韓文婷 朱慶華 白 玫(.南京大學(xué)工程管理學(xué)院，江蘇 南京 0093；.南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 003)

隨著醫(yī)療水平的不斷提高，人們對醫(yī)療質(zhì)量的高要求與現(xiàn)行醫(yī)療模式的不健全之間產(chǎn)生了許多矛盾。不止如此，快節(jié)奏、高壓力和不健康的生活方式，導(dǎo)致越來越多的中青年群體滋生慢性病以及出現(xiàn)亞健康狀態(tài)，再加上我國快速老齡化背景下日益膨脹的老年人群體，這3類人群對醫(yī)療資源的巨大需求，造成了嚴(yán)重的醫(yī)療資源供需矛盾。因此，引入當(dāng)今日益成熟的信息技術(shù)，是改善現(xiàn)有的醫(yī)療模式、緩解醫(yī)療資源供需矛盾的有效途徑。

社會化搜索(Social Search)是一種新興的、基于Web2.0框架的搜索模式，與傳統(tǒng)的搜索引擎不同，它強(qiáng)調(diào)用戶之間的交互與協(xié)作，利用社會的力量來篩選、整理搜索成果，使搜索內(nèi)容更多地體現(xiàn)用戶生成內(nèi)容，給用戶帶來了智能的搜索結(jié)果和靈活多樣的搜索體驗[1]。醫(yī)療類社會化搜索平臺，利用社會化搜索中用戶大量參與這一特點，將醫(yī)生的醫(yī)療知識資源從狹窄的醫(yī)院中擴(kuò)散到整個互聯(lián)網(wǎng)，能有效地簡化看病程序，中和醫(yī)療資源的供需矛盾。截止到2016年，中國移動醫(yī)療健康市場用戶規(guī)模已接近3億，相比于2015年有了16%的增長[2]。

醫(yī)療類社會化搜索平臺固然帶來了許多積極影響，但是其暴露出來的答案質(zhì)量問題同樣令人堪憂。首先，激烈的市場競爭導(dǎo)致了產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，頻繁出現(xiàn)同一答案被大量轉(zhuǎn)載的現(xiàn)象，降低用戶滿意度；其次，由于參與問答的用戶水平難以測評和控制，還存在著答案質(zhì)量參差不齊的問題。盡管大部分一般的社會化搜索平臺均會有產(chǎn)品同質(zhì)化、答案質(zhì)量良莠不齊的問題，但醫(yī)療類社會化搜索平臺的答案質(zhì)量與人們的身體健康息息相關(guān)，因此，該類平臺的用戶對于答案質(zhì)量的敏感度更高?；谝陨峡紤]，控制醫(yī)療類社會化搜索平臺的答案質(zhì)量、提高用戶滿意度，在促進(jìn)醫(yī)療類社會化搜索平臺大量推廣、占領(lǐng)市場份額的過程中顯得尤為重要。

1 相關(guān)研究

健康信念模型[3]，運用社會心理學(xué)的方法來研究影響人們健康行為的感知、信念等方面的因素。是公共衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的健康行為研究理論之一，通常應(yīng)用于疾病預(yù)防、健康教育、遵從醫(yī)囑行為等方面。近年來隨著智慧醫(yī)療的發(fā)展，該模型也被應(yīng)用于分析虛擬醫(yī)療社區(qū)中用戶的行為特征。顧客滿意度模型，一般用于衡量顧客對于商品和服務(wù)的滿意程度，能夠較為客觀地反映顧客的真實想法。該模型一開始僅用于實體商品和服務(wù)的測評研究，近年來，圖書情報領(lǐng)域的學(xué)者將這一模型引進(jìn)了信息資源和信息服務(wù)測評領(lǐng)域，使得這一模型開始廣泛應(yīng)用于信息資源質(zhì)量評價[4]。

在社會化搜索答案質(zhì)量評價方面，國際上很早就開始了相關(guān)的研究，國內(nèi)近幾年也興起了不少相關(guān)的研究?，F(xiàn)有的研究成果主要圍繞：社會化搜索答案質(zhì)量的影響因素、對社會化搜索答案質(zhì)量的人工評價、對社會化搜索答案質(zhì)量的自動化評價、社會化搜索平臺的比較測評等幾個方面。

