在線健康信息用戶依從意愿的關鍵因素與組態路徑

關鍵詞： 在線健康信息； 用戶依從意愿； 需求者參與； 權變效應； 組態路徑

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１０．０１１

〔中圖分類號〕Ｇ２５２.０ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） １０－０１２６－１６

當前， “互聯網＋醫療健康” 模式快速發展。第５３ 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示， 截至２０２３ 年１２ 月， 我國在線醫療用戶規模已達４.１４億人， 占網民整體的３７.９％［１］ 。面對“互聯網＋醫療健康” 的全球趨勢和快速增長的用戶需求， 黨中央、國務院先后印發《“健康中國２０３０” 規劃綱要》《關于促進“互聯網＋醫療健康” 發展的意見》等政策， 強調要規范和推動“互聯網＋醫療健康” 服務發展。在此背景下， 醫療健康信息服務的環境和渠道發生了顯著變化， 在線健康社區（Ｏｎｌｉｎｅ ＨｅａｌｔｈＣｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ， ＯＨＣｓ）成為健康信息需求用戶獲取健康信息、醫生提供健康信息服務的重要方式。

依從性是指患者在藥物服用、日常飲食、生活習慣改變等方面的行為與醫生的診斷和治療方案相一致的程度［２］ 。在“互聯網＋醫療健康” 模式下，健康信息需求用戶通過ＯＨＣｓ 尋求有關健康治療方案的信息， 醫生等醫療專業人員和其他用戶會對信息需求者病情進行診斷并提供治療方案， 健康信息需求用戶對此采取的認可態度和遵從行為， 即本文所探討的在線健康信息用戶依從。有關調查顯示，依從性高的患者往往表現出更好的健康結果、更低的死亡率， 并且會產生更低的醫療成本和醫療資源浪費［３］ 。因此， 隨著慢性病變得更加普遍和醫療效果越來越依賴于患者的自我管理［４］ ， 提高健康信息需求用戶依從性對于提高在線健康信息服務有效性、改善治療效果具有重要作用。

由于互聯網不良信息泛濫和ＯＨＣｓ 的開放性，健康信息用戶依從意愿和行為受諸多因素的影響，且各因素之間呈現復雜的相互作用和協調機制。本研究基于ＥＬＭ 與ＴＡＭ， 綜合考慮在線健康信息特征、用戶特征兩個維度的因素， 建立在線健康信息用戶依從意愿模型， 利用ＰＬＳ－ＳＥＭ 分析在線健康信息的論據質量、來源可信度、信息有用性與易用性、信息類型等信息特征， 以及需求者參與和提供者競爭兩個方面的用戶特征對在線健康信息用戶依從意愿的影響機制， 并采用ｆｓＱＣＡ 探討用戶依從意愿生成的組態路徑。

１文獻綜述與理論基礎

１.１依從性

學界從健康信息特征、健康信息需求者、醫患關系或信息交互， 以及外在環境角度探討患者依從或健康信息采納的影響因素。從信息特征視角的研究認為在線健康信息收集可能促進患者更多地參與健康維護和護理［５］ ， 影響患者對醫生的信任和對治療的依從性［６］ ， 并主要關注信息質量［７］ 、信息來源可信度［８］ 、信息有用性和信息滿意度［９］ 對健康信息采納的影響。從健康信息需求者視角關注信任［１０］ 、患者疾病認知和治療信念［１１］ 、決策偏好［１２］ 、自我效能［１３］ 和績效期望［１４］ 對健康信息采納或依從性的影響； 健康關注、感知風險也顯著影響了用戶對在線健康信息的采納意向［１５］ ， 績效期望對在線健康信息采納意愿也存在顯著的正向影響作用［１６］ 。從醫患關系或信息交互視角的研究主要關注醫患一致性［１７］ 、醫患溝通［１８］ 、協作和參與式決策［１９］ 對健康信息采納或患者依從性的影響。這些研究發現， 醫生與患者之間的單向溝通本身并不能解決依從性問題［２０］，但醫患溝通可以通過多種機制提高患者依從性［２１］，有效的醫患信息交互有利于患者獲取健康信息、促進患者依從性［２２］。醫患關系或信息交互視角的研究還關注到感知信息不對稱對患者依從性有顯著影響［３］，醫生和患者之間的知識差距也對提高患者依從性至關重要［２３］ 。有關外在環境視角的研究主要關注結構性或功能性社會支持以及健康網站質量和聲譽等外部因素的作用。研究發現社會支持顯著作用于依從性［２４］，情感支持對醫療保健信息采用的可能性具有積極影響［１９］，而健康網站質量和聲譽通過患者對信息的感知質量和滿意度的中介作用對患者依從性產生正向影響［９］ 。此外， 研究發現感知信息支持［１５］ 、社會影響與促進條件［２５］ 、感知行為控制與社會規范［１６］ 顯著影響用戶對在線健康信息的采納意向。

