韓璽 韓文婷

收稿日期：2020-06-04

基金項目：教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金“兩階段決策視角下在線醫(yī)評信息對健康消費者擇醫(yī)決策的影響機制研究”（項目編號：20YJCZH039）;廣東省社會科學(xué)規(guī)劃基金“在線醫(yī)評信息的用戶查尋與決策研究”（項目編號：GD19YTS01）;廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目聯(lián)合基金“在線醫(yī)評信息對消費者擇醫(yī)決策的影響機制研究——基于兩階段決策的視角”（項目編號：2019A1515110347）;廣州市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃2020年度課題“廣州市居民在線醫(yī)評信息的采納行為及影響因素研究”（項目編號：2020GZQN38）。

作者簡介：韓璽（1984-），男，講師，博士，研究方向：健康信息行為。韓文婷（1995-），女，博士研究生，研究方向：健康信息學(xué)。

摘 要：[目的/意義]在線醫(yī)評信息對構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信任十分重要，但目前醫(yī)評網(wǎng)站中醫(yī)生人均評論十分有限。因此，探索用戶生成在線醫(yī)評信息的影響因素有利于促進互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展。[方法/過程]對34位健康信息用戶進行半結(jié)構(gòu)化訪談，基于扎根理論對資料進行開放性編碼、主軸編碼和選擇性編碼。[結(jié)果/結(jié)論]通過分析得到45個初始概念、15個范疇及對應(yīng)的用戶認知、用戶個體特征、醫(yī)療環(huán)境和醫(yī)生特征4個主范疇，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了用戶生成在線醫(yī)評信息的影響因素模型，并從醫(yī)療政策、醫(yī)療服務(wù)提供者、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療平臺和網(wǎng)絡(luò)用戶4個方面提出相應(yīng)的激勵對策。研究結(jié)果對在線醫(yī)評信息生成的影響因素提供了理論支持，對促進在線醫(yī)評信息的生成提供了對策和思路。

關(guān)鍵詞：醫(yī)評網(wǎng)站;在線醫(yī)評信息;用戶;在線評論;口碑心理動機;扎根理論;影響因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.01.009

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2021）01-0078-10

Influencing Factors of User-generated Online Physician Ratings Information：

An Exploratory Study Based on Ground Theory

Han Xi1，2 Han Wenting3

（1.School of Business Administration，Guangdong University of Finance & Economics，

Guangzhou 510032，China;

2.School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023，China;

3.School of Management & Engineering，Nanjing University，Nanjing 210093，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Online physician review information is important to build consumers trust toward Internet medicine.However，reviews published by per physician are limited on physician rating websites.Therefore，exploring the factors that influence users to generate online physician review is critical to promote the development of Internet medical service.[Method/Process]Based on the ground theory，the paper conducted a semi-structured interview with 34 health information users.The collected data was analyzed through open coding，axial coding and selective coding process.[Results/Conclusion]In this study，the paper identified 45 initial concepts，15 categories and corresponding 4 main categories，namely user recognition，users personal characteristics，medical policy environment and physician characteristics.On this basis，a conceptual model on generating online physician reviews has been proposed，and corresponding incentive strategies also have been put forward.The findings would provide theoretical contribution for research of online physician rating behavior，and yield some implication for the development of online physician rating websites.

Key words：physician review network;online physician rating;user;online review;psychological motivation of word-of-mouth;ground theory;influencing factors

2.2 數(shù)據(jù)收集

2.2.1 訪談對象

訪談采用立意抽樣原則，由于青少年用戶身體健康，利用醫(yī)療服務(wù)較少，而老年用戶對網(wǎng)絡(luò)利用較少，他們不是生成在線醫(yī)評信息的主體，因此選擇34位年齡在30歲以上、來自不同地區(qū)、從事不同行業(yè)、不同教育程度、不同性別的中青年網(wǎng)絡(luò)用戶為訪談對象?？紤]到不同地區(qū)醫(yī)療水平和信息技術(shù)應(yīng)用情況不同，因此納入了北京、上海、廣州、深圳等一線城市，也納入了珠海、東莞、西安、煙臺、南陽等不同層級城市。34位樣本的人口統(tǒng)計學(xué)信息如表1所示。其中9位曾在網(wǎng)上評價過醫(yī)生，25位曾在網(wǎng)上查找過醫(yī)生信息，21位曾利用過在線醫(yī)評信息。整體而言，利用在線醫(yī)評信息的人數(shù)遠高于生成在線醫(yī)評信息的人數(shù)，用戶生成在線醫(yī)評信息的行為并不普遍。