首先，在社會化搜索答案質(zhì)量的影響因素研究方面，研究者依據(jù)社會化搜索以用戶為中心的特點，將影響用戶選擇最佳答案的因素作為評價社會化搜索答案質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，代表性研究成果有：Kim S等選擇了Yahoo!Answers上的1 200余條用戶答案評論，采用內(nèi)容分析和用戶打分的辦法，在對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析之后，總結(jié)出用戶評論中關(guān)于最佳答案的評價標(biāo)準(zhǔn)，提煉出了內(nèi)容質(zhì)量、認(rèn)知質(zhì)量、社會情感、外部特征、信息來源、效用等影響因素[5-6]；Zhu Z M等將Answerbag上的50個答案作為數(shù)據(jù)樣本，采用用戶打分、專家判斷以及比較研究的辦法，總結(jié)出了一個社會化搜索答案質(zhì)量的評價模型，此模型中包括信息量、文明性、完整性、易讀性、相關(guān)性、簡明性、真實性、細(xì)節(jié)性等13個指標(biāo)[7]；Blooma M J等選取Yahoo!Answers上特定領(lǐng)域的問題，如計算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、數(shù)學(xué)領(lǐng)域、藝術(shù)人文領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域等，采取用戶打分的方式，將社會化搜索答案質(zhì)量的影響因素分為社會化特征和內(nèi)容特征這兩大類[8]；Oh S等選取Yahoo!Answers上400對健康問答，采取用戶打分和對比分析的方式，得出包括準(zhǔn)確性、完整性、相關(guān)性等維度的社會化搜索答案質(zhì)量的評價模型[9]；Wong N M后又選擇Yahoo!Answers上60對老年健康問答，同樣采取用戶打分和對比分析的方法，得出了準(zhǔn)確性、完整性、相關(guān)性、易讀性、可驗證性、專業(yè)建議、有效性和商業(yè)化等評價指標(biāo)[10]。

其次，在社會化搜索答案質(zhì)量的人工評價研究方面，研究者多是在已有的評價模型或評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，對社會化搜索的答案質(zhì)量進(jìn)行人工評估。如Shah C等選擇了5個MTurk的工作人員作為評價人，在Zhu Z M提出的評價模型的基礎(chǔ)上，讓評價人員依照模型中的13個維度來對Yahoo!Answers上的120個問題和600條答案進(jìn)行評價[11]；Oh S等則是選擇了不同身份的人來對社會化搜索的答案質(zhì)量進(jìn)行評價，如圖書館員、護(hù)士以及Yahoo!Answers普通用戶等，數(shù)據(jù)樣本為Yahoo!Answers上400對健康問答，評價指標(biāo)是包括準(zhǔn)確性、完整性、相關(guān)性、客觀性、可讀性、來源可靠性、禮貌、自信、同情心以及回答者的努力在內(nèi)的10個標(biāo)準(zhǔn)[12]；Fichman P則從準(zhǔn)確性、完整性、可驗證性這3個維度，利用內(nèi)容分析和對比分析的辦法，對Askvile、Wiki Answers、Wikipedia Reference Desk和Yahoo!Answers這4個平臺的1 522個樣本進(jìn)行了質(zhì)量評估[13]。

再次，社會化搜索答案質(zhì)量的自動化評價與人工評價不同，研究者一般基于機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法，讓計算機(jī)來自動識別最佳答案，與人工評價相比，這種方法可以自動、迅速、高效地對社會化搜索的答案質(zhì)量進(jìn)行評估。相關(guān)的算法有最大熵、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)SVM等。如Jeon J等運用最大熵的算法，對Naver Q&A上的1 700個問題對進(jìn)行自動化評價，準(zhǔn)確率達(dá)到92%[14]；Hoang L等也采取最大熵算法，對Naver Knowledge Search Service上的2 589個韓文問答進(jìn)行評價，準(zhǔn)確率高達(dá)97%[15]；孔維澤等選擇百度知道這一問答社區(qū)，利用SVM算法，綜合了基于文本的、鏈接的、時序的、用戶的、問題粒度的特征，對高質(zhì)量和非高質(zhì)量的回答的自動分類進(jìn)行研究[16]；李晨等選擇了百度知道中33 637個問題和145 184個回答，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，通過提取文本和非文本兩類特征集，基于特征集設(shè)計并最終實現(xiàn)了問答質(zhì)量的自動分類器[17]；劉高軍等選擇百度知道中的5 000個問題對，利用“問答對”的文本特征、統(tǒng)計信息特征、用戶特征以及問題和答案關(guān)聯(lián)性特征，建立了一個“問答對”質(zhì)量分類器，該分類器面向CQA系統(tǒng)，實現(xiàn)了自動選取高質(zhì)量的“問答對”這一功能[18]。

