徐孝婷 楊夢晴 宋小康

關(guān)鍵詞：在線健康社區(qū);醫(yī)生口碑;患者選擇;線性回歸;好大夫在線

“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”國家戰(zhàn)略推動(dòng)移動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的飛速發(fā)展，在線健康社區(qū)成為時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，不僅有效緩解了“看病難”現(xiàn)狀，且對由信息不對稱而引發(fā)的一系列“醫(yī)患糾紛”的社會(huì)問題也發(fā)揮了積極作用，患者可以在線預(yù)約、電話咨詢、查看醫(yī)生信息、了解醫(yī)院動(dòng)態(tài)等。目前以醫(yī)患互動(dòng)為代表的在線健康社區(qū)主要有好大夫在線、春雨醫(yī)生等，虛擬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境給服務(wù)過程帶來了不確定性感知，患者對于健康信息服務(wù)的選擇沒有足夠把握，存在潛在風(fēng)險(xiǎn)和未知，但平臺(tái)中會(huì)公布醫(yī)生的學(xué)歷、職稱、所在醫(yī)院、價(jià)格、態(tài)度、療效、患者投票、發(fā)表文章等等多方面信息，這在一定程度上緩解這一現(xiàn)狀并給患者選擇時(shí)提供了一定參考。同時(shí)伴隨Web2.0時(shí)代的發(fā)展，用戶不再僅是信息的消費(fèi)者更是信息的生成者，尤其是各類評價(jià)系統(tǒng)帶給用戶廣泛的參與感，如豆瓣評分、淘寶評價(jià)、星級打分、排行榜等，用戶可以以點(diǎn)贊、評論、打分、贈(zèng)送虛擬禮物等多種形式表達(dá)個(gè)人體驗(yàn)，由此形成了大量的用戶生成內(nèi)容（UGC），而這些內(nèi)容對于不同行業(yè)來說也是口碑的一種體現(xiàn)，分值高、評價(jià)好的內(nèi)容可提高影響力、知名度進(jìn)而增加銷量，反之會(huì)產(chǎn)生不好的聲譽(yù)等負(fù)面的影響。對應(yīng)于在線健康社區(qū)中，一些醫(yī)生的數(shù)據(jù)如感謝信、禮物、評論等正是患者生成內(nèi)容的一種表現(xiàn)給其他患者決策提供支持。

以往對口碑的研究多集中在對消費(fèi)者購買的影響研究.Hennig-Thurau T等認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)口碑是用戶根據(jù)親身經(jīng)歷將產(chǎn)品或商家的正面或負(fù)面的評論通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)布出來，給其他用戶提供有價(jià)值的參考依據(jù)，口碑對消費(fèi)者購買行為、認(rèn)知[、持續(xù)使用、滿意度以及產(chǎn)品銷量具有顯著影響。李維安在研究淘寶的交易數(shù)據(jù)時(shí).將賣方好評率和差評率同時(shí)作為在線口碑來研究：Liu Y對某部電影的網(wǎng)絡(luò)評論進(jìn)行研究，評論數(shù)量與電影的票房有顯著關(guān)系，而正、負(fù)面口碑與票房關(guān)系并不顯著。在網(wǎng)購平臺(tái)中可知，只有當(dāng)消費(fèi)者對購買的商品很滿意或很不滿意才會(huì)愿意付出時(shí)間進(jìn)行評價(jià)，評論數(shù)量多反映出消費(fèi)者對此商品的關(guān)注，同時(shí)也體現(xiàn)了一定的高銷量。而在健康領(lǐng)域中，醫(yī)生的口碑被學(xué)者們用來探索對患者選擇的影響，Rothenfluh F等認(rèn)為基于評論的網(wǎng)站，用戶選擇酒店和選擇醫(yī)生行為具有很大差異：Gao G G等通過研究5年內(nèi)患者對醫(yī)生的在線評分探索醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)評分高低對患者選擇明顯相關(guān);孫磊研究移動(dòng)醫(yī)療中的用戶服務(wù)選擇，以春雨醫(yī)生為例，發(fā)現(xiàn)在線醫(yī)生口碑（用戶評價(jià)、粉絲數(shù)和心意）對用戶服務(wù)的選擇具有顯著影響;郭東飛以信任為中介變量.通過問卷調(diào)查的方法得出在線醫(yī)療中網(wǎng)絡(luò)口碑的數(shù)量、質(zhì)量、時(shí)效性對購買意愿具有正向影響：DiMatteo M R等發(fā)現(xiàn)醫(yī)生和患者之間具有交流且醫(yī)生表現(xiàn)出關(guān)心會(huì)對患者選擇過程具有重要影響：Melissa Ti-Ting Hsu發(fā)現(xiàn)當(dāng)與醫(yī)生口碑有關(guān)的信息數(shù)量少時(shí)，患者會(huì)擴(kuò)大選擇醫(yī)生的范圍、延長選擇時(shí)間等，反之當(dāng)存在較多口碑信息時(shí)，患者因無法判別會(huì)減少選擇范圍和選擇時(shí)間;醫(yī)生口碑作為醫(yī)患互動(dòng)的產(chǎn)物，不僅需要醫(yī)生注意自己的一言一行、醫(yī)德道德等來規(guī)范、約束和激勵(lì)醫(yī)生的行為，同時(shí)為患者選擇醫(yī)生提供了“信號”。以往對醫(yī)生口碑的研究多集中在概念、問卷調(diào)查的主觀維度，對醫(yī)生口碑的測量缺乏實(shí)際數(shù)據(jù)和時(shí)間維度的衡量，沒有形成較成熟的理論模型。基于此，提出本研究中涉及的研究問題：1）哪些指標(biāo)可以衡量醫(yī)生口碑？這些指標(biāo)與患者選擇之間有什么關(guān)系？2）不同疾病風(fēng)險(xiǎn)對醫(yī)生口碑和患者選擇之間的關(guān)系有沒有調(diào)節(jié)作用？本研究以好大夫在線中的醫(yī)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，探索性分析不同醫(yī)生口碑的指標(biāo)對患者擇醫(yī)的影響，并分析不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用。在當(dāng)前時(shí)代背景下，了解用戶的行為對于指導(dǎo)在線健康社區(qū)的發(fā)展至關(guān)重要，同時(shí)明確患者的需求也是醫(yī)生更好提供健康服務(wù)的基礎(chǔ)。

