考虑医患两类用户的在线健康社区知识共享演化博弈分析

【目的/意义】在线健康社区有两类不同的用户：患者和医生,旨在考虑医患两类用户及其特点,找到影响在 线健康社区用户知识共享的关键因素,为在线健康社区的良好可持续发展提供参考建议。【方法/过程】在线健康社 区中知识共享行为主要可能发生在患者与患者之间以及患者与医生之间,依据演化博弈理论方法建立在线健康社 区两类用户知识共享行为演化博弈模型,通过对模型的求解,以及MATLAB对模型的仿真模拟,分析影响在线健康 社区两类用户知识共享的因素。【结果/结论】首先,用户积极参与知识共享的前提是用户能通过知识共享获得除知 识收益以外正的期望收益;其次,患者的情感支持收益、互惠利他、共享成本、隐私顾虑、给予医生的奖励和社区患 者数量占比以及医生的声誉收益、执行成本等是影响用户知识共享演化博弈的关键因素;最后,基于研究结论具体 给出在线健康社区运营管理建议。     

在线健康社区用户知识转化与共享的演化博弈分析

【目的/意义】在线健康社区用户显、隐性知识转化与共享的行为策略与内在机理关系到社区健康知识的积 累与传播。【方法/过程】基于SECI模型对用户知识转化与共享过程中的价值收益与成本支出进行界定并建立博弈 得益矩阵,构建在线健康社区用户知识转化与共享的演化博弈模型,分析其动态演化过程与均衡稳定策略,并运用 Netlogo进行博弈仿真分析其影响机理。【结果/结论】社区用户在社会化、外化、组合化、内化四阶段不同参数设置下 参与知识转化与共享的博弈策略选择得以验证,在线健康社区用户的知识转化效率与共享效果得以提升。     

在线健康社区不同级别用户知识交互行为的演化博弈分析

【目的/意义】在线健康社区给用户提供了一个分享知识经验和获得社会支持的平台,其持续发展的关键在 于促进用户的知识交互行为,增加社区知识源的知识积累。【方法/过程】本文通过在线健康社区甜蜜家园的案例引 入,将用户划分为普通用户和高级用户,以知识链和社会支持理论为基础构建了不同级别用户知识交互行为的演 化博弈模型,分析了动态演化过程和均衡策略,并运用MATLAB进行了仿真分析。【结果/结论】普通用户和高级用 户进行知识交互的目的不同,普通用户希望获得知识收益、信息支持收益和情感支持收益,而高级用户更加注重 工具支持收益;普通用户和高级用户关注的成本因素也不同,普通用户关注知识获取和知识选择成本,而高级用 户更关注知识外化成本;普通用户的信任忧虑超过一定限度时不利于用户的知识交互。【创新/局限】本文引入知 识链模型对在线健康社区不同级别用户的知识交互行为进行了研究,但未考虑社区构建的外部环境对用户交互 行为的影响。     

在线健康社区用户知识分享行为研究

【目的/意义】在线健康社区的快速发展为用户获取医疗健康信息和服务提供了重要平台。但用户主要以 搜索和浏览信息为主，缺乏知识分享意愿，这将影响社区的可持续发展。整合信息系统成功模型和社会支持两个 视角，研究了在线健康社区用户知识分享行为。【方法/过程】对收集的326份有效问卷采用结构方程模型进行分 析。【结果/结论】研究结果发现，信息质量和服务质量显著影响用户对社区的信任，信息支持和情感支持显著影响 用户对其他成员的信任，信任和隐私风险决定用户知识分享的意愿。研究结果启示在线健康社区应重视信息服务 质量，为社区用户创造可信的互动环境，减少用户隐私担忧，从而促进成员的知识分享意愿和行为。     