１.２詳盡可能性模型

詳盡可能性模型（ＥＬＭ）最早由Ｐｅｔｔｙ Ｒ 等［２６］ 在關于消費者勸導路線的研究中提出， 認為存在兩條基本的勸導途徑： 一條路線是基于對問題核心論點的深思熟慮， 另一條路線是基于說服情境中的外圍線索。ＥＬＭ 使用“詳盡可能性”來表征人們選擇中心路線的概率［２７］ ， 并根據詳盡可能性的高低將信息處理過程分為高投入的中心路徑和低投入的外圍路徑兩種模式， 且兩條路徑直接影響態度和行為變化， 不同的詳盡可能性也意味著兩條路線的不同重要性［２８］ 。其中， 中心路徑是指當個人具有較高的動機和能力時， 會仔細評估與信息內容質量相關的各個方面，從而決定是否改變對事物的態度； 而邊緣路徑是指當個人的動機和能力比較弱時， 由于滿足當前認知而不愿意耗費更多的精力對信息加以分析， 或對信息內容的真實性無法判斷而通過一些簡單的線索提示來決定信息的可信度。因此， 當用戶具有較高的專業知識能力時， 用戶更會主要通過中心路徑去評價信息； 當用戶具有較低的專業知識能力和動機時，用戶則更會通過邊緣路徑去評價信息［２９］ 。ＥＬＭ 已被用于解釋互聯網信息使用［３０］ 、知識采用［３１］ 、在線評論采納［３２］ 和在線信息可信度評估［３３］ 等。

１.３技術接受模型

技術接受模型（ＴＡＭ） 由學者Ｄａｖｉｓ Ｆ Ｄ［３４］ 于１９８９ 年提出， 主要用于分析用戶對信息技術或信息系統的使用意愿和行為， 并認為感知有用和感知易用共同決定使用態度， 并最終決定行為意向和實際行動。其中， 感知有用性是使用某一特定系統時用戶所增加的工作績效， 感知易用性則是操作使用某種信息技術所付出的努力程度或難易程度［３５］ 。由于用戶對信息的采納與對技術的采納過程具有相似性， 技術接受模型在用戶信息評估、采納或使用意愿和行為相關研究中得到廣泛應用。如基于ＴＡＭ，張李義等［３６］ 探討了在線健康社區患者用戶使用意愿的影響， Ｚｈａｏ Ｙ 等［３７］ 分析了在線健康社區服務用戶采納行為的影響因素， 蔣知義等［３８］ 研究了在線健康社區用戶信息共享行為影響因素。將ＴＡＭ中的感知有用性和易用性等關鍵變量納入健康信息評估和采納的研究， 發現感知有用性與用戶健康信息提問意愿正相關［３９］ ， 感知有用性和易用性對健康信息搜索行為有顯著正向影響［４０－４１］ ， 并且感知有用性是作用最大的因素［４２］ ， 感知有用性和感知易用性也顯著正向影響健康信息采納意愿［７］ 。

１.４小結

綜上所述， 以往研究從多個角度探討了影響患者依從性或健康信息采納的因素， 為本研究提供了理論依據。然而， 現有研究主要關注用戶對在線健康信息本身的“采納”，認為在線健康信息的論據質量和來源可信度僅通過信息有用性對采納施加影響， 而較少考慮健康信息在成本和技術上的易用性。此外， 在線健康社區的各種活動主要以群體研討的方式進行， 有必要探討需求者參與程度和提供者競爭程度對用戶依從意愿的影響； 在線健康信息具有多源異構和知識融合特征， 不同類型的健康治療方案信息是否對信息處理過程、各因素作用機制產生影響以及如何影響也是值得關注的問題。

用戶通過在線健康社區搜尋健康信息是為了得到有用的信息以解決健康相關的問題， 只有當用戶感知到獲取的信息對自身問題解決有價值時才會使用它。且如果不需要花費過多的時間成本就可以理解和執行某類健康信息， 人們就會更愿意采用和執行這種信息。由于醫療保健工作的專業性， 用戶評估在線健康信息有用性、易用性時， 需要具備動機、能力和認知資源等條件， 并通過花費一定的精力去認知、深度思考并做出判斷。可見， 在線健康信息有用性、易用性等價值評估和用戶依從符合ＥＬＭ 和ＴＡＭ 的邏輯機理， 將ＥＬＭ 和ＴＡＭ 結合使用能夠全面分析在線健康社區環境下高詳盡可能性的中心路徑（論據質量）和低詳盡可能性的外圍路徑（信源可信度）對在線健康信息有用性、信息易用性以及用戶依從意愿產生的影響。

此外， 現有研究較多采用單一方法， 如通過定性分析識別和分析影響因素， 通過定量研究方法測量各因素的影響程度， 但不同因素是否可以組合產生高水平的用戶依從意愿， 以及具體包括哪些組合路徑未引起足夠關注。本文探索采用融合ＰＬＳ－ＳＥＭ與ｆｓＱＣＡ、定量與定性相結合的混合方法， 旨在獲得更可靠和深入的結論。

