摘" 要" 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系如何， 目前研究存在較大分歧。為明確二者關(guān)系， 探究分歧原因， 對檢索后獲得的44項研究（46個獨立效應(yīng)值）使用隨機效應(yīng)模型進行元分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在中等顯著正相關(guān)（r = 0.27， 95% CI = [0.21， 0.33]）; 二者的相關(guān)強度受文化背景和被試健康狀況的調(diào)節(jié)， 但不受性別、自我效能感測量指標和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為測量指標的影響。結(jié)果初步澄清了健康信念模型、信息搜尋綜合模型和風(fēng)險感知態(tài)度框架的爭論， 表明個體自我效能感水平越高， 其網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為往往也會越頻繁。研究啟示政府和健康醫(yī)療從業(yè)者可以通過開展網(wǎng)絡(luò)使用技能培訓(xùn)等干預(yù)方式提升公眾自我效能感水平， 間接促進公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為。

關(guān)鍵詞" 自我效能感， 健康信息搜尋， 互聯(lián)網(wǎng)使用， 元分析

分類號" B849; G201

1" 引言

作為信息搜尋的重要研究領(lǐng)域， 健康信息搜尋行為（Health information seeking behavior）是個體為獲取健康相關(guān)信息（如疾病、藥物、保?。┧扇〉男袨榛顒樱↙ambert amp; Loiselle， 2007）， 當個體基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境所開展一系列與健康相關(guān)的信息搜尋活動時， 即產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為。過去20年， 信息通信技術(shù)的發(fā)展極大地改變了公眾獲取健康信息的體驗（Zimmerman amp; Shaw， 2020）， 互聯(lián)網(wǎng)為公眾提供了便捷、即時、匿名且低成本的信息獲取途徑（Morahan-Martin， 2004; Powell et al.， 2011）， 越來越多的公眾將互聯(lián)網(wǎng)作為尋求健康信息的主要渠道。已有研究發(fā)現(xiàn)， 網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為能夠幫助公眾自主了解疾病癥狀、醫(yī)療利弊， 在提升公眾自主健康管理和健康決策能力方面具有巨大潛力（Hassan amp; Masoud， 2021; Santana et al.， 2011）。然而， 盡管當前我國互聯(lián)網(wǎng)接入程度較高， 總體網(wǎng)民人數(shù)達到10.51億， 但在線醫(yī)療用戶規(guī)模只有3億， 僅占網(wǎng)民整體的28.5% （中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心， 2022）， 未曾或者較少通過互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的人群不在少數(shù)。因此， 研究如何促進公眾廣泛使用互聯(lián)網(wǎng)搜尋健康信息對全面提升公眾健康水平具有重要意義。

已有研究對影響公眾網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)因素展開了較多探討。相關(guān)研究多認為自我效能感會積極影響公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為， 高自我效能感的個體使用網(wǎng)絡(luò)搜尋健康信息的意愿會更強烈， 他們在搜尋過程中更容易產(chǎn)生積極情緒（St. Hilaire， 2016）， 且能積極應(yīng)對搜尋過程中可能產(chǎn)生的感知不確定性等負面影響（Cao et al.， 2016; Deng amp; Liu， 2017; You amp; Cho， 2020）; 另一方面， 亦有研究發(fā)現(xiàn)低自我效能感是導(dǎo)致個體缺少健康信息搜尋行為的主要原因之一（Patel amp; Dowse， 2015）。然而， 也有研究呈現(xiàn)不同結(jié)果。部分研究發(fā)現(xiàn)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系并不顯著（Lu et al.， 2007; Oh， 2016; Sun amp; Jiang， 2021）或負相關(guān)（Hall et al.， 2015; Muturi， 2020; So et al.， 2019）， 該部分研究認為公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為主要受到互聯(lián)網(wǎng)接入程度、網(wǎng)絡(luò)健康信息信任、健康焦慮或健康風(fēng)險感知等因素的影響， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為之間的聯(lián)系并不緊密?？傮w上， 已有研究關(guān)于自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系值從?0.10到0.71均有報告， 二者的相關(guān)關(guān)系方向和關(guān)系強度都存在較大差異。因此， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系究竟如何， 是否受到樣本特征、研究背景、測量工具等因素的影響， 這些問題都有待進一步探討?；诖?， 為了解決該領(lǐng)域的爭議， 得出更為全面、準確的結(jié)論， 本研究采用元分析方法探討自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 以及可能影響二者關(guān)系的調(diào)節(jié)因素， 為進一步深入研究公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為提供一般性證據(jù)支持。

1.1" 自我效能感的概念和測量

自我效能感（Self-efficacy）是指個體對實現(xiàn)既定目標所需能力的信念感知， 被認為是人類動機和行為的基礎(chǔ)（Bandura， 1977; Bandura， 1997）。自我效能感包括特定自我效能感（Task-special self- efficacy）和一般自我效能感（General self-efficacy）。特定自我效能感理論認為， 在不同情境和任務(wù)下， 人類行動需要的技能千差萬別， 自我效能感是個體對完成特定任務(wù)所需能力的自我信念感知（Bandura， 1997）。與特定自我效能感相比， 部分研究則認為人類存在應(yīng)對不同環(huán)境挑戰(zhàn)或面對新事物時的一般自我效能感（Chen et al.， 2001; Schwarzer et al.， 1997）， 這種一般性的自我效能感是通過個體過去各種成功和失敗經(jīng)驗所獲得的總體信念， 是一種穩(wěn)定的、不跟隨情境和任務(wù)變化的個人能力感知（Sherer et al.， 1982）。

回顧文獻發(fā)現(xiàn)， 基于網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋情境下， 特定自我效能感主要包括網(wǎng)絡(luò)自我效能感和健康自我效能感。使用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)自我效能感量表由Eastin和LaRose （2000）開發(fā)， 該量表借助8個題項（如“我有信心使用互聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)”）評估個體對其使用互聯(lián)網(wǎng)完成各項任務(wù)的整體能力判斷; Lee等人（2008）開發(fā)的健康自我效能感量表由5個題項組成（如“我相信我能對我的健康有積極的影響”）， 用于評估個體對管理自身健康能力的信念感知; 除此之外， 為了適應(yīng)不同健康信息搜尋任務(wù)的需要， 一些研究還開發(fā)了慢性疾病自我效能感量表（Lorig et al.， 2001）、癌癥自我效能感量表（Wolf et al.， 2005）等。最早有關(guān)一般自我效能感的量表由Sherer等人（1982）編制， 該量表包含17個題項， 主要測量個體在計劃制定、工作執(zhí)行以及面對困難和失敗時的能力信念; 目前使用最廣泛的一般自我效能感的測量工具是由Chen等人（2001）開發(fā)的NGSE量表（New General Self-Efficacy Scale）， 該量表包含8個題項， 用來測量個體在各類情境下的一般自我效能感知; 此外， Schwarzer和Jerusalem （1995）開發(fā)適用于德國、西班牙、中國個體的一般自我效能感量表， 也是被廣泛使用的量表之一（Schwarzer et al.， 1997）。表1 列出了自我效能感的測量取向和代表性量表。

從概念內(nèi)涵來看， 特定自我效能感比一般自我效能感更加強調(diào)情境和任務(wù)差異對個體能力感知的重要性; 從使用頻率來看， 多數(shù)研究主要根據(jù)所需的研究情境編制特定的自我效能感量表， 僅少量研究使用一般自我效能感量表探討其對網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的影響（金帥岐 等， 2020; Sun amp; Jiang， 2021）; 從測量效果來看， 已有研究發(fā)現(xiàn)特定自我效能感比一般自我效能感能更好地預(yù)測特定情境和任務(wù)下個體的行為表現(xiàn)， 而一般自我效能感則可以對個體在一般情況下的反應(yīng)傾向做出普遍性預(yù)測， 其適用性更為廣泛（Chen et al.， 2001; 陸昌勤 等， 2004）。綜上所述， 雖然特定自我效能感和一般自我效能感在概念內(nèi)涵、使用頻率和測量效果上存在一定差異， 但彼此相互補充， 共同揭示了自我效能感的復(fù)雜含義。

1.2" 網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的概念和測量

網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為是指個體基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境所開展一系列與健康相關(guān)的信息搜尋活動?；仡櫼酝嚓P(guān)研究發(fā)現(xiàn)， 國內(nèi)外研究主要通過測量個體的搜尋意愿、搜尋頻率和時長、搜尋經(jīng)歷等來評估其網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為。（1）搜尋意愿。搜尋意愿主要測量個體使用互聯(lián)網(wǎng)搜尋健康信息的意愿程度， 如Deng和Liu （2017）通過3個題項測量個體的社交媒體健康信息搜尋意愿。（2）搜尋頻率和時長。一種是通過問卷獲取被試人員的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋頻率， 如Renahy等人（2010）編制的單個題項量表（“在過去的12個月里， 您使用互聯(lián)網(wǎng)搜索健康信息或建議的頻率有多高？”）; 另一種則是實時跟蹤和記錄被試人員在某一時間段內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋時長（Hong， 2006; Rains amp; Tukachinsky， 2015）。（3）搜尋經(jīng)歷。代表性的測量工具由Kontos等人（2014）開發(fā)， 該量表包含12個題項， 主要測量個體在過去使用互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的情況。從上述三類測量指標來看， 目前有關(guān)網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量內(nèi)容差別較大， 測量標準尚未統(tǒng)一， 測量工具也較為分散， 關(guān)于直接測量個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋頻率和搜尋經(jīng)歷與間接測量個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋意愿是否會產(chǎn)生不同的測量結(jié)果等方面的研究較少， 三類指標的測量效果有待進一步研究。