1理論基礎(chǔ)

1.1醫(yī)生口碑與患者選擇

國內(nèi)外學(xué)者對醫(yī)生評價(jià)的數(shù)據(jù)定義不同，有學(xué)者統(tǒng)稱為口碑（Word of Mouth）、有的稱之為聲譽(yù)（Reputation），而兩者之間往往也存在很多指標(biāo)上的重疊，本文不作區(qū)分將其統(tǒng)稱為口碑，并認(rèn)為醫(yī)生口碑為一切可以反映醫(yī)生技術(shù)能力、行為表現(xiàn)的信息。對于醫(yī)生口碑的表示，有學(xué)者認(rèn)為是患者最關(guān)心的療效和態(tài)度，如Gronroos C認(rèn)為醫(yī)生口碑主要反映了服務(wù)質(zhì)量，服務(wù)質(zhì)量包含技術(shù)質(zhì)量和功能質(zhì)量，Lu N J等將技術(shù)質(zhì)量和功能質(zhì)量用好大夫在線平臺(tái)中醫(yī)生療效和態(tài)度表示，通過回歸分析發(fā)現(xiàn)好大夫在線中醫(yī)生的態(tài)度和療效正向影響患者的預(yù)定和選擇服務(wù)。實(shí)際就診中，患者選擇醫(yī)生可能更多關(guān)注療效，療效好反映出醫(yī)生醫(yī)術(shù)高，患者具有較高的期望，但醫(yī)生提供健康服務(wù)過程中的行為舉止也會(huì)影響患者的情緒和對醫(yī)生技術(shù)的感知，醫(yī)生態(tài)度好、表達(dá)關(guān)心給患者親和感，患者更能清楚表達(dá)個(gè)人健康需求。還有的學(xué)者選取具體的指標(biāo)進(jìn)行衡量，如國內(nèi)學(xué)者曾宇穎以好大夫在線的患者為研究對象，僅利用醫(yī)生收到的感謝信這一指標(biāo)反映醫(yī)生口碑.雖然在論證結(jié)果中發(fā)現(xiàn)感謝信數(shù)量顯著且正向影響患者擇醫(yī)，但顯然這樣選擇不夠全面：馬騁宇認(rèn)為患者為了表達(dá)對醫(yī)生的感謝，會(huì)通過贈(zèng)送虛擬產(chǎn)品、感謝信的方式表達(dá)，這是醫(yī)患互動(dòng)的方式之一：Deng z H等抓取好大夫在線中的面板數(shù)據(jù)，用訪問數(shù)、患者投票、禮物、感謝信表示醫(yī)生聲譽(yù)，得出訪問數(shù)和患者投票顯著影響患者選擇，禮物不顯著且感謝信只在固定效應(yīng)模型中顯著。還有學(xué)者認(rèn)為患者的評價(jià)能夠反映醫(yī)生的一些表現(xiàn).已有研究表明評論會(huì)對消費(fèi)者購買意愿具有顯著影響，消費(fèi)者在決策前經(jīng)常需要依賴商品的在線評論，在線評論是反映口碑的形式之一。Widmer R J通過研究醫(yī)生有無負(fù)面評論分析對患者滿意度的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)有負(fù)面評價(jià)的醫(yī)生和沒有負(fù)面評價(jià)的醫(yī)生之間的滿意度并無差異;Ryan T等以大學(xué)耳鼻喉科為例，選取16名主治醫(yī)生的滿意度數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)在線評價(jià)時(shí)間和評分無關(guān)、評分與患者滿意度無關(guān);Diana G等以好/差排名研究對用戶酒店預(yù)訂行為的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)排名為好時(shí).評論數(shù)量決定用戶的信任進(jìn)而選擇酒店，反之排名很差則評論數(shù)量對信任不產(chǎn)生影響。可見，由上述已有研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)生態(tài)度、療效、患者的打分、評價(jià)數(shù)量以及評價(jià)好壞都會(huì)對患者的選擇以及滿意度具有一定的相關(guān)關(guān)系。

