曹凱
摘要:文章對國內(nèi)在線健康社區(qū)用戶信息行為的研究的主要成果和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了回顧和梳理,并圍繞研究機(jī)構(gòu)和熱門研究主題等方面展開分析。文章利用主題模型、社會網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘等方法對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究,著重對國內(nèi)現(xiàn)狀研究進(jìn)行對比分析,得出在線健康社區(qū)用戶信息行為存在跨學(xué)科之間的研究趨勢的結(jié)論,并提出當(dāng)前主要重視的相關(guān)研究和存在的局限性。本研究期待能對未來的用戶信息行為在在線健康社區(qū)中提供相應(yīng)的借鑒和參考,對相關(guān)研究探索走向成熟提供一點(diǎn)微薄之力。
關(guān)鍵詞:在線健康社區(qū);用戶信息行為;主題識別;主題分析;文獻(xiàn)計量
doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.025
中圖分類號:G 252,TP 3? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ? ? 文章編碼:1672-7274(2024)04-00-04
Research on User Information Behavior in Domestic Online Health Communities
CAO Kai
(Shandong University of Physical Education, Jinan 250100, China)
Abstract: This article reviews and summarizes the main achievements and current research status of user information behavior in online health communities in China, and analyzes the research institutions, network analysis co authored by the authors, and popular research topics. The article uses methods such as topic modeling, social network analysis, and text mining to study relevant literature, with a focus on comparing and analyzing the current research situation in China. It concludes that there are interdisciplinary research trends in user information behavior in online health communities, and proposes the relevant research that needs to be emphasized and the limitations that exist. This study aims to provide corresponding reference and guidance for future user information behavior in online health communities, and contribute to the maturity of related research exploration.
Keywords: online health community; user information behavior; topic recognition; theme analysis; bibliometrics
在線健康社區(qū)是健康醫(yī)療領(lǐng)域在線社區(qū)的垂直應(yīng)用,是一個開放的用戶之間(包括普通公眾、患者及其家屬、護(hù)理人員、醫(yī)療護(hù)理專業(yè)人員等)交流健康醫(yī)療相關(guān)問題、分享經(jīng)驗(yàn)、問答咨詢和社會支持的網(wǎng)絡(luò)平臺,也稱為網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)、虛擬健康社區(qū)、電子健康社區(qū)等。網(wǎng)絡(luò)用戶信息行為指網(wǎng)絡(luò)用戶在信息需求和思想動機(jī)的支配下,利用網(wǎng)絡(luò)工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息查詢、選擇、吸收、利用、交流和發(fā)布的活動。用戶的信息行為是一種有目的的行為[1]。在線健康社區(qū)可以看成一個復(fù)雜的系統(tǒng),包含信息、用戶、社區(qū)三大要素,三者之間相互影響,相互依存。其中,信息是用戶參與互動行為的記錄,是支持社區(qū)信息服務(wù)和知識發(fā)現(xiàn)的信息服務(wù),也是用戶在網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)中的參與者、貢獻(xiàn)者和管理者;社區(qū)是用戶線上活動的場所和用戶間的信息交流空間,為用戶行為活動、信息產(chǎn)生和傳播提供基礎(chǔ)設(shè)施、文化環(huán)境和制度機(jī)制[2]。