1.3" 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系

有關(guān)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的研究主要有三種觀點：第一種觀點認為二者正相關(guān)， 自我效能感是個體網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的重要預(yù)測因素; 第二種觀點認為兩者不存在相關(guān)性， 自我效能感不會對個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為產(chǎn)生直接影響; 第三種觀點認為二者關(guān)系在不同風(fēng)險感知水平會呈現(xiàn)不同方向的相關(guān)性， 當個體處在高風(fēng)險感知水平時， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為呈負相關(guān)。

第一種觀點認為自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在顯著正相關(guān)關(guān)系。1988年， Rosenstock等人將自我效能感因素引入健康信念模型， 該理論模型認為自我效能感和感知嚴重性、感知易感性、感知有益性等因素會共同影響個體健康行為改變（Rosenstock et al.， 1988）。根據(jù)健康信念模型， 當人們在日常生活中遇到健康相關(guān)問題時， 只有當個體感到自己有能力（自我效能）克服所面臨的健康危險， 他們才會進一步采取相應(yīng)行動來保護自身健康（Champion amp; Skinner， 2008）。在互聯(lián)網(wǎng)情境中， 由于搜尋健康信息面臨掌握網(wǎng)絡(luò)搜索技能、辨別虛假信息等諸多挑戰(zhàn)（Swire-Thompson amp; Lazer， 2019）， 高自我效能感水平的個體往往能夠更加積極地應(yīng)對復(fù)雜的搜尋任務(wù)， 努力克服搜尋過程中遇到的挑戰(zhàn)（Hong， 2006）， 從而更易產(chǎn)生積極的網(wǎng)絡(luò)健康信息尋求動機（St.Hilaire， 2016）。也就是說， 當個體的自我效能感水平越高， 他們對自身通過互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的能力感知也就更強， 因此在行動上也會更加積極地利用網(wǎng)絡(luò)搜尋自身所需的健康信息（Cao et al.， 2016; Deng amp; Liu， 2017; 周培宇 等， 2022）。與此同時， 相關(guān)橫向和縱向研究也均發(fā)現(xiàn)自我效能感能夠正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為（Arif et al.， 2020; Mou et al.， 2016; Yang amp; Wu， 2020）， 支持了二者的正相關(guān)關(guān)系。

第二種觀點認為自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系不顯著。信息搜尋綜合模型（Comprehensive model of information seeking）認為， 信息載體因素（特征和效用）決定了個體對健康信息搜尋渠道的選擇和使用， 自我效能感等健康信念因素會對信息載體因素產(chǎn)生影響， 但并不會直接影響個體的健康搜尋行為（Johnson amp; Meischke， 1993）。在網(wǎng)絡(luò)信息搜尋情境中， 相關(guān)橫向研究支持了信息搜尋綜合模型的觀點， 研究發(fā)現(xiàn)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為相關(guān)關(guān)系不顯著（Lu et al.， 2007; Hale， 2011; Sun amp; Jiang， 2021）。相關(guān)研究認為， 人口學(xué)統(tǒng)計因素（如教育背景、社會地位）和互聯(lián)網(wǎng)接入程度才是真正影響公眾開展網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的決定因素（Hale， 2011; Oh， 2016）。

第三種觀點認為自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系并不穩(wěn)健， 二者關(guān)系在不同風(fēng)險感知水平會呈現(xiàn)不同方向的相關(guān)性。風(fēng)險感知態(tài)度框架（Risk perception attitude framework）認為風(fēng)險感知是預(yù)測個體采取預(yù)防行為最重要的影響因素， 自我效能感與個體行為的關(guān)系受到風(fēng)險感知的影響（Rimal amp; Real， 2003）。相關(guān)實證研究發(fā)現(xiàn)， 當個體的風(fēng)險感知水平較低時， 自我效能感可以正向預(yù)測個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋意愿和行為; 但當個體的風(fēng)險感知水平較高時， 自我效能感水平低的個體反而會更頻繁地進行信息搜尋活動（So et al.， 2019）。部分研究認為， 當個體處在“高風(fēng)險、低效能”的情境時， 他們往往會產(chǎn)生更多的心理焦慮， 并且期望通過掌握更多的健康信息的方式來緩解這些焦慮感， 從而產(chǎn)生強烈的健康信息搜尋動機， 因此， 當個體的自我效能感水平越低， 網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為反而越頻繁（Turner et al.， 2006）。

綜上所述， 第一種觀點既有健康信念模型的理論支持， 且得到了多數(shù)相關(guān)橫向和縱向研究的檢驗（Cao et al.， 2016; Deng amp; Liu， 2017; Lim et al.， 2011; Oh et al.， 2013; Yang amp; Wu， 2020）， 而第二種和第三種觀點在適用情境方面尚存在學(xué)術(shù)分歧。一方面， 有研究在信息搜尋綜合模型的理論框架下得出自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為呈正相關(guān)而非不相關(guān)的驗證結(jié)果（Rains， 2008）， 部分研究也認為該理論模型在互聯(lián)網(wǎng)情境中的解釋力度不太理想（Hartoonian et al.， 2014）; 另一方面， 由于風(fēng)險感知態(tài)度框架主要考察的是公眾對特定健康信息（如癌癥信息）的搜尋行為， 該理論能否打破特定搜尋情境， 有效預(yù)測個體的一般性健康信息搜尋行為， 也還有待進一步考證（Zhang et al.， 2020）?；诖?， 本文提出假設(shè)1：自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在正相關(guān)。

1.4" 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的調(diào)節(jié)變量

元分析調(diào)節(jié)變量的選取主要有兩條路徑， 一是參考以往的元分析文獻， 二是參考與本研究相關(guān)的影響因素研究（曾昭炳， 姚繼軍， 2020）。一方面， 社會文化會對人們的情緒和信念產(chǎn)生影響， 并塑造人們的行為（王潔 等， 2013）， 以往相關(guān)研究亦發(fā)現(xiàn)自我效能信念和健康信息搜尋行為均會受到個體所處社會文化的影響（Bandura， 1986; Yi et al.， 2012）; 另一方面， 此前的元分析研究認為， 樣本特征和概念測量方法都可能直接影響變量之間的相關(guān)關(guān)系（Eisenberg amp; Miller， 1987; Wang amp; Goh， 2017）。因此， 本文歸納的調(diào)節(jié)變量包括：文化背景層面的個體主義?集體主義文化因素， 樣本特征層面的性別和被試健康狀況因素， 概念測量方法層面的自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋的測量指標因素。

1.4.1" 文化背景

個體主義?集體主義文化背景差異可能影響自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。Bandura （1986）表示， 自我效能感在一定程度上是社會建構(gòu)的， 這種個體信念的形成會因社會文化差異而有所不同。多數(shù)研究認為， 具有個體主義文化背景的公眾的自我效能感水平要普遍高于具有集體主義文化背景的公眾（Ahn et al.， 2016; Mahat et al.， 2014; Schwarzer et al.， 1997）。一項跨國研究發(fā)現(xiàn)， 在個體主義文化偏向的國家， 自我效能感對公眾采取預(yù)防H1N1流感的行為意愿的預(yù)測能力要強于集體主義文化偏向的國家（Cho amp; Lee， 2015）。與此同時， 也有研究發(fā)現(xiàn)不同國家公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為同樣存在跨文化差異， 在集體主義文化偏向的國家， 公眾的網(wǎng)絡(luò)健康搜尋策略和頻率與個體主義文化偏向的國家不盡相同（Morahan-Martin， 2004）?；诖?， 本文提出假設(shè)2：文化背景調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 具體而言， 個體主義文化偏向越高， 二者的相關(guān)關(guān)系越強。

1.4.2" 樣本特征

性別可能影響自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。一方面， 自我效能感對個體健康行為的影響存在性別差異， 與男性相比， 自我效能感對女性開展健身行為的正向影響更強（Poomsrikaew et al.， 2012）， 女性日常的健康行為活動對促進她們使用網(wǎng)絡(luò)搜尋健康信息的積極影響也比男性更高（Jaafar et al.， 2017）。另一方面， 女性對使用互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的態(tài)度比男性更加樂觀（Bidmon， amp; Terlutter， 2015）， 她們的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋頻率也明顯高于男性（Lagoe amp; Atkin， 2015; Manierre， 2015; 劉德寰， 王袁欣， 2020）。以此推測， 當個體在日常生活中遇到健康問題時， 自我效能感高的女性個體則越有可能使用互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息。基于此， 本文提出假設(shè)3：性別調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 具體而言， 在女性群體中， 二者的相關(guān)關(guān)系更強。

被試的健康狀況可能會影響自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。一方面， 患病群體與健康狀況較好的群體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在顯著差異， 患病群體會更頻繁地利用網(wǎng)絡(luò)搜索特定的健康信息， 并積極參與在線健康交流（Baumann et al.， 2017; Houston amp; Allison， 2002; Nikoloudakis et al.， 2018）。另一方面， 在患病群體中， 高自我效能感的患者通常比低自我效能感的患者更加積極地通過各類渠道獲取健康信息和開展自我健康管理（Kim amp; Yu， 2010; Yoo et al.， 2011）。也就是說， 在日常生活中， 由于患病群體通過網(wǎng)絡(luò)搜尋健康信息的頻率高于健康群體， 如果研究被試均為患病人群， 其自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)性可能會高于健康群體?；诖?， 本文提出假設(shè)4：被試健康狀況調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 具體而言， 在患病群體中， 二者的相關(guān)關(guān)系更強。