2.2.2 訪談過程

為了方便對不同地區(qū)樣本的訪談，本研究通過微信語音的方式分別進行一對一訪談，相關(guān)語音轉(zhuǎn)化為文字后再與語音進行核對。在訪談開始之前獲得了受訪對象的同意和理解，并保證對受訪內(nèi)容保密以獲取受訪對象的信任。受訪對象涵蓋了各地區(qū)不同職業(yè)人群，確保觀點多元化。受訪過程中當(dāng)表達內(nèi)容模糊或可以拓展時，通過重復(fù)提問和交流，確保受訪者正確表達真實意志。在開始正式訪談前，先開展了兩個預(yù)訪談，整個過程保證了研究效度。

訪談內(nèi)容采用結(jié)構(gòu)化問卷和開放式回答兩種方式結(jié)合，持續(xù)時間大約為20～25分鐘，所有訪談歷時4周。基本程序是：第一步，詢問受訪者的健康狀況和就醫(yī)經(jīng)歷，并以詢問是否利用在線醫(yī)評信息為因子，進入訪談主題;第二步，簡要向受訪者介紹國內(nèi)在線醫(yī)評網(wǎng)站的情況，并咨詢受訪者是否曾在網(wǎng)站評價過醫(yī)生;第三步，咨詢受訪者為何會在網(wǎng)上評價醫(yī)生或為何不去網(wǎng)上評價醫(yī)生;第四步，受訪者填寫基本信息表。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 編碼原則

扎根理論通過對資料的編碼實現(xiàn)對數(shù)據(jù)內(nèi)容的定義，并通過編碼過程逐漸提煉初始理論。編碼過程包括兩個主要階段：第一階段通過對數(shù)據(jù)的每個詞、句段進行開放式編碼;第二階段采用主軸編碼，對大部分?jǐn)?shù)據(jù)進行分類、整合和組織。本研究利用Nvivo11.0軟件對不同文檔進行實質(zhì)性編碼。為了確?？尚哦?，邀請兩位研究生對25份訪談記錄分別進行獨立分析和編碼，然后將編碼結(jié)果進行整合分析，形成最終編碼結(jié)果，最后將9份訪談資料用于理論飽和度檢驗。通過將原始數(shù)據(jù)逐層概念化和抽象化，把數(shù)據(jù)和概念進行不斷比較，從而形成更多的范疇和特征。開放性編碼過程中，圍繞“在線醫(yī)評信息的生成及影響因素”這一研究主題，對訪談資料進行整理、分類和歸納，形成45個概念和15個范疇。表2顯示了開放式編碼的結(jié)果和部分過程。由于編碼過程涉及大量原始訪談記錄，因此僅列舉部分編碼過程。

3.2 主軸式編碼

主軸式編碼是通過對范疇化概念和內(nèi)容的總結(jié)歸納，發(fā)現(xiàn)開放式編碼過程中被分隔開的各獨立范疇之間存在的聯(lián)系，重新建立起概念之間的邏輯關(guān)系，從而發(fā)展出主軸范疇。本研究挖掘上一個步驟中產(chǎn)生的15個范疇之間的內(nèi)在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)可歸納為4個主范疇，如表3所示，分別為用戶認知（A1～A6）、用戶個體特征（A7～A11）、醫(yī)生個體特征（A12～A13）和醫(yī)療環(huán)境（A14～A15）。