２理論模型和研究假設

２.１研究模型

ＥＬＭ指出， 影響信息處理路線的兩個重要因素是分析信息的動機和能力， 而信息類型、參與度、知識水平、理解方式、注意力分散、情緒和認識思維是影響動機和能力的因素［２６］ 。ＴＡＭ 則進一步指出， 個人如何對信息所采取行動的一個關鍵方面是他們認為信息在多大程度上是有用和易用的。文獻綜述發現， 現有研究主要關注在線健康信息的論據質量和來源可信度， 也越來越傾向于分析在線健康信息類型、信息需求者、信息提供者等外部變量。健康治療方案根據其發展狀況可分為經過多年臨床試驗證明是安全的成熟的保守治療方案和近年來出現的、比成熟療法更有效的新興治療方案。先前研究證實了個體在處理不同信息類型時依賴不同的路徑［４３－４４］ ， 保守和新興的在線健康信息對健康信息的感知質量、滿意度、信任和患者依從性具有不同的影響［４５－４６］ 。因此，不同信息類型對健康信息評估和用戶依從過程有重要影響， 應探討其對信息處理路徑的影響。

圖１顯示了本研究提出的概念模型，該模型結合了論據質量（ＡＱ）、來源可信度（ＳＣ）、信息有用性（ＩＵ）、信息易用性（ＩＥＵ）和信息類型等在線健康信息特征， 以及需求者參與（ＲＰ） 和提供者競爭（ＰＣ）等用戶特征。其中， 論據質量作為中心路線變量， 來源可信度作為外圍路線變量， 信息有用性和信息易用性為中介變量，在線健康信息用戶依從意愿為因變量。同時，參考ＥＬＭ 中信息類型、參與度影響動機和能力的觀點， 將需求者參與程度、提供者競爭程度作為調節變量， 引入在線健康信息類型（新興與保守）這一變量探討其權變效應。

２.２研究假設

２.２.１論據質量和來源可信度的影響

在線健康信息論據質量是一種二階結構， 由健康信息媒體網站上信息的準確性、相關性、可理解性、充分性和有用性的感知組成［４７］ 。就在線健康信息而言， 用戶訪問ＯＨＣｓ 時最關注的是其信息質量， 用戶需要尋求有說服力的、高質量的健康信息［４８］ 。但由于互聯網不良信息泛濫和ＯＨＣｓ 的開放性， 大多用戶也無法驗證所獲取信息的質量、可信度、有用性， 患者在尋求健康醫療信息時可能獲得大量低價值甚至有害信息， 使健康信息尋求者感到困惑甚至受到危害。信息采納模型認為， 信息質量和來源等信息特征會影響人們感知的信息有用性［３１］，Ｈａｎ Ｙ 等［４９］ 的研究也發現， 在線健康信息的感知有用性可能受到信息特征以及人們對信息缺點和益處的看法的影響。即如果提供給信息需求者的在線健康信息不準確或錯誤時， 可能會降低他們對信息有用性的感知程度， 反之則會增加他們對信息有用性的感知程度。此外， 信息易用性強調信息符合需求者的需求、與資源或條件相匹配， 以及達成特定目標時所具有的有效性、效率和滿意度。以用戶為中心的高質量的在線健康信息意味著信息應易于理解、便于實施， 尤其是具備長期持續實施的可操作性。基于此， 提出以下假設：

Ｈ１ａ： 在線健康信息的論據質量與信息有用性顯著正相關

Ｈ１ｂ： 在線健康信息的論據質量與信息易用性顯著正相關

來源可信度是用戶認為信息的來源是可靠和可信的［５０］ 。ＥＬＭ 指出， 用戶也可能依賴外部線索做出判斷， 其中信息源的可信度往往是最重要的線索，可以觸發對信息可能內容有效性的預期［５１］ 。由于ＯＨＣｓ 的開放性， 醫生、患者及其親屬等都可以提供醫療建議， 在線健康信息數量繁多、來源廣泛，當用戶難以根據信息內容快速而準確地辨別信息價值或缺乏能力辨別信息真偽時， 往往基于信息源的專業性、權威性、可靠性以及吸引力等來判定信息價值［２９，５２］ 。此外， 一般而言， 來源可信意味著信息提供者具有較強的專業性， 尤其是在具有高度專業性和技術性健康醫療領域， 能夠對所提供的健康治療方案進行專業、全面、系統但又通俗易懂的說明， 以及具體實施過程中的操作性指導， 這有助于信息需求者對健康治療方案信息的理解和實施。因此， 本文提出以下假設：

Ｈ２ａ： 在線健康信息的來源可信度與信息有用性顯著正相關

Ｈ２ｂ： 在線健康信息的來源可信度與信息易用性顯著正相關

２.２.２ 信息有用性和信息易用性的影響

信息有用性指用戶對信息的價值和實用性的感知。用戶通過在線健康社區搜尋健康信息， 實質上是為了從中獲得有益于解決其健康問題或健康疑惑的信息內容或建議［５３］ 。信息有用意味著用戶能夠根據信息做出正確的決策， 如信息有用性顯著正向影響在線口碑信息接受意愿［５４］ 、社交媒體持續使用［５５］ 、在線購買意愿［５６］ 、數字圖書館使用［５７］ 以及移動醫療服務采納意愿［５８］ 等。即如果用戶認為在線健康社區中的信息是有用的， 依從健康信息的意愿可能越大。感知易用性表示用戶在評估和執行在線健康信息時對理解和辨別信息質量需要付出努力程度的主觀判斷。信息易用性也是影響基于信息的態度或行為改變的重要因素， 如信息易用性與用戶的信息共享態度正相關［３８，５９－６０］ ， 信息易用性會增強消費者使用社交媒體進行交易的意愿［６１］ ， 易用性也在公眾移動醫療采納意愿中具有顯著作用［６２］ 。