1.2疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用

已有對消費(fèi)者的研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者購買決策行為會(huì)因商品類型和消費(fèi)者特征的調(diào)節(jié)作用而產(chǎn)生不同的影響。在醫(yī)療環(huán)境中，對于患有不同疾病的患者，其對健康信息質(zhì)量的認(rèn)知需求和涉人度不同;相較于疾病風(fēng)險(xiǎn)低的患者，高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者對醫(yī)生展示的事實(shí)型信息具有更大的認(rèn)知需求.認(rèn)知需求會(huì)影響用戶對信息加工處理的程度，認(rèn)知需求高的患者可能會(huì)有更大的動(dòng)機(jī)去付出更多的認(rèn)知努力，處理與醫(yī)生自身相關(guān)的事實(shí)型信息，即具有高涉人度，疾病風(fēng)險(xiǎn)高的患者會(huì)有更高的涉入度。也有研究已經(jīng)表明醫(yī)生會(huì)根據(jù)患者所患疾病的差異進(jìn)行不同的健康服務(wù)來滿足不同的健康需求，病人所患疾病如果較輕時(shí)，患者會(huì)較多在意與醫(yī)生的交流，此時(shí)醫(yī)生的關(guān)心對患者滿意度影響較大，故高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者會(huì)更關(guān)注療效而忽略態(tài)度，而低風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者則相對療效會(huì)更在意態(tài)度。正是患者的差異性決定了其不同的健康行為，尤其是當(dāng)患者就診病情不同時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生不同健康需求，對應(yīng)于其選擇行為也會(huì)發(fā)具有差異性。

1.3小結(jié)

在好大夫在線平臺(tái)中.患者就診后可對醫(yī)生的態(tài)度和療效進(jìn)行打分，每位醫(yī)生的主頁都會(huì)展示其態(tài)度滿意度和療效滿意度的百分比：同時(shí)患者在結(jié)束診療后可對醫(yī)生的服務(wù)進(jìn)行反饋.好的體驗(yàn)患者可撰寫感謝信表示對醫(yī)生的感謝、贈(zèng)送禮物表達(dá)對醫(yī)生的信任和認(rèn)可：而其他不同體驗(yàn)還可以通過寫評論的方式表達(dá)診療服務(wù)過程中的真實(shí)體驗(yàn)和詳細(xì)治療情況，同樣會(huì)展示在醫(yī)生的主頁上，每個(gè)醫(yī)生的主頁中會(huì)展示獲得的評論數(shù)量以及具體的評論內(nèi)容，有的醫(yī)生獲得評論數(shù)量較多而有的則較少，其中的評論有表達(dá)是醫(yī)生支持認(rèn)可的，也有對醫(yī)生不好的評價(jià)，結(jié)合已有文獻(xiàn)以及具體平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，本研究認(rèn)為態(tài)度、療效、感謝信、禮物以及評論數(shù)量及評價(jià)隋感傾向值6個(gè)指標(biāo)可以用來初步反映醫(yī)生口碑，將作為本文的自變量開展研究。同時(shí)好大夫在線中涉及的疾病數(shù)據(jù)繁多，筆者認(rèn)為當(dāng)患者疾病風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，會(huì)更重視謹(jǐn)慎、不接受不利因素的存在，一旦發(fā)現(xiàn)分值低、評論差會(huì)影響患者的信任和選擇，如果患者癥狀很輕微，此時(shí)的選擇就變得隨意快速，因此本研究選取疾病風(fēng)險(xiǎn)作為調(diào)節(jié)變量來探索其對醫(yī)生口碑與患者選擇之間關(guān)系的影響。最后對于患者選擇的測量本研究參照多數(shù)學(xué)者采用的醫(yī)生總咨詢量來表示。