3.3 選擇式編碼

選擇式編碼是在已發(fā)現(xiàn)的概念范疇中，通過梳理主范疇之間的內(nèi)在邏輯和系統(tǒng)化聯(lián)系，挖掘核心范疇，并將分析集中在與核心范疇相關(guān)的概念和范疇中。本研究旨在探索用戶生成在線醫(yī)評信息的行為，核心問題是哪些動因會影響用戶生成在線醫(yī)評信息，因此將“在線醫(yī)評信息生成行為”確定為核心范疇。主范疇的典型關(guān)系如表4所示。

根據(jù)扎根分析過程中梳理的“故事線”，對范疇間的行為現(xiàn)象進行描述，得到了在線醫(yī)評信息生成行為影響因素的理論模型如圖1所示。

3.4 理論飽和度檢驗

理論飽和度檢驗是判斷扎根理論研究過程中能否終止樣本采集的重要環(huán)節(jié)。理論飽和度是指收集到的樣本數(shù)據(jù)中沒有析出新的初始概念和范疇時，則說明理論達到飽和。為了提高研究信度和效度，預(yù)留了9份訪談資料以便再次提取分析編碼并檢驗理論飽和度。通過對9位受訪者的原始訪談資料的開放性編碼和主軸編碼過程，并沒有發(fā)現(xiàn)新的主范疇關(guān)系結(jié)構(gòu)。因此，建立的理論模型達到飽和。

4 結(jié)果討論與啟示

4.1 結(jié)果討論

在經(jīng)過扎根理論的質(zhì)性編碼后，可以發(fā)現(xiàn)影響用戶生成在線醫(yī)評信息的因素包括用戶認知、用戶個體特征、醫(yī)療環(huán)境和醫(yī)生特征4個維度。

1）用戶認知

用戶認知包括用戶動機、自我效能、信任和技術(shù)接受等方面。動機主要包括利他和利己主義兩個方面。利他主義是個體認為發(fā)表在線醫(yī)評信息對他人（醫(yī)生、病人）有好處，利己主義是個體認為發(fā)表在線醫(yī)評信息可以使自己受益。在訪談中，有6位受訪者表示在網(wǎng)上撰寫對醫(yī)生的評價信息可以為其他病人提供參考，幫忙他們甄選醫(yī)生，同時也是對醫(yī)生的鼓勵和回報，利他主義是促成用戶生成在線醫(yī)評信息的重要因素。有4位受訪者表示在網(wǎng)上評論醫(yī)生會給自己帶來額外的負擔(dān)，如果有返利或其他優(yōu)惠措施，他們可能會去評論，因此較低的利己收益感知是阻礙用戶生成在線醫(yī)評信息的因素。

自我效能表示個體是否有時間、能力等生成在線醫(yī)評信息。在訪談中，有7位受訪對象均表示作為外行是沒有能力去評價專業(yè)醫(yī)生做得好與不好、醫(yī)生治療疾病存在不確定所以沒法評價，以及時間和精力有限不允許他們?nèi)ゾW(wǎng)上評價醫(yī)生，較低的自我效能感知是阻礙生成在線醫(yī)評信息的因素。信任主要指個體認為在線醫(yī)評信息是否可信。盡管國內(nèi)已有不少醫(yī)評網(wǎng)站，但多數(shù)網(wǎng)站中醫(yī)生獲得的用戶評論數(shù)量有限，降低了醫(yī)評信息的可信度。訪談中有2位受訪者表示來自其他病人的評價比職稱更加值得信賴，也有5位受訪者表示刷屏和病人評價公信力較低等原因會影響他們?nèi)ド舍t(yī)評信息。

