王烊銳 秦澤家

華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院 武漢 430079

1 引言

在線健康社區(qū)（online health community，OHC）作為互聯(lián)網(wǎng)與健康行業(yè)融合的新形態(tài)，正日益成為人們獲取健康信息的重要平臺(tái)[1]。網(wǎng)絡(luò)用戶的不斷增加是在線健康社區(qū)可持續(xù)發(fā)展的基石[2]，用戶行為更與在線健康社區(qū)的運(yùn)營(yíng)效果密切相關(guān)。目前對(duì)在線健康社區(qū)用戶行為的研究主要集中在積極和消極的維度上。以積極與否的一維結(jié)構(gòu)研究用戶行為，可以為社區(qū)管理者改進(jìn)管理措施、開發(fā)用戶提供一定的指導(dǎo)和建議，還可以幫助用戶更好地實(shí)現(xiàn)自我健康管理。然而，在整個(gè)在線健康社區(qū)用戶的生命周期中，用戶的心理特點(diǎn)是多樣細(xì)膩和微妙的，這導(dǎo)致用戶行為會(huì)隨著時(shí)間的發(fā)展而發(fā)生不同程度的改變，僅僅以積極與否的一維維度來(lái)概括在線健康社區(qū)用戶的行為太過單調(diào)。

EVLN包括退出（exit）、建言（voice）、忠誠(chéng)（loyalty）、忽略（neglect）4種行為，其不僅涵蓋了“積極—消極”的行為維度，還涵蓋了“破壞—建設(shè)”的行為維度[3]，是在更細(xì)粒度上對(duì)用戶行為的劃分。目前已有很多學(xué)者利用心理契約對(duì)不同領(lǐng)域用戶的EVLN行為進(jìn)行了研究，其中包括現(xiàn)實(shí)組織和虛擬組織。心理契約變量可以更全面地捕捉在線健康社區(qū)用戶心理和行為上的變化過程，和社區(qū)與用戶以及用戶間的情感聯(lián)系。但是現(xiàn)有研究大多數(shù)采用的是問卷調(diào)查法，該方法經(jīng)常會(huì)受到樣本數(shù)量等因素的影響[4]，較少結(jié)合用戶實(shí)際在線健康社區(qū)使用、健康狀況的客觀數(shù)據(jù)，注重用戶的主觀感知，而在線社區(qū)用戶活躍度高，通過大數(shù)據(jù)視角下的客觀數(shù)據(jù)分析可以更好地解釋在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為。

因此，筆者以心理契約理論為切入點(diǎn)，將在線健康社區(qū)用戶的行為從積極與否的一維結(jié)構(gòu)擴(kuò)大為“積極—消極”和“建設(shè)—破壞”的二維結(jié)構(gòu)，采用大數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)在線健康社區(qū)用戶的信息支持和情感支持與交易型心理契約和關(guān)系型心理契約的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及兩種心理契約與后續(xù)使用行為之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析。該研究模型可以更為全面地解釋在線健康社區(qū)用戶的心理演變過程，揭示用戶的行為機(jī)理模式，闡明心理契約這一情感變量與在線健康社區(qū)用戶EVLN行為間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。采用大數(shù)據(jù)研究方法，避免了樣本的偏差和數(shù)據(jù)的主觀性，為在線健康社區(qū)更好地了解用戶的心理和行為變化提供參考，幫助在線健康社區(qū)更好地把握用戶各方面的需求。

2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

2.1 在線社區(qū)用戶EVLN行為

目前，關(guān)于在線社區(qū)用戶行為的研究主要集中在用戶積極和消極的一維結(jié)構(gòu)上。周濤等[5]基于社會(huì)資本理論，探究了不同角度的社會(huì)影響對(duì)在線健康社區(qū)背景下用戶參與行為的影響；顧東曉等[6]基于計(jì)劃行為理論和“大五”理論，探究了經(jīng)驗(yàn)開放性和感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)在線健康社區(qū)用戶持續(xù)搜索意愿的影響；程慧平等[7]基于認(rèn)知情緒理論，研究了社交媒體用戶的不持續(xù)使用行為是如何被影響的；張敏等[8]基于社會(huì)交換等理論，探究了在線健康社區(qū)背景下，使能和抑能兩種因素對(duì)用戶主觀知識(shí)隱藏意愿與行為的影響。結(jié)合在線健康社區(qū)用戶的實(shí)際使用情況，用戶的行為表現(xiàn)多樣化，僅以積極與否的一維結(jié)構(gòu)來(lái)分析用戶的行為不夠細(xì)化，未能全面地反映用戶的心理變化過程，因此有必要對(duì)用戶的行為進(jìn)行更細(xì)粒度的劃分。