激励机制下在线健康社区用户参与行为演化博弈分析

【目的/意义】研究在线健康社区中用户参与行为和互动模式,了解用户从潜水者向贡献者转化的影响因 素,从而为在线健康社区可持续发展提供参考建议。【方法/过程】本文通过构建激励机制下用户之间、在线健康社 区与用户之间两类有限理性的博弈模型,计算复制动态方程并求解均衡稳定策略,探究用户参与行为转化的影响 因素。【结果/结论】研究表明,在线健康社区中用户参与行为转化与发帖成本、隐私成本以及读帖收益系数成负相 关,与发帖收益系数、其他用户贡献的知识量以及情感支持成正相关,激励机制的引入对用户参与行为转化有积极 促进作用。在对策建议方面,在线健康社区可以从平台设计、氛围营造、用户生成内容、激励机制引入和隐私保障 机制构建五个层面进行优化管理。【创新/局限】本研究将引入激励机制作为在线健康社区的选择策略,未探讨其他 策略因素对于用户参与行为的影响,后续研究可以加以改进。     

在线健康社区用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型 ——基于扎根理论的探索性研究

【目的/意义】探究在线健康社区用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型，为在线健康社区的设计者、 运营者和管理者的服务创新提供可供参考的意见和建议。【方法/过程】以“好大夫在线”、“寻医问药网”、“39健康 网”等在线健康社区的用户群体为研究样本，采用“情境实验+焦点小组+深度访谈”的研究方法收集原始资料，并运 用扎根理论提炼出在线健康社区环境下用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型。【结果/结论】研究结果表明， 由诊疗收益和成本收益组成的求助收益因素在用户求助行为的形成中起到了驱动性的作用，由诊疗风险和安全风 险组成的求助风险因素起阻碍性的作用，由信息质量、平台质量和服务质量组成的在线健康社区因素起支持性的 作用，由行为能力、性格、健康状况和资源条件等组成的求助者个体因素起调节性的作用。     

大众社交媒体的垂直互动：抑郁症主题在线健康交流用户参与驱动因素研究

【目的/意义】在线健康信息交流热潮下，大众社交媒体的垂直交流版块与垂直在线健康社区共同为用户提供了丰富的在线健康信息交流渠道，深入探究用户参与驱动因素，将有助于用户多渠道开展健康信息交流，优化多元社区对在线健康交流的支撑。【方法/过程】通过采集微博抑郁症超话中用户主动生成的文本，基于扎根理论分析并提取概念与范畴，进而构建用户大众社交媒体健康信息交流参与驱动因素模型。【结果/结论】研究揭示了在抑郁症主题交流情境下，用户参与行为驱动因素包括精神需求、辅助治疗动机以及提供帮助动机；此外，社区类型的差异会导致用户生成内容类型及其体现的用户参与驱动因素有别，这可能会进一步影响用户根据不同动机在使用社区时做出不同的选择。【创新/局限】本文着重关注用户利用大众社交媒体开展健康信息互动的驱动因素，并与垂直在线健康社区进行比较，后续研究可进一步拓展社区类型进行探索。     

多维属性融合视角下的在线健康社区关键用户识别研究

【目的/意义】在线健康社区已成为公众获取医疗信息和服务的重要形式。识别在线健康社区关键用户及 其特征,为提升健康社区服务质量和效率提供理论依据。【方法/过程】基于信息行为学理论构建了包括交互行为属 性、信息质量属性、情感倾向属性的多维分析框架,利用AttriRank算法和网络抗毁性评估方法识别在线健康社区关 键用户。【结果/结论】在胆系癌症疾病QQ群中识别出15个关键用户。他们不仅具有高活跃性和高互惠度的交互 行为特征,还具备多样性水平高且结构均衡的信息质量特征,且多数持有正向情绪倾向。“行为+内容+情绪”的分析 框架和考虑属性的用户排序算法能准确识别在线健康社区关键用户,为在线健康社区的持续运营供了科学的决策 支持。【创新/局限】构建多维属性分析框架进行在线健康社区关键用户识别,丰富了在线健康社区关键用户识别的 理论体系。     