最后，一些對社會化搜索平臺進(jìn)行對比測評的研究中也涉及了關(guān)于其答案質(zhì)量的評價。如Shachaf P對問答社區(qū)和圖書館參考咨詢的答案質(zhì)量進(jìn)行評價，發(fā)現(xiàn)一些問答社區(qū)的答案質(zhì)量優(yōu)于圖書館參考咨詢[19]；Chua A Y K等則是選取了6個中英文的社會化搜索平臺，即Yahoo!Answers、Answerbag、Wiki Answers、百度知道、新浪愛問、騰訊搜搜問問這6個大型的社會化搜索平臺，從這六大平臺中提取數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，還研究了答案質(zhì)量和回答速度之間的相互作用[20]；吳丹等對Web 2.0環(huán)境下9個中英文社會化搜索平臺的答案質(zhì)量的有效率進(jìn)行了比較研究，后又通過問答實驗，選擇了3個領(lǐng)域(經(jīng)濟(jì)學(xué)、文學(xué)、圖書館學(xué))的4類問題(事實性問題、列舉性問題、定義性問題、探索性問題)，對網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)和聯(lián)合參考咨詢的答案質(zhì)量和效率進(jìn)行了測評[21]；張興剛等則選擇了5個大型的中文的社會化搜索平臺，分別是百度知道、新浪愛問、雅虎知識堂、天涯問問和騰訊搜搜問問，對她們的答案質(zhì)量進(jìn)行了比較評價[22]；賈佳等對百度知道和知乎上的10個問題和20個答案進(jìn)行了對比分析，測評了這兩個大型平臺的答案質(zhì)量[23]。

綜上所述，現(xiàn)有的對社會化搜索答案質(zhì)量的研究大部分是以信息為中心，重視的是平臺與答案的質(zhì)量問題而忽視用戶感受，以用戶為中心的研究也較少。因此，本文選擇了用戶滿意度的視角，基于顧客滿意度模型和健康信念模型，從用戶的角度出發(fā)，來建立用戶對醫(yī)療類社會化搜索平臺答案質(zhì)量的滿意度模型。包括以下潛在變量：醫(yī)療類社會化搜索答案的效用質(zhì)量，來源質(zhì)量，內(nèi)容質(zhì)量，情感質(zhì)量，健康行為期望，健康威脅感知，自我效能，感知價值和總體滿意度。利用結(jié)構(gòu)方程模型的方法來確定影響醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度的影響因素，希望能夠幫助現(xiàn)有的醫(yī)療類社會化搜索平臺更加了解用戶需求，找到改善答案質(zhì)量、提升用戶滿意度的方法，從而實現(xiàn)提升經(jīng)濟(jì)效益和社會效益這一目的。

2 概念模型的構(gòu)建

根據(jù)美國顧客滿意度測評模型(ACSI)和健康信念模型(HBM)，選取ACSI中的感知價值和滿意度2個變量以及HBM中的健康行為期望、健康威脅感知和自我效能3個變量，結(jié)合社會化搜索平臺答案的4個質(zhì)量維度，構(gòu)建醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的用戶滿意度概念模型。該概念模型的構(gòu)成要素主要有：

2.1 醫(yī)療類社會化搜索平臺答案質(zhì)量

用戶使用醫(yī)療類社會化搜索平臺，是為了獲取相應(yīng)的信息，因此，答案質(zhì)量成為影響用戶滿意度的不可或缺的因素。在社會化搜索答案質(zhì)量的影響因素方面已有許多研究，由上文可知，影響社會化搜索平臺質(zhì)量的因素包括信息量、文明性、完整性、易讀性、相關(guān)性、簡明性、真實性、細(xì)節(jié)性、準(zhǔn)確性、可驗證性、專業(yè)建議、有效性和商業(yè)化等等[7,9-10]，本文對以上影響因素進(jìn)行總結(jié)歸納，將答案質(zhì)量這一變量分為了4個結(jié)構(gòu)變量，分別是答案的效用質(zhì)量、來源質(zhì)量、內(nèi)容質(zhì)量和情感質(zhì)量。其中，效用質(zhì)量的觀測變量為有效性、可行性和實用性[6,10,24]；來源質(zhì)量的觀測變量為專業(yè)性、原創(chuàng)性和外部鏈接[6,24]；內(nèi)容質(zhì)量的觀測變量為準(zhǔn)確性、完整性、客觀性、可理解性和相關(guān)性[8,12,24]；情感質(zhì)量的觀測變量為回答者對用戶的鼓勵、認(rèn)同、互動以及實踐性等[6,12,24]。