2數(shù)據(jù)采集

本研究的樣本選擇來自好大夫在線，該平臺(tái)創(chuàng)立于2006年，目前包含全國近萬家醫(yī)院和注冊醫(yī)生已高達(dá)59萬，具備雄厚的醫(yī)療資源和服務(wù)，其主要服務(wù)有：在線診療、電子處方、送藥上門、遠(yuǎn)程會(huì)診、專家手術(shù)、預(yù)約轉(zhuǎn)診、家庭醫(yī)生等，是較為成熟的醫(yī)患互動(dòng)平臺(tái)之一具有典型性。疾病類型選擇消化內(nèi)科，涉及食管、胃、小腸、大腸、肝、膽及胰腺等多種類型疾病，需要醫(yī)生醫(yī)學(xué)知識面廣，操作復(fù)雜而精細(xì)，所以注冊的醫(yī)生是獲得內(nèi)科專科醫(yī)師資格，醫(yī)生資歷較高且數(shù)據(jù)完整。數(shù)據(jù)的獲取利用自編程序借助Python爬取好大夫在線上的真實(shí)醫(yī)生數(shù)據(jù)，抓取時(shí)按照疾病分類抓取消化內(nèi)科常見疾病（包含胃癌、肝硬化、便秘、消化不良）活躍度高的醫(yī)生，活躍度根據(jù)主頁中顯示最近一次登錄時(shí)間在1個(gè)月以內(nèi)的醫(yī)生同時(shí)這些醫(yī)生的數(shù)據(jù)信息也較為完善。爬取時(shí)間為2019年1月6號和2019年3月6號，時(shí)間間隔為2個(gè)月，兩次分別抓取數(shù)據(jù)10970條和9963條（其中部分醫(yī)生數(shù)據(jù)在第二階段缺失），最終經(jīng)過清理后共獲取有效數(shù)據(jù)8649條數(shù)據(jù).本研究涉及的具體變量以及變量解釋見表1。

需要說明的是：1）因醫(yī)生開通線上服務(wù)的時(shí)間有差別，有的文章直接用總咨詢量進(jìn)行分析本研究認(rèn)為是不合理的，相對來說開通時(shí)間較早的醫(yī)生其累計(jì)的患者咨詢量也就較多，不能反映單位時(shí)間內(nèi)患者選擇的情況，本研究選擇兩個(gè)時(shí)間段各變量的變化量作為進(jìn)行分析.反映的一段時(shí)間內(nèi)醫(yī)生各項(xiàng)口碑?dāng)?shù)據(jù)變化會(huì)對咨詢量變化的影響情況，分析相對較為合理。2）態(tài)度和療效的數(shù)值并沒有像其他研究直接用平臺(tái)中提供的數(shù)據(jù)，本研究選擇活躍度較高的醫(yī)生.在通過抓取數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)好大夫在線中這些醫(yī)生的態(tài)度和療效的分值都較高，基本都在95%左右且個(gè)體差異較小，分析不具有意義。筆者發(fā)現(xiàn)好大夫在線“全部分享”中的評價(jià)系統(tǒng)有對醫(yī)生態(tài)度和療效打分，打分包含很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意5個(gè)等級，本研究將其賦值為{很滿意、滿意、一般、不滿意、很不滿意}={5、4、3、2、1}，這樣同樣可以反映出每個(gè)醫(yī)生態(tài)度和療效的分值且樣本差異性較高，符合數(shù)據(jù)分析要求。3）評論情感傾向的取值，根據(jù)患者的評價(jià)，賦值為{好評、有好有差、差評}={1、0、-1}，通過計(jì)算獲得每個(gè)醫(yī)生的評論情感傾向值，能夠較好地表示該醫(yī)生的評論傾向，值越大表示醫(yī)生獲得患者的好評越多。4）按照《醫(yī)院分級管理標(biāo)準(zhǔn)》將醫(yī)院等級劃分為一級、二級、三級，一級指直接為社區(qū)提供醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的基層醫(yī)院為主;二級指跨多個(gè)社區(qū)的地區(qū)性醫(yī)院為主、三級以跨地區(qū)、省市向全國范圍提供服務(wù)的技術(shù)中心醫(yī)院為主。