此外，技術(shù)接受因素包括感知有用性和感知易用性，分別代表個體認為在網(wǎng)上生成醫(yī)評信息是否有用以及是否容易使用。技術(shù)接受感知被認為是影響信息系統(tǒng)采納的重要因素，在訪談中有2位受訪者表示通過網(wǎng)站公開評價醫(yī)生可以使醫(yī)生更加謹(jǐn)慎地面對病患，提高醫(yī)療服務(wù)水平，減少醫(yī)患糾紛。6位受訪者表示評價沒有什么用處，意義不大，也不會有太多人注意，所以他們沒有去評價。有5位受訪者表示好多醫(yī)院提供了在線掛號服務(wù)，通過微信或APP看病后打分非常容易，網(wǎng)站也會提醒進行評價，所以會順手發(fā)表評價。也有4位受訪者表示曾嘗試去評價，但是因注冊登陸過程太麻煩、界面混亂不友好而最終放棄。

2）用戶個體特征

用戶個體特征如搜索技能、網(wǎng)絡(luò)就醫(yī)經(jīng)歷、健康狀況、評論習(xí)慣和就醫(yī)體驗等都會對用戶生成在線醫(yī)評信息產(chǎn)生影響。搜索技能考察個體搜尋醫(yī)評網(wǎng)站的能力，搜索技能越高，越容易發(fā)現(xiàn)醫(yī)評網(wǎng)站并實施評價行為。有1位受訪者表示自己擅長信息搜索，所以知道醫(yī)評網(wǎng)站并發(fā)表評價;有7位受訪者表示不知道哪里可以評價醫(yī)生，如果知道肯定會去評價。網(wǎng)絡(luò)就醫(yī)經(jīng)歷指在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療背景下，網(wǎng)絡(luò)用戶是否有網(wǎng)絡(luò)掛號、在線問診等經(jīng)歷。有網(wǎng)絡(luò)就醫(yī)經(jīng)歷的對象對在線醫(yī)評信息更為熟悉，也更可能去生成評價信息。有3位受訪者表示自己是因為在網(wǎng)上咨詢過醫(yī)生所以才會去評價醫(yī)生。健康狀況指用戶及家人是否患慢性病、急性病以及是否常去醫(yī)院。健康狀況較差則就醫(yī)機會較多，進而評價醫(yī)生的概率較高。如2位受訪者表示家中有慢性病患者，因此與一位醫(yī)生特別熟悉，所以就進行了評價;1位受訪者表示家人曾患急病，在診治結(jié)束后在網(wǎng)上評價以表示感謝;也有5位受訪者表示家人健康狀況良好，偶爾小病就醫(yī)后很少考慮去評價醫(yī)生。評論習(xí)慣是指個體是否喜歡在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表評論。如1位受訪者表示自己在服務(wù)后被提醒評價時一般都會進行評價;也有9位受訪者表示因為嫌麻煩所以網(wǎng)上購物后很少去評價。就醫(yī)體驗表示用戶就醫(yī)過程中對醫(yī)生診療服務(wù)的滿意度，非常滿意或者非常不滿意等極致體驗都會提高受訪者網(wǎng)絡(luò)評價醫(yī)生的概率。如2位受訪者因為和醫(yī)生交流時發(fā)現(xiàn)醫(yī)生非常和藹而忍不住給醫(yī)生好評;也有2位受訪者表示曾經(jīng)遇到態(tài)度特別惡劣的醫(yī)生而特意去評價;有6位受訪者表示因為沒有遇到特別好或差的醫(yī)生，所以沒考慮開展評價。