2.2 健康行為期望

健康行為期望指的是用戶有關(guān)健康行為采納的期望，包括行為益處和行為障礙兩個變量[3]，其中行為益處指的是用戶關(guān)于健康行為采納所帶來的好處的期望，觀測變量為病情好轉(zhuǎn)、提前發(fā)現(xiàn)病癥以及預(yù)防工作；行為障礙則是用戶關(guān)于健康行為采納所帶來的阻力的期望，觀測變量為時間花費、金錢花費以及生活受干擾[25-26]。醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的效用質(zhì)量代表著答案中提出的治療方案具有有效性、可行性和實用性，效用質(zhì)量高的答案可以幫助患者發(fā)現(xiàn)并選擇有效的方式及時治療，提高其對病情好轉(zhuǎn)的希望。因此假設(shè)效用質(zhì)量與健康行為期望之間存在著正向相關(guān)的關(guān)系；醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的來源質(zhì)量代表著答案中提出的治療方案是專業(yè)、原創(chuàng)的，并提供外部鏈接以供檢驗，來源質(zhì)量高的答案可以讓患者了解到不亞于醫(yī)院給出的專業(yè)治療方案，有利于提高用戶對恢復(fù)健康的期望。因此假設(shè)來源質(zhì)量與健康行為期望之間存在著正向相關(guān)的關(guān)系。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H1a：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的效用質(zhì)量與行為益處顯著正相關(guān)；

H1b：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的效用質(zhì)量與行為障礙顯著正相關(guān)；

H2a：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的來源質(zhì)量與行為益處顯著正相關(guān)；

H2b：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的來源質(zhì)量與行為障礙顯著正相關(guān)；

2.3 健康威脅感知

健康威脅感知指的是用戶對于病情給自己的健康狀態(tài)帶來的影響的感知，包括易感性和嚴(yán)重性兩個變量[3]。其中，易感性指的是個體對疾病以及不良后果的可能性和幾率的感知，觀測變量有是否患病、將來患病可能性、與一般人相比患病的可能性；嚴(yán)重性指的是個體對疾病的不良影響嚴(yán)重性的感知，觀測變量有對病情的擔(dān)心、病情對日常生活的影響、病情對人際關(guān)系的影響以及病情的嚴(yán)重程度感知[25-26]。醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的來源質(zhì)量代表著答案中提出的治療方案是高可信度的，來源質(zhì)量高的答案可以幫助患者了解關(guān)于自身病情的權(quán)威知識。因此假設(shè)來源質(zhì)量與健康威脅感知之間存在著正向相關(guān)的關(guān)系；醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的內(nèi)容質(zhì)量代表著答案中提出的治療方案是準(zhǔn)確、客觀的，內(nèi)容質(zhì)量高的答案可以提供與問題高度相關(guān)的、精準(zhǔn)的答案，有利于用戶準(zhǔn)確把握自身病情。因此假設(shè)內(nèi)容質(zhì)量與健康威脅感知之間存在著正向相關(guān)的關(guān)系。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H3a：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的來源質(zhì)量與易感性顯著正相關(guān)；

H3b：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的來源質(zhì)量與嚴(yán)重性顯著正相關(guān)；

H4a：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的內(nèi)容質(zhì)量與易感性顯著正相關(guān)；

H4b：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的內(nèi)容質(zhì)量與嚴(yán)重性顯著正相關(guān)；

2.4 自我效能

自我效能指的是用戶基于對自身的認(rèn)知從而對做出改變自我、采納健康行為的信心[3]，觀測變量有對病情好轉(zhuǎn)的信心、對保持健康生活方式的信心以及尋找健康信息的行為[25-26]。醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量的情感質(zhì)量代表著回答過程中回答者能夠給予用戶鼓勵、認(rèn)同，與用戶保持互動等，情感質(zhì)量高的答案可以給予用戶心理安慰和認(rèn)同感，幫助患者保持恢復(fù)健康的自信心。因此假設(shè)情感質(zhì)量與自我效能之間存在著正向相關(guān)的關(guān)系。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H5：醫(yī)療類社會化搜索平臺答案的情感質(zhì)量與自我效能顯著正相關(guān)；