在线健康社区用户复合信息行为的实证研究——信息共享和信息搜寻同步的视角

【目的/意义】信息共享和信息搜寻是用户参与在线健康社区的主要方式,在参与过程中,用户往往会出于 不同目的同步实施信息共享和信息搜寻的复合信息行为,探讨影响用户同步实施两种行为的因素,有助于帮助在 线健康社区精准把握用户需求,进一步优化提升服务策略。【方法/过程】通过结合自我决定理论和TAM模型,构建 在线健康社区用户信息共享与搜寻行为意愿影响因素模型。通过发放问卷收集数据并运用结构方程模型对研究 假设进行验证。【结果/结论】研究结果表明健康焦虑对信息搜寻意愿有显著影响,情感需要对信息共享意愿有显著 影响。此外,用户信息共享意愿对信息共享和搜寻行为均有正向影响,而用户的信息搜寻意愿仅显著影响搜寻行 为。【创新/局限】丰富了在线健康社区用户信息行为研究领域的理论框架,为在线健康社区用户行为研究提供了新 的视角。未来的相关研究将会针对某一特定社区用户进行更深层次的探讨。      

基于用户感知的在线医疗社区信息服务质量影响因素研究

【目的/意义】基于用户感知理论研究在线医疗社区信息服务质量影响因素,丰富了在线医疗社区信息服务 质量理论体系,为在线医疗社区增强信息服务能力,提升用户满意度提供借鉴意义。【方法/过程】在用户感知的基 础上,首先利用问卷的方式进行调研,确立了26个在线医疗社区信息服务质量影响因素并构建了假设模型;然后通 过调查问卷收集样本数据,并利用SPSS进行数据分析,验证假设模型。【结果/结论】最终构建了在线医疗社区信息 服务质量影响因素模型,包含信息内容质量、医生资源与过程服务、基本服务与界面设计、用户特征、系统运行五个 影响因素,并提出了一些优化建议。     

基于三方演化博弈的在线健康社区用户隐私披露行为研究

[目的/意义]探究在线健康社区用户的隐私披露行为及其演化规律对促进用户隐私披露行为、提升社区隐私保护及完善互联网医疗体系均有重要意义。[方法/过程]文章构建了“用户—在线健康社区—政府”三方演化博弈模型,并求解了不同情境下的演化稳定策略,最后采用数值仿真验证了模型及演化结果的准确性。[结果/结论](1)用户披露个人隐私是形成最优演化路径的主要驱动力;(2)用户披露个人隐私后获得的医疗服务支持、情感支持等因素会影响用户的博弈策略;(3)隐私泄露造成的期望损失和实施“积极保护”付出的额外成本等因素会影响社区的博弈策略;(4)声誉收益和采取“高投入监管”付出的额外成本等因素会影响政府的博弈策略。对此,提出建议：多措并举,提升用户显性收益;健全机制,降低“积极保护”成本;强化监管,发挥奖惩双重效用。     

激励机制下在线健康社区个人信息隐私保护的演化博弈分析

[目的/意义]隐私安全问题是影响用户获取健康信息与服务的重要因素,研究在线健康社区个人信息隐私保护问题,对确保用户健康隐私安全,促进在线健康社区持续发展具有重要意义。[方法/过程]在引入激励机制情况下,构建以用户和在线健康社区为博弈双方的收益矩阵,通过计算和Matlab仿真分析,得出有无激励机制情形下博弈主体行为稳定的条件以及各关键变量对博弈主体策略选择的影响程度。[结果/结论]用户和在线健康社区二者之间的策略选择受激励机制、用户隐私泄露风险、倒卖隐私收益的共同影响,通过引入合理的激励机制,提高用户隐私安全意识,完善隐私政策可有效解决隐私安全隐患。     