1.4.3" 測量指標

自我效能感的測量指標可能會調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。特定自我效能感理論認為， 在不同情境和任務(wù)下， 人類行動需要的技能千差萬別， 因此， 不同的自我效能感對個體行為的預(yù)測程度也會不同（Bandura， 1997）。已有元分析發(fā)現(xiàn)， 一般自我效能感和特定自我效能感能夠顯著調(diào)節(jié)自我效能感與個體心理健康的關(guān)系（李松 等， 2019）。在信息搜尋領(lǐng)域， 相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)自我效能感比一般自我效能感對個體的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)信息搜尋行為的預(yù)測程度更高（Ding amp; Er， 2018）。此外， 相關(guān)研究還發(fā)現(xiàn)健康自我效能感和網(wǎng)絡(luò)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系值存在差異（Lagoe amp; Atkin， 2015; Lee amp; Hawkins， 2016）?；诖?， 本文提出假設(shè)5：自我效能感測量指標調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。

網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量指標可能會調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。通過梳理文獻發(fā)現(xiàn)， 網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量指標維度和題項內(nèi)容均有較大差異， 相關(guān)研究或測量公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋意愿（Deng amp; Liu， 2017; Lin et al.， 2015）， 或搜尋頻率（Bernadas amp; Jiang， 2018; Cao et al.， 2016）， 或過往的搜尋經(jīng)歷（Oh et al.， 2013; 周培宇 等， 2022）， 不同測量指標的研究結(jié)果也存在差異?；诖耍?本文提出假設(shè)6：網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為測量指標調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系。

2" 研究方法

2.1" 文獻檢索與篩選

首先， 在中文數(shù)據(jù)庫中（中國知網(wǎng)期刊和碩博學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫、萬方期刊和碩博學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫、維普期刊數(shù)據(jù)庫和百度學(xué)術(shù)庫）搜索篇名或摘要中包含關(guān)鍵詞“健康或癌癥或疾病或飲食或艾滋病或疫苗信息搜尋” “健康或癌癥或疾病或飲食或艾滋病或疫苗信息搜索” “健康或癌癥或疾病或飲食或艾滋病或疫苗信息查詢” “健康或癌癥或疾病或藥物或艾滋病或疫苗信息獲取”與“自我效能感” “自我效能信念”的文獻; 其次， 在英文數(shù)據(jù)庫中（Web of Science核心數(shù)據(jù)庫、ProQuest、EBSCO、Elsevier、Springer Online Journals、SAGE Online Journals、Google Scholar）將關(guān)鍵詞“health/cancer/HIV/ diet/medicine/nutrition/disease/vaccine information seeking” “search health/cancer/HIV/diet/medicine/ nutrition/disease/vaccine information” “access to health/cancer/HIV/diet/medicine/nutrition/disease/vaccine information”分別與“self-efficacy” “efficacy belief” “perceived efficacy”搭配， 檢索篇名或摘要中包含此類關(guān)鍵詞的文獻; 此外， 為避免遺漏， 對健康心理與行為研究相關(guān)的知名期刊進行人工篩選， 并在文獻查閱過程中進行文獻補查。最近一次文獻更新時間為2022年4月11日。文獻篩選流程圖見圖1。

2.2" 文獻編碼與質(zhì)量評估

首先， 本研究根據(jù)張亞利等（2019）編制的元分析文獻質(zhì)量評價量表對所納入的文獻進行質(zhì)量評估。評估標準為：（1）被試的選取。隨機選取計2分， 非隨機選取計1分， 未報告計0分。（2）數(shù)據(jù)有效率。數(shù)據(jù)有效率在0.9及以上計2分， 介于0.8～0.9之間計1分， 0.8以下及未報告的計0分。（3）測量工具的內(nèi)部一致性信度。信度在0.8及以上計2分， 介于0.7～0.8之間計1分， 0.7以下及未報告的計0分。（4）刊物級別。按級別CSSCI （含擴展版）及SSCI期刊 gt; 北大核心期刊 gt; 普通期刊及未公開發(fā)表的論文分別計2分、1分和0分。最終計算每條文獻的總分， 介于0～10之間， 得分越高表明文獻質(zhì)量越好。文獻評價過程由2位評分者獨立完成， 兩者編碼完成后計算評價者一致性Kappa值為0.92。根據(jù)Kappa值的判斷標準：0.40～0.59之間為一致性好， 在0.60～0.74之間為相當好， 0.75及以上為一致性非常好（Orwin， 1994）， 本研究中兩名評分者的一致性達到了較高水平。

對納入的每項研究根據(jù)以下特征進行編碼：作者、出版年份、相關(guān)系數(shù)、被試人數(shù)、被試所在國家（地區(qū)）、個體主義指數(shù)、男性比例、被試健康狀況、自我效能感測量指標、網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋測量指標、文獻質(zhì)量。文獻編碼遵循以下原則：（1）納入文獻為關(guān)于自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋關(guān)系的實證研究， 排除質(zhì)性研究、綜述研究以及元分析研究; （2）每個獨立樣本編碼一次， 如果同一篇文獻包含多個獨立樣本， 則分別對應(yīng)進行獨立編碼; （3）研究報告了元分析所需的r值， 或報告了可以轉(zhuǎn)化為r值的單因素方差分析的F值、獨立樣本t檢驗的t值、獨立性檢驗的χ2值， 或一元線性回歸分析的β值[r = ] （Peterson amp; Brown， 2005）; （4）若研究為縱向研究， 則選取首次測量結(jié)果進行編碼; （5）若同一研究同時測量了多個變量指標， 則按照公式""（Hunter amp;"Schmidt， 2004）， 對單個研究中的多個效應(yīng)值進行合并， 獲得一個總體效應(yīng)值。該過程由兩位編碼者獨立完成， 最終獲得兩份編碼結(jié)果， 最終計算編碼一致性為93%。針對兩份結(jié)果中編碼不一致情況， 兩位編碼者通過查看原始文獻， 進行討論統(tǒng)一編碼結(jié)果。最終編碼情況見表2。

2.3" 文獻納入與質(zhì)量評估

本研究共納入研究44項（含45個獨立樣本， 46個效應(yīng)值， 21912名被試）， 包括期刊論文36篇， 會議論文1篇， 碩博學(xué)位論文7篇。其中中文文獻7篇， 英文文獻37篇， 時間跨度為2006～2022年。本研究的文獻質(zhì)量得分的均值是7分， 高于理論均值（5分）， 其中9個效應(yīng)值的文獻質(zhì)量評分低于理論均值， 約占效應(yīng)值總數(shù)的20%， 此類文獻對研究結(jié)果的影響需要謹慎對待。

2.4" 發(fā)表偏差控制及檢驗

發(fā)表偏差（Publication bias）是指已經(jīng)發(fā)表的研究不足以代表研究總體而引發(fā)的偏差（Wolfgang， 2007）。由于顯著的結(jié)果更容易被發(fā)表（Rothstein et al.， 2005）， 單個研究無法避免抽樣偏差， 以及開展元分析的研究人員文獻檢索不夠全面等多方面因素都會導(dǎo)致發(fā)表偏差問題。因此， 為了保證元分析的有效性， 本研究在文獻篩選過程中不僅納入了已出版的期刊和會議論文， 同時還納入了未出版的學(xué)位論文， 一定程度上控制了發(fā)表偏差對研究結(jié)果的干擾。此外， 為了保證研究的可靠性， 本研究將采用漏斗圖（Funnel Plot）、經(jīng)典失安全系數(shù)（Classica fail-safe N）和剪補法（Trim and Fill）來評估發(fā)表偏差（丁鳳琴， 陸朝暉， 2016）。

2.5" 模型選擇與數(shù)據(jù)處理

元分析的效應(yīng)值估計包括固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型， 固定效應(yīng)模型假定用于元分析的每一個研究都具有相同的真實效應(yīng)值， 隨機效應(yīng)模型假定不同研究擁有不同的真實效應(yīng)值（Hedges amp; Vevea， 1998）。本研究采用隨機效應(yīng)模型進行效應(yīng)值估計主要出于兩方面考慮：一方面， 通過梳理自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的實證研究發(fā)現(xiàn)， 不同研究很難從完全同質(zhì)的樣本中進行抽樣; 另一方面， 本研究認為自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量指標等因素可能對兩者的關(guān)系產(chǎn)生影響。此外， 本研究還通過異質(zhì)性檢驗對隨機效應(yīng)模型選擇的擬合度進行驗證。

在數(shù)據(jù)處理階段， 本研究采用相關(guān)系數(shù)r作為效應(yīng)值指標， 使用軟件Comprehensive Meta- Analysis Version 3.0進行元分析主效應(yīng)檢驗和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。本研究中調(diào)節(jié)變量涉及：（1）連續(xù)調(diào)節(jié)變量。包括每項研究所在地的個體主義文化指數(shù)和被試男性占總被試數(shù)比例。（2）分類調(diào)節(jié)變量。包括每項研究中報告的被試健康狀況（患病群體和健康群體）; 自我效能感測量指標（包括健康自我效能感、網(wǎng)絡(luò)自我效能感、其他自我效能感）; 網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為測量指標（結(jié)合測量工具的名稱和內(nèi)容分為搜尋頻率和時長、搜尋意愿、搜尋經(jīng)歷三種）。當變量為連續(xù)調(diào)節(jié)變量， 則采用元回歸分析考察結(jié)果是否顯著; 當變量為分類調(diào)節(jié)變量， 則采用亞組分析檢驗結(jié)果是否顯著。