2.5 感知價值

感知價值指的是用戶基于花費成本，對醫(yī)療類社會化搜索平臺實際效益的認(rèn)識[4]。在本文中，用戶的花費成本主要指的是在時間和精力方面的成本。其觀測變量有：用戶對花費成本的感知、用戶對實際效益的感知、與傳統(tǒng)搜索引擎相比對醫(yī)療類社會化搜索平臺價值的感知以及與去醫(yī)院就醫(yī)相比對醫(yī)療類社會化搜索平臺價值的感知[27]。一般來說，若醫(yī)療類社會化搜索平臺能夠幫助用戶把握病情、對保持健康狀態(tài)充滿信心，用戶便能感知到其實際效益。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H6a：行為益處與感知價值顯著正相關(guān)；

H6b：行為障礙與感知價值顯著負(fù)相關(guān)；

H8a：易感性與感知價值顯著正相關(guān)；

H8b：嚴(yán)重性與感知價值顯著負(fù)相關(guān)；

H10：自我效能與感知價值顯著正相關(guān)；

2.6 總體滿意度

總體滿意度指的是用戶對醫(yī)療類社會化搜索平臺的搜索結(jié)果的滿意程度，指的是用戶的心理狀態(tài)，觀測變量有需求相比滿意度、期望相比滿意度以及總體滿意度[4]。同樣的，只有能夠幫助用戶了解病情、選擇合適的治療方案并對病情好轉(zhuǎn)充滿信心的平臺，才可以提高用戶對該平臺的滿意度。同時，由顧客滿意度模型可知，感知價值與滿意度之間存在著正向相關(guān)關(guān)系[4]。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H7a：行為益處與總體滿意度顯著正相關(guān)；

H7b：行為障礙與總體滿意度顯著負(fù)相關(guān)；

H9a：易感性與總體滿意度顯著正相關(guān)；

H9b：嚴(yán)重性與總體滿意度顯著負(fù)相關(guān)；

H11：自我效能與總體滿意度顯著正相關(guān)；

H12：感知價值與總體滿意度顯著正相關(guān)。

本文采用結(jié)構(gòu)方程模型中的結(jié)構(gòu)變量形式來描述各要素之間的因果關(guān)系，最終形成的醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量用戶滿意度概念模型如圖1所示。其中，長方形表示的是結(jié)構(gòu)變量；有向箭頭表示的是結(jié)構(gòu)變量之間的假設(shè)關(guān)系。

圖1 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度邏輯模型

3 模型驗證

本文以醫(yī)療類社會化搜索平臺為研究對象，采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，分析用戶對醫(yī)療類社會化搜索平臺答案質(zhì)量滿意度的影響因素和影響機(jī)制，并選擇了結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)方法和SmartPLS軟件對模型進(jìn)行修正，最終獲得了醫(yī)療類社會化搜索平臺答案質(zhì)量的滿意度模型。

3.1 數(shù)據(jù)收集

首先，調(diào)查問卷的設(shè)計。本文先通過文獻(xiàn)調(diào)研完成了問卷的初步設(shè)計，后又通過問卷前測修正初始問卷，形成最終的問卷。最終問卷分為兩部分：第一部分為用戶滿意度調(diào)查部分，題項與概念模型中的觀測變量相對應(yīng)。答案選項采用的是Likert 5級量表；第二部分是用戶基本信息的調(diào)查，包括被調(diào)查者的性別、年齡、學(xué)歷、使用醫(yī)療類社會化搜索平臺的經(jīng)驗等。

其次，調(diào)查數(shù)據(jù)的收集。本次調(diào)查面向醫(yī)療類社會化搜索平臺的所有用戶，采用隨機(jī)選擇的方法選取調(diào)查對象。在調(diào)查方法上，采用了網(wǎng)絡(luò)調(diào)查為主、紙質(zhì)問卷為輔的方式。其中，網(wǎng)絡(luò)問卷共發(fā)放200份，回收196份，有效問卷160份，回收有效率為80%；紙質(zhì)問卷共發(fā)放80份，回收76份，有效問卷70份，回收有效率為87.5%。線上和線下累計回收有效問卷230份。