2013年呂英杰博士在其博士論文中運(yùn)用文本挖掘方法首次對用戶尋求保健和疾病診療經(jīng)驗(yàn)、病人及家屬的情感交流等信息交流行為進(jìn)行了分析[3]。2015年李裕廣等一批哈工大碩士在其畢業(yè)論文中對在線健康社區(qū)中用戶醫(yī)療信息共享意愿、醫(yī)生的貢獻(xiàn)行為,病患之間的信息交流行為進(jìn)行了研究[4]。2016年,武漢大學(xué)的鄧勝利關(guān)注到了該領(lǐng)域,其發(fā)表的文章也極大推進(jìn)了相關(guān)研究的進(jìn)展[5]。國內(nèi)在線健康社區(qū)的實(shí)踐應(yīng)用可謂是百花齊放,典型代表如甜蜜家園、好大夫在線、百度艾滋病吧等[6]。在線健康社區(qū)強(qiáng)大的交流互動功能,對廣大市民、患者,特別是慢性疾病患者的健康自我管理和日常疾病控制具有重要作用。此外,在線健康社區(qū)也能緩解醫(yī)療健康資源總量有限、分布不均衡問題。因此本文針對國內(nèi)在線健康社區(qū)用戶信息行為研究現(xiàn)狀和發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行系統(tǒng)的解讀,以期為該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展探索提供一點(diǎn)微薄之力。
1? ?數(shù)據(jù)與方法
1.1 數(shù)據(jù)來源
本文使用CNKI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行專業(yè)檢索,數(shù)據(jù)來源截止時間為2019年12月31日,避免相關(guān)數(shù)據(jù)受到影響波動。數(shù)據(jù)檢索時間為2023年7月1日,SU=('在線健康社區(qū)'+'在線醫(yī)療社區(qū)'+'虛擬健康社區(qū)'+'網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)'+'電子健康社區(qū)') AND (SU=('信息'*'行為')+'信息發(fā)布'+'信息獲取'+'信息檢索'+'信息交流'+'信息活動'),共檢索到74條中文結(jié)果。
對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,去除相關(guān)度不大的文獻(xiàn)。如去除《國外用戶在線健康信息行為研究進(jìn)展》等地域不同的論文。去除《廣州市白云區(qū)社區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)健康信息行為現(xiàn)狀調(diào)查》《社區(qū)老年人使用智能手機(jī)獲取和利用健康信息的調(diào)查分析》等因檢索式構(gòu)造問題導(dǎo)致的不相關(guān)論文,清洗后共剩余64篇論文。
對64篇文獻(xiàn)分別以Refwork和Endnote格式導(dǎo)出。在64篇論文中,有36篇期刊論文,22篇碩士論文和6篇博士論文。碩、博士生論文數(shù)量接近半數(shù),可以從側(cè)面顯示出該研究領(lǐng)域受到碩、博士研究生的關(guān)注。
1.2 研究工具和方法
本研究所使用的研究工具有知網(wǎng)數(shù)據(jù)分析工具、書目共現(xiàn)分析工具Bicomb2,陳超美博士開發(fā)的文獻(xiàn)計量和可視化工具CiteSpace,以及社會網(wǎng)絡(luò)分析工具Vosviewer和Netdraw。在梳理文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,借助可視化工具對本研究所涉及的單位、學(xué)科、基金、熱門研究主題及其演變趨勢和方向進(jìn)行分析。
2? ?結(jié)果與分析
2.1 發(fā)文量及趨勢分析
使用CNKI自帶的分析工具對發(fā)文量及趨勢進(jìn)行統(tǒng)計,可以看出相關(guān)研究自2013年開始出現(xiàn),2016年到2017年發(fā)文量迅猛增長,2017年之后增速放緩但仍逐年遞增,有成為熱點(diǎn)研究方向的趨勢。
2.2 研究機(jī)構(gòu)分析
利用CiteSpace進(jìn)行機(jī)構(gòu)間合作網(wǎng)絡(luò)分析可以發(fā)現(xiàn),在在線健康社區(qū)用戶信息行為研究中,以武漢大學(xué)信息管理學(xué)院為中心,以華中師范大學(xué)為副中心的科研機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)形成(見圖1)。在64篇論文中,與中國科學(xué)院大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)、華中師范大學(xué)有直接科研合作關(guān)系的武漢大學(xué)信息管理學(xué)院有16篇論文產(chǎn)出;同時武漢大學(xué)信息管理學(xué)院以華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院為橋梁,與南京大學(xué)信息管理學(xué)院建立了間接的合作關(guān)系。