3數(shù)據(jù)分析

3.1變量描述

通過對兩個(gè)時(shí)間段抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，首先是對8649位醫(yī)生基本情況的介紹，可見好大夫在線中，醫(yī)生學(xué)歷分布中，博士比例達(dá)75.49%、碩士達(dá)21.22%;職稱分布中主任醫(yī)師占73.70%、副主任醫(yī)師占23.32%;所在醫(yī)院等級的分布中三級醫(yī)院有83.43%、二級醫(yī)院16.12%，具體見表2;可以發(fā)現(xiàn)高學(xué)歷、高職稱、高醫(yī)院等級占據(jù)比例近95%，這說明好大夫在線具有雄厚的醫(yī)療資源和實(shí)力，提供在線健康服務(wù)的醫(yī)生水平都較高，這為患者提供服務(wù)鑒定了良好的基礎(chǔ)。

對于自變量和因變量的描述.可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)時(shí)間段各個(gè)變量的極小值、極大值、均值以及標(biāo)準(zhǔn)差變化不大，同時(shí)好大夫在線中態(tài)度、療效、感謝信、禮物、評論都是累積數(shù)據(jù)，所以一般第二階段的極大值和均值都較第一階段要大，具體見表3。變量描述結(jié)果說明8649位醫(yī)生在兩個(gè)時(shí)間段的口碑?dāng)?shù)據(jù)和咨詢量并沒有發(fā)生較大改變，但不同醫(yī)生的態(tài)度、療效、感謝信、禮物、評論數(shù)據(jù)偏度較大，數(shù)據(jù)沒有呈現(xiàn)正態(tài)分布。為了既不改變數(shù)據(jù)性質(zhì)又增加數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性.在后期的研究中將需要對所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og對數(shù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行分析。同時(shí)由數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)一定的線性走勢且各數(shù)據(jù)沒有表現(xiàn)出明顯的非線性特征，下一步本研究將建立線性回歸模型研究醫(yī)生口碑的影響。

3.2模型構(gòu)建

首先本研究中涉及的3個(gè)控制變量是學(xué)歷、職稱、醫(yī)院等級，分別屬于4分類、3分類和3分類變量，為了探索其控制作用需要引入3個(gè)虛擬變量，其中Eieducation表示學(xué)歷是博士、碩士、學(xué)士或其他;Fititle表示職稱是主治醫(yī)生、副主任醫(yī)師或主任醫(yī)師;Girank表示醫(yī)院等級是一級、二級或三級，虛擬變量構(gòu)建如下：

進(jìn)一步將所有虛擬變量和自變量引入函數(shù)模型，建立多元線性回歸函數(shù)，建模函數(shù)（a）如下：

3.3模型擬合

本研究自變量以及因變量利用兩個(gè)時(shí)間段的變化量進(jìn)行運(yùn)算，采用多元線性回歸方法分析療效、態(tài)度、感謝信、禮物、評論數(shù)以及評論情感傾向值等與患者選擇之間的關(guān)系，根據(jù)上節(jié)建立的多元線性回歸模型，利用最小二乘法（OLS）對進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，結(jié)果如表4。該部分構(gòu)建了兩個(gè)模型，模型1是只有控制變量，模型2是在模型l的基礎(chǔ)上再引入自變量。對于模型1：R2=0.281、F8649=18.334;對于模型2：R2=0.693說明解釋變量對被解釋變量的解釋程度為69.3%.解釋程度較高則擬合優(yōu)度較好;F8649=65.132可知模型整體顯著，同時(shí)VIF均小于10表明各變量之間不存在多重共線性，可見大多醫(yī)生口碑?dāng)?shù)據(jù)是顯著性的，但也存在部分不顯著的情況，具體分析如下。