EVLN行為反應(yīng)模型是一種在員工對(duì)工作或組織交換關(guān)系滿意度降低的情況下，用于分析員工綜合行為的反應(yīng)模型，其概括了員工多種行為傾向與具體行為反應(yīng)[3]。該模型最初由A. Hirschman[9]于1970年提出，后又經(jīng)D. Farrell[10]、C. E. Rusbult等[3]對(duì)其持續(xù)補(bǔ)充日臻完善。EVLN行為模型具體有4種行為：退出、建言、忠誠(chéng)、忽略，涵蓋了兩個(gè)行為維度，即“積極—消極”和“破壞—建設(shè)”[3]。EVLN模型從更細(xì)粒度的角度對(duì)用戶的行為進(jìn)行了劃分。

EVLN行為反應(yīng)模型已經(jīng)逐漸地延伸到其他領(lǐng)域?qū)€(gè)體行為進(jìn)行研究，而不僅僅只是對(duì)現(xiàn)實(shí)組織中員工行為問題進(jìn)行研究。例如，魏斌[11]采用問卷調(diào)查的方法，探究了心理契約破裂對(duì)“90后”員工EVLN行為造成的影響；劉魯川等[12]采用問卷調(diào)查與焦點(diǎn)訪談相結(jié)合的方法，在社會(huì)化閱讀背景下，運(yùn)用心理契約理論與感知價(jià)值理論對(duì)用戶的EVLN行為進(jìn)行了研究。郭海玲[13]等采用問卷調(diào)查的方法，通過使用與滿足理論與心理契約理論對(duì)微信訂閱號(hào)用戶的EVLN行為進(jìn)行了探究。目前有關(guān)EVLN行為的研究大多采用問卷調(diào)查的測(cè)量方法。

2.2 心理契約理論

心理契約理論是組織與成員以及成員之間對(duì)未書面化約定和相互期望義務(wù)的理解，該理論基于社會(huì)交換理論中的互惠原則所形成[13]。根據(jù)社會(huì)交換理論，組織中的成員以互惠原則為基礎(chǔ)提供社會(huì)支持，包括信息支持和情感支持[14]，得到物質(zhì)和心理上的收益，從而形成未書面化的心理契約。具體來(lái)說，信息支持是指用戶以推薦、建議或知識(shí)等形式提供信息，這些信息可以幫助其他用戶解決某些問題[15]；情感支持是指用戶對(duì)其他用戶提供情感方面的關(guān)注，如關(guān)心、理解或同情。

目前，心理契約已經(jīng)由現(xiàn)實(shí)組織擴(kuò)展到了虛擬組織中。彭宏程[16]研究指出，人們?cè)谶M(jìn)入網(wǎng)絡(luò)虛擬社區(qū)成為該社區(qū)的用戶后，會(huì)與社區(qū)、社區(qū)中的用戶形成心理契約，這與現(xiàn)實(shí)組織中組織與雇員以及雇員之間形成的心理契約一樣，并將其同樣劃分為兩大類，即交易型和關(guān)系型心理契約。W. Sha[17]認(rèn)為電商背景下，以感知公平性為中介變量，用戶的購(gòu)買意愿會(huì)被心理契約所影響。同時(shí)，已經(jīng)有很多學(xué)者運(yùn)用心理契約研究了不同領(lǐng)域用戶的EVLN行為。劉魯川等[12]探究了在社群化閱讀的情境下，用戶感知價(jià)值是如何通過心理契約對(duì)EVLN行為產(chǎn)生影響；王戰(zhàn)平等[18]認(rèn)為在虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)中，用戶的EVLN行為會(huì)被心理契約所影響。運(yùn)用心理契約可以很好地解釋虛擬組織中各利益相關(guān)者的心理與行為。