由于醫療保健的專業性、長期性和高成本性， 用戶對治療方案的依從還需要考慮成本高低和技術可操作， 在線健康信息能否易于實施對于用戶依從尤為關鍵。因此， 本文提出以下假設：Ｈ３ａ： 在線健康信息有用性與用戶依從意愿顯著正相關Ｈ３ｂ： 在線健康信息易用性與用戶依從意愿顯著正相關進一步地， 根據上文的研究假設， 論據質量和來源可信度能夠作用于信息有用性和信息易用性，而信息有用性和信息易用性又作用于用戶依從意愿，反映了信息有用性和信息易用性的中介工具價值。信息采納模型也強調了信息有用性在信息質量、來源可信度與信息采納直接發揮中介作用［３１］ 。因此，本文提出以下假設：

Ｈ４ａ： 信息有用性在論據質量對用戶依從意愿影響過程中起中介作用

Ｈ４ｂ： 信息有用性在來源可信度對用戶依從意愿影響過程中起中介作用

Ｈ４ｃ： 信息易用性在論據質量對用戶依從意愿影響過程中起中介作用

Ｈ４ｄ： 信息易用性在來源可信度對用戶依從意愿影響過程中起中介作用

２.２.３信息需求者參與和信息提供者競爭的影響

ＥＬＭ 認為， 人們通過中心路徑和外圍路徑處理信息， 而態度的改變取決于個人的動機和能力， 且參與度影響動機和能力［２５］ 。用戶參與是一種動機因素， 反映了用戶對所接收到的各類信息進行認知加工處理的努力程度［６３］ ， 在信息需求者處理和回應信息時發揮著重要作用［６４］，可以通過興趣或需求等個人因素或情境場合因素來影響基于信息獲取與處理的購買、持續使用、推薦等后續行為。Jｉｎ Ｊ等［１９］ 的研究認為， 競爭積極地緩和了醫療保健信息來源的可信度和采用決定， 積極參與可以積極調節信息質量、來源可信度和采用決策。在健康信息領域， 由于ＯＨＣｓ的開放性， 健康信息需求者積極參與和投入到在線健康信息瀏覽、搜索和評估以及做出依從決策過程中， 而信息提供者則相互競爭以提供、共享、研討、補充問題解決方案。需求者參與程度越高， 意味著用戶越有可能在客觀上的信息有用性和信息易用性的基礎上， 融入自身的健康需求、健康認知、期望目標和實施健康信息所具備的條件， 進而進一步提升信息有用性和信息易用性對用戶依從意愿的影響。而信息提供者競爭加劇， 意味著有多個用戶提供不同的健康治療方案， 或對治療方案進行補充、評論， 社區中將出現數量更多、內容繁雜、甚至觀點各異的信息， 此時在線健康信息的有用性和易用性對于信息需求者做出依從決策更加重要。即信息需求者的參與和信息提供者之間的競爭加劇了用戶依從意愿與其前因之間的效應。因此， 本文提出以下假設：

Ｈ５ａ： 信息需求者參與程度正向調節信息有用性對用戶依從意愿的影響

Ｈ５ｂ： 信息需求者參與程度正向調節信息易用性對用戶依從意愿的影響

Ｈ５ｃ： 信息提供者競爭程度正向調節信息有用性對用戶依從意愿的影響

Ｈ５ｄ： 信息提供者競爭程度正向調節信息易用性對用戶依從意愿的影響

３實證研究設計

３.１研究方法

本文采用了融合ＰＬＳ－ＳＥＭ 與ｆｓＱＣＡ 的混合方法。其中， ＰＬＳ－ＳＥＭ 可以評估幾個潛在因素之間的關系， 同時減少模型中的誤差［６５］ 。尤其是ＳｍａｒｔＰＬＳ 應用ＰＬＳ－ＳＥＭ 對結構方程模型進行檢查和驗證，可以有效地計算潛在變量之間的路徑系數和顯著性水平，而不會對數據分布的形式和數量施加限制［６６］ 。本研究首先使用ＰＬＳ－ＳＥＭ 對在線健康信息用戶依從意愿的影響因素進行驗證檢驗。

雖然ＰＬＳ－ＳＥＭ 能夠對不同自變量和因變量之間的復雜關系提供系統和整體的解釋， 但ＰＬＳ－ＳＥＭ只能對特定變量之間的因果關系進行檢驗， 而不能對幾個變量相互組合產生影響的多種情況進行分析［６７］ 。ｆｓＱＣＡ 是一種以案例為導向的研究方法， 它以集合論和組態思維為基礎， 將定性分析與定量分析有效地聯系起來， 從集合的角度分析各維度因素組合與結果之間的關系［６８］ 。與回歸分析相比，ｆｓＱ?ＣＡ 側重于產生某一結果的充分必要條件， 強調導致該結果的因素可能有多種組合， 并可獲得導致該結果的多種組合路徑以及不同因素組合對結果的凈影響， 這是ＰＬＳ－ＳＥＭ 無法做到的。鑒于影響在線健康信息用戶依從意愿的各因素之間呈現復雜的相互作用和協調機制， 且ｆｓＱＣＡ 在分析多維因素的組態路徑具有諸多優勢， 本文采用ｆｓＱＣＡ 探討生成在線健康信息用戶依從意愿的組態路徑。

