張 秀 李月琳 章小童

（1.天津仁愛學院經(jīng)濟與管理學院 天津 301636）

（2.南開大學商學院信息資源管理系 天津 300071）

（3.南開大學信息行為科學研究中心 天津 300071）

健康是促進人的全面發(fā)展和經(jīng)濟社會發(fā)展的必然要求和基礎條件。一方面，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展水平以及國民生活質量的提高，人們對健康信息的需求也呈現(xiàn)日益增長的趨勢；另一方面，由于信息與網(wǎng)絡技術的發(fā)展，使得網(wǎng)絡成為人們獲取健康信息的重要來源。截至2021年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.11億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達71.6%，并呈持續(xù)增長態(tài)勢，非網(wǎng)民轉化成網(wǎng)民的主要因素之一就是為了方便獲取專業(yè)信息，如醫(yī)療健康信息［1］?？梢姡斍拔覈W(wǎng)民對網(wǎng)絡健康信息已表現(xiàn)出較強的依賴性，且隨著非網(wǎng)民轉化成網(wǎng)民數(shù)量的增長，在未來一段時期這種依賴性將進一步增強。

開放性是網(wǎng)絡信息的重要屬性，然而，網(wǎng)絡的開放性一方面為信息的自由發(fā)布及傳播提供了便利條件，另一方面也是導致網(wǎng)絡信息質量良莠不齊的重要原因［2］，謠言、迷信、偽科學、虛假廣告等各種無用甚至是有害的信息假借健康信息之名廣泛傳播。導致健康信息真?zhèn)坞y辨，嚴重阻礙了用戶對有效健康信息的獲取。同時，這類信息還會誤導用戶，導致公眾對網(wǎng)絡健康信息缺乏信任［3］。

此外，已有研究表明當前我國網(wǎng)絡用戶健康信息 素 養(yǎng) 整 體 偏 低［4］，健 康 信 息 的 甄 別 能 力 較 弱［5］，由此引發(fā)了一系列的社會問題?！拔簞t西事件”便是一個典型的案例，類似事件發(fā)生的主要原因應歸結于目前還缺乏值得信賴的高質量的健康信息資源，用戶過于依賴搜索引擎來獲取健康信息，因此很容易錯失適合的信息源，從而導致健康信息質量無法保障。加之網(wǎng)絡用戶健康信息素養(yǎng)的缺失，他們在面對大量的健康信息時往往不知所措，加上病急亂投醫(yī)的心理驅使，更容易做出錯誤的判斷。

針對健康信息質量尤其是網(wǎng)絡健康信息質量偏低的情況，國家已出臺了一系列政策制度來保障健康信息供給端的質量，并取得了一定的效果。然而，網(wǎng)絡健康信息質量受多種因素的影響［6］，存在一定的復雜性，有必要對現(xiàn)有研究進行梳理，幫助用戶獲取更有用的信息來增強醫(yī)療保健、疾病干預與輔助治療的效果［7］。為此，本文希望通過梳理已有的健康信息質量研究，識別相關研究的主題結構，總結主要研究內容，為進一步開展健康信息質量相關研究提供參考。

1 文獻搜集與分析方法

1.1 文獻獲取

為了對健康信息質量相關研究主題進行較為全面的考察，本研究分別對中英文文獻進行了檢索。中文文獻主要使用CNKI系列全文數(shù)據(jù)庫，檢索策略為：TI=('健康信息'+'醫(yī)療信息'+'衛(wèi)生信息'+'疾病信息'+'保健信息'+'養(yǎng)生信息'）*（'評價'+'評估'+'質量'+'可信度'），獲得數(shù)據(jù)庫反饋結果為198篇，根據(jù)文獻的題名、關鍵詞、摘要以及全文的相關性判斷，最后得相關文獻164篇。英文文獻的獲取主要使用了Web of Science核心集合，檢索策略為：TI=（"health*information"OR"medical information"OR"health care information"OR"e-health*information"）AND（evaluat*OR assess*OR quality OR judgement OR credibility OR believability），獲得系統(tǒng)反饋結果為895篇，經(jīng)相關性判斷后得相關文獻448篇。整個文獻收集時間為2021年5月25-28日，共獲取了612篇中英文相關文獻的題錄數(shù)據(jù)與全文內容，作為后續(xù)分析的對象。