最后，從樣本數(shù)據(jù)中用戶的基本信息來看，樣本用戶以18～35歲的中青年為主，學(xué)歷一般在本科及以上，使用醫(yī)療類社會化搜索平臺的時間還不長，基本在3年以內(nèi)。

3.2 數(shù)據(jù)可靠性檢驗

3.2.1 共同方法偏差檢驗

共同方法偏差是一種系統(tǒng)誤差，指的是因為同樣的數(shù)據(jù)來源或評分者、同樣的測量環(huán)境、項目語境以及項目本身特征所造成的預(yù)測變量與效標(biāo)變量之間人為的共變[28]。是后續(xù)一切研究的起點。

一般來說，若模型中任意兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)都大于0.6，這說明模型存在著嚴(yán)重的共同方法偏差。表1為變量間的相關(guān)系數(shù)表，由表1可知，模型中結(jié)構(gòu)變量間的相關(guān)系數(shù)絕大部分都在0.6以下。雖然有部分相關(guān)系數(shù)超過了0.6，原因可能是數(shù)據(jù)來源于單一問卷。總體來說，所測變量間的共同方法偏差不會影響到結(jié)果的可靠性。

表1 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度相關(guān)系數(shù)表

3.2.2 信度檢驗

信度代表了問卷調(diào)查的可重復(fù)性、調(diào)查前后的一致性和時間上的穩(wěn)定性，因此，研究中一般用信度來檢驗測評的精確性[29]。信度越高，代表數(shù)據(jù)的可靠性程度越高，調(diào)查成果也越具有說服力。本文選取克朗巴哈信度(Cronbach Alpha)來檢驗調(diào)查結(jié)果的信度，因為這一系數(shù)是社會科學(xué)領(lǐng)域Likert量表相關(guān)的信度估計中最常采用的系數(shù)，信度檢驗的結(jié)果如表2所示：

表2 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度問卷信度檢驗

一般認(rèn)為，Cronbach Alpha的值在0.7以上，代表數(shù)據(jù)的可靠性程度很高，0.5以下則代表數(shù)據(jù)可靠性不可接受。如表1所示，除感知價值變量的克朗巴哈信度系數(shù)為0.69之外，其余變量系數(shù)值均在0.7以上，說明問卷數(shù)據(jù)整體信度較高，具有良好的可靠性和內(nèi)部一致性。

3.2.3 效度檢驗

效度[29]代表的是調(diào)查中的問項對于研究者想要研究的問題的反映程度。一般來說，除了對內(nèi)容效度的檢驗之外，還需對結(jié)構(gòu)的效度進(jìn)行檢驗。其中，內(nèi)容效度的保證需要在問卷設(shè)計與問卷前測階段，通過文獻(xiàn)調(diào)研和專家訪談兩種方法，來達(dá)到問卷中的各個問項均能有效測量主題的目的。

對結(jié)構(gòu)效度的檢驗，分為內(nèi)斂效度檢驗和判別效度檢驗。其中，內(nèi)斂效度檢驗一般是采用AVE值來表示，該值代表了觀測變量在解釋結(jié)構(gòu)變量時的方差。AVE的值大于0.5，代表內(nèi)斂效度可接受。如表3所示，所有結(jié)構(gòu)變量內(nèi)斂效度檢驗均合格。

判別效度指的是各個概念之間存在可區(qū)分的內(nèi)涵和實證方面的差異。一般來說，模型中每個結(jié)構(gòu)變量的AVE的平方根大于結(jié)構(gòu)變量之間的相關(guān)系數(shù)，即AVE大于結(jié)構(gòu)變量之間相關(guān)系數(shù)的平方，說明該模型中各個變量的判別效度較好。如表4所示，表4下半部分為相關(guān)系數(shù)，對角線上的數(shù)值為對應(yīng)的結(jié)構(gòu)變量的AVE的平方根。各結(jié)構(gòu)變量的AVE的平方根均遠(yuǎn)大于相關(guān)系數(shù)，說明本模型具有較高的判別效度。