3）醫(yī)療環(huán)境

醫(yī)療環(huán)境，主要包括醫(yī)療資源分布和醫(yī)療政策兩個方面。由于國內(nèi)醫(yī)療資源分布不均衡，大城市集中了更多三甲醫(yī)院，三甲醫(yī)院集聚了優(yōu)勢醫(yī)療資源。雖然國內(nèi)推廣三級診療制度，但是居民喜歡直接去三甲醫(yī)院就醫(yī)的習(xí)慣難以改變。三甲醫(yī)院作為稀缺資源，病患對醫(yī)院和醫(yī)生的信任度較高，對稀缺醫(yī)療資源進行評價的必要性不大。如2位受訪者表示三甲醫(yī)院醫(yī)生水平都挺好，名醫(yī)也不用普通人評價。此外，在醫(yī)療政策方面，盡管衛(wèi)生管理部門重視以病人為中心的醫(yī)療服務(wù)工作，但是目前多數(shù)醫(yī)院并未將病患意見納入對醫(yī)生的評價考核。即使個別醫(yī)院開展了用戶滿意度調(diào)查，但這些數(shù)據(jù)也并未公開，無法為其他用戶使用。很多醫(yī)生也不愿意被病患評價打分，在沒有政策公開支持病患對醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)評價的情況下，病患評價較難被醫(yī)療提供者接受，患者本身也較難形成評價醫(yī)療服務(wù)的習(xí)慣。如1位受訪者表示他所在的城市已經(jīng)普遍推廣在線掛號和在線問診，所以評價是常見的事;2位受訪者表示從政策方面看，醫(yī)院管理方?jīng)]有認可病人對醫(yī)生的評價，所以零星在線評價也變得沒有意義。

4）醫(yī)生特征

醫(yī)生特征主要包括醫(yī)生的社會資本和醫(yī)患交流兩個方面。醫(yī)生社會資本指醫(yī)生的工作城市、醫(yī)院級別、學(xué)術(shù)頭銜和職稱等。雖然同是醫(yī)生，大城市、較高職稱、有學(xué)術(shù)頭銜的三甲醫(yī)院醫(yī)生顯然比小城市、基層醫(yī)院醫(yī)生擁有更多的社會資本。較高社會資本的醫(yī)生必然擁有更多的患者，且患者信息技術(shù)能力也較強，這樣醫(yī)生就會獲得更好、更多的評價。如2位受訪者表示不知名的醫(yī)生連名字都難記住，更不可能會去評價了;2位受訪者表示專家（教授、副教授）講得很專業(yè)且有道理，也比較火爆，所以會去點評。醫(yī)患交互是指醫(yī)生和患者通過網(wǎng)絡(luò)的交流互動（如在線掛號、在線問診等）。當(dāng)醫(yī)生在網(wǎng)絡(luò)付出更多精力與患者溝通時，線下患者轉(zhuǎn)化為線上評價者的可能性也必然提高。如有2位受訪者表示看病時醫(yī)生會推薦他去網(wǎng)上進行交流或評價，通過網(wǎng)絡(luò)咨詢醫(yī)生次數(shù)多了則必然會在網(wǎng)上給予好評;也有6位受訪者表示看病結(jié)束后沒有機會在網(wǎng)上和醫(yī)生有交流或聯(lián)系，所以很難專門去評價醫(yī)生。

4.2 啟示對策

盡管不少學(xué)者對在線評論生成的影響因素開展研究，但多數(shù)研究主要關(guān)注用戶的認知特征。本文基于扎根理論從多個維度構(gòu)建了用戶生成在線醫(yī)評信息的影響因素模型，不僅將在線評論的對象從商品拓展到人，豐富了醫(yī)療情景下的在線評論研究，還突破了僅從用戶認知角度探索在線評論生成影響因素的局限，多維影響因素模型有利于更加真實、全面認識在線醫(yī)評信息的生成行為?；谏鲜鲇绊懸蛩啬Ｐ?，可以從醫(yī)療政策、醫(yī)療服務(wù)提供者、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療平臺和網(wǎng)絡(luò)用戶4個方面提出促進在線醫(yī)評信息生成的相關(guān)對策。

1）醫(yī)療政策角度

醫(yī)療政策這一宏觀背景因素對在線醫(yī)評信息生成十分重要。過去在線醫(yī)療和患者體驗未得到足夠重視的情況下，在線醫(yī)評信息的可用性、必要性無法得到健康消費者的認可。在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療作為未來醫(yī)療服務(wù)發(fā)展趨勢情況下，醫(yī)療管理部門應(yīng)該考慮從政策制定角度支持在線醫(yī)評信息作為構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信任的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