1.2 數(shù)據(jù)分析方法與工具

采用了文獻計量與文獻綜述相結合的分析策略。文獻計量方面主要從高頻主題詞分布特征、主題詞時間演化特征、主題詞共現(xiàn)聚類三個維度對相關文獻的主題詞的時空分布結構進行分析；基于文獻計量主題分析結果，進一步對相關文獻的全文內容進行歸納分析。

文獻計量分析的步驟分為三步：（1）從相關文獻中抽取關鍵詞作為主題詞候選，基于關鍵詞的語義對比分析，對部分近義詞、同義詞進行合并，對少量無用詞進行刪除，最后結合各主題詞出現(xiàn)頻次分析健康信息質量相關研究主題詞分布特征；（2）基于第一步形成的主題詞分布特征，借助VOSviewer工具構建主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡，從時間演化的視角分析主題詞分布特征；（3）結合上述兩步驟的分析結果，借助VOSviewer工具，對主題詞進行共現(xiàn)聚類分析，從而分析健康信息質量相關研究近年來熱點主題分布結構。最后，基于對相關文獻的全文研讀與歸納，結合文獻計量分析結果，闡述健康信息質量研究發(fā)展現(xiàn)狀。

2 健康信息質量研究的主題結構計量分析

本研究對CNKI數(shù)據(jù)庫的文獻和Web of Science核心集合的文獻分別進行了分析，分析的維度主要是相關研究的高頻詞分布、主題詞時間演化特征及主題詞共現(xiàn)聚類。

2.1 高頻主題詞分布特征

通過文獻獲取，共提取中文關鍵詞413個，英文關鍵詞1148個。依據(jù)文獻計量和文獻綜述相結合的數(shù)據(jù)分析方法規(guī)范化后得到有效中文主題詞395個，英文主題詞1129個（部分主題詞見表1）。可以發(fā)現(xiàn)，中文健康信息質量研究除了“網(wǎng)絡健康信息”“健康信息質量”兩個高頻主題詞外，還有“醫(yī)療信息”“區(qū)域衛(wèi)生信息平臺”“層次分析法”“指標體系”“評價指標”“評價標準”“糖尿病”“質量評價”等高頻詞，這些主題詞表明中文語境下的相關研究對醫(yī)療健康信息質量評估關注較多，相關的評價標準、評價指標與指標體系是關注的重要問題。相關研究的方法呈現(xiàn)出多元特征，如主題詞中多次出現(xiàn)的關于研究方法的詞有層次分析法、實證研究、德爾菲法、數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)評價法、綜合評價法等。英文語境下的相關研究中高頻主題詞除“information quality”外，“online health information”“health information system”“evaluation”等頻次也非常高，說明英文語境下的健康信息質量研究不僅關注信息內容本身質量，還關注了健康信息系統(tǒng)的質量，如系統(tǒng)的可用性（usability）、界面可讀性（readability），同時患者的教育、健康素養(yǎng)、健康信息技術也都成為相關研究關注的核心主題?？傊嚓P研究圍繞健康信息質量這一核心主題分化為信息內容質量管理、信息系統(tǒng)質量評估與系統(tǒng)設計、信息技術開發(fā)與質量控制、用戶信息質量甄別能力等多方面的研究。

表1 健康信息質量研究主題詞分布（部分）

2.2 主題詞時間演化分析

本研究對中文和英文語境下的主題詞分別進行共現(xiàn)網(wǎng)絡時序分析（見圖1、圖2）。圖中顏色的漸變，表明主題詞隨著時間的變化而不斷演變，顏色越深表示關注越早。中文語境下“健康信息系統(tǒng)”“衛(wèi)生信息資源”“婦幼衛(wèi)生”“評價指標”“醫(yī)院網(wǎng)站”等主題詞表征的關于以醫(yī)院網(wǎng)站或特定群體為代表的網(wǎng)絡醫(yī)藥衛(wèi)生信息的評價研究出現(xiàn)較早。近年來關注的熱點主題有在線健康社區(qū)、社交媒體、信息源選擇、真?zhèn)谓】敌畔?、信息服務質量、風險感知，這些主題研究主要使用的方法有德爾菲法、層次分析法、數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)評價法、綜合評價法等。英文語境下“quality management”“public health”“cancer、medical information”等主題詞出現(xiàn)較早，隨后出現(xiàn)了以“evaluation”“credibility”“readability”“health information system”“patient education”等主題詞表征的研究，近年來，“health literacy”“social media”“consumer health information”等主題詞表征的研究主題成為熱點?？梢钥闯?，用戶一開始主要從醫(yī)院網(wǎng)站獲取健康信息，但隨著信息、網(wǎng)絡技術以及社交媒體的發(fā)展，用戶獲取網(wǎng)絡健康信息的來源日益多樣化：除了傳統(tǒng)的醫(yī)院網(wǎng)站外，在線健康社區(qū)、社交媒體、區(qū)域衛(wèi)生信息平臺、健康網(wǎng)站、醫(yī)療網(wǎng)站都成為了重要信息源。相關研究也越來越多地關注用戶類型及其信息行為特征，如用戶信息行為特征和健康信息素養(yǎng)教育，幫助用戶甄別健康信息質量，獲取面向個人問題或任務的高質量健康信息。