表3 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度問卷內(nèi)斂效度檢驗

除了檢驗結(jié)構(gòu)變量的效度，本文還采用了各觀測變量對應(yīng)于結(jié)構(gòu)變量的因子負(fù)荷系數(shù)，來檢驗各觀測變量的內(nèi)斂效度。檢測結(jié)果顯示，大部分觀測變量的因子負(fù)荷系數(shù)在0.8以上，內(nèi)斂效度很強(qiáng)。但是有3個觀測變量的內(nèi)斂效度較弱。內(nèi)容質(zhì)量的問項4以及嚴(yán)重性的問項1均為帶有強(qiáng)烈主觀意向的問項，對主題的反映程度不強(qiáng)；而嚴(yán)重性的問項2與問項3有所重復(fù)，導(dǎo)致問項2的內(nèi)斂效度較弱。故在模型中刪除了以上3個問項。

3.3 模型驗證

本文采用SmartPLS 2.0工具軟件進(jìn)行模型設(shè)置、數(shù)據(jù)錄入和統(tǒng)計分析等工作。SmartPLS 2.0工具軟件以預(yù)測為導(dǎo)向，適用于探索及解釋型研究，無需充分的理論基礎(chǔ)，對樣本數(shù)量要求不高，比較適合本文的分析。

運用SmartPLS 2.0工具軟件對模型進(jìn)行顯著性檢驗，結(jié)果如表5所示：當(dāng)P<0.10時，假設(shè)H2b和H9a顯著，得到支持；當(dāng)P<0.05時，假設(shè)H3b、H4a、H4b、H6a、H7a和H8a顯著，得到支持；當(dāng)P<0.01時，假設(shè)H1a顯著，得到支持；當(dāng)P<0.001時，假設(shè)H2a、H3a、H5、H10、H11和H12顯著，得到支持；而假設(shè)H1b、H6b、H7b、H8b、H9b由于顯著性水平較低，不被支持。

表4 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量滿意度問卷判別效度檢驗

表5 顯著性檢驗之T值檢驗

運用SmartPLS 2.0軟件，在軟件中構(gòu)建本文設(shè)計的概念模型圖，導(dǎo)入調(diào)查數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行路徑分析。通過以上信度、效度和顯著性檢驗，對模型進(jìn)行相應(yīng)的修正，最終得到驗證后的模型圖。顯著性路徑圖如圖2所示。

圖2 醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量用戶滿意度模型顯著性路徑圖

圖中結(jié)構(gòu)變量間關(guān)系上的數(shù)值為兩個變量之間的路徑系數(shù)，路徑系數(shù)的大小代表自變量對因變量的影響大小，路徑系數(shù)的符號代表變量間的關(guān)系為正向還是負(fù)向；星號代表顯著性水平，星號越多，代表變量間的關(guān)系越顯著；R2代表結(jié)構(gòu)變量最終被解釋的程度，R2越高，代表變量被解釋的程度越好。由圖2可知：通過檢驗的關(guān)系均為正向關(guān)系，其中來源質(zhì)量與行為益處、來源質(zhì)量與易感性、情感質(zhì)量與自我效能、自我效能與感知價值、感知價值與總體滿意度之間的關(guān)系顯著性非常高；作為最終解釋變量的總體滿意度R2較高，說明本文研究模型具有較好的預(yù)測和解釋能力。

4 結(jié)果討論

根據(jù)上文中修正后的醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量用戶滿意度模型圖，對變量間關(guān)系進(jìn)行分析討論，以發(fā)現(xiàn)醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量用戶滿意度的影響機(jī)制和關(guān)鍵影響因素。研究結(jié)論如下：

1)醫(yī)療類社會化搜索答案的來源質(zhì)量關(guān)系均通過檢驗，需重視

來源質(zhì)量對用戶的健康行為期望(行為益處和行為障礙)和健康威脅感知(易感性和嚴(yán)重性)均有影響。其中，對于行為益處和易感性的影響較大，路徑系數(shù)分別為0.47和0.45。由此得知，答案的來源質(zhì)量可以幫助人們更好的認(rèn)識自己的病情，并采取一定的預(yù)防措施，因此需重視答案質(zhì)量的來源質(zhì)量。

2)醫(yī)療類社會化搜索答案的情感質(zhì)量對自我效能影響較大

情感質(zhì)量與自我效能之間的路徑系數(shù)達(dá)到了0.53，說明兩者之間的因果關(guān)系較強(qiáng)。由此得知，如果醫(yī)療類社會化搜索平臺上的回答者能帶給用戶正向的情感支持，則會極大地增強(qiáng)用戶對于改變自我、采取健康行為的自信心。