政策部門需要強化“以病人為中心”的醫(yī)療工作方針，重視在線醫(yī)評信息在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療中的獨特作用。盡管我國醫(yī)院很早就提倡將工作方針從“以疾病為中心”向“以病人為中心”轉(zhuǎn)變，但病患的意見并未得到足夠重視。在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療中重視在線醫(yī)評信息是“以病人為中心”方針的體現(xiàn)，同時也是構(gòu)建健康消費者對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信任和感知有用性的最佳途徑。在線醫(yī)評信息可以反映病患的意見，促進醫(yī)患溝通和擇醫(yī)決策，公開透明和大量正面評價信息也可以緩解醫(yī)患矛盾。

2）醫(yī)療服務(wù)提供者角度

在“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的背景下，在線醫(yī)評信息對于醫(yī)院和醫(yī)生的聲譽都至關(guān)重要。盡管對于在線醫(yī)評信息是否可以預(yù)測治療效果尚有不同結(jié)論[36-37]，但不可否認的是用戶在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展趨勢下會越來越多地利用在線醫(yī)評信息。作為醫(yī)療服務(wù)提供者，醫(yī)院和醫(yī)生都應(yīng)該盡早擁抱在線醫(yī)評信息，在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時代贏得更多機會。

首先，醫(yī)院應(yīng)該為病人在線評價醫(yī)生提供支持，同時也要鼓勵醫(yī)生積極面對在線醫(yī)評信息。無論是醫(yī)院的掛號APP，還是第三方在線掛號平臺，醫(yī)院管理者應(yīng)該將在線評價與掛號結(jié)合，并提醒病患開展評價。這些措施可以增強用戶感知的有用性、易用性、自我效能，方便醫(yī)患交互，促進在線醫(yī)評信息的生成。其次，醫(yī)生應(yīng)該關(guān)注患者的就醫(yī)體驗，好的體驗可以促進病患生成在線醫(yī)評信息。盡管醫(yī)療工作有較強專業(yè)性，但與病患的溝通也十分重要，用戶的就醫(yī)體驗和滿意度息息相關(guān)。再次，醫(yī)生在線下應(yīng)積極向病患推薦在線醫(yī)評網(wǎng)站，并鼓勵患者去網(wǎng)上評論。盡管被患者評分有些尷尬，但以往研究發(fā)現(xiàn)多數(shù)醫(yī)評信息都是正面的[38]，醫(yī)評信息可能會促進醫(yī)患關(guān)系。與此同時，醫(yī)生推薦將增加用戶對在線醫(yī)評信息的信任，并直接帶來更多評論。最后，在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的趨勢下，醫(yī)生應(yīng)該積極參與在線醫(yī)療活動。這不僅可以提高醫(yī)療服務(wù)效率，也有利于獲取更多的網(wǎng)絡(luò)客戶和更好的在線評價。

3）網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療平臺角度

由于多數(shù)醫(yī)院沒有提供在線評價功能，商業(yè)在線醫(yī)評網(wǎng)站是目前健康消費者獲取在線醫(yī)評信息的主要來源。大量在線醫(yī)評信息對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療和在線醫(yī)評網(wǎng)站的發(fā)展都是重要的，因此互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療網(wǎng)站應(yīng)該采取措施促進用戶生成評論。