在線健康社區(qū)作為虛擬組織，對(duì)于其用戶的心理契約與后續(xù)使用行為之間的關(guān)系，目前還沒有被研究者發(fā)現(xiàn)，尤其是，在線健康虛擬社區(qū)用戶使用的是信息而非實(shí)物物品，并且已有的研究大多是對(duì)以問卷調(diào)查為代表的“小樣本”數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證和解釋，該方法主觀性較強(qiáng)，且調(diào)查結(jié)果的質(zhì)量常常得不到保證，被調(diào)查者作答比較受限，缺乏彈性。因此，筆者將采取大數(shù)據(jù)研究方法，對(duì)從線健康社區(qū)網(wǎng)站中爬取的“大樣本”結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，該方法可以獲取用戶真實(shí)的客觀行為數(shù)據(jù)，從而生成更加精確的用戶畫像，不但避免了“小樣本”數(shù)據(jù)帶來(lái)的偏差，而且可以更加深入地了解用戶的需求、行為和情緒，由此以心理契約理論為切入點(diǎn)，分析在線健康社區(qū)用戶心理契約的形成機(jī)制以及心理契約對(duì)用戶后續(xù)EVLN行為的影響。

3 研究模型與假設(shè)

將心理契約的概念映射到在線健康社區(qū)中，認(rèn)為在線健康社區(qū)中，運(yùn)營(yíng)主體與用戶以及用戶之間同樣存在不成文、不能書面化的心理契約。同時(shí)，按照I. R. Macneil[19]對(duì)心理契約劃分方式，筆者將在線健康社區(qū)用戶的心理契約劃分為兩種類型：交易型心理契約和關(guān)系型心理契約。其中，虛擬組織中交易型心理契約是指社區(qū)用戶對(duì)社區(qū)能節(jié)省成本、提高收益的期望，其主要是對(duì)利益及外在需求方面的滿足，是一種經(jīng)濟(jì)型的交互契約關(guān)系；關(guān)系型心理契約是指社區(qū)用戶期望能夠增強(qiáng)自己的社會(huì)交往、獲得情感上的寄托和提升在社區(qū)中的名譽(yù)聲望等，其主要是對(duì)社會(huì)情感需要的滿足，例如歸屬感、認(rèn)同感，是一種情感型的交互契約關(guān)系[16]。故此筆者將交易型心理契約定義為在線健康社區(qū)用戶增加收益、節(jié)省信息獲取成本的期望[13]。其中，收益是指在線健康社區(qū)設(shè)置的積分等虛擬獎(jiǎng)勵(lì)，信息獲取成本是指用戶進(jìn)行信息搜索時(shí)所需要花費(fèi)的時(shí)間，用在線健康社區(qū)用戶獲得的積分值+在線時(shí)間來(lái)衡量[13]。在線健康社區(qū)用戶的關(guān)系型心理契約是用戶獲得情感依戀、提升自身名譽(yù)和聲望、擴(kuò)大社交范圍的期望，采取好友數(shù)*50+空間訪問量來(lái)衡量[20]。

根據(jù)EVLN模型在現(xiàn)實(shí)組織中4種行為的具體定義，即退出行為是指自愿離職或調(diào)換部門；建言行為是指竭盡所能的地幫助組織提出創(chuàng)設(shè)性意見，積極協(xié)助組織改變現(xiàn)有的狀態(tài)以及任何對(duì)組織發(fā)展有利的行為；忠誠(chéng)行為是指保持沉默，以等待組織情況漸漸改善；忽略行為是指消極怠工，降低對(duì)工作的積極性，無(wú)視組織狀況，讓問題加劇惡化。結(jié)合在線健康社區(qū)的實(shí)際應(yīng)用情況，筆者對(duì)在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為進(jìn)行了定義。將用戶不再使用或長(zhǎng)時(shí)間不使用在線健康社區(qū)定義為退出行為。將用戶積極主動(dòng)發(fā)帖回帖、提供創(chuàng)設(shè)性意見、參與在線健康社區(qū)的話題討論等所有對(duì)組織發(fā)展有利的行為定義為建言行為。將用戶只閱讀信息但不發(fā)貼回帖、保持沉默、不發(fā)表自己的看法和建議，但還仍在使用，等待在線健康社區(qū)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)定義為忠誠(chéng)行為。將用戶短時(shí)間內(nèi)不使用在線健康社區(qū)定義為忽略行為。