3" 研究結(jié)果

3.1" 發(fā)表偏差檢驗

漏斗圖顯示， 效應(yīng)值較為集中在圖形上方且均勻分布于均值兩側(cè); 經(jīng)典失安全系數(shù)結(jié)果表明， 納入研究的46項效應(yīng)值整合結(jié)果顯著， 其對應(yīng)的效應(yīng)值為36.62， 雙尾p值小于0.001， 結(jié)果顯示是至少需要6017未發(fā)表研究才能使得當前結(jié)果變?yōu)椴伙@著; 剪補法結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 向右側(cè)添加8項研究后， 相關(guān)系數(shù)r = 0.31， 95% CI為[0.26， 0.39]， 結(jié)果顯著。修正后的效應(yīng)值略高于矯正前的效應(yīng)值（r = 0.27）， 但兩者僅相差0.04。以上結(jié)果均表示本研究發(fā)表偏差問題較少， 效應(yīng)值具有較高的穩(wěn)定性。

3.2" 異質(zhì)性檢驗

本研究對納入的效應(yīng)量進行異質(zhì)性檢驗， 檢驗采用隨機效應(yīng)模型是否恰當， 以及是否需要進一步進行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。檢驗結(jié)果表明， Q值為1036.43 （p lt; 0.001）， I2值為95.66%。依據(jù)I2 gt; 75%表明研究間具有實質(zhì)性差異標準（Borenstein et al.， 2009）， 該數(shù)據(jù)結(jié)果表明本研究選擇隨機效應(yīng)模型比固定效應(yīng)模型更合適。本結(jié)果也提示不同研究間的估計值差異可能受到了一些潛在變量干擾， 因此有必要進行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。

3.3" 主效應(yīng)檢驗

采用隨機效應(yīng)模型估計自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)強度， 結(jié)果顯示兩者的相關(guān)系數(shù)為0.27， 95%的置信區(qū)間為[0.21， 0.33]， 不包含0。本研究中自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)系數(shù)介于0.2～0.3之間， 參照相關(guān)系數(shù)大小的解釋標準：r = 0.1為低相關(guān)， r = 0.2為中等相關(guān)， r = 0.3為強相關(guān)（Gignac amp; Szodorai， 2016）， 可以認為二者存在中等正相關(guān)關(guān)系。通過敏感性分析發(fā)現(xiàn)， 排除任意一個樣本后的效果量 r值在0.258～0.278之間浮動。根據(jù)文獻質(zhì)量評分結(jié)果， 刪除低于5分的8個效應(yīng)值后（見表2）， 對結(jié)果重新進行估計， 發(fā)現(xiàn)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的效果值r = 0.30， p lt; 0.001。以上結(jié)果表明本研究結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性。

3.4" 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

利用元回歸分析和亞組分析檢驗調(diào)節(jié)變量對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系是否有顯著影響， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）元回歸分析（46個效應(yīng)值）結(jié)果表明， 個體主義指數(shù)對效應(yīng)值的回歸系數(shù)顯著（b = ?0.0024， z = ?2.77， 95%的置信區(qū)間為[?0.0041， ?0.0007]， p = 0.0057 lt; 0.05）， 在集體主義文化中自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為相關(guān)關(guān)系更強。 （2）性別對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著。元回歸分析（44個效應(yīng)值）結(jié)果表明， 被試男性占比對效應(yīng)值的回歸系數(shù)不顯著（b = 0.16， z = 0.86， 95%的置信區(qū)間為[?0.21， 0.53]， p = 0.39 gt; 0.05）， 性別對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。（3）被試健康狀況對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。亞組分析結(jié)果（42個效應(yīng)值）顯示， 其Q值（組間）為5.16， p lt; 0.05， 相較于健康群體， 患病群體中自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)系數(shù)更高。（4）自我效能感測量指標對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。亞組分析（30個效應(yīng)值）顯示， 其Q值（組間）為3.81， p gt; 0.05， 結(jié)果不顯著。（5）網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋測量指標對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。亞組分析（45個效應(yīng)值）顯示， 其Q值（組間）為4.02， p gt; 0.05， 結(jié)果不顯著。亞組分析詳細結(jié)果見表3。

4" 討論

4.1" 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系

本研究采用元分析方法從整體上對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系進行了估計， 對檢索后獲得的44項研究進行了系統(tǒng)分析， 研究結(jié)果表明二者存在中等程度的正相關(guān)關(guān)系。該結(jié)果驗證了假設(shè)1， 支持了健康信念模型的觀點， 未支持信息搜尋綜合模型和風(fēng)險感知態(tài)度框架的觀點。研究結(jié)果也澄清了自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)性大小方面爭論， 說明自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系密切， 結(jié)果支持了目前多數(shù)研究結(jié)論（Lim et al.， 2011; Oh et al.， 2013; Pask amp; Rawlins， 2016; Zhang et al.， 2020）， 未支持不相關(guān)或負相關(guān)研究結(jié)果（Lu et al.， 2007; Muturi， 2020; So et al.， 2019; Sun amp; Jiang， 2021）。

本研究支持了健康信念模型理論的觀點（Rosenstock et al.， 1988）， 表明自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在正相關(guān)關(guān)系。本研究發(fā)現(xiàn)自我效能感對個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在正向影響， 自我效能感水平越高的個體使用互聯(lián)網(wǎng)開展健康信息搜尋的意愿會更強， 搜尋行為也越頻繁， 研究結(jié)果增強了在網(wǎng)絡(luò)社會中健康信念模型理論對個體信念與健康行為關(guān)系的解釋力度。具體而言， 一方面， 自我效能感水平較高的個體往往具備更強的健康意識（Lee， 2019）， 在日常生活中， 他們會更加積極地通過各種途徑獲取健康建議（Hong， 2011）。由于互聯(lián)網(wǎng)涵蓋各類健康信息資源（Hu amp; Shyam Sundar， 2010）， 因此， 當公眾對從互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的自我效能感知水平越高， 他們更可能將互聯(lián)網(wǎng)作為獲取健康信息的主要途徑（Lagoe amp; Atkin， 2015）; 另一方面， 由于高自我效能感的個體對互聯(lián)網(wǎng)的感知有用性和感知易用性會更強（Lim et al.， 2011; Zhang et al.， 2017）， 網(wǎng)絡(luò)有用性和易用性感知水平提升也會促進他們積極使用互聯(lián)網(wǎng)開展健康信息搜尋活動（Basnyat"et al.， 2018; Kim amp; Park， 2012）。此外， 社會認知理論認為， 成功經(jīng)驗是促進個體自我效能感提升的最主要的途徑（Bandura， 1997）， 當個體通過互聯(lián)網(wǎng)成功獲取到各類健康信息， 這種親身經(jīng)驗會提升他們對自身健康的控制感， 促進自我效能感知水平的提升（Jiang amp; Liu， 2020; Oh et al.， 2013）。因此， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為是否存在積極的交互影響關(guān)系， 有待未來研究進一步探討。

本研究未能支持信息搜尋綜合模型的觀點（Johnson amp; Meischke， 1993）。部分研究認為， 由于信息搜尋綜合模型是在傳統(tǒng)媒體背景下被提出來的， 該理論模型主要考察了個體健康相關(guān)信念因素對健康信息搜尋行為的影響， 但忽略了個體在媒介使用層面相關(guān)信念因素的作用， 其在網(wǎng)絡(luò)社會中的解釋力度并不理想（Hartoonian et al.， 2014）。因此， 有研究在傳統(tǒng)信息搜尋綜合模型的基礎(chǔ)上引入了媒介層面的網(wǎng)絡(luò)自我效能信念因素， 研究發(fā)現(xiàn)， 當個體面臨一些具有挑戰(zhàn)性的搜索任務(wù)時， 網(wǎng)絡(luò)自我效能感水平較高的用戶更容易找到高質(zhì)量的健康信息（Hong， 2006）， 網(wǎng)絡(luò)自我效能感能夠正向影響個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為， 二者存在顯著正相關(guān)關(guān)系（Rains， 2008; Basnyat et al.， 2018）， 這一結(jié)果未能支持信息搜尋綜合模型假設(shè)自我效能感與健康信息搜尋行為不相關(guān)的觀點。因此， 在互聯(lián)網(wǎng)情境下， 未來研究有必要對傳統(tǒng)的信息搜尋綜合模型進行拓展和修正， 檢驗媒介相關(guān)自我效能感與健康相關(guān)自我效能感對個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為是否存在差異影響。