圖1 中文主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的時序分析

圖2 英文主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的時序分析

從主題詞時間演化分析看，不論是中文語境下的健康信息質量研究還是英文語境下的相關研究，均受到信息技術、網(wǎng)絡技術發(fā)展的影響，近幾年的很多研究均將社交媒體、在線健康社區(qū)、在線健康問答等信息質量的控制、評估作為其核心內容；其次，不管是中文語境還是英文語境，用戶視角下的健康信息質量評估研究倍受關注，如基于用戶交互的健康信息系統(tǒng)質量（如感知易用性、信息可讀性等）、基于用戶視角的信息內容質量研究（如感知有用性、用戶信任、感知風險）等。此外，如何培養(yǎng)用戶健康信息素養(yǎng)，提高其對健康信息質量的甄別能力也成為關注的熱點問題。

2.3 主題詞共現(xiàn)聚類分析

本研究對中文和英文語境下的主題詞分別進行共現(xiàn)聚類分析（見圖3、圖4），分析中由于“網(wǎng)絡健康信息”“健康信息質量”“internet”“information quality”和“online health information”的詞頻過高，對聚類分析結果的準確性產(chǎn)生了較大干擾，故而不將其納入分析。通過分析可知，中文語境下的健康信息質量研究主要聚焦于10個方面（見圖3）：

圖3 中文語境下的健康信息質量研究主題聚類分析

Cluster1：以“健康信息系統(tǒng)”“健康教育”“健康網(wǎng)站”“質量評價”“評價標準”等主題詞表征的健康信息系統(tǒng)和網(wǎng)站質量評價研究；

Cluster2：以“信息化”“區(qū)域衛(wèi)生信息平臺”“衛(wèi)生信息系統(tǒng)”“可靠性評價”“效果評價”等主題詞表征的衛(wèi)生系統(tǒng)平臺信息質量評價研究；

Cluster3：以“評價指標”“醫(yī)療健康信息”“醫(yī)藥衛(wèi)生信息”“衛(wèi)生信息”“層次分析法”等主題詞表征的健康信息質量評價研究，并注重了層次分析法等研究方法的運用；

Cluster4：以“信息服務質量”“健康信息服務”“公共圖書館”“影響因素”“服務質量”等主題詞表征的健康信息服務質量及影響因素研究；

Cluster5：以“信息管理”“信息系統(tǒng)”“出生缺陷監(jiān)測”“婦幼保健院”“質量控制”等主題詞表征的信息管理與信息系統(tǒng)質量控制研究，特別關注了婦幼群體的健康信息質量控制；

Cluster6：以“信息可信度”“健康信息學”“健康信息素養(yǎng)”“健康素養(yǎng)”“網(wǎng)絡”等主題詞表征的網(wǎng)絡健康信息素養(yǎng)研究；

Cluster7：以“體系構建”“衛(wèi)生信息資源”“國家衛(wèi)生信息系統(tǒng)”“綜合評價法”“評估框架”等主題詞表征的衛(wèi)生信息資源評價研究；

Cluster8：以“準確性”“醫(yī)療信息”“因素及對策”“病案管理人員”“編碼員”等主題詞表征的醫(yī)療信息準確性影響因素及對策研究；

Cluster9：以“醫(yī)療信息技術”“醫(yī)療質量”“管理”“績效評價”“美國”等主題詞表征的醫(yī)療信息質量研究；

Cluster10：以“醫(yī)療信息服務”“醫(yī)院網(wǎng)站”“實證研究”“綜合評價”“評價體系”等主題詞表征的醫(yī)院網(wǎng)站及服務評價研究。