同時可以看出,安徽大學(xué)管理學(xué)院與合肥師范學(xué)院之間也建立了合作關(guān)系,而吉林大學(xué)管理學(xué)院獨(dú)處一處,并未與其他高校建立相關(guān)的合作關(guān)系。
2.3 所屬學(xué)科分析
為進(jìn)一步得出數(shù)據(jù),使用Bicomb分別提取期刊和中圖分類號進(jìn)行統(tǒng)計分析,可以看出主要發(fā)文期刊分布情況,刊載該領(lǐng)域論文的期刊絕大多數(shù)都是圖書情報領(lǐng)域的期刊,其中《圖書情報工作》與《情報科學(xué)》分別刊載7篇和6篇,占比超過三分之一。但從中圖分類號來觀察,并非如此。在統(tǒng)計過程中,不少論文具有兩個以上的編號,被分別歸屬到不同的類目中。對此,我們將該論文分別計算在兩個不同的類目中。
交叉學(xué)科是通過反復(fù)論證和試驗(yàn),在認(rèn)識世界的過程中,運(yùn)用不同的角度和方法,在不同的領(lǐng)域和學(xué)科之間產(chǎn)生的一種新的學(xué)科領(lǐng)域的交融,以解決共同的問題。因此我們可以得出,想要得到學(xué)者普遍的認(rèn)可,該學(xué)科就一定需要大量的實(shí)踐去證明。綜上,交叉學(xué)科是兩門以上不同學(xué)科之間理論與方法的相互滲透,是在遵循科學(xué)規(guī)律的基礎(chǔ)上,經(jīng)過實(shí)踐過程證明而形成的較為有效的學(xué)科群[7]。同時,絕大多數(shù)的論文都屬于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的交叉學(xué)科,其次是圖書情報領(lǐng)域,純醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域排在第三位。結(jié)合期刊分析和中圖分類編號分析,可以得出用戶信息行為研究的在線健康社區(qū)具有交叉學(xué)科的典型特征,其研究方法、對象、范式應(yīng)具有多學(xué)科的特點(diǎn)。學(xué)科群的應(yīng)用過程,也就是新學(xué)科的產(chǎn)生過程,很多新學(xué)科的產(chǎn)生,在科學(xué)發(fā)展的不同階段都有很大的貢獻(xiàn)。
2.4 基金支持
在64篇論文中,有14篇論文獲得國家自然科學(xué)基金資助,2篇論文獲得國家社科基金資助。此外,有71.2%的論文沒有受到資金資助??梢钥闯觯鸬难芯糠较蚍浅6鄻踊?,其中有3項(xiàng)同大數(shù)據(jù)有關(guān)。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)似乎已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。對其項(xiàng)目內(nèi)容進(jìn)行大致梳理可知最主要的研究內(nèi)容分布在知識和信息的組織、流動、分享、交互、服務(wù)的生態(tài)鏈等方面;此外還有產(chǎn)品定價與電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)治理、用戶行為演化等方面也有著相對程度的研究。
2.5 文獻(xiàn)分析
2.5.1 熱門研究主題分析
對相關(guān)信息進(jìn)行合并處理,比如將在線健康社區(qū)與網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)、虛擬健康社區(qū)等同義詞合并,將高血壓和慢性病等表達(dá)從屬關(guān)系的詞合并,將個人信息披露與隱私管理等含義相近的詞匯合并。分別使用Netdraw和Vosviewer做出主題分布圖。
利用Vosviewer分別獲取包含在線健康社區(qū)和用戶信息行為的聚類圖(見圖2),可以發(fā)現(xiàn),所有研究主題都與在線健康社區(qū)、在線健康信息和占據(jù)絕對核心地位的用戶信息行為緊密聯(lián)系在一起,并且可以對所搜集的文獻(xiàn)進(jìn)行精確的輔助證明。調(diào)整閾值去除上述關(guān)鍵詞,結(jié)合熱力圖對研究熱點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步分析,可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)患交互、信息服務(wù)、影響因素、在線醫(yī)療服務(wù)研究是研究的重要熱點(diǎn)。主題模型、結(jié)構(gòu)方程模型、社會網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘等方法在研究中得到廣泛應(yīng)用。扎根理論和ERGM模型盡管在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要地位,但處在邊緣位置,與其他研究主題關(guān)聯(lián)不大。
將閾值調(diào)高,對剩余的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞用Netdraw做出程度中心性的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖(見圖3),進(jìn)一步證明了扎根理論通過求助信息行為與主網(wǎng)絡(luò)橋接。點(diǎn)的大小在該圖中表示權(quán)力地位,醫(yī)患交互在該圖中的地位顯著下降,說明盡管醫(yī)患交互得到了廣泛研究,但研究的重要程度不高,研究領(lǐng)域較為分散,相當(dāng)一部分研究處于曇花一現(xiàn)的狀態(tài)。