本研究也未能支持風(fēng)險感知態(tài)度框架的觀點（Rimal amp; Real， 2003）。實際上， 此前的多項研究也得出了矛盾的結(jié)果。部分研究支持了風(fēng)險感知態(tài)度框架的假設(shè)（So et al.， 2019; Sullivan et al.， 2008）， 但同樣也有研究驗證假設(shè)不成立（Pask amp; Rawlins， 2016; Zhao amp; Cai， 2009）。出現(xiàn)這一差異的原因可能是不同研究探討的健康信息類型有所不同。一方面， 相關(guān)研究表示， 風(fēng)險感知對健康信息搜尋行為的影響需要在特定信息搜尋情境下探討， 在特定情境（如癌癥信息）中， 當個體感知到特定的健康風(fēng)險（如癌癥風(fēng)險）時， 他們會更加主動地尋求特定的健康信息（如預(yù)防癌癥的信息） （Kahlor， 2010）。然而， 在日常生活中， 公眾除了會獲取特定的健康風(fēng)險信息， 還會產(chǎn)生養(yǎng)生保健、運動健身等其他多種健康信息需求。研究發(fā)現(xiàn)， 在有關(guān)酗酒信息的搜尋情境中， 風(fēng)險感知態(tài)度框架理論的假設(shè)未能得到驗證（Grasso amp; Bell， 2015）。另一方面， 也有研究發(fā)現(xiàn)， 無論在何種風(fēng)險感知水平下， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為均存在正相關(guān)關(guān)系（Pask amp; Rawlins， 2016）。因此， 未來研究需要系統(tǒng)地探討和解釋， 在不同類別的健康信息搜尋情境中風(fēng)險感知對自我效能感的影響效果， 以進一步明確風(fēng)險感知態(tài)度框架理論的適用邊界。

4.2" 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本研究進一步發(fā)現(xiàn)， 自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的密切程度受到了其它因素的影響：

文化背景對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的調(diào)節(jié)作用顯著， 假設(shè)2得到部分支持。本研究結(jié)果表明， 文化背景能夠調(diào)節(jié)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 集體主義文化偏向越高， 二者的相關(guān)關(guān)系越強， 這與此前的研究假設(shè)有所不同。這一結(jié)果可能與本研究納入文獻的地區(qū)分布有關(guān)。在本研究納入的文獻中， 偏向集體主義文化的研究多在發(fā)展中國家， 偏向個體主義文化的研究多在發(fā)達國家。以納入文獻數(shù)量占比較多的中國和美國為例， 雖然中國的互聯(lián)網(wǎng)普及率已超過70% （中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心， 2022）， 但醫(yī)療和經(jīng)濟發(fā)展水平與美國相比還有一定差距。美國居民通常將專業(yè)醫(yī)療保健人員（如家庭醫(yī)生）作為他們獲取健康信息的首要來源（Somera et al.， 2016）， 但由于中國醫(yī)療資源相對緊張且分配不均， 居民在獲取醫(yī)療資源方面依然面臨“看病難、看病貴”的挑戰(zhàn)， 健康相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)使用對中國公眾尤為重要（Hao， 2015; Jing et al.， 2013）。與此同時， 此前研究發(fā)現(xiàn)， 雖然個體主義文化偏向國家的公眾自我效能感水平要普遍高于集體主義文化偏向國家的公眾， 但在集體主義文化偏向國家， 自我效能感對個體行為的預(yù)測效果更佳（Klassen， 2004）。對多數(shù)集體主義文化偏向的發(fā)展中國家的公眾而言， 由于國家醫(yī)療水平尚處于較低狀態(tài)， 居民線下就醫(yī)成本相對較高， 因此， 當公眾對從互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息的自我效能感知水平越強， 他們也就會越愿意將即時、便捷且低成本的互聯(lián)網(wǎng)渠道作為獲取健康信息的主要來源。

性別對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的調(diào)節(jié)作用不顯著， 未支持假設(shè)3， 說明二者關(guān)系可能存在跨性別的穩(wěn)定性。出現(xiàn)這一結(jié)果可能有兩方面的原因：一方面， 盡管女性比男性使用互聯(lián)網(wǎng)搜尋健康信息的頻率更高， 但這一現(xiàn)象可能是由男女的社會角色分工差異引起的。由于在生活上， 女性通常是家庭各個成員的健康管理者; 在工作上， 社會健康護理相關(guān)職業(yè)的從業(yè)者也以女性居多， 因此， 出于家庭和工作需要， 女性往往比男性擁有更多的健康信息需求， 她們的健康信息搜尋頻率也就越高（Lagoe amp; Atkin， 2015）; 另一方面， 研究發(fā)現(xiàn)女性主要使用健康論壇、博客和搜索引擎獲取健康信息， 但男性更熱衷通過應(yīng)用軟件搜尋健康相關(guān)信息， 男性比女性表現(xiàn)出更高水平的移動互聯(lián)網(wǎng)使用能力（Bidmon amp; Terlutter， 2015）。因此， 由于男女社會分工角色和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋策略的差異， 自我效能感可能并不是引起男性和女性出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為差異的主要因素。

被試健康狀況對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的調(diào)節(jié)作用顯著， 假設(shè)4得到支持， 結(jié)果表明在患病群體中， 兩者的相關(guān)關(guān)系更強。與健康個體不同， 患有某種或多種疾病的個體對自身健康更為關(guān)注， 擁有更多健康信息需求（Lambert amp; Loiselle， 2007）， 當患病群體的自我效能感水平越高， 在強信息需求的驅(qū)動下， 他們開展網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋的頻率也會越高（Deng amp; Liu， 2017）。然而， 面對當前網(wǎng)絡(luò)健康信息質(zhì)量普遍不高的現(xiàn)狀（Daraz et al， 2019）， 患者通過互聯(lián)網(wǎng)搜尋健康信息可能會加劇他們的健康焦慮（趙燁 等， 2019）， 進而誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)疑病癥等消極后果（Zheng et al.， 2021）。因此， 這也啟示健康醫(yī)療從業(yè)人員和媒體從業(yè)者， 一方面， 可以針對不同的患者群體開展相關(guān)健康知識講座， 幫助他們提升自我效能感水平， 促進患者群體有效利用互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息; 另一方面， 要改善現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)健康信息環(huán)境， 為公眾提供高質(zhì)量的健康信息， 規(guī)避劣質(zhì)信息對公眾產(chǎn)生的負面影響。

自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量指標對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著， 假設(shè)5和假設(shè)6未得到支持。這可能是因為用戶的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為需要調(diào)動多項能力， 本研究考察的網(wǎng)絡(luò)自我效能感和健康自我效能感都在一定程度上影響了個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為（Deng amp; Liu， 2017; Lagoe amp; Atkin， 2015; Oh et al.， 2013; You amp; Cho， 2020）。此外， 從計劃行為理論的角度來看， 由于直接測量個體行為較難實施和把握， 因此通過測量行為意圖更可能發(fā)現(xiàn)影響個體行為的內(nèi)外部因素（Kwan amp; Bryan， 2010; Schifter amp; Ajzen， 1985）。本研究發(fā)現(xiàn)， 直接測量個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋頻率和經(jīng)歷， 與通過測量個體搜尋意圖間接預(yù)測搜尋行為沒有顯著差異， 同樣支持了計劃行為理論的觀點。

總體而言， 本研究對自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的元分析的理論和實踐意義主要體現(xiàn)在以下兩個方面：在理論上， 本研究發(fā)現(xiàn)自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為呈中等正相關(guān)， 初步澄清了健康信念模型、信息搜尋綜合模型和風(fēng)險感知態(tài)度框架之間的學(xué)術(shù)分歧， 研究表明個體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為會同時受到媒介層面和健康層面的信念因素影響， 肯定了健康信念模型理論在網(wǎng)絡(luò)社會中的適應(yīng)性。同時， 本研究明確了自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)關(guān)系方向和關(guān)系強度， 為深入研究公眾的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為提供了一般性證據(jù)支持。在實踐上， 本研究也啟示政府和健康醫(yī)療從業(yè)者， 可以通過開展網(wǎng)絡(luò)使用技能培訓(xùn)或組織健康科普知識講座等干預(yù)方式， 幫助公眾提升自我效能感水平， 促進更多公眾利用互聯(lián)網(wǎng)獲取健康信息， 進而有效發(fā)掘互聯(lián)網(wǎng)在提升公眾自主健康管理能力方面的潛能。

4.3" 研究不足和展望

本研究存在一些不足之處。首先， 由于亞組分析時個別亞組之間效應(yīng)值個數(shù)差異較大， 這可能會對結(jié)果產(chǎn)生一定的影響， 未來待資料豐富后可進一步檢驗本研究的亞組分析結(jié)果是否穩(wěn)健。其次， 由于當前研究多探討青年群體的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為， 對未成年和老年群體的相關(guān)實證研究較少， 因此本研究未能考察年齡對自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系的影響。最后， 由于當下有關(guān)自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的測量工具非常分散， 難以滿足調(diào)節(jié)變量的分組標準， 本研究未探討測量工具是否會影響兩者的關(guān)系， 未來研究應(yīng)注重自我效能感和網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為測量工具的標準化， 避免測量誤差帶來的結(jié)果差異。同時， 未來也需要增加縱向研究和實驗研究， 進一步探討和明確自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的因果關(guān)系。

5" 結(jié)論

本文采用元分析方法探討自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的關(guān)系， 得出以下研究結(jié)論：（1）自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為存在中等正相關(guān)關(guān)系， 個體自我效能感水平越高， 使用互聯(lián)網(wǎng)搜尋健康信息的意愿越強， 搜尋頻率越高; （2）與個體主義文化相比， 在集體主義文化背景下自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)性更強; （3）與健康被試相比， 患病被試的自我效能感與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為的相關(guān)性更強; （4）性別、自我效能感測量指標、網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為測量指標對二者相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)均不顯著。

參考文獻

*元分析用到的文獻

丁鳳琴， 陸朝暉. （2016）. 共情與親社會行為關(guān)系的元分析. 心理科學(xué)進展， 24（8）， 1159–1174.

