001）和共享意愿（β=0.393，P<0.001）均有正向影響，且共享態度在感知有用性和共享意愿之間起部分中介作用。這說明醫療數據共享帶來的好處，如在醫院間共享提升就診效率、共享給科研機構推動醫學研究進步等，通過影響患者的認知和評價，促進患者共享意愿的提升，而且使患者感知到的好處越多越有益，患者共享醫療數據的態度和意愿也就越強烈。此外，醫療數據共享平臺操作越便利、共享的流程越簡便，患者共享積極性越高。

（3）在社會環境層面，感知行為控制對患者的數據共享意愿有正向影響，主觀規范對患者的數據共享態度有正向影響。同事、家人和專家等對醫療數據共享的看法及行為會影響患者的共享意愿，感知行為控制和主觀規范恰好從組織環境視角印證了該結論。這說明相關機構針對醫療數據共享行為頒布物質或精神獎勵的政策會提升患者數據共享的積極性。值得注意的是，從鄭琳［6］、支鳳穩等［9］學者對其他領域數據（如科研數據等）共享意愿的研究發現，主觀規范均直接正向影響共享意愿，并未考慮共享態度的間接影響，但本研究發現，在患者醫療數據共享背景下，主觀規范對數據共享意愿有正向不顯著影響，但其能通過共享態度的中介作用間接影響患者的數據共享意愿。這說明同事、家人和專家等會影響患者對醫療數據共享的認知和評價，但是否愿意共享，患者可能更有自己的主見。共享態度對患者的數據共享意愿有正向影響。對患者而言，他們對于醫療數據共享的看法越積極，其數據共享意愿就越強烈；但出于對未知事物的恐懼，患者對醫療數據共享了解不足，從而產生懷疑，會降低其數據共享意愿。

6 結論與討論

6.1 研究結論

本研究基于TPB 和TAM 理論，結合醫療數據的特征，從患者角度出發構建了TPB-TAM 整合模型，探索患者醫療數據共享意愿的影響因素。研究結果表明：感知行為控制直接影響患者醫療數據共享意愿；主觀規范和感知成本通過共享態度間接影響患者醫療數據共享意愿；感知風險和感知有用性不僅能直接影響患者醫療數據共享意愿，還能通過共享態度間接影響患者醫療數據共享意愿。

6.2 建議

6.2.1 加強感知行為控制和主觀規范的作用

為了提高患者數據共享的積極性，相關機構可從組織環境方面采取相應措施。首先，公布醫療數據共享的目的、流程、運行規則、益處等，并對患者擔憂的問題答疑解惑，增強其對數據共享的了解和認知；其次，著重指出醫療數據共享是在保護患者隱私的基礎上進行的，敏感數據將在挖掘分析前去除，降低患者對隱私泄露的擔憂；最后，制定支持性政策加強對醫療數據安全與隱私保護的基礎設施建設，制定物質或精神獎勵政策對醫療數據共享行為進行激勵，提升患者數據共享的積極性與行動力。除此之外，利用同事、家人和專家等社群影響力加大對醫療數據共享的宣傳［10］，提升患者對醫療數據共享的認知和評價，增強其數據共享意愿。

6.2.2 降低感知風險

在平衡數據共享與隱私保護的矛盾方面，可采取以下措施提高患者共享醫療數據的積極性：首先，加強對患者隱私信息的立法保護，高度重視公民隱私和國家信息安全，從制度法規層面明確隱私數據的范圍，并加大泄露隱私信息后的追責及懲處力度；其次，利用數據脫敏技術去除共享醫療數據中的敏感信息，并將區塊鏈和云存儲相結合來保護醫療數據隱私［3］，加強對存儲信息的安全保護；最后，相關機構成立專門的醫療數據管理部門和監督部門，對醫療數據的共享制定專門的規章制度，加強對醫療數據的有效監管。

6.2.3 降低感知成本

為了提高患者醫療數據共享的積極性，可從感知成本角度采取以下措施：首先，規范醫療數據標準體系，如數據格式標準、語義標準等［29］，為構建醫療健康信息平臺奠定基礎；其次，進一步完善醫療數據平臺的基礎設施建設，需包含數據聚合、存儲、安全保障及標準化共享等功能［30］，推動醫療數據共享體系形成；最后，構建統一的數據共享交換平臺［31］，有效集成醫療健康數據，解決醫療“信息孤島”和信息壁壘問題，并盡量簡化醫療數據共享的流程，降低患者的感知成本。

6.2.4 強化患者感知有用性的認識

相關機構可從感知有用性角度采取以下措施，促進患者積極共享其醫療數據：首先，政府部門、知名醫院及權威醫療機構可以聯合起來共同宣傳醫療健康信息平臺，增加患者對共享平臺的了解及可信度；其次，廣泛宣傳醫療數據共享后能給患者帶來的益處，如更便捷的醫療服務模式、更高質量的醫療水平、更全面的康復指導以及更低的就醫費用等［14］，吸引患者共享其醫療數據；最后，將區塊鏈技術運用到醫療健康信息平臺構建中，有助于促進醫療機構之間的數據共享［4］，提高患者就診效率，從而促進其共享意愿的提升。

6.3 不足與展望

醫療數據涉及患者、醫療健康機構、技術企業、監管部門等一系列主體，但本研究主要以患者為調研對象，不能充分反映不同社會身份的群體對醫療數據的共享態度和共享意愿。后期研究可在此基礎上，以醫療健康機構、監管部門等不同主體為調查對象，研究不同的社會身份對醫療數據共享意愿的影響。