結(jié)合用戶EVLN行為的定義，筆者根據(jù)最后訪問時(shí)間，將用戶超過1年不訪問規(guī)定為長(zhǎng)時(shí)間不訪問，半年內(nèi)不訪問規(guī)定為短時(shí)間不訪問，以此區(qū)分退出行為和忽略行為。再根據(jù)剩余用戶的發(fā)帖數(shù)與回帖數(shù)之和的分布得到中位數(shù)，以此為界限[21]，將大于中位數(shù)的行為規(guī)定為建言行為，否則為忠誠(chéng)行為。用最后訪問時(shí)間與爬取完成時(shí)間2020年11月23號(hào)的差值來(lái)衡量退出行為和忽略行為，用發(fā)帖數(shù)與回帖數(shù)之和來(lái)衡量建言行為和忠誠(chéng)行為。

當(dāng)在線健康社區(qū)用戶提供、傳遞和交換與健康相關(guān)的有用信息以幫助他人解決問題即信息支持，以及當(dāng)用戶對(duì)他人的病情給予鼓勵(lì)和支持，增強(qiáng)用戶戰(zhàn)勝疾病的信心即情感支持時(shí)，用戶都可以獲得在線健康社區(qū)中設(shè)置的積分獎(jiǎng)勵(lì)等虛擬獎(jiǎng)勵(lì)的收益，同時(shí)也會(huì)獲得來(lái)自其他用戶的情感依戀，提升自身在社區(qū)中的聲譽(yù)名望，從而使用戶產(chǎn)生心理契約。其中，信息支持用回復(fù)文本中的實(shí)詞數(shù)量來(lái)衡量，情感支持用回復(fù)文本中的情感分值來(lái)衡量[22]。

因此，筆者提出如下假設(shè)：

H1a：在線健康社區(qū)中，信息支持正向影響交易型心理契約。

H1b：在線健康社區(qū)中，信息支持正向影響關(guān)系型心理契約。

H2a：在線健康社區(qū)中，情感支持正向影響交易型心理契約。

H2b：在線健康社區(qū)中，情感支持正向影響關(guān)系型心理契約。

心理契約對(duì)雇員和雇員行為的影響一直是組織行為學(xué)領(lǐng)域中重要的研究問題。根據(jù)筆者對(duì)在線健康社區(qū)用戶EVLN行為的定義，在不同的維度上，它們表達(dá)出不同的反應(yīng)效應(yīng)，進(jìn)而對(duì)在線健康社區(qū)的發(fā)展產(chǎn)生不同的影響。例如，在積極與否的維度上，退出行為是一種主動(dòng)積極的表現(xiàn)，有利于在線健康社區(qū)的發(fā)展，而在另一個(gè)維度上，退出行為則是一種不利于在線健康社區(qū)發(fā)展甚至是破壞性的反應(yīng)行為。

關(guān)于退出行為，T. Dulac[23]等研究表明，心理契約的破裂對(duì)企業(yè)員工的離職行為產(chǎn)生正面影響。就在線健康社區(qū)而言，同類型的社區(qū)數(shù)不勝數(shù)，可替代性又很強(qiáng)，如果沒有感覺心理契約被滿足時(shí)，就會(huì)選擇新的或其他類型的在線健康社區(qū)，這就導(dǎo)致了目前在線健康社區(qū)用戶流失的現(xiàn)象。當(dāng)在線健康社區(qū)用戶的心理契約順利履行時(shí)，用戶才會(huì)繼續(xù)使用該社區(qū)。

因此，筆者提出如下假設(shè)：

H3a：交易型心理契約負(fù)向影響退出行為。

H4a：關(guān)系型心理契約負(fù)向影響退出行為。

關(guān)于建言行為，胡恩華等[24]認(rèn)為，公司的承諾會(huì)促進(jìn)員工建言行為的發(fā)生。W. H. Tumley等[25]的研究表明，員工心理契約破裂會(huì)對(duì)建言行為產(chǎn)生顯著影響。就在線健康社區(qū)而言，當(dāng)用戶感受到心理契約得到滿足時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致其建言行為的增加。

因此，筆者提出以下假設(shè)：

H3b：交易型心理契約正向影響建言行為。

H4b：關(guān)系型心理契約正向影響建言行為。

在忠誠(chéng)行為方面，白艷莉[26]的研究表明，當(dāng)雇員的心理契約被打破時(shí)，員工對(duì)組織的忠誠(chéng)度就會(huì)顯著下降。由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬特性，使得在線健康社區(qū)用戶之間的情感聯(lián)系會(huì)相對(duì)低于現(xiàn)實(shí)組織中的，人們承擔(dān)責(zé)任的意識(shí)也較差，社區(qū)對(duì)用戶沒有過高的義務(wù)要求，用戶對(duì)社區(qū)的容忍度也很低，只有當(dāng)用戶感覺心理契約被滿足時(shí)，用戶才會(huì)維持自己的忠誠(chéng)行為。