英文語境下相關研究主要聚焦于6個方面（見圖4）：

圖4 英文語境下的健康信息質量研究主題聚類分析

Cluster1：以“health information system”“medical informatics”“evaluation”“health information technology”“qualitative research”等主題詞表征的健康信息系統(tǒng)評估研究；

Cluster2：以“credibility”“e-health”“health literacy”“behavior”“consumer health information”等主題詞為表征的用戶健康素養(yǎng)和行為研究；

Cluster3：以“l(fā)iteracy”“readability”“patient education”“reliability”“patient information”等主題詞表征的患者健康教育與素養(yǎng)研究；

Cluster4：以“consumers”“medical information”“usability”“quality management”“cancer”等主題詞表征的公眾健康和醫(yī)療信息質量管理研究；

Cluster5：以“Management”“Accuracy”“Information system”“Data quality”“Public health”等主題詞表征的健康數(shù)據(jù)質量研究；

Cluster6：以“outcomes”“Needs”“Access”“Satisfaction”“Social media”等主題詞表征的社交媒體健康信息質量影響因素研究。

本研究將中、英文聚類結果分別依據(jù)主題詞特征進行分類編碼（主要內容編碼結果見表2）。

表2 健康信息質量研究主要內容聚類表

由編碼結果可知，主題內容的內涵和外延較為豐富，呈現(xiàn)出一定的知識體系，初步形成了以健康信息質量研究為內核，以健康信息內容質量、健康信息系統(tǒng)質量、用戶健康信息素養(yǎng)與健康質量甄別、健康信息質量評價影響因素等為研究內容的知識體系。無論中文語境還是英文語境下的研究，均涉及這四個方面的內容。在聚類數(shù)量上，中文語境下相關研究偏重于健康信息網(wǎng)站及系統(tǒng)質量等系統(tǒng)研究，而英文語境下更偏重于用戶健康信息素養(yǎng)及質量甄別等用戶研究。

基于以上主題分析，我們發(fā)現(xiàn)健康信息質量研究的主要內容包括健康信息內容質量、健康信息網(wǎng)站及系統(tǒng)質量、用戶健康信息素養(yǎng)及質量甄別及網(wǎng)絡健康信息質量評價影響因素四個方面。以下圍繞這幾個方面，綜述相關研究進展。

3 健康信息質量研究的主要內容

3.1 健康信息內容質量

信息的有限準確性通常是互聯(lián)網(wǎng)的一個顯著特征，即任何人都可能發(fā)布與健康相關的信息［8］，導致網(wǎng)絡健康信息魚龍混雜，信息污染嚴重［9-10］。研究表明，在健康信息的準確性和全面性方面，不同網(wǎng)站之間有著較大的差異［11］；對社交媒體中健康信息質量的研究已引起了學者們的關注［12-13］。

與醫(yī)務人員和健康教育工作者等來源相比，互聯(lián)網(wǎng)被認為是最不可信的健康信息來源［14］。已有研究表明，在線健康信息的質量差異巨大，其許多信息不準確和不完整,尤其是社交媒體上有關癌癥、牙科保健和糖尿病等信息［15］，人們常常質疑網(wǎng)絡健康信息的可信度。2013年，《中國新媒體發(fā)展報告：新媒體藍皮書》［16］指出，網(wǎng)絡上超過1/3的謠言是微博傳播的。網(wǎng)站的可信度與其健康信息的準確性無關，即使是看似可信的網(wǎng)站提供的健康信息也不一定可靠。由于傳播虛假信息容易，而缺乏質量監(jiān)控措施以及其他信息質量的保障辦法，導致社交媒體中健康信息的可信度偏低。相關研究表明，在抖音平臺上，非營利組織創(chuàng)作的視頻信息質量最高，而營利性組織貢獻的視頻信息質量最低［17］?？紤]到網(wǎng)絡平臺的相通性，同一信息可在不同平臺上傳播，健康信息的質量可想而知。