3)與感知價值和總體滿意度顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系均未通過檢驗

原假設(shè)中假定行為障礙和感知嚴(yán)重性對于感知價值和總體滿意度顯著負(fù)相關(guān)，而兩者在顯著性檢驗中均未通過檢驗。另外3個具有正相關(guān)關(guān)系的變量，行為益處、感知易感性和自我效能，則通過了檢驗。由此得知，對于用戶的感知價值和滿意度而言，答案所帶來的正向影響要比負(fù)向影響更顯著。

4)自我效能與感知價值和滿意度的關(guān)系顯著，影響突出

自我效能指的是用戶對病情好轉(zhuǎn)、采取健康的生活方式的信心。其對于感知價值和滿意度的路徑系數(shù)分別為0.36和0.3，相比于行為益處和感知易感性，自我效能對于感知價值和滿意度的影響作用更大。這說明，用戶在使用醫(yī)療類社會化搜索平臺時，很看重對自我的改變。如果醫(yī)療類社會化搜索平臺能夠給予用戶積極向上的暗示，使其對病情好轉(zhuǎn)和健康生活充滿信心，則會極大地提高用戶的感知價值和滿意度。

5)行為益處、易感性、自我效能對于感知價值的影響總體大于滿意度

行為益處、感知易感性和自我效能都是既會影響感知價值，又會影響用戶滿意度的3個因素，但是它們對感知價值和滿意度的影響程度不同。整體來看，對于感知價值的影響較大，尤其是行為益處和感知易感性。這說明，目前使用醫(yī)療類社會化搜索平臺的用戶已經(jīng)能夠認(rèn)可其帶來的價值與效益，但是還不至于達(dá)到對這類平臺感到滿意的程度。

上述討論結(jié)果對于改進(jìn)醫(yī)療類社會化搜索平臺的答案質(zhì)量、提高用戶使用率、增強(qiáng)用戶粘性具有一定的借鑒意義。具體建議有：

1)重視答案來源質(zhì)量，保證答案的專業(yè)性。如：限定回答者的資格，保證只有具有專業(yè)經(jīng)驗的醫(yī)師才有資格回答問題；要求回答者在回答問題時注明答題依據(jù)和出處；強(qiáng)化舉報制度，嚴(yán)禁不實和抄襲答案等。

2)重視答案的情感質(zhì)量，給予用戶積極心理暗示。如：完善用戶間的互動機(jī)制，建立更方便用戶進(jìn)行溝通交互的平臺；加強(qiáng)信息凈化，重視舉報制度，及時清理負(fù)面及不良信息；根據(jù)疾病種類建立不同交流社區(qū)，使患有同種疾病的病友和醫(yī)師之間可以自由溝通，增強(qiáng)用戶認(rèn)同感等。

3)優(yōu)化平臺形象，增強(qiáng)用戶粘性。大部分用戶在使用過醫(yī)療類社會化搜索平臺之后，能夠認(rèn)可其帶來了一定的效益，但不能達(dá)到滿意的程度。因此，醫(yī)療類社會搜索平臺的建設(shè)者應(yīng)優(yōu)化平臺形象，使用戶更加了解與信賴該平臺；增強(qiáng)用戶粘性，使得用戶在長時間的使用過程中逐漸達(dá)到滿意程度。

5 結(jié) 語

醫(yī)療類社會化搜索平臺是簡化看病程序、中和醫(yī)療資源供需矛盾的有效途徑，其答案質(zhì)量直接影響用戶的使用體驗，進(jìn)而決定著這類平臺的市場占有率。本文基于健康信念模型和顧客滿意度模型，構(gòu)建以用戶為中心的醫(yī)療類社會化搜索答案質(zhì)量用戶滿意度模型，并通過實證研究修正模型，分析影響用戶滿意度的關(guān)鍵影響因素和影響機(jī)制。

由于醫(yī)療類社會化搜索平臺出現(xiàn)時間不長，本研究也僅屬于探索型研究，在理論基礎(chǔ)、樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面還存在著許多不足。如研究中假設(shè)提出的推導(dǎo)過程較為簡單，采用單一問卷調(diào)查方法等。在此后的研究中，還需加大文獻(xiàn)調(diào)研的力度，擴(kuò)大樣本容量，豐富樣本范圍，或者嘗試進(jìn)行分組研究，以進(jìn)一步細(xì)化并完善研究工作。