因此，筆者提出如下假設(shè)：

H3c：交易型心理契約正向影響忠誠(chéng)行為。

H4c：關(guān)系型心理契約正向影響忠誠(chéng)行為。

忽略行為是一種消極的、具有破壞性的反應(yīng)行為，W. H. Tumley等[27]的研究表明，當(dāng)心理契約破裂水平提高時(shí)，雇員曠工、忽視職業(yè)角色內(nèi)工作等不良行為會(huì)有所增加。結(jié)合在線健康社區(qū)的實(shí)際使用情況，海量的網(wǎng)絡(luò)信息雖然滿足用戶的信息需求，但用戶瀏覽信息的時(shí)間有限，如何從這些信息中分析、獲取有效的健康知識(shí)是大多數(shù)用戶所面臨的問題，這就導(dǎo)致一些用戶不愿去看其他用戶的發(fā)帖和回帖，甚至短時(shí)間內(nèi)不登錄和忽略該社區(qū)。

因此，筆者提出以下假設(shè)：

H3d：交易型心理契約負(fù)向影響忽略行為。

H4d：關(guān)系型心理契約負(fù)向影響忽略行為。

綜合上述假設(shè)，提出本文的研究模型，如圖1所示：

圖1 心理契約對(duì)用戶EVLN行為影響的研究模型

4 研究過程及數(shù)據(jù)分析

4.1 數(shù)據(jù)收集

目前，在線醫(yī)療行業(yè)正在快速發(fā)展，很多網(wǎng)上的醫(yī)療服務(wù)都得到了人們的認(rèn)同，并擁有了龐大的用戶群體。國(guó)內(nèi)主流的在線醫(yī)療社區(qū)類網(wǎng)站有甜蜜家園、尋醫(yī)問藥網(wǎng)、丁香論壇、好大夫在線、醫(yī)享網(wǎng)等。其中，甜蜜家園糖尿病論壇是在線醫(yī)療領(lǐng)域比較成功的一個(gè)，它為廣大糖尿病患者提供了一個(gè)線上交流平臺(tái)，它成立于2005年9月，是國(guó)內(nèi)最大、最活躍的糖尿病患者在線論壇，功能板塊豐富，用戶活躍度高，而且用戶細(xì)分粒度大、粘性大，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也容易收集，真實(shí)性強(qiáng)，數(shù)據(jù)量豐富，因此本研究選擇甜蜜家園糖尿病論壇作為本文的研究對(duì)象和數(shù)據(jù)來(lái)源，利用大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行研究。

使用后裔采集器軟件爬取甜蜜家園糖尿病論壇上2020年11月23號(hào)之前的用戶數(shù)據(jù)，具體包括用戶的回帖數(shù)、空間訪問量、好友數(shù)、回帖內(nèi)容、主題數(shù)、積分、金錢、威望、最后訪問時(shí)間、上次發(fā)表時(shí)間等信息（見圖2）。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，最終得到了133 160條數(shù)據(jù)，共涉及223名用戶。

圖2 甜蜜家園糖尿病論壇個(gè)人資料界面

筆者利用文本分析技術(shù)，對(duì)用戶發(fā)帖回帖文本中所蘊(yùn)藏的信息支持和情感支持進(jìn)行測(cè)量。從最樸素的想法出發(fā)，認(rèn)為用戶發(fā)帖回帖文本中蘊(yùn)含的信息越多，即提供的信息支持就越多，而在一般的語(yǔ)言中，有價(jià)值的信息大部分都蘊(yùn)藏在部分具有實(shí)際意義的名詞中，包括動(dòng)名詞、地名、數(shù)詞、狀態(tài)詞、簡(jiǎn)稱等，因此筆者使用Python統(tǒng)計(jì)用戶發(fā)帖回帖文本中上述實(shí)詞的數(shù)量作為衡量信息支持的變量[22]；利用Python的第三方庫(kù)snowNLP對(duì)發(fā)帖回帖中的文本內(nèi)容進(jìn)行情感分析，該方法可以直接計(jì)算出蘊(yùn)藏在文本背后的情感，識(shí)別發(fā)帖人所表達(dá)的情緒，得到在0到1范圍內(nèi)的情感分值，從而以該分值作為衡量情感支持的指標(biāo)[22]。