由表4模型2可見，對于虛擬變量的t檢驗(yàn)，只有醫(yī)生職稱為主任醫(yī)師時(shí)顯著，其他虛擬變量都不顯著，即醫(yī)生學(xué)歷和所在醫(yī)院等級對患者的選擇并沒有直接影響，患者較多關(guān)注的只有醫(yī)生職稱，且職稱為主治醫(yī)師時(shí)患者會(huì)更關(guān)注其口碑：對于自變量：療效對應(yīng)的系數(shù)β1=1.933>0（在p<0.1下顯著），表示療效與咨詢量之間是正相關(guān)，可以說明好大夫在線中醫(yī)生療效值較高時(shí).會(huì)給將要選擇醫(yī)生的患者更高的信任感和認(rèn)可度，從而增加醫(yī)生的咨詢量，即療效好促進(jìn)患者的選擇;態(tài)度對應(yīng)的系數(shù)β2=1.870>0（在p<0.1下顯著），表示態(tài)度與咨詢量之間是正相關(guān)，同樣說明醫(yī)生態(tài)度數(shù)值高，會(huì)給即將選擇醫(yī)生的患者一種親切感和好的期望，從而促進(jìn)咨詢量的提高，即態(tài)度好促進(jìn)患者的選擇;禮物數(shù)量對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β3=1.231>0（在p<0.1下不顯著），表示醫(yī)生獲得的禮物數(shù)量與咨詢量之間是不相關(guān)的，醫(yī)生禮物數(shù)量多并不會(huì)促進(jìn)患者選擇，這可能由于好大夫在線中禮物的贈(zèng)送是需要付費(fèi)的，有的患者在就診后有意愿對醫(yī)生表示感激，但由于需要支付一定金額的費(fèi)用，部分患者會(huì)拒絕，因此醫(yī)生收到的禮物數(shù)并不能完全代表患者對醫(yī)生口碑的評價(jià)：感謝信數(shù)量對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β4=0.119>0（在p<0.05下顯著），表示感謝信數(shù)量與咨詢量之間是正相關(guān).醫(yī)生收到的感謝信數(shù)量越多同樣表明對醫(yī)生的認(rèn)可，感謝信數(shù)量多可刺激其他患者的選擇進(jìn)而增加咨詢量：評論數(shù)量對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β5=0.253>0（在p<0.05下顯著），表示評論數(shù)量與咨詢量之間是正相關(guān)，即醫(yī)生收到的評論數(shù)量越多反映出該醫(yī)生受到較多的關(guān)注，會(huì)刺激患者的選擇進(jìn)而咨詢量增多：評論情感傾向值對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β6=1.095>0（在p<0.05下顯著），表示評論情感傾向值與咨詢量之間是正相關(guān).即醫(yī)生收到的評論情感傾向值越高表明該醫(yī)生好評較多，好評多表示醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量高可促進(jìn)患者的選擇;可見，選取的6個(gè)指標(biāo)中，最終只有態(tài)度、療效、感謝信、評論數(shù)和評論情感傾向值5個(gè)指標(biāo)可以測量醫(yī)生口碑且與患者選擇正向相關(guān)，問題（1）得到了解答。

對于疾病風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)作用的研究.由上述多元線性回歸的結(jié)果可知，除禮物這一指標(biāo)不顯著外.其他5個(gè)自變量都顯著且正向影響患者選擇。因5個(gè)自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系都是同一方向的，本研究用這5個(gè)自變量的和來表示醫(yī)生口碑.記為WOM，.和越大對應(yīng)醫(yī)生口碑越好.符合上述研究結(jié)果。并進(jìn)一步引入疾病風(fēng)險(xiǎn)和口碑的交互項(xiàng)，建立函數(shù)模型表示高疾病風(fēng)險(xiǎn);D1disease=0，表示其他。在抓取的4類疾病的醫(yī)生中，胃癌和肝硬化相對便秘和消化不良來說疾病風(fēng)險(xiǎn)更高，本研究將胃癌和肝硬化分為高風(fēng)險(xiǎn)組，便秘和消化不良分為低風(fēng)險(xiǎn)組）。進(jìn)行線性階層回歸分析，結(jié)果只有在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)顯著（a3=1.307，p<0.05），低風(fēng)險(xiǎn)時(shí)并不顯著，調(diào)節(jié)效果如圖1。表明如果患者就診時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)較高的疾病，醫(yī)生口碑好會(huì)促進(jìn)患者選擇.這時(shí)患者會(huì)更謹(jǐn)慎更細(xì)心去多關(guān)注醫(yī)生口碑有關(guān)的數(shù)據(jù)信息：但是如果患者就診時(shí)是病情并不嚴(yán)重.這時(shí)可能有的患者對醫(yī)生口碑很關(guān)注，有的則較少去了解，選擇醫(yī)生可能具有隨意性，這說明高風(fēng)險(xiǎn)疾病對醫(yī)生口碑與患者選擇之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，問題（2）得到了解答。