2.5.2 主題演化趨勢分析
使用CiteSpace做timeline圖,根據(jù)研究主題進(jìn)行聚類(見圖4),顯示了健康信息需求、知識共享、影響因素、扎根理論和在線醫(yī)療等5個主要類團(tuán),聚類編號順序代表類目的規(guī)模。如圖4所示,健康信息需求是在線健康社區(qū)用戶信息行為研究最熱門的研究主題,尋找信息的行為、自我效能均是其研究內(nèi)容。而老年人作為亞健康人群,是其主要的研究對象。結(jié)構(gòu)方程模型是其主要的研究方法。
其次,知識分享作為用戶行為的環(huán)節(jié)之一,也是其主要的研究主題,并且是持續(xù)時間最長的主題,從2012年有文獻(xiàn)記錄開始,一直到本文撰寫從未間斷。作為心理學(xué)的重要理論,社會認(rèn)知理論于2019年被引入,用以說明使用者的分享行為。扎根理論作為一種科學(xué)的人文社科學(xué)科研究方法,被聚做一類,足以說明應(yīng)用之廣泛。原因可能是由于該領(lǐng)域的重要學(xué)者武漢大學(xué)張敏團(tuán)隊(duì)在其研究中廣泛地采用了扎根理論的研究方法。作為健康信息需求的解決途徑之一,在線醫(yī)療在2017年曇花一現(xiàn),主要的研究內(nèi)容是在線醫(yī)療的使用意愿研究。究其原因,主要原因可能是由于目前科技水平還難以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程問診。此外,由于政策因素的影響,醫(yī)生無法在非面對面的情況下開出處方,這也是遠(yuǎn)程問診難以實(shí)現(xiàn)的原因之一。
使用CiteSpace將時間切片調(diào)至1。這說明在2012年就已經(jīng)開始進(jìn)行在線健康社區(qū)的相關(guān)研究,以及用戶信息行為的研究。2013年主題挖掘方法開始應(yīng)用到該領(lǐng)域。2014年,主要的研究主題集中在醫(yī)患交互和醫(yī)患關(guān)系。2015年的研究主題聚焦于研究用戶信息行為對在線健康社區(qū)的影響因素。2016年,文字挖掘方法在這一領(lǐng)域被廣泛采用。隨著研究的深入,在2017年社會網(wǎng)絡(luò)分析法和結(jié)構(gòu)方程模型等方法在研究中都得到了應(yīng)用,研究主題有健康信息、信息傳播和知識共享。2018年的研究集中在健康管理領(lǐng)域,主要關(guān)鍵詞有權(quán)增理論、在線健康知識習(xí)得、健康信念模型、自我健康管理、健康結(jié)果和慢性病。2019年,由于鴻茅藥酒和天津權(quán)健等輿情信息的發(fā)酵,輿情分析在學(xué)者中得到了廣泛的關(guān)注,主要的關(guān)鍵詞有輿情傳播、輿情事件、意見領(lǐng)袖、話題模型等。
3? ?結(jié)束語
本文通過國內(nèi)在線健康社區(qū)用戶信息行為展開論述,主要針對發(fā)文量、研究機(jī)構(gòu)、學(xué)科分析、基金支持分析、高被引用度文獻(xiàn)以及熱門研究主題等方面展開分析研究,可以明顯看出現(xiàn)階段國內(nèi)在線健康社區(qū)用戶信息行為的研究相對較少,對于國內(nèi)在線健康社區(qū)的用戶信息行為無論從作者的數(shù)量還是論文的數(shù)量來看,對作者和文獻(xiàn)的影響力都是很高的。國內(nèi)在線健康社區(qū)用戶信息行為的研究主要集中在了醫(yī)患交互、信息服務(wù)、影響因素、在線醫(yī)療服務(wù)研究等方面。而主題模型、結(jié)構(gòu)方程模型、社會網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘等是研究過程中常見的方法。同時,本文對該領(lǐng)域的研究過程中發(fā)現(xiàn),該領(lǐng)域存在學(xué)科交叉的跨學(xué)科間研究趨勢,我們是否可以跟隨這個腳步進(jìn)行更進(jìn)一步的研究,還有待進(jìn)一步商榷?!?/p>
參考文獻(xiàn)
[1] 鄧小詠,李曉紅.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶信息行為探析[J].情報科學(xué),2008(12):1810-1813.
[2] 趙棟祥.在線健康社區(qū)信息服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化研究——基于演化博弈的分析[J].情報科學(xué),2018(8):149-154.
[3] 呂英杰.網(wǎng)絡(luò)健康社區(qū)中的文本挖掘方法研究[D].上海:上海交通大學(xué),2013.
[4] 李裕廣.在線醫(yī)療社區(qū)患者醫(yī)療信息共享意愿影響因素研究[D].哈爾冰:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2015.
[5] 鄧勝利,劉瑾.基于文本挖掘的問答社區(qū)健康信息行為研究——以“百度知道”為例[J].信息資源管理學(xué)報,2016(3):25-33.
[6] 趙棟祥.國內(nèi)在線健康社區(qū)研究現(xiàn)狀綜述[J].圖書情報工作,2018(9):134-142.
[7] 鄭曉瑛.交叉學(xué)科的重要性及其發(fā)展[J].北京大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2007(3):143-149.