4.2 數(shù)據(jù)分析

（1）相關(guān)性檢驗(yàn)。為了分析本研究所涉及變量之間的因果關(guān)系，首先對(duì)數(shù)據(jù)的正態(tài)性分布進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表1所示：

表1 正態(tài)性檢驗(yàn)

根據(jù)上述結(jié)果，情感支持、交易型心理契約和關(guān)系型心理契約均具有嚴(yán)格正態(tài)性特質(zhì)，其余變量雖然不是絕對(duì)正態(tài)，但其峰度絕對(duì)值小于10且偏度絕對(duì)值小于3，基本可接受為正態(tài)分布。

在此前提下，筆者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行皮爾遜相關(guān)檢驗(yàn)，由此判斷變量之間是否具有相關(guān)性。由于用戶一旦被劃分為EVLN行為的某一種行為，那么它就不可能是其他3種行為，因此EVLN行為4個(gè)變量之間無(wú)法進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。本文的皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)具體結(jié)果如表2所示。

從表2可知，信息支持和情感支持無(wú)相關(guān)關(guān)系，交易型和關(guān)系型心理契約無(wú)相關(guān)關(guān)系，信息支持和情感支持分別與交易型心理契約和關(guān)系型心理契約之間呈現(xiàn)明顯的相關(guān)關(guān)系；交易型心理契約與退出行為、建言行為、忠誠(chéng)行為有相關(guān)關(guān)系，與忽略行為無(wú)相關(guān)關(guān)系；關(guān)系型心理契約對(duì)建言行為、忠誠(chéng)行為、忽略行為有相關(guān)關(guān)系，與退出行為無(wú)相關(guān)關(guān)系，因此可以對(duì)變量之間進(jìn)行更詳細(xì)的因果探究。

表2 相關(guān)性檢驗(yàn)

（2）回歸模型建立。構(gòu)建多元回歸模型探究用戶的信息支持和情感支持對(duì)兩種心理契約的影響，以及兩種心理契約對(duì)EVLN的影響，具體計(jì)算公式為：

（3）回歸結(jié)果分析。基于上述多元回歸模型，筆者采用SPSSAU工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表3和表4所示：

表3 信息支持和情感支持對(duì)心理契約影響的多元線性回歸分析結(jié)果

由表3可知，自變量間沒有多重共線性問題，且D-W值在2附近，說明沒有自相關(guān)性，模型構(gòu)建良好。信息支持和情感支持對(duì)在線健康社區(qū)中用戶的心理契約起著重要的作用，但對(duì)兩種不同類型心理契約的影響有所差異。這一結(jié)果與孫偉偉[23]得到的結(jié)論一致。其中，信息支持對(duì)交易型心理契約具有顯著正 向 影 響（Beta=0.526, p=0.000＜0.001）；信息支持對(duì)關(guān)系型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.325, p=0.007＜0.01）；情感支持對(duì)交易型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.405, p=0.000＜0.001）；情感支持對(duì)關(guān)系型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.261, p=0.017＜0.05）。因此，支持H1a、H1b、H2a、H2b。

首先，信息支持和情感支持對(duì)用戶關(guān)系型和交易型心理契約均具有顯著的正向影響，但信息支持對(duì)兩者影響更大。這一結(jié)果表明，在在線健康社區(qū)這一虛擬組織中用戶的心理契約依然存在，用戶提供信息支持和情感支持，讓在線健康社區(qū)用戶在經(jīng)濟(jì)以及情感方面的需求和期望得到滿足。而用戶關(guān)系型和交易型心理契約受信息支持的影響比較大這一結(jié)論，剛好和在線健康社區(qū)“知識(shí)性、問答性”的特點(diǎn)相吻合，即用戶瀏覽在線健康社區(qū)，主要是為了解決自身健康問題，并尋求有用信息。