網(wǎng)絡健康信息的質量引起了學者們的關注，不同學者對網(wǎng)絡健康信息質量相關研究進行了梳理和總結。Eysenbach等分析了MEDLINE、Science Citation Index等9個權威數(shù)據(jù)庫從建庫到2001年與網(wǎng)絡健康信息質量有關的研究，發(fā)現(xiàn)這些研究的結果和結論，由于質量標準、研究方法、研究主題和人群的不同，存在較大差異，并認為定義網(wǎng)絡健康信息質量標準很有必要［18］。隨后，Zhang等明確定義了網(wǎng)絡健康信息質量標準［11］?；贓ysenbach等的研究，選取了2002-2013年間，13個常用數(shù)據(jù)庫中有關網(wǎng)絡健康信息的實證研究，構建了包含網(wǎng)站內容、網(wǎng)站形式和網(wǎng)站技術平臺設計三方面的網(wǎng)絡健康信息質量標準，主要包含可信性、準確性、完整性、及時性等13個標準，并囊括了50個具體指標。鄧勝利和趙海平采用同樣的方法分析了2013-2016年間與網(wǎng)絡健康信息相關的英文文獻，對網(wǎng)絡健康信息質量標準做了進一步完善，構建基于網(wǎng)站內容和基于網(wǎng)站設計的10個一級評價指標和61個二級評價指標［7］。以上研究結果均表明，超過50%的研究認為網(wǎng)絡健康信息質量較低。同樣，針對中文網(wǎng)絡健康信息質量的研究也表明，中文網(wǎng)絡健康信息質量有待提高［19-21］。Zhang等認為需要從網(wǎng)絡用戶教育和創(chuàng)造有效網(wǎng)絡健康信息評價工具兩方面共同作出努力以提升網(wǎng)絡健康信息質量［11］。建議在未來的研究中從兩方面入手探索網(wǎng)絡健康信息質量：一是從用戶的角度出發(fā)，探索社交媒體中的健康信息質量；二是發(fā)展網(wǎng)絡健康信息工具，自動過濾低質量的健康信息。鄧勝利和趙海平也指出，有必要加強醫(yī)務人員和網(wǎng)站建設者對網(wǎng)絡健康信息重要性的認識，以便為用戶提供高質量的健康信息。網(wǎng)站也應盡可能為用戶提供易于理解的健康信息內容，以引導他們正確使用網(wǎng)絡健康信息［7］。

3.2 健康信息網(wǎng)站及系統(tǒng)質量

一些學者針對醫(yī)療健康網(wǎng)站的質量展開研究。如王若佳和李月琳根據(jù)用戶體驗對常見的醫(yī)療健康網(wǎng)站進行了比較，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁內容的嚴謹性存在諸多問題，網(wǎng)站的查準率也有待提高［22］。在評估中國常用的10個醫(yī)療健康網(wǎng)站時，呂亞蘭等發(fā)現(xiàn)，這些網(wǎng)站在信息時效性方面最差，其次是信息可理解性、信息參考來源、作者資格、單位和信息審核者等方面［23］。研究還發(fā)現(xiàn)，與其他常規(guī)活動，如閱讀或瀏覽娛樂新聞網(wǎng)站相比，缺乏值得信賴的健康信息系統(tǒng)。相反，依賴一般性的搜索引擎獲取健康信息，導致資源獲取的隨機性［24］。

除了傳統(tǒng)的醫(yī)療網(wǎng)站和搜索引擎外，移動醫(yī)療系統(tǒng)也是用戶獲取健康信息的重要來源。據(jù)《2021年第一季度中國移動醫(yī)療產(chǎn)品市場監(jiān)測報告》顯示，我國移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動了移動醫(yī)療行業(yè)用戶規(guī)模的持續(xù)增長，2020年我國移動醫(yī)療用戶規(guī)模達6.5億人［25］，中國移動醫(yī)療應用主要類型為尋醫(yī)問診、掛號導診、醫(yī)藥服務、健康管理及其他醫(yī)療類型［26］。一些學者對移動醫(yī)療系統(tǒng)質量進行了研究。劉艷華通過分析用戶對評價指標重要性的感知數(shù)據(jù)，認為信息質量與安全性，功能和美觀性，參與度和用戶黏性是評價移動健康APP質量的四個一級指標，并詳細劃分了22個二級指標［27］。潘香州發(fā)現(xiàn)用戶對移動健康APP服務質量感知的影響維度從大到小依次是交互體驗、內容設計、視覺體驗、操作流程和個性化服務［28］。