*金帥岐， 李賀， 沈旺， 代旺. （2020）. 用戶健康信息搜尋行為的影響因素研究——基于社會認知理論三元交互模型. 情報科學(xué)， 38（6）， 53–75.

李松， 冉光明， 張琪， 胡天強. （2019）. 中國背景下自我效能感與心理健康的元分析. 心理發(fā)展與教育， 35（6）， 759–768.

劉德寰， 王袁欣. （2020）. 移動互聯(lián)網(wǎng)時代健康信息獲取行為的族群研究. 現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報）， 291（11）， 141–147.

陸昌勤， 凌文輇， 方俐洛. （2004）. 管理自我效能感與一般自我效能感的關(guān)系. 心理學(xué)報， 36（5）， 586–592.

*邵鳳連. （2017）. 網(wǎng)絡(luò)健康信息服務(wù)平臺技術(shù)接受度影響因素建模與實證研究 （碩士學(xué)位論文）. 深圳大學(xué).

*宋小康， 趙宇翔， 朱慶華. （2022）. 在線健康信息替代搜尋影響因素研究： 基于健康信念模型和社會支持理論. 圖書情報工作， 66（2）， 45–56.

王潔， 陳健芷， 楊琳， 高爽. （2013）. 感覺尋求與網(wǎng)絡(luò)成癮關(guān)系的元分析. 心理科學(xué)進展， 21（10）， 1720–1730.

*謝興政， 張大偉， 張潛， 段秋婷. （2021）. 農(nóng)村大學(xué)生線上健康信息替代搜尋意向形成機制研究. 圖書館學(xué)研究， （5）， 69–81.

曾昭炳， 姚繼軍. （2020）. 尋找“最佳證據(jù)”：如何運用元分析進行文獻綜述——以STEM教育對學(xué)生成績的影響研究為例. 華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版）， 38（6）， 70–85.

*張晶. （2019）. 老年人網(wǎng)絡(luò)健康信息行為意向影響因素研究 （碩士學(xué)位論文）. 大連理工大學(xué).

*張銘鷦， 茍玉瑩， 雷一鵬， 王勤， 唐鴻霞， 侯麗， ... 熊真真. （2022）. 基于技術(shù)接受模型的老年人使用微信獲取健康信息行為意愿及影響因素研究. 成都醫(yī)學(xué)院學(xué)報， 17（2）， 226–230.

張亞利， 李森， 俞國良. （2019）. 自尊與社交焦慮的關(guān)系： 基于中國學(xué)生群體的元分析. 心理科學(xué)進展， 27（6）， 1005–1018.

趙燁， 陳任， 馬穎， 秦俠， 胡志. （2019）. 門診就診者健康焦慮與網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為關(guān)系. 中國心理衛(wèi)生雜志， 33（9）， 701–705.

中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心. （2022）. 《第50次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》. 2022-11-27取自http：//www.cnnic. net.cn/NMediaFile/2022/0926/MAIN1664183425619U2MS433V3V.pdf

*周培宇， 梁昌勇， 馬一鳴. （2022）. COVID-19背景下基于IMB模型的中老年人在線健康信息搜尋行為影響機制研究. 中國管理科學(xué)， 30（3）， 76–84.

Ahn， H. S.， Usher， E. L.， Butz， A. R.， amp; Bong， M. （2016）. Cultural differences in the understanding of modelling and feedback as sources of self-efficacy information. The British Journal of Educational Psychology， 86（1）， 112–36.

*Arif， W.， Mahmood， F.， amp; Mughal， M. A. （2020）. Information seeking through TV and Facebook and health belief model： A case of province of Punjab （Pakistan） during Covid-19 pandemic. Journal of the Research Society of Pakistan， 57（2）， 9–20.

Bandura， A. （1977）. Self-efficacy： Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review， 84（2）， 191– 215.

Bandura， A. （1986）. Social foundations of thought and action： A social cognitive theory. New Jersey： Prentice-Hall.

Bandura， A. （1997）. Self-efficacy： The exercise of control. New York： W. H. Freeman.

*Basnyat， I.， Nekmat， E.， Jiang， S.， amp; Lin， J. （2018）. Applying the modified comprehensive model of information seeking to online health information seeking in the context of India. Journal of Health Communication， 23（6）， 563–572.

Baumann， E.， Czerwinski， F.， amp; Reifegerste， D. （2017）. Gender-specific determinants and patterns of online health information seeking： Results from a representative German health survey. Journal of Medical Internet Research， 19（4）， Article e92. https：//www.jmir.org/2017/4/ e92

*Bernadas， J. M. A. C.， amp; Jiang， L. C. （2018）. Explaining online health information seeking of foreign domestic workers： A test of the comprehensive model of information seeking. Health and Technology， 9（1）， 7–16.

Bidmon， S.， amp; Terlutter， R. （2015）. Gender differences in searching for health information on the internet and the virtual patient-physician relationship in Germany： Exploratory results on how men and women differ and why. Journal of Medical Internet Research， 17（6）， Article e156. https：//www.jmir.org/2015/6/e156

Borenstein， M.， Hedges， L. V.， Higgins， J. P. T.， amp; Rothstein， H. R. （2009）. Effect sizes based on means. In M. Borenstein， L. V. Hedges， J. P. T. Higgins， amp; H. R. Rothstein （Eds.）， Introduction to meta-analysis （pp. 21? 32）. Hoboken： John Wiley amp; Sons.

*Cao， W.， Zhang， X.， Xu， K.， amp; Wang， Y. （2016）. Modeling online health information-seeking behavior in China： The roles of source characteristics， reward assessment， and internet self-efficacy. Health Communication， 31（9）， 1105–1114.

Champion， V. L.， amp; Skinner， C. S. （2008）. The health belief model. In K.， Glanz， B. K.， Rimer， amp; K.， Viswanath. （Eds.）， Health behavior and health education： theory， research， and practice （4th ed.， pp. 45?65）. Hoboken： John Wiley amp; Sons.

Chen， G.， Gully， S. M.， amp; Eden， D. （2001）. Validation of a new general self-efficacy scale. Organizational Research Methods， 4（1）， 62–83.

*Chen， Y.-Y.， Li， C.-M.， Liang， J.-C.， amp; Tsai， C.-C. （2018）. Health information obtained from the internet and changes in medical decision making： Questionnaire development and cross-sectional survey. Journal of Medical Internet Research， 20（2）， Article e47. https：//doi.org/10.2196/jmir. 9370

Cho， H.， amp; Lee， J.-S. （2015）. The influence of self‐efficacy， subjective norms， and risk perception on behavioral intentions related to the H1N1 flu pandemic： A comparison between Korea and the US. Asian Journal of Social Psychology， 18（4）， 311–324.

Daraz， L.， Morrow， A. S.， Ponce， O. J.， Beuschel， B.， Farah， M. H.， Katabi， A.， ... Murad， M. H. （2019）. Can patients trust online health information？ A meta-narrative systematic review addressing the quality of health information on the internet. Journal of General Internal Medicine， 34（9）， 1884–1891.

*Deng， Z.， amp; Liu， S. （2017）. Understanding consumer health information-seeking behavior from the perspective of the risk perception attitude framework and social support in mobile social media websites. International Journal of Medical Informatics， 105， 98–109.

Ding， L.， amp; Er， E. （2018）. Determinants of college students’ use of online collaborative help-seeking tools. Journal of Computer Assisted Learning， 34（2）， 129–139.

*Dong， D. （2013， April）. The impact of psychological factors on seeking health information online. Paper presented at the National Conference on Undergraduate Research， La Crosse， WI.

Eastin， M. S.， amp; LaRose， R. （2000）. Internet self-efficacy and the psychology of the digital divide. Journal of Computer-Mediated Communication， 6（1）， Article JCMC611. https：//doi.org/10.1111/j.1083–6101.2000.tb00110.x

Eisenberg， N.， amp; Miller， P. A. （1987）. Empathy， sympathy， and altruism： Empirical and conceptual links. In N. Eisenberg amp; J. Strayer （Eds.）， Cambridge studies in social and emotional development. Empathy and its development （pp. 292–316）. New York： Cambridge University Press.

Gignac， G. E.， amp; Szodorai， E. T. （2016）. Effect size guidelines for individual differences researchers. Personality and Individual Differences， 102， 74–78.

Grasso， K. L.， amp; Bell， R. A. （2015）. Understanding health information seeking： A test of the risk perception attitude framework. Journal of Health Communication， 20（12）， 1406?1414.

*Hale， T.， M. （2011）. Health status and health behavior as factors predicting online health seeking （Unpublished doctoral dissertation）. University of Alabama， Tuscaloosa.

*Hall， A. K.， Bernhardt， J. M.， amp; Dodd， V. （2015）. Older adults’ use of online and offline sources of health information and constructs of reliance and self-efficacy for medical decision making. Journal of Health Communication， 20（7）， 751–758.

Hao， H. （2015）. The development of online doctor reviews in China： An analysis of the largest online doctor review website in China. Journal of Medical Internet Research， 17（6）， Article e4365. https：//doi.org/10.2196/jmir.4365

Hartoonian， N.， Ormseth， S. R.， Hanson， E. R.， Bantum， E. O.， amp; Owen， J. E. （2014）. Information-seeking in cancer survivors： Application of the comprehensive model of information seeking to HINTS 2007 data. Journal of Health Communication， 19（11）， 1308–1325.