其次，與關(guān)系型心理契約相比，交易型心理契約受信息支持和情感支持的影響更大。這說明，在線健康社區(qū)中用戶對(duì)于物質(zhì)層面的獎(jiǎng)勵(lì)（如積分等），更加符合用戶的心理期望。并且目前許多虛擬社區(qū)都設(shè)有積分獎(jiǎng)勵(lì)等活動(dòng)，以增加用戶活躍度，提升社區(qū)的影響范圍，這一結(jié)果一方面說明用戶對(duì)這些好處的喜愛，另一方面也反映了他們會(huì)因?yàn)檫@些好處去交流、共享、持續(xù)貢獻(xiàn)個(gè)人知識(shí)等。

由表4可知，自變量間沒有多重共線性問題，且D-W值在2附近，說明沒有自相關(guān)性，模型構(gòu)建良好。交易型心理契約對(duì)在線健康社區(qū)用戶的退出行為和忽略行為無(wú)顯著影響（Beta=0.438，p=0.175＞0.05；Beta=0.154，p=0.0.413＞0.05），對(duì)建言行為和忠誠(chéng)行為有顯著正向影響（Beta=0.610，p=0.001＜0.01；Beta=0.134，p=0.000＜0.001）。關(guān)系型心理契約對(duì)在線健康社區(qū)用戶的建言行為和忠誠(chéng)行為無(wú)顯著影響（Beta=0.009，p=0.957＞0.05；Beta=0.638，p=0.355＞0.05），對(duì)忽略行為有顯著負(fù)向影響（Beta=-0.393，p=0.040＜0.05），對(duì)退出行為有顯著正向影響（Beta=0.223，p=0.010＜0.05；Beta=1.253，p=0.000＜0.001）。因此，不支持H3a、H3d、H4a、H4b、H4c，支持H3b、H3c、H4b、H4d。

交易型心理契約對(duì)在線健康社區(qū)用戶的退出行為和忽略行為無(wú)顯著影響，對(duì)建言行為和忠誠(chéng)行為有顯著正向影響。這一結(jié)論與現(xiàn)實(shí)組織情境中雇員的心理契約破裂與建言和忠誠(chéng)行為呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系，與退出和忽略行為有顯著的正向相關(guān)關(guān)系不一致[27]，但與虛擬組織中用戶的心理契約破裂和行為之間的關(guān)系相一致[13]?？赡艿脑蛑饕校涸诰€健康社區(qū)是一個(gè)健康知識(shí)分享與交流的平臺(tái)，參與其中的用戶大多數(shù)擁有共同的健康疾病，而在現(xiàn)實(shí)組織中，雇員與企業(yè)是雇傭與被雇傭的關(guān)系，一般是靠利益捆綁在一起的，因此相對(duì)于現(xiàn)實(shí)組織，在線社區(qū)用戶對(duì)經(jīng)濟(jì)類的感知滿足彈性相對(duì)較低，這就使得用戶心理契約的破裂與否只會(huì)影響他們對(duì)所在社區(qū)的參與意識(shí)和主動(dòng)能動(dòng)性以及降低他們?cè)谏鐓^(qū)中發(fā)表自己的健康言論和知識(shí)的頻率，并不會(huì)造成他們忽略或者直接退出該社區(qū)。

關(guān)系型心理契約對(duì)在線健康社區(qū)用戶的建言行為和忠誠(chéng)行為無(wú)顯著影響，對(duì)忽略行為有顯著負(fù)向影響，對(duì)退出行為有顯著正向影響。這一結(jié)論與現(xiàn)實(shí)組織情境中員工的心理契約違背與建言和忠誠(chéng)行為無(wú)顯著關(guān)系，與退出和忽略行為呈正向相關(guān)關(guān)系不一致[26]，也與虛擬組織中用戶心理契約違背與行為之間的關(guān)系不一致[14]。結(jié)合在線健康社區(qū)的實(shí)際應(yīng)用及社會(huì)化屬性不難發(fā)現(xiàn)，在線健康社區(qū)的社交性較小，用戶參與其中大多數(shù)是因?yàn)樽陨砑膊?，需要在線尋求健康信息幫助，這就使得用戶的關(guān)系型心理契約的破裂與否并不會(huì)對(duì)用戶尋求健康信息以及發(fā)表健康言論產(chǎn)生影響，但是當(dāng)用戶的社交關(guān)系一旦建立起來(lái)時(shí)，用戶就會(huì)由于人際關(guān)系的不滿足而產(chǎn)生忽略的負(fù)面行為，但也正是由于人際關(guān)系的牽絆，使得用戶并不會(huì)直接退出該社區(qū)。