此外，隨著國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)等政策的出臺，健康信息系統(tǒng)的設計與開發(fā)日益成為研究的重點。國內外相關學者設計并開發(fā)了多種健康信息系統(tǒng)，依托一般性或專業(yè)性的搜索引擎、社交媒體等。但由于技術及管理等多方面的原因，服務水平和質量依然不盡如人意，并且缺乏值得信賴的健康信息服務系統(tǒng)。我國由于政府主導等原因，在推進健康信息系統(tǒng)的集成性、標準性和資源共享等方面具有一定的優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)使用能力還明顯偏低，有待進一步提升。如何做好健康信息系統(tǒng)設計，構建基于生命周期的科學數(shù)據(jù)質量控制體系［29］，增強自動過濾識別機制，從供給側為用戶提供高質量的網(wǎng)絡健康信息也是未來研究的重點。

3.3 用戶健康信息素養(yǎng)及質量甄別

當前，用戶日益依賴網(wǎng)絡獲取健康信息。然而，網(wǎng)絡健康信息質量偏低，急需幫助用戶提升其評估健康信息質量的能力。因此，開發(fā)評價網(wǎng)絡健康信息質量的方法對互聯(lián)網(wǎng)用戶來說至關重要。對于網(wǎng)絡健康信息質量的評價，既有直接的評價，也有利用評價工具進行的評價。在直接評價中，Wong等邀請注冊護士和圖書館員對“雅虎問答”中60個問題的126個英文答案和112個中文答案進行了比較，研究發(fā)現(xiàn)，英文答案質量較好，主要表現(xiàn)在完整性、可驗證性和商業(yè)性等方面［30］。

在健康信息質量評價工具開發(fā)方面也取得了一定的進展。常用于健康信息內容質量的評價工具為DISCERN、HONCode、JAMA和LIDA等；對于易讀性，常用的三種評價工具是FRES、FKGL和SMOG［7］。列表法也是評價網(wǎng)絡信息質量常用的工具。其中，CARS列表已被廣泛應用于網(wǎng)絡資源評價領域［31］。CARS列表是由美國南加州大學教授Harris Roboert于2007年5月提出的經(jīng)典網(wǎng)絡評估框架［32］，經(jīng)過多次修訂，最新版本于2020年10月發(fā)布。Lloyd的研究表明，大學生比較認可CARS列表的有用性［33］。此外，還有一些研究提及或肯定了CARS列表對評價網(wǎng)絡資源的作用［34-36］。李月琳等基于CARS列表，構建了用于識別虛假健康信息的《偽健康信息特征列表》，并通過實驗等方法驗證了該列表用于提升用戶健康信息甄別能力的有效性［2，5］。

此外，一些學者提出了網(wǎng)絡信息質量的評價標準，如Richmond提出評價網(wǎng)絡信息資源的10C原則，包括內容、可信度、批判性思維、版權、引用、連續(xù)性、審查、連通性、可比性和情境等十個以字母C開頭的單詞作為評價網(wǎng)絡信息質量的標準［37］；Smith提出了評價網(wǎng)絡信息資源的7項指標：范圍、內容、圖形和多媒體設計、目的、評論、可用性及成本［38］；Stoker和Cooke提出了評價網(wǎng)絡信息資源的8條標準：權威性、家譜、范圍和處理、格式、排列、技術因素、價值和可用性、用戶支持等［39］；趙玉遂等提出了包括信息特性、媒體特性和發(fā)布特性3個一級指標，信息準確性、頁面設計和編輯的權威性等15個二級指標的網(wǎng)絡健康信息質量評價指標體系［40］；Eric和Anthony通過文獻梳理，總結了健康信息質量評價標準包括可信度、內容、設計、信息披露、交互等，并給出了具體的評價指標［41］。

這些工具為網(wǎng)頁設計師和健康信息提供者開發(fā)高質量的健康網(wǎng)站提供了參考，同時，也可以作為用戶評價網(wǎng)上健康信息的評價標準。然而，研究表明，僅有少量的評價工具可以用在多個研究中，并且發(fā)現(xiàn)這些評價工具大多數(shù)是基于專家建立起來的，這就導致評價工具跟信息用戶需求存在偏差，影響了評價工具的有效性［11］。同時，這些標準缺乏推廣機制，只有部分用戶了解并采用，因此，在幫助部分用戶提升其健康信息質量評估能力的同時，有可能進一步加大了其與其他人群在健康信息質量評估能力上的差距。正如知識差距假設（knowledge gap hypothesis）指出，由于大眾媒體曝光率的增加，社會經(jīng)濟階層較高的人比社會階層較低的人獲得信息的速度更快。所以兩者之間的知識差距傾向于增加而不是減少［42］。因而這些評價工具的出現(xiàn)可能會增加不同健康信息素養(yǎng)水平群體之間的差距，造成更大的數(shù)字鴻溝。