面向政府激励场景的科技情报交互演化博弈与仿真研究

【目的/意义】科技情报事业对促进科技发展,建设科技强国具有重要作用。对科技情报机构与科技情报用户之间的交互过程进行研究,了解其演化规律,能为今后促进科技情报工作的良性发展提供理论依据。【方法/过程】本文以博弈论为理论基础,以科技情报机构和科技情报用户为演化博弈主体,构建政府激励下的科技情报交互演化博弈模型,计算得到该模型的演化收益矩阵和复制动态方程,分析了该模型的局部稳定性,并进行仿真模拟以验证理论分析的正确性。【结果/结论】研究结果表明用户参与科技情报交互的成本和机构优化付出的额外成本对科技情报交互有消极作用,而机构不优化时用户获得的收益和机构不优化承担的损失则有促进作用,政府激励对机构选择优化策略有积极作用。最后,从科技情报机构、科技情报用户、政府激励三个方面提出科学的建议。【创新/局限】本文构建了政府激励视角下科技情报交互的演化博弈模型,鉴于科技情报交互是一个复杂的过程,今后的研究需要考虑更多因素的相互作用。     

融入隐私关注的社交网络服务与用户间关系的 演化博弈模型研究

【目的/意义】近年来,社交网络服务的隐私关注变得日益严重。先前关于隐私关注的研究大多集中在无差 别节点上（仅针对用户行为）,但却忽略了用户在社交网络环境中有着长期的社交行为。【方法/过程】创新性地研究 了基于隐私关注和社交网络服务与用户双方利益的长期演化博弈,并首次将隐私关注作为一个因素引入到博弈 中,通过建立收益矩阵来构建双方利益的演化博弈,最后使用算法进行仿真验算。【结果/结论】实验结果显示：社交 网络服务商泄露用户隐私的比例与用户披露隐私信息的比例密切相关;用户的安全收益会提升其对隐私信息披露 比例;隐私披露成本有利于提升用户警惕性、减缓隐私信息的泄露,但这种正面影响只在一定范围内有效;加大隐 私泄露惩罚力度有利于缓解隐私泄露。     

多维信任视角下数据驱动的在线健康社区患者问诊研究

【目的/意义】随着越来越多的人使用在线健康社区进行健康咨询，研究医生主页信息对患者线上问诊的影响，以期了解患者线上问诊时的信息需求，丰富在线健康服务领域的研究，帮助医生针对性地提高服务质量，更好地为患者提供医疗服务。【方法/过程】本研究基于信任源理论和服务质量理论，从技术信任、功能信任、声誉信任和形象信任四个维度构建患者线上问诊模型，收集好大夫在线网站数据，使用计量经济学方法验证模型。【结果/结论】医生的技术信任、功能信任和形象信任均正向影响患者线上问诊，其中推荐热度、接诊患者数和医生头像的影响程度更大。高风险疾病患者更在意医生的接诊患者数和服务满意度。【创新/局限】医生头像是取得患者信任的来源之一，但少有研究涉及医生头像，本研究将医生是否上传个人头像作为形象信任纳入模型。但本研究的数据仅来源于一个在线健康社区，未来可以基于多个在线健康社区的医患数据进行研究。     

复杂网络视角下在线健康社区评论有用性研究

【目的/意义】在线健康社区用户规模庞大,信息量浩如烟海,如何帮助社区管理者和用户判别有用信息,提 高决策效率是亟待解决的问题。【方法/过程】在复杂网络视角下,提出一个新的评论有用性分析框架。首先,采集 在线健康社区患者评论数据,采用文本分析法分析有用评论、非有用评论以及所有评论的主题分布和情感分布,初 步分析各类评论文本的有用性特征;其次,将各类评论文本分别转换为文本关联网络,使用社会网络分析方法进一 步分析其有用性特征;最后,分析评论有用性及其特征与患者发表评论、用户对评论的有用性投票以及文本关联网 络结构特征的关联性,实现基于文本关联网络的评论有用性分析。【结果/结论】有用评论和非有用评论文本关联网 络结构具有一定差异,在线健康社区用户就诊前后的信息需求和经验输出的重点有所不同。【创新/局限】基于复杂 网络视角研究在线健康社区评论有用性,但仅使用了好大夫在线的数据,未来可对更多数量和种类的在线健康社 区信息内容有用性进行研究。     