5 管理啟示

本研究使用后裔采集器軟件從甜蜜家園糖尿病論壇爬取數(shù)據(jù)，以心理契約理論為切入點(diǎn)，通過對(duì)爬取到的客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，探討在線健康社區(qū)用戶的信息支持和情感支持與交易型心理契約和關(guān)系型心理契約的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及兩種心理契約與后續(xù)使用行為EVLN之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本研究的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如圖3所示：

圖3 本研究的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)以上結(jié)果和分析，筆者提出以下對(duì)策和建議：

從運(yùn)營(yíng)主體的角度來(lái)說，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)時(shí)刻關(guān)注用戶，以防用戶出現(xiàn)了不利于社區(qū)發(fā)展的行為。社區(qū)可以設(shè)置更多的激勵(lì)措施，鼓勵(lì)用戶發(fā)表他們?cè)趯?duì)抗疾病過程中的心路歷程，分享相關(guān)的健康知識(shí)，提高用戶的經(jīng)濟(jì)收益，以幫助新加入社區(qū)的患者或其他用戶獲取高質(zhì)量的健康知識(shí)，節(jié)省用戶花費(fèi)的時(shí)間成本，提高用戶的價(jià)值收益以及對(duì)社區(qū)的歸屬感；在線健康平臺(tái)也應(yīng)該注重對(duì)社交功能的設(shè)置，滿足用戶的社交和情感需求，為社區(qū)營(yíng)造良好的情感氛圍，鼓勵(lì)用戶積極進(jìn)行情感溝通與互動(dòng)，讓用戶更加積極樂觀地面對(duì)與處理所遇到的情緒憂慮和健康問題；社區(qū)管理者應(yīng)該在日常管理中積極地了解用戶在提供社會(huì)支持時(shí)的需求和期望，通過郵件、問卷、投票等途徑了解用戶對(duì)社區(qū)建設(shè)的看法，滿足在線健康社區(qū)用戶在情感和利益方面的需求，進(jìn)而激發(fā)用戶的組織公民行為，維持用戶參與在線健康社區(qū)的動(dòng)力，增強(qiáng)用戶的黏性和活躍度。

從用戶個(gè)人的角度來(lái)說，應(yīng)當(dāng)時(shí)刻遵守社區(qū)的規(guī)章制度，同時(shí)尊重他人的經(jīng)驗(yàn)分享，協(xié)助社區(qū)運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行監(jiān)督，提高社區(qū)中的信息質(zhì)量；在參與在線健康社區(qū)的過程中，要規(guī)范自己的行為，不發(fā)表對(duì)社區(qū)無(wú)用的信息，為營(yíng)造良好的在線健康社區(qū)環(huán)境做出自己的貢獻(xiàn)；增強(qiáng)社區(qū)參與意識(shí)，積極分享和交流自己的健康經(jīng)歷，竭盡所能進(jìn)行發(fā)帖回帖，幫助他人解決健康問題，促進(jìn)健康社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

本研究對(duì)在線健康社區(qū)用戶EVLN行為的研究也存在一定的局限性，這也是后續(xù)可進(jìn)一步探討的方向，具體包括：①在線健康社區(qū)中用戶有多方面的屬性，例如性別、年齡、地域、治療方案等，不同地域的用戶面對(duì)不同的現(xiàn)實(shí)醫(yī)療資源，那么他們對(duì)于健康的需求偏好也可能存在差異，因此，在后續(xù)研究中，探究不同屬性的用戶對(duì)于該領(lǐng)域的研究有助于更好地匹配醫(yī)療資源，對(duì)于醫(yī)療資源欠發(fā)達(dá)地區(qū)的患者也能給予幫助。②本研究是以在線患者交流社區(qū)為例，研究在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為，但在線健康社區(qū)類型多種多樣，例如在線醫(yī)患交流社區(qū)、在線醫(yī)生交流社區(qū)等，在不同的社區(qū)類型中，用戶的EVLN行為可能有所區(qū)別，在后續(xù)研究中，可以針對(duì)不同類型的在線健康社區(qū)特點(diǎn)，進(jìn)行橫向分析比較，增強(qiáng)研究的普適性。③筆者采用了截面數(shù)據(jù)，而在線健康社區(qū)用戶的行為是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，后續(xù)可以使用面板數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為進(jìn)行更加細(xì)致的研究。