３.２情景材料與問卷設計

本文選用情景實驗的方法收集數據， 因而設計了一個２（治療方案信息類型：保守治療方案與新興治療方案）?２（信息質量：高與低）?２（來源可信度：高與低）的析因實驗， 實驗所預設的情景是受試者普遍關注甚至親身經歷的牙齒美白問題， 背景材料由知乎社區中的有關牙齒美白的問診、交流材料改編而來。情景材料界面遵循了知乎的格式， 頁面信息包括問題與答案內容、回答者聲譽、答案的幫助性等信息， 并通過設置問題和答案來控制信息類型。對于高論據質量組， 要求答案至少獲得１００個贊同； 對于低論據質量組， 要求少于２０ 個贊同。最后通過設置答案數、發表文章數和關注者數３ 個特征的總和來操縱來源可信度： 對于高來源可信度組， ３ 個特征值總和設置為≥２００； 對于低來源可信度組， ３ 個特征值總和設置為≤５０。

本實驗還采用李克特５ 級量表法設計了一份包含模型結構相關問題的問卷， 參考現有文獻并結合在線健康社區特征設置具體題項。

３.３數據收集

基于以上情景材料和調查問卷， 通過線上線下相結合的方式隨機邀請４００名在校大學生參加本次情景實驗。在實驗過程中， 首先要求被試者閱讀情景中的信息內容， 然后完成問卷， 最后共有３２３名受試者有效參加了本次實驗并完成問卷。表１顯示了樣本分布情況。

４數據分析與討論

４.１假設檢驗分析

４.１.１信度與效度分析

良好的信度和效度是評估量表質量的重要指標。如表２所示，本文兩組實驗所有變量的Ｃｒｏｎｂａｃｈ’s α 值和ＣＲ值均大于指標的建議值０.７，表明各項變量都具有良好的信度， 量表具有較高的可靠性；各變量的ＡＶＥ 值均大于該指標的建議值０.５，且每個變量題項的因子負荷均大于０.７，表明該模型具有良好的聚合效度。此外， 每個因子的ＡＶＥ平方根值均大于該因子與其他因子的相關系數值，表明模型的區分效度良好。

４.１.２競爭模型分析

首先， 構建無中介且無調節的簡單模型， 分別檢驗論據質量、來源可信度對用戶依從意愿的直接效應， 即表５中的模型１。模型１顯示無論是保守治療方案， 還是新興治療方案， 兩個變量的路徑系數均較為顯著， 說明論據質量、來源可信度對用戶依從意愿有直接效應。

其次，構建中介模型，即構建包含論據質量、來源可信度對信息有用性和信息易用性，以及信息有用性和信息易用性對因變量用戶依從意愿的作用模型， 檢驗交互項系數是否顯著， 即表５ 中的模型２。模型２顯示， 無論是保守治療方案， 還是新興治療方案， 論據質量、來源可信度對信息有用性和信息易用性的路徑系數均顯著， 信息有用性和信息易用性對因變量用戶依從意愿的路徑系數也顯著， 說明信息有用性和信息易用性在論據質量、來源可信度對用戶依從意愿的作用關系中發揮中介作用。

最后， 在模型２的基礎上，構建有中介效應的調節模型， 即表５中的模型３。將信息提供者競爭程度和信息需求者參與程度作為調節變量納入模型，進一步分析信息提供者競爭程度、信息需求者參與程度分別對信息有用性、信息易用性和用戶依從意愿關系的影響。模型３ 顯示， 無論是保守治療方案，還是新興治療方案， 信息需求者參與程度對信息有用性與用戶依從意愿關系的路徑系數顯著， 信息提供者競爭程度對信息易用性與用戶依從意愿關系的路徑系數顯著， 但信息需求者參與程度對信息易用性與用戶依從意愿關系的作用、信息提供者競爭程度對信息有用性與用戶依從意愿關系的作用路徑系數不顯著。因此， 將兩條不顯著的調節作用從模型３ 中剔除， 得到模型４，該模型中各路徑系數均顯著。

從４個模型看， 模型４的因變量解釋變異量Ｒ^２、預測相關性Ｑ^２值均優于其他模型， 表明模型４對于在線健康信息用戶依從意愿具有較佳的解釋力， 綜合檢驗中介效應和調節效應的模型４更適合本研究。基于模型４繪制路徑系數圖， 如圖２、圖３所示。

４.１.３假設檢驗結果

表５和圖２、圖３顯示，無論是保守治療方案，還是新興治療方案： 論據質量、來源可信度對信息有用性和信息易用性均有顯著的正向作用， 假設Ｈ１ａ、Ｈ１ｂ、Ｈ２ａ、Ｈ２ｂ獲得支持； 信息有用性和信息易用性均顯著正向作用于用戶依從意愿，假設Ｈ３ａ、Ｈ３ｂ獲得支持； 信息需求者參與程度對信息易用性與用戶依從意愿關系的調節作用、信息提供者競爭程度對信息有用性與用戶依從意愿關系的調節作用不顯著， 假設Ｈ５ｂ和Ｈ５ｃ未獲得支持。就保守治療方案而言， 信息需求者參與程度顯著正向調節信息有用性與用戶依從意愿之間的關系， 信息提供者競爭程度顯著負向調節信息易用性與用戶依從意愿之間的關系； 然而， 在新興治療方案中， 信息需求者參與程度顯著負向調節信息有用性與用戶依從意愿之間的關系， 信息提供者競爭程度顯著正向調節信息易用性與用戶依從意愿之間的關系， 這部分支持了假設Ｈ５ａ、Ｈ５ｄ。