可信度是信息質量的重要維度。就個體用戶而言，評估健康信息的可信度是極為重要的。前人對可信度判斷的研究通常從信息源入手［43］，當用戶認為某網(wǎng)站較為可信時，他們也會認為該網(wǎng)站提供的健康信息同樣具有可信度［44］?？梢?，信息來源顯著影響人們對網(wǎng)絡健康信息的信任。信息源的特征主要包括作者、出版商、贊助、鏈接、廣告等。用戶對機構信息源的可信度評價顯著高于商業(yè)信息源與社會化媒體信息源，而商業(yè)信息源與社會化媒體信息源之間沒有顯著差別［45］。用戶對信息源網(wǎng)站可信度評價的影響因素包括互聯(lián)網(wǎng)上健康信息的完整性［46］、健康信息本身是否論證充分和文本的語言語氣等［47］。此外，研究還發(fā)現(xiàn)健康素養(yǎng)和評估在線健康信息的能力越高的人群，對網(wǎng)絡健康信息的信任程度越低，健康素養(yǎng)及評估在線健康信息的能力在網(wǎng)上健康信息評價發(fā)揮了重要作用［48］。因此，建立長效機制，提升國民信息素養(yǎng)，尤其是健康信息素養(yǎng)是值得關注的［49-50］。

3.4 網(wǎng)絡健康信息質量評價影響因素

相關研究表明，影響網(wǎng)絡健康信息可信度的因素包括網(wǎng)絡評論、用戶特征、網(wǎng)絡使用情況等。Gao等發(fā)現(xiàn)來自個人網(wǎng)絡的負面評論顯著降低了感知可信度，而來自親密朋友的負面評論的影響略顯突出［3］。信息敏感性、性別和專業(yè)來源并不影響用戶對社交媒體信息可信度的判斷［51］。此外，網(wǎng)站上健康信息的展示形式也有助于可信度評估［52］。然而，在評估在線健康信息的可信度方面，傳統(tǒng)的文本線索仍然發(fā)揮著重要作用［53］。

用戶特征也是影響可信度評價的重要因素。這些特征包括用戶的先驗知識、性別和教育、年齡、收入、健康狀況和經(jīng)驗。女大學生比男大學生更信任Facebook上的敏感健康信息，受教育程度較高的學生認為來自專業(yè)信息源的健康信息更為可信或有用［51］。就年齡而言，年輕用戶比年長用戶更信任在線信息［54］，而健康信息質量也是影響老年人采納意愿的重要因素［55］。一般來說，老年人對網(wǎng)站質量和可信度的評估能力較差，他們往往依賴以前的知識來評估網(wǎng)上信息的質量。他們認為，如果健康網(wǎng)站回答了廣泛的問題或具體的問題，或者信息“簡明”“清晰”“有組織”，并且“以一種有序的方式呈現(xiàn)”，這些網(wǎng)站是可信的［56］。還有研究表明，用戶對網(wǎng)絡健康信息的信任程度與他們互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率之間有很強的聯(lián)系［57］。

此外，由于網(wǎng)絡中健康信息缺乏可信度，用戶尤其是老年用戶可能會使用到低質量的健康信息，誤導用戶，從而帶來危險。因此，正確判斷信息的可信度是重要的“自衛(wèi)”技能［24］。然而，相關研究表明老年人缺乏健康信息質量的評價能力［58］，他們對信息內容和網(wǎng)站表面特征中的可信度線索缺乏敏感度，而這兩者都被認為是可信度判斷的主要線索來源［24］。同樣，許多青年人也不是成熟的網(wǎng)絡健康信息搜尋者［59］，他們缺乏批判性地評估網(wǎng)絡健康信息的能力［60］?？梢姡藗冊诰W(wǎng)絡環(huán)境下如何獲取和評價高質量健康信息應該引起重視。Czaja等的研究表明老年人是否信任網(wǎng)上健康信息受到網(wǎng)站的運營者（如政府機構）、設計特點和情境的影響［61］；Liao和Fu的研究揭示，網(wǎng)絡健康信息的可信度判斷存在年齡差異，與年輕人相比，老年人不太適應網(wǎng)絡環(huán)境［24］。在閱讀網(wǎng)絡健康信息時，老年人比年輕人更有可能閱讀和接受信息中所陳述的內容，不太能夠區(qū)分內容可信度的高低。同時，老年人對于語境線索也不及年輕人敏感，更容易忽視網(wǎng)站特征所顯示的可信度。