首先，在線醫(yī)評網(wǎng)站需要與搜索引擎和社交媒體合作，使健康消費者了解在線醫(yī)評網(wǎng)站。訪談顯示許多用戶沒有評論醫(yī)生的原因是不了解在線醫(yī)評網(wǎng)站。盡管不少醫(yī)評網(wǎng)站已經(jīng)運作多年，但是過去互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療未被廣泛接受，用戶對醫(yī)評網(wǎng)站不夠熟悉。隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療更廣泛應(yīng)用，在線醫(yī)評網(wǎng)站將發(fā)揮重要作用。其次，在線醫(yī)評網(wǎng)站需要與醫(yī)院正式合作。健康消費者對公立醫(yī)院信任度更高，因此醫(yī)評網(wǎng)站應(yīng)該發(fā)揮自身優(yōu)勢，加強和醫(yī)院的合作以增強用戶對醫(yī)評信息的信任、感知有用性和易用性。再次，商業(yè)醫(yī)評網(wǎng)站應(yīng)該提供更多激勵以促進用戶生成醫(yī)評信息。知識共享是無私的，然而利己主義因素也應(yīng)該被重視。訪談結(jié)果顯示沒有利益刺激是阻礙用戶生成在線醫(yī)評信息的重要因素，醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)平臺應(yīng)該通過精神和物質(zhì)等方式來激發(fā)用戶參與積極性。最后，醫(yī)評網(wǎng)站應(yīng)該吸引醫(yī)生提供在線醫(yī)療服務(wù)。近兩年不少醫(yī)生開始通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺提供在線服務(wù)，極大提高了在線醫(yī)評信息的數(shù)量和可用性。醫(yī)生在線服務(wù)可以創(chuàng)造在線醫(yī)評情景，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺應(yīng)該采取有效措施激勵醫(yī)生參與在線醫(yī)療。

4）網(wǎng)絡(luò)用戶角度

網(wǎng)絡(luò)用戶是在線醫(yī)評信息生成的主體，其個體特征和動機等認知特征對在線醫(yī)評信息的生成十分重要。當(dāng)在線醫(yī)療成為“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的常用就醫(yī)渠道時，網(wǎng)絡(luò)用戶應(yīng)該在評價醫(yī)生環(huán)節(jié)貢獻自己的力量。

首先，網(wǎng)絡(luò)用戶應(yīng)該積極提升自身的健康信息搜索技能，搜索技能的提升有利于充分利用有益的網(wǎng)絡(luò)健康信息資源，提升網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療效率，逐漸形成對在線醫(yī)療的信任和網(wǎng)絡(luò)就醫(yī)的依賴，也有利于促進用戶生成在線醫(yī)評信息。其次，網(wǎng)絡(luò)用戶需要意識到在線醫(yī)評信息有利于幫助他人更好地選擇醫(yī)生，幫助醫(yī)生獲得應(yīng)有的在線聲譽，通過利他動機的提升來激發(fā)用戶生成在線醫(yī)評信息的意愿。最后，用戶在發(fā)表在線醫(yī)評信息時應(yīng)該真實、公平、客觀、詳細，這有利于構(gòu)建他人對評價信息的信任，并進一步促進其他用戶采納和生成更多在線醫(yī)評信息。

5 結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

由于醫(yī)療情景和非電子交易模式下在線評論研究較少，本文采用扎根理論對34位中青年網(wǎng)民生成在線醫(yī)評信息的影響因素進行質(zhì)性分析，并從用戶認知、用戶個體特征、醫(yī)療環(huán)境和醫(yī)生特征4個維度構(gòu)建影響因素模型。在此基礎(chǔ)上，從醫(yī)療政策、醫(yī)療服務(wù)提供者、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療平臺和網(wǎng)絡(luò)用戶4個角度提出相關(guān)對策。研究結(jié)果從理論上為醫(yī)療情景下健康消費者參與評價醫(yī)生的影響因素提供了系統(tǒng)解讀，從實踐方面為各利益相關(guān)方提供了建設(shè)性指導(dǎo)意見，有利于促進互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展。

5.2 研究展望

本研究采用扎根理論對用戶生成在線醫(yī)評信息的影響因素進行研究，由于質(zhì)性研究方法本身的局限，編碼過程不可避免地存在主觀性。同時，由于目前生成醫(yī)評信息并不是一個普遍現(xiàn)象，樣本中有實際生成醫(yī)評信息經(jīng)歷的對象相對較少，小規(guī)模樣本的代表性和研究結(jié)果的普適性未經(jīng)過大樣本的檢驗，可能會影響概念類屬與范疇的提煉。因此在后續(xù)的研究中，需要增加有生成在線醫(yī)評信息經(jīng)歷的對象，并利用大樣本數(shù)據(jù)通過實證研究對相關(guān)因素進行驗證，從而提高模型的客觀性和科學(xué)性。

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（責(zé)任編輯：陳 媛）