雖然論據質量與來源可信度可以分別對用戶依從意愿有直接影響， 但通過引入中介變量分析其影響機理將獲得更優的結果。根據競爭模型中的模型４，對信息有用性和信息易用性在論據質量、來源可信度與用戶依從意愿之間的中介效應進行檢驗，檢驗結果如表６所示。由表６ 可知， 在兩種方案中，論據質量均可通過信息有用性和信息易用性對用戶依從意愿產生顯著影響， 這支持了假設Ｈ４ａ、Ｈ４ｃ；來源可信度也可以通過信息有用性和信息易用性對用戶依從意愿產生顯著作用， 假設Ｈ４ｂ、Ｈ４ｄ 也獲得支持。

本文還關注在線健康信息類型的二分法——新興治療方案與保守治療方案，通過多群組分析探討不同在線健康信息類型的權變效應， 評估模型在不同樣本間是否相等或參數是否具有不變性［６９］，檢驗結果如表７所示。

由表７可知， ＡＱ→ＩＵ、ＡＱ→ＩＥＵ兩條路徑的系數差異分別為０.００７、－０.１０２， 但差異不顯著（ｔ＝０.０５０，ｐ＝０.９６０；ｔ ＝０.７４２，ｐ ＝０.４５９）， 這表明論據質量對信息有用性、信息易用性的影響在不同信息類型之間不存在顯著差異。ＳＣ→ＩＵ、ＳＣ→ＩＥＵ 兩條路徑的系數差異分別為０.０２９、－０.０９２， 但差異不顯著（ｔ＝０.２１０，ｐ＝０.８３４；ｔ ＝ ０.６２８， ｐ＝ ０.５３０），這表明來源可信度對信息有用性、信息易用性的影響在不同信息類型之間不存在顯著差異。雖然ＩＥＵ→ＵＣ路徑的系數差異不顯著（Δβ ＝０.１４５，t＝１.２７７，ｐ＝０.２０３）， 但ＩＵ→ＵＣ路徑的系數差異顯著（Δβ ＝－０.３７３，ｔ＝３.１５７，ｐ＝０.００２）， 這表明信息有用性對用戶依從意愿的影響在不同信息類型之間存在顯著差異， 而在信息易用性對用戶依從意愿的影響方面不存在顯著差異。對于ＲＰ?ＩＵ→ＵＣ、ＰＣ?ＩＥＵ→ＵＣ 兩條路徑， 其路徑系數差異均不為０，且ｔ 值大于１.９６ 并在５％的水平上顯著（Δβ ＝－０.６９７，ｔ＝ ４ ６４２，ｐ ＝ ０.０００； Δβ ＝ ０.６７５，ｔ＝３.８３３，ｐ＝０.０００）， 這表明信息需求者參與程度、信息提供者競爭程度的調節作用在不同信息類型之間存在顯著性差異。綜上， 信息類型在ＩＵ→ＵＣ、ＲＰ?ＩＵ→ＵＣ、ＰＣ?ＩＥＵ→ＵＣ 路徑中存在權變效應。

４.２配置路徑分析

４.２.１數據校準

數據校準旨在將變量值校準為０～１的模糊集隸屬度［７０］ 。由于定點校準依賴于研究者根據經驗或研究需要人為設定錨點， 主觀性較強［７１］； 而利用公式進行校準相對客觀， 能保留更多數據信息［７２］ 。本文計算變量隸屬度ＭＤ如式（１） 所示：

其中， Ｘ 表示指標值， 數值上限Ｘ 等于指標值的平均值與標準差的和， 數值下限Ｘ 等于平均值與標準差的差［７３］ 。本文將所有題項的平均值作為變量的唯一值， 然后利用式（１） 計算原始數據的隸屬度， 并對隸屬度小于１ 的值加入０.００１的常數［７４］，最終得到校準后的變量值。

４.２.２必要性分析

對校準后的變量進行必要性分析， 結果如表８所示。所有自變量一致性均低于０.９，說明各變量均不能獨立解釋因變量， 無法構成影響用戶依從意愿的必要條件。因此， 需要對影響變量進行進一步的組態分析， 綜合各因素對用戶依從意愿的組合型影響。

４.２.３組態分析

ＳＥＭ 分析結果表明， 在線健康治療方案信息類型會影響信息處理過程， 也作用于各前因條件對用戶依從意愿的影響， 本部分將進一步探討不同因素在不同信息類型下產生依從意愿的配置路徑， 結果如表９ 所示。解決方案總一致性值分別為０.９２２、０.８８９和０.９１０，解決方案總覆蓋率分別為０.６８７、０.７３６和０.７１２，表明組合路徑的可靠性和穩定性。