3.4模型檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性.需要借助樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，本研究按照上述不同疾病風(fēng)險(xiǎn)分組，繼續(xù)探索口碑與患者選擇之間的關(guān)系.進(jìn)行回歸結(jié)果見表5，高風(fēng)險(xiǎn)組樣本R2=0.725.F=89.348表示模型擬好優(yōu)度較好，解釋變量對被解釋變量的解釋程度為72.5%且模型整體顯著：同樣的低風(fēng)險(xiǎn)樣本R2=0.793，F(xiàn)=92.007擬合優(yōu)度較好且模型顯著。對于t檢驗(yàn)結(jié)果，已有結(jié)論職稱Fltitle為主治醫(yī)師以及療效、態(tài)度、感謝信、評論數(shù)、評論情感傾向值的顯著性并沒有改變，表明模型較為穩(wěn)定。

4研究結(jié)果

本文以好大夫在線為例.抓取兩個(gè)時(shí)間段的醫(yī)生數(shù)據(jù)，研究醫(yī)生口碑對患者選擇的影響以及不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)醫(yī)生口碑可以用態(tài)度、療效、感謝信、評論數(shù)以及評論情感傾向值來測量（禮物不顯著），結(jié)果顯著且與患者選擇正向相關(guān)，問題1得到解決。而關(guān)于疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用，低風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不顯著，但在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)顯著且具有正向調(diào)節(jié)作用，問題2得到解決。最后對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，穩(wěn)定性得到了驗(yàn)證。具體結(jié)論有：1）療效和醫(yī)生態(tài)度的口碑來自于患者的打分.結(jié)果發(fā)現(xiàn)療效和態(tài)度都顯著且正向影響患者選擇。這表明患者選擇醫(yī)生時(shí)不僅只是傳統(tǒng)的注重療效，同時(shí)態(tài)度也十分關(guān)注，結(jié)果對醫(yī)生個(gè)人績效具有重要借鑒作用，醫(yī)生需要具有醫(yī)術(shù)、專業(yè)知識做保障，這至關(guān)重要但也不應(yīng)該忽略診療中的個(gè)人行為舉止，積極的互動(dòng)會(huì)給患者好的就診感受，醫(yī)術(shù)和醫(yī)德缺一不可。2）感謝信和禮物數(shù)是患者對醫(yī)生口碑正向傳播的一種表現(xiàn)，需要花費(fèi)時(shí)間、精力和金錢，結(jié)果感謝信顯著且正向影響患者選擇而禮物數(shù)并不顯著。在線健康社區(qū)中，信息不對稱現(xiàn)狀嚴(yán)重，很多醫(yī)患問題的存在是因?yàn)閷︶t(yī)生的不了解.而感謝信和禮物數(shù)是醫(yī)生口碑一個(gè)很好的表現(xiàn)，數(shù)量多表示就診過的患者很認(rèn)可和信任，這給即將就診的患者提供了重要的“信號”。但本研究禮物數(shù)不顯著的原因可能與需要付費(fèi)有關(guān)，并不能體現(xiàn)患者真實(shí)的行為。3）評論數(shù)量和評論情感傾向值的口碑來自患者的評價(jià)，有好評、有差評，結(jié)果評論數(shù)量、評論情感傾向值都顯著且正向影響患者選擇。在線健康社區(qū)中醫(yī)生評論數(shù)量多說明患者在就診后愿意付出時(shí)間成本，是醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量的一種體現(xiàn);而情感傾向值高表明醫(yī)生獲得的好評多.是對醫(yī)生的一種肯定和認(rèn)可。4）對疾病風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)作用的研究發(fā)現(xiàn)，只有高風(fēng)險(xiǎn)疾病顯著，低風(fēng)險(xiǎn)并不顯著。這說明患者患病風(fēng)險(xiǎn)不同，側(cè)重的需求是存在差異的。高風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者會(huì)重視了解醫(yī)生的口碑進(jìn)而選擇，而低風(fēng)險(xiǎn)疾病的患者則顯得較為隨意。