4 結論與展望

通過主題結構分析和文獻綜述可以發(fā)現(xiàn)，隨著信息技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展，社交媒體、在線健康社區(qū)、在線健康問答等平臺的健康信息質量研究逐漸成為研究的熱點，做好與之相關的網(wǎng)絡健康信息用戶研究可以幫助網(wǎng)站設計者提升健康信息質量，凈化網(wǎng)絡環(huán)境。然而，在中文語境下，相關研究較為注重健康信息網(wǎng)站和系統(tǒng)的信息質量，對用戶研究略顯不足，未來應進一步加強網(wǎng)絡健康信息用戶研究工作。

研究還發(fā)現(xiàn)，健康信息質量研究主要集中在健康信息內容質量、健康信息系統(tǒng)質量、用戶健康信息素養(yǎng)與健康質量甄別、網(wǎng)絡健康信息質量評價影響因素等四個方面。用戶越來越多地依靠網(wǎng)絡尤其是社交媒體獲取健康信息，但網(wǎng)絡和社交媒體上傳播的健康信息質量不高，不同網(wǎng)站在健康信息的準確性和全面性方面差異較大。一些學者對網(wǎng)絡健康信息評價標準做了研究，但目前還沒有達成共識，缺乏統(tǒng)一的評價標準，且現(xiàn)有評價標準很少能真正用于提升網(wǎng)絡健康信息質量，評價的有效性值得商榷。同時，健康網(wǎng)站系統(tǒng)設計和服務也存在著諸多問題，網(wǎng)頁內容的嚴謹性和網(wǎng)站的查準率也有待提高，有必要建立健康信息自動過濾機制，提升網(wǎng)絡健康信息質量。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，移動醫(yī)療APP也是人們獲取健康信息的重要來源，但目前針對移動醫(yī)療APP各種信息質量的研究還較為分散，缺少系統(tǒng)性研究。因此，未來不同移動醫(yī)療APP健康信息質量值得進一步研究。

此外，用戶尤其是老年用戶健康信息辨別能力較低，他們不能很好地甄別健康信息的真?zhèn)?，且對自身健康信息甄別能力評估過高。這些問題嚴重影響了用戶獲取、利用健康信息的安全性，虛假的健康信息會對用戶的身心健康造成嚴重威脅，所以研究不同年齡用戶健康信息甄別能力提升方案是研究的重點。同時，網(wǎng)絡健康信息質量評價也受到用戶先驗知識、性別、教育程度、收入、健康狀況等多種因素的影響，針對不同特征人群設計差異化的健康信息甄別能力提升機制也是未來研究的重點。雖然相關學者構建了多種網(wǎng)絡健康信息質量評價工具來幫助用戶甄別健康信息真?zhèn)?，但是由于缺少普適性，目前還沒有真正應用于實踐中，未來要進一步探索將現(xiàn)有研究成果應用于提升用戶健康信息甄別能力實踐的可能。同時，雖然不同年齡用戶均缺乏健康信息甄別能力，但很少有研究探討如何提升用戶健康信息甄別能力，這一問題值得進一步研究。

本研究的局限在于僅選用了CNKI和Web of Science兩個數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，樣本量偏少，后續(xù)研究可以增加樣本量，探究不同數(shù)據(jù)庫中健康信息質量研究的異同，以期發(fā)現(xiàn)更多有價值的結果。此外，基于本研究的結論，未來可以從供給側和需求側雙管齊下：在供給側，建立網(wǎng)絡虛假信息自動過濾機制，提升網(wǎng)絡健康信息質量；在需求側設計差異化的健康信息甄別能力提升機制，提升用戶健康信息甄別能力，進而提升用戶健康信息素養(yǎng)，助力于“健康中國2030”等國家戰(zhàn)略的實施。