對于保守治療方案， 存在３ 種前因條件組合能夠產生用戶依從意愿。３條路徑的總一致性為０.９２２，總覆蓋度為０.６８７，表明３條路徑具有較強的解釋力和覆蓋率。來源可信度和信息有用性均出現在３條路徑中， 并在路徑１ 和路徑２中作為核心條件，這表明了它們是產生依從意愿的關鍵要素。其他變量也在不同路徑中出現， 反映了這些因素對于生成依從意愿的重要意義。其中， 路徑１表明， 在滿足論據質量和來源可信度的基礎上， 通過信息有用性和信息易用性的中介作用， 能夠產生較強的依從意愿， 該路徑即為表５ 中僅考慮中介效應的模型２。該路徑也是最為普遍的路徑， 能夠解釋６３.６％的案例。路徑２ 表明， 受來源可信度影響， 用戶主要采取外圍路線對在線健康信息的有用性和易用性做出評估， 但一定程度的信息需求者參與程度也發揮調節作用， 進而產生較強的依從意愿。路徑３ 表明，論據質量、來源可信度通過信息有用性的中介作用，以及需求者參與程度和提供者競爭程度的調節作用，能夠產生較強的依從意愿。路徑２和路徑３也進一步反映了考慮中介效應和調節效應的模型４。

對于新興治療方案，可以通過５ 條多因素共同作用的配置路徑生成用戶依從意愿。５條路徑的總一致性為０.８８９，總覆蓋度為０.７３６，表明５條路徑也具有較強的解釋力和覆蓋率。論據質量和信息有用性在３ 條路徑中作為核心條件存在， 這表明了它們是產生依從意愿的關鍵要素。來源可信度、信息易用性和提供者競爭程度在２條路徑中作為核心條件存在， 反映了這些因素對于生成依從意愿的重要意義。其中， 論據質量通過信息有用性作用于依從意愿構成了路徑１； 論據質量通過信息有用性和信息易用性作用于依從意愿構成了路徑２，該路徑是最為普遍的路徑， 能夠解釋６１.７％的案例； 路徑３ 則反映了在只滿足信息有用性和信息易用性兩個直接的前因條件時也可以產生依從意愿； 路徑４代表的是信息有用性在論據質量、來源可信度與依從意愿的影響關系之間發揮中介作用， 以及提供者競爭程度在信息有用性與依從意愿的影響關系之間發揮調節作用； 路徑５ 表明， 來源可信度通過信息有用性的中介作用， 以及需求者參與程度和提供者競爭程度的調節作用， 能夠產生較強的依從意愿。

４.３結論與討論

本文在詳盡可能性模型和技術接受模型的基礎上構建理論模型， 采用ＰＬＳ－ＳＥＭ 和ｆｓＱＣＡ 相結合的混合研究方法， 探討在線健康信息用戶依從意愿的影響因素和生成機制， 研究發現：１） 假設檢驗結果表明， 論據質量、來源可信度對信息有用性和信息易用性均有顯著的正向作用，信息有用性和信息易用性均顯著正向作用于用戶依從意愿， 且信息有用性和信息易用性在論據質量、來源可信度對用戶依從意愿的影響中發揮中介作用，信息需求者參與程度、信息提供者競爭程度也調節了信息有用性和信息易用性與用戶依從意愿之間的關系。這些結果符合信息采納模型關于信息質量、信息來源與信息有用性之間的關系［３１］ ， 佐證了健康信息質量和信源可信度顯著正向影響感知有用性［７，４１］ ，以及競爭和參與積極調節信息質量、來源可信度和采用決策等結論［１９］ ， 也與從信息特征視角主要關注信息質量、信息來源可信度和信息有用性對在線健康信息依從性影響的研究結論一致［３，５，８－９，７５］ 。信息有用性和信息易用性的引入和檢驗結果也與先前關于感知有用性和易用性顯著影響健康信息的提問意愿［３９］ 、搜索意圖與行為［４０－４２］ 以及采納意愿［７］ 等結論一致。研究結果表明， 良好的在線健康信息論據質量、來源可信度是用戶依從意愿的重要基礎， 支持在線健康信息是患者信息行為和依從的前因條件的結論，也支持信息有用性和信息易用性的中介工具假設、信息需求者參與和信息提供者競爭的調節工具假設。

２） 權變效應檢驗結果表明， 論據質量、來源可信度對信息有用性和信息易用性的影響均在新興治療方案與保守治療方案之間不存在顯著性差異，信息易用性對用戶依從意愿的影響在新興治療方案與保守治療方案之間也不存在顯著性差異。但保守治療方案的信息有用性對用戶依從意愿的影響和信息需求者參與程度的調節作用顯著強于新興治療方案， 而新興治療方案的信息提供者競爭程度的調節作用則顯著強于保守治療方案。這與現有研究關于新興和成熟兩種在線健康信息搜索對信息感知質量、信息滿意度以及用戶依從意愿表現出不同影響［１０，４５－４６］ ， 以及一般意義上的信息類型對論據質量、來源可信度、信息有用性、信息滿意度、羊群因素及信息采納有不同作用機制等結論相符［４３－４４］ ，一定程度上反映了在線健康信息類型的權變效應， 尤其是體現在對用戶依從決策的直接前因條件和調節變量的影響上。