Hassan， S.， amp; Masoud， O. （2021）. Online health information seeking and health literacy among non-medical college students： Gender differences. Journal of Public Health， 29（6）， 1267–1273.

Hedges， L. V.， amp; Vevea， J. L. （1998）. Fixed- and random- effects models in meta-analysis. Psychological Methods， 3（4）， 486–504.

Hong， H. （2011）. An extension of the extended parallel process model （EPPM） in television health news： The influence of health consciousness on individual message processing and acceptance. Health Communication， 26（4）， 343–353.

*Hong， T. （2006）. The internet and tobacco cessation： The roles of internet self-efficacy and search task on the information-seeking process. Journal of Computer- Mediated Communication， 11（2）， 536–556.

Houston， T. K.， amp; Allison， J. J. （2002）. Users of internet health information： Differences by health status. Journal of Medical Internet Research， 4（2）， Article e7. https：// doi.org/10.2196/jmir.4.2.e7

Hu， Y.， amp; Shyam Sundar， S. （2010）. Effects of online health sources on credibility and behavioral intentions. Communication Research， 37（1）， 105–132.

Hunter， J. E.， amp; Schmidt， F. L. （2004）. Methods of meta- analysis： Correcting error and bias in research findings （2nd ed.）. Newbury Park： Sage.

Jaafar， N. I.， Ainin， S.， amp; Yeong， M. W. （2017）. Why bother about health？ A study on the factors that influence health information seeking behaviour among Malaysian healthcare consumers. International Journal of Medical Informatics， 104， 38–44.

*Jiang， S.， amp; Liu， J. （2020）. Examining the relationship between internet health information seeking and patient- centered communication in China： Taking into account self-efficacy in medical decision-making. Chinese Journal of Communication， 13（4）， 407–424.

Jing， W.， Otten， H.， Sullivan， L.， Lovell-Simons， L.， Granek- Catarivas， M.， amp; Fritzsche， K. （2013）. Improving the doctor–patient relationship in China： The role of balint groups. The International Journal of Psychiatry in Medicine， 46（4）， 417–427.

Johnson， J. D.， amp; Meischke， H. （1993）. A comprehensive model of cancer-related information seeking applied to magazines. Human Communication Research， 19（3）， 343– 367.

Kahlor， L. （2010）. PRISM： A planned risk information seeking model. Health Communication， 25（4）， 345–356.

*Kanter， E.， Bevan， J. L.， amp; Dorros， S. M. （2019）. The use of online support groups to seek information about chronic illness： Applying the theory of motivated information management. Communication Quarterly， 67（1）， 100–121.

*Kavathe， R. （2009）. Patterns of access and use of online health information among internet users： A case study （Unpublished doctoral dissertation）. Bowling Green State University， Toledo.

Kim， J.， amp; Park， H.-A. （2012）. Development of a health information technology acceptance model using consumers’ health behavior intention. Journal of Medical Internet Research， 14（5）， Article e133. https：//doi.org/ 10.2196/jmir.2143

Kim， S. H.， amp; Yu， X. （2010）. The mediating effect of self-efficacy on the relationship between health literacy and health status in Korean older adults： A short report. Aging amp; Mental Health， 14（7）， 870–873.

Klassen， R. M. （2004）. Optimism and realism： A review of self-efficacy from a cross-cultural perspective. International Journal of Psychology， 39（3）， 205–230.

Kontos， E.， Blake， K. D.， Chou， W.-Y.， amp; Prestin， A. （2014）. Predictors of eHealth usage： Insights on the digital divide from the Health Information National Trends Survey 2012. Journal of Medical Internet Research， 16（7）， Article e172. https：//doi.org/10.2196/jmir.3117

Kwan， B. M.， amp; Bryan， A. D. （2010）. Affective response to exercise as a component of exercise motivation： Attitudes， norms， self-efficacy， and temporal stability of intentions. Psychology of Sport and Exercise， 11（1）， 71–79.

*Lagoe， C.， amp; Atkin， D. （2015）. Health anxiety in the digital age： An exploration of psychological determinants of online health information seeking. Computers in Human Behavior， 52， 484–491.

Lambert， S. D.， amp; Loiselle， C. G. （2007）. Health information- seeking behavior. Qualitative Health Research， 17（8）， 1006–1019.

*Lin， H.-C.， amp; Ho， W.-H. （2018）. Cultural effects on use of online social media for health-related information acquisition and sharing in Taiwan. International Journal of Human-Computer Interaction， 34（11）， 1063–1076.

Lee， J. （2019）. “Self” takes it all in mental illness： Examining the dynamic role of health consciousness， negative emotions， and efficacy in information seeking. Health Communication， 34（8）， 848–858.

*Lee， S. Y.， amp; Hawkins， R. P. （2016）. Worry as an uncertainty- associated emotion： Exploring the role of worry in health information seeking. Health Communication， 31（8）， 926– 933.

Lee， S. Y.， Hwang， H.， Hawkins， R.， amp; Pingree， S. （2008）. Interplay of negative emotion and health self-efficacy on the use of health information and its outcomes. Communication Research， 35（3）， 358–381.

*Lim， S.， Xue， L.， Yen， C. C.， Chang， L.， Chan， H. C.， Tai， B. C.， ... Choolani， M. （2011）. A study on Singaporean women’s acceptance of using mobile phones to seek health information. International Journal of Medical Informatics， 80（12）， Article e189–e202. https：//doi.org/10.1016/j.ijmedinf. 2011.08.007

*Limbu， Y. B.， Giovannetti， M.， amp; Cardinali， S. （2020）. Dietary supplement usage during pregnancy and lactation： Role of online social capital and health information- seeking behaviour. British Food Journal， 123（1）， 31–47.

*Lin， C. A.， Atkin， D. J.， Cappotto， C.， Davis， C.， Dean， J.， Eisenbaum， J.， ... Vidican， S. （2015）. Ethnicity， digital divides and uses of the internet for health information. Computers in Human Behavior， 51， 216–223.

Lorig， K. R.， Ritter， P.， Stewart， A. L.， Sobel， D. S.， Brown Jr， B. W.， Bandura， A.， ... Holman， H. R. （2001）. Chronic disease self-management program： 2-year health status and health care utilization outcomes. Medical Care， 39（11）， 1217–1223.

*Lu， H.-Y.， Case， D. O.， Lustria， M. L. A.， Kwon， N.， Andrews， J. E.， Cavendish， S. E.， amp; Floyd， B. R. （2007）. Predictors of online information seeking by international students when disaster strikes their countries. CyberPsychology amp; Behavior， 10（5）， 709–712.

*Lwin， M. O.， Panchapakesan， C.， Sheldenkar， A.， Calvert， G. A.， Lim， L. K.， amp; Lu， J. （2020）. Determinants of eHealth literacy among adults in China. Journal of Health Communication， 25（5）， 385–393.

Mahat， G.， Scoloveno， M. A.， amp; Ayres， C. （2014）. Comparison of adolescents’ HIV/AIDS knowledge and self-efficacy across two cultures. Journal of Cultural Diversity， 21（4）， 152–158.

*Manchester， H. （2015）. eHealth literacy and online health information seeking in parents during hospitalization of a child： A cross sectional study of parental coping in the digital age （Unpublished doctoral dissertation）. Queen’s University， Kingston.

Manierre， M. J. （2015）. Gaps in knowledge： Tracking and explaining gender differences in health information seeking. Social Science amp; Medicine， 128， 151–158.

Morahan-Martin， J. M. （2004）. How internet users find， evaluate， and use online health information： A cross- cultural review. CyberPsychology amp; Behavior， 7（5）， 497– 510.

*Mou， J.， Shin， D. H.， amp; Cohen， J. （2016）. Health beliefs and the valence framework in health information seeking behaviors. Information Technology amp; People， 29（4）， 876– 900.

*Muturi， N. （2020）. eHealth literacy and the motivators for HPV prevention among young adults in Kenya. Communication Research Reports， 37（3）， 74–86.

Nikoloudakis， I. A.， Vandelanotte， C.， Rebar， A. L.， Schoeppe， S.， Alley， S.， Duncan， M. J.， amp; Short， C. E. （2018）. Examining the correlates of online health information-seeking behavior among men compared with women. American Journal of Men’s Health， 12（5）， 1358– 1367.

*Oh， H. J.， Lauckner， C.， Boehmer， J.， Fewins-Bliss， R.， amp; Li， K. （2013）. Facebooking for health： An examination into the solicitation and effects of health-related social support on social networking sites. Computers in Human Behavior， 29（5）， 2072–2080.

*Oh， Y. S. （2016）. Predictors of online health information seeking behavior and health information seeking experience of elderly cancer survivors using the internet （Unpublished doctoral dissertation）. Case Western Reserve University， Cleveland.

Orwin， R. G. （1994）. Evaluating coding decisions. In H. Cooper amp; L. V. Hedges （Eds.）， The handbook of research synthesis （pp. 139–162）. New York： Russell Sage Foundation.

*Pask， E. B.， amp; Rawlins， S. T. （2016）. Men’s intentions to engage in behaviors to protect against human papillomavirus （HPV）： Testing the risk perception attitude framework. Health Communication， 31（2）， 139–149.