基于知识聚合的数字图书馆社区服务推送系统设计与实现

【目的/意义】基于用户关系和知识聚合的服务推送是面向用户的数字图书馆服务的发展趋势,也是用户个 性化和社会化知识服务需求的必然要求。【方法/过程】从系统平台设计模型、推送服务流程、推送服务功能设计和 工作机理的角度进行服务推送系统设计与实现。通过充分尊重社区用户的个体差异和社区群体关系,向其提供个 性化服务推送。【结果/结论】将满足数字图书馆社区用户需求的知识信息推送给用户,不仅提升数字图书馆社区的 服务质量和效率,还能有效促进用户的社会化知识交流、知识利用和知识创新。     

基于SVM的在线医疗信息服务质量关键影响因素研究

【目的/意义】通过识别影响在线医疗信息服务质量的敏感因素,为互联网在线医疗信息服务企业实现技术与服务创新提供理论与实践依据,进而提升用户在线医疗信息服务质量。【方法/过程】以问卷调查法与专家访谈法等为基础融合信息增益理论分析各影响因素与在线医疗信息服务质量高低的关联程度,进而以提取的关键影响因素构建在线医疗信息服务质量关键影响因素模型,最后通过SVM构建在线医疗信息服务质量预测模型。【结果/结论】影响在线医疗信息服务质量的20个关键影响因素集中在信息生态的四个重要维度,即信息、信息任、信息技术与信息环境四个维度上,模型88.43%的预测精准度说明SVM对在线医疗信息服务质量具有可靠的预测能力。     

突发公共卫生事件情境下在线健康社区用户画像与分群研究

【 目的/意义】在突发公共卫生事件情境下面向在线健康社区用户画像与分群,有助于提升社区服务质量,为 拓宽互联网疫情风险感知渠道作出贡献。【方法/过程】以“COVID-19”为例,结合社区数据特点从用户基本特征、 用户兴趣主题、情感倾向、用户问诊需求和用户交互网络角色五个角度出发构建画像标签并利用DBSCAN聚类实 现画像,根据画像结果呈现用户概貌;利用 AP算法在画像基础上实现用户分群,通过社会网络分析找到最具疫情 风险发现价值的用户类群。【结果/结论】实例分析表明,本文所构建的模型能够有效生成在线健康社区用户画像, 画像可以对社区用户进行概括、映射用户原貌;分群结果呈现出5类社区用户群：患者、疑似患者、医师、奉献者和社 区管理员;社会网络分析表明最具疫情风险发现价值的用户群体为疑似患者和奉献者。【创新/局限】实例分析数据 量尚达不到“大数据”标准,画像构建粒度仍有继续提升的空间。     

基于新疆地区居民健康信息素养的群体用户画像研究

[目的/意义]旨在实现对用户特征的精准刻画以更好地理解用户在在线健康社区中的参与特征和信息需求。[方法/过程]爬取在线健康社区患者问诊与评论数据,综合使用BERTopic短文本话题分析模型、LDA主题分析方法构建用户画像的病症主题、问诊需求以及情感倾向三个标签来精准挖掘在线健康社区中新疆地区居民的网络问诊需求,揭示网络问诊特征。[结果/结论]所得画像有助于医疗服务提供方进一步分析用户的病情和情感状态,了解用户的需求和痛点;为医疗机构和医生提供参考,以推动实现高度个性化的现代医疗服务、持续优化和提升医疗服务质量,增强用户的满意度和信任感。