３） 組態分析結果顯示， 并不存在能夠單獨產生用戶依從意愿的因素， 但各因素可以通過不同的組態路徑來生成用戶依從意愿。且論據質量、來源可信度、信息有用性、信息易用性、接受者參與程度、提供者競爭程度等條件變量均可通過組配出現在在線健康信息用戶依從意愿的生成路徑中， 這支持了ＰＬＳ－ＳＥＭ假設檢驗的結論。其中， 對于保守治療方案， 用戶依從意愿存在３條生成路徑， 每條路徑至少包括４個條件， 各條件通過組配出現在該３ 條路徑中的某條或多條， 且來源可信度和信息有用性均出現在３條路徑中， 作為路徑１ 和路徑２中的核心條件存在， 表明保守治療方案的用戶依從意愿主要是由來源可信和信息有用驅動。對于新興治療方案， 用戶依從意愿的生成存在５條路徑， 每條路徑至少包括２個條件， 各條件通過組配出現在該５條路徑中的某條或多條， 且論據質量分別在路徑１、路徑２和路徑４中作為核心條件存在， 提供者競爭程度則成為路徑４和路徑５中的核心條件， 說明新興治療方案的用戶依從意愿主要是由論據質量和提供者競爭驅動的。不同類型治療方案的用戶依從意愿呈現不同的組態路徑， 這進一步證明了在線健康信息類型的權變效應。此外， 雖然假設檢驗顯示信息需求者參與程度對信息易用性與用戶依從意愿關系的調節作用、信息提供者競爭程度對信息有用性與用戶依從意愿關系的調節作用均不顯著， 但ｆｓＱＣＡ組態分析表明， 信息需求者參與可以通過與來源可信度、信息有用性、信息易用性進行組配生成用戶依從意愿（保守治療方案中的路徑２）。信息提供者競爭可以通過與論據質量、來源可信度、信息有用性以及需求者參與進行組配生成用戶依從意愿（保守治療方案中的路徑３）， 或通過與來源可信度、信息有用性以及需求者參與進行組配生成用戶依從意愿（新興治療方案中的路徑５）。ｆｓＱＣＡ這些結果提供了更為深入的見解， 彌補了ＰＬＳ－ＳＥＭ 未能發現信息需求者參與、信息提供者競爭兩個因素作用機制的不足。

５結語

提高在線健康信息用戶依從意愿是提升在線健康信息服務有效性、改善治療效果的重要條件， 也是理論研究和實踐探索的重要課題。本研究旨在探討在線健康信息用戶依從意愿的影響因素和生成路徑， 對于后續開展理論研究、采取針對性實際實施具有一定的參考價值。本研究理論層面的意義在于基于詳盡可能性模型和技術接受模型， 提出一個研究模型并進行實證分析， 從在線健康信息維度和用戶維度全面關注影響在線健康信息用戶依從意愿的因素， 有助于系統探討在線健康信息用戶依從意愿的影響機制。從研究方法論層面而言， 本研究的貢獻在于采用ＰＬＳ－ＳＥＭ 和ｆｓＱＣＡ 相結合的混合研究方法， 探討在線健康信息用戶依從意愿的影響因素和生成機制。ＰＬＳ－ＳＥＭ 用于識別影響因素及其影響大小， 采用ｆｓＱＣＡ 獲取不同在線健康治療方案下用戶依從意愿的配置路徑。綜合ＰＬＳ－ＳＥＭ 和ｆｓＱＣＡ的混合研究方法， 為更好地了解在線健康信息用戶依從意愿的產生提供了一種有效的工具。

本研究也具有一定的實踐指導意義： 由于不存在產生用戶依從意愿的單一充分條件， 各因素需要通過不同的配置路徑來生成高水平的用戶依從意愿，這為“互聯網＋醫療健康”監管者、ＯＨＣｓ建設者和在線健康信息提供者引導用戶生成并提高在線健康信息依從意愿提供了參考。其中， 保守治療方案的突出特征是技術成熟、方案繁多但參差不齊，且不具備特殊資質或專業知識的用戶也可以提供方案建議。因此， 為了引導用戶對保守治療方案生成更強的依從意愿， ＯＨＣｓ必須圍繞影響在線健康信息依從意愿的４個及以上條件做好充分的準備， 尤其是保障在線健康信息的來源可靠、可信和有用性。由于新興治療方案帶來的高風險性、模糊性和不確定性高于保守治療方案， 論據質量、來源可信度、信息有用性、信息易用性、需求者參與、提供者競爭等條件變量可以通過更為復雜的配置機制出現在路徑中， 這導致了新興治療方案的用戶依從意愿有更為多樣的生成路徑。因此， 對于新興治療方案而言，為了實現更高的在線健康信息用戶依從意愿，既要重視論據質量、來源可信度、信息有用性、信息易用性、信息類型等信息維度的治理， 還要構建良好的需求者參與和提供者競爭環境， 以引導生成更強的用戶依從意愿。

本文也存在一些局限。本研究主要從在線健康信息和參與者兩個維度構建在線健康信息用戶依從意愿模型， 可能忽略了其他影響因素。未來的研究需要探索其他因素如何影響個體的認知加工模式和用戶依從性。此外， 本文僅從在校大學生群體中收集數據， 其他群體對于在線健康信息依從是否呈現不同的影響機制還未知。