Patel， S.， amp; Dowse， R. （2015）. Understanding the medicines information-seeking behaviour and information needs of South African long-term patients with limited literacy skills. Health Expect， 18（5）， 1494–507.

Peterson， R. A.， amp; Brown， S. P. （2005）. On the use of beta coefficients in meta-analysis. Journal of Applied Psychology， 90（1）， 175–181.

Poomsrikaew， O.， Berger， B. E.， Kim， M. J.， amp; Zerwic， J. J. （2012）. Age and gender differences in social-cognitive factors and exercise behavior among Thais. Western Journal of Nursing Research， 34（2）， 245–264.

Powell， J.， Inglis， N.， Ronnie， J.， amp; Large， S. （2011）. The characteristics and motivations of online health information seekers： Cross-sectional survey and qualitative interview study. Journal of Medical Internet Research， 13（1）， Article e20. https：//doi.org/10.2196/jmir. 1600

*Rains， S. A. （2008）. Seeking health information in the information age： The role of internet self-efficacy. Western Journal of Communication， 72（1）， 1–18.

Rains， S. A.， amp; Tukachinsky， R. （2015）. An examination of the relationships among uncertainty， appraisal， and information-seeking behavior proposed in uncertainty management theory. Health Communication， 30（4）， 339– 349.

Renahy， E.， Parizot， I.， amp; Chauvin， P. （2010）. Determinants of the frequency of online health information seeking： Results of a web-based survey conducted in France in 2007. Informatics for Health amp; Social Care， 35（1）， 25–39.

Rimal， R. N.， amp; Real， K. （2003）. Perceived risk and efficacy beliefs as motivators of change： Use of the risk perception attitude （RPA） framework to understand health behaviors. Human Communication Research， 29（3）， 370–399.

Rosenstock， I. M.， Strecher， V. J.， amp; Becker， M. H. （1988）. Social learning theory and the health belief model. Health Education Quarterly， 15（2）， 175–183.

Rothstein， H. R.， Sutton， A. J.， amp; Borenstein， M. （2005）. Publication bias in meta-analysis： Prevention， assessment and adjustments. Hoboken： John Wiley amp; Sons.

Santana， S.， Lausen， B.， Bujnowska-Fedak， M.， Chronaki， C. E.， Prokosch， H. U.， amp; Wynn， R. （2011）. Informed citizen and empowered citizen in health： Results from an European survey. BMC Family Practice， 12（1）， 1–15.

Schifter， D. E.， amp; Ajzen， I. （1985）. Intention， perceived control， and weight loss： An application of the theory of planned behavior. Journal of Personality and Social Psychology， 49（3）， 843–851.

Schwarzer， R.， B??ler， J.， Kwiatek， P.， Schr?der， K.， amp; Zhang， J. X. （1997）. The assessment of optimistic self‐beliefs： Comparison of the German， Spanish， and Chinese versions of the general self‐efficacy scale. Applied Psychology， 46（1）， 69–88.

Schwarzer， R.， amp; Jerusalem， M. （1995）. Generalized self- efficacy scale. In J. Weinman， S. Wright， amp; M. Johnston （Eds.）， Measures in health psychology： A user’s portfolio. Causal and control beliefs （pp. 35–37）. Windsor： NFER- Nelson.

Sherer， M.， Maddux， J. E.， Mercandante， B.， Prentice-Dunn， S.， Jacobs， B.， amp; Rogers， R. W. （1982）. The self-efficacy scale： Construction and validation. Psychological Reports， 51（2）， 663–671.

*Shuja-ul-Haq， R.， Samadi， B.， amp; Singh， J. （2021）. Effect of cognitive influence on consumer online health information seeking for supplemental nutrition： A study of young urban professionals of Kuala Lumpur. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry， 12（6）， 9578–9615.

*So， J.， Kuang， K.， amp; Cho， H. （2019）. Information seeking upon exposure to risk messages： Predictors， outcomes， and mediating roles of health information seeking. Communication Research， 46（5）， 663–687.

Somera， L. P.， Lee， H.-R.， Badowski， G.， amp; Cassel， K. （2016）. Health information seeking， source trust， and culture： A comparative analysis of health information trends and needs between Guam and the United States. Journal of Health Communication， 21（4）， 469–478.

St. Hilaire， C. （2016）. The social dimensions of the preventive efficient stress situation model （PRESS） questionnaire in light of the general self-efficacy， health belief model， the theory of care-seeking behavior， and symbolic interactionism in healthcare. Cogent Social Sciences， 2（1）， Article e1234669. https：//doi.org/10.1080/ 23311886.2016.1234669

Sullivan， H. W.， Burke Beckjord， E.， Finney Rutten， L. J.， amp; Hesse， B. W. （2008）. Nutrition-related cancer prevention cognitions and behavioral intentions： Testing the risk perception attitude framework. Health Education amp; Behavior， 35（6）， 866–879.

*Sun， M.， amp; Jiang， L. C. （2021）. Interpersonal influences on self-management in the eHealth era： Predicting the uses of eHealth tools for self-care in America. Health amp; Social Care in the Community， 29（2）， 464–475.

Swire-Thompson， B.， amp; Lazer， D. （2019）. Public health and online misinformation： Challenges and recommendations. Annual Review of Public Health， 41， 433–451.

Turner， M. M.， Rimal， R. N.， Morrison， D.， amp; Kim， H. （2006）. The role of anxiety in seeking and retaining risk information： Testing the risk perception attitude framework in two studies. Human Communication Research， 32（2）， 130–156.

Wang， X.， amp; Goh， D. H.-L. （2017）. Video game acceptance： A meta-analysis of the extended technology acceptance model. Cyberpsychology， Behavior， and Social Networking， 20（11）， 662–671.

*Wijayanti， R. P.， Handayani， P. W.， amp; Azzahro， F. （2022）. Intention to seek health information on social media in Indonesia. Procedia Computer Science， 197， 118–125.

Wolf， M. S.， Chang， C.-H.， Davis， T.， amp; Makoul， G. （2005）. Development and validation of the communication and attitudinal self-efficacy scale for cancer （CASE-cancer）. Patient Education and Counseling， 57（3）， 333–341.

Wolfgang， V. （2007）. Publication bias in meta-analysis： Prevention， assessment and adjustments. Psychometrika， 72（2）， 269–271.

*Yang， Q.， amp; Wu， S. （2020）. Air pollution in China： Health information seeking and protective behaviors. Health Promotion International， 35（6）， 1495–1506.

Yi， Y. J.， Stvilia， B.， amp; Mon， L. （2012）. Cultural influences on seeking quality health information： An exploratory study of the Korean community. Library amp; Information Science Research， 34（1）， 45–51.

Yoo， H.， Kim， C. J.， Jang， Y.， amp; You， M.-A. （2011）. Self- efficacy associated with self-management behaviours and health status of South Koreans with chronic diseases. International Journal of Nursing Practice， 17（6）， 599–606.

*You， K. H.， amp; Cho， J. （2020）. Investigation of the influential factors in leading people to seek mobile information for the promotion of health-related behaviors. Sustainability， 12（24）， Article 10512. https：//doi.org/10. 3390/su122410512

*Zhang， L.， Jung， E. H.， amp; Chen， Z. （2020）. Modeling the pathway linking health information seeking to psychological well-being on WeChat. Health Communication， 35（9）， 1101–1112.

Zhang， X.， Han， X.， Dang， Y.， Meng， F.， Guo， X.， amp; Lin， J. （2017）. User acceptance of mobile health services from users’ perspectives： The role of self-efficacy and response-efficacy in technology acceptance. Informatics for Health and Social Care， 42（2）， 194–206.

Zhao， X.， amp; Cai， X. （2009）. The role of risk， efficacy， and anxiety in smokers’ cancer information seeking. Health Communication， 24（3）， 259–269.

Zheng， H.， Sin， S.-C. J.， Kim， H. K.， amp; Theng， Y.-L. （2021）. Cyberchondria： A systematic review. Internet Research， 31（2）， 677–698.

*Zhu， X. （2018）. Predicting intentions to seek health information online： An integrated model （Unpublished master’s thesis）. University of Canterbury， Christchurch.

Zimmerman， M. S.， amp; Shaw Jr， G. （2020）. Health information seeking behaviour： A concept analysis. Health Information amp; Libraries Journal， 37（3）， 173–191.

Abstract： Numerous studies have discussed the relationship between self-efficacy and online health information seeking behavior， but the results were divergent. This meta-analysis was conducted to explore the strength and moderators of the relationship between self-efficacy and online health information seeking behavior. Through literature retrieval， a total of 46 independent effect sizes （44 studies， 21912 participants） were found within the criteria of the meta-analysis. Based on the characteristics of the studies， we selected the random-effects model. The main effect analysis indicated that there was a significant positive correlation between self-efficacy and online health information seeking behavior （r = 0.27， 95% CI = [0.21， 0.33]）. The subgroup analysis and meta-regression revealed that the relationship between self-efficacy and online health information seeking behavior was moderated by the health status of the participants and cultural background， but not by gender and the measurement indexes of self-efficacy and online health information seeking behavior. The results showed that self-efficacy is closely related to online health information seeking behavior， which initially clarified the academic arguments between the health belief model， the comprehensive model of information seeking and the risk perception attitude framework. In practice， we suggest that the governments and health care practitioners could help people improve the level of self-efficacy， thus encouraging more people to seek health information on the internet.

Keywords： self-efficacy， health information seeking， internet use， meta-analysis