本研究的結(jié)果對醫(yī)生、在線健康社區(qū)平臺(tái)也具有一定的啟示作用。1）對于醫(yī)生：醫(yī)術(shù)是醫(yī)生提供健康服務(wù)的必要基礎(chǔ)，但個(gè)人行為舉止、職業(yè)素養(yǎng)、醫(yī)德等同等重要，好的溝通、關(guān)心的語言會(huì)達(dá)到更好的效果;通過感謝信、禮物的研究可以發(fā)現(xiàn).醫(yī)生想要建立好的在線口碑需要重視對個(gè)人網(wǎng)頁的維護(hù)，完整的信息有利于建立線上信任的醫(yī)患關(guān)系，消除患者就診的不確定性;此外評論是真正反映患者感受的重要體現(xiàn).是選擇醫(yī)生的重要參考.醫(yī)生應(yīng)關(guān)注評論內(nèi)容和質(zhì)量.及時(shí)和患者互動(dòng)反饋，完善服務(wù)、提供更精準(zhǔn)的健康服務(wù);最后患者就診需要承受生理和心理上的雙重壓力，不同疾病類型的患者健康需求不同，醫(yī)生需要明確患者的差異提供針對性的服務(wù)。2）對于在線健康社區(qū)：好大夫在線中，有關(guān)療效和醫(yī)生態(tài)度的口碑?dāng)?shù)據(jù)差異性較小，多以高分值出現(xiàn)，對于患者的選擇不具有參考意義，構(gòu)建完善的評價(jià)體系是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展所必需的：同時(shí)平臺(tái)應(yīng)該重視對用戶生成內(nèi)容的方式.為了真正讓患者表達(dá)需求和參與醫(yī)生互動(dòng)，建議去除付費(fèi)項(xiàng)目（如禮物），采用開放式、免費(fèi)的方式：此外好大夫在線的評價(jià)系統(tǒng)還處于初步階段中，用戶的評價(jià)多以正面褒義為主，負(fù)面差評較少，信息質(zhì)量不高給人感覺并不真實(shí)可靠.無法真正消除信息不對稱壁壘，真實(shí)完整的評價(jià)系統(tǒng)是用戶需要的，重視對患者評論的挖掘，患者評論隱含一定的健康需求，明確患者的健康訴求并及時(shí)反饋給醫(yī)生，為患者提供持續(xù)性健康管理、健康服務(wù)是在線健康社區(qū)發(fā)展之關(guān)鍵。

本研究豐富了在線健康社區(qū)中醫(yī)生口碑對患者選擇的影響研究內(nèi)容，同時(shí)發(fā)現(xiàn)不同疾病風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用，為指導(dǎo)醫(yī)生、在線健康社區(qū)的發(fā)展提供建議，具有一定的理論和實(shí)踐意義。此外，本研究也存在不足之處：僅選擇一個(gè)平臺(tái)的醫(yī)生進(jìn)行研究，同時(shí)抓取的數(shù)據(jù)只是兩個(gè)時(shí)間段并不夠全面，模型的普適性還需更多樣本的驗(yàn)證.未來應(yīng)該對多種平臺(tái)、多種疾病進(jìn)行深入研究。同時(shí)模型中涉及的患者評論是健康信息學(xué)關(guān)注的重點(diǎn)之一，對于指導(dǎo)患者各類健康行為具有重要價(jià)值，本研究選取的好大夫在線平臺(tái)其醫(yī)評系統(tǒng)還不夠完善，爬取的內(nèi)容差異較小，并未深入探究，患者評論內(nèi)容、評論信息質(zhì)量、評價(jià)意愿等將是未來需要進(jìn)一步探索的，還有待挖掘?；颊哌x擇作為用戶行為表現(xiàn)之一在目前“大數(shù)據(jù)”、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”等環(huán)境背景下需要高度重視，為個(gè)人健康管理、平臺(tái)健康服務(wù)以及國民健康預(yù)測等輔助決策。