社會支持與個人目標(biāo)對健康狀況的影響

楊化龍，鞠曉峰

哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，哈爾濱 150001

社會支持與個人目標(biāo)對健康狀況的影響

楊化龍，鞠曉峰

哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，哈爾濱 150001

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，在線健康社區(qū)逐漸進(jìn)入人們的生活，越來越多的用戶開始使用在線健康社區(qū)進(jìn)行健康管理。改善和提升健康狀況是用戶參與社區(qū)的主要動機，更是在線健康社區(qū)得以存續(xù)和發(fā)展的關(guān)鍵。因此，探討在線健康社區(qū)背景下用戶健康狀況的影響因素成為至關(guān)重要的研究課題。盡管已有大量在線健康社區(qū)的研究探討過社會因素(來自于他人的社會支持)對于健康狀況的影響，然而這些研究卻忽視了個人因素在健康管理中的作用(個人目標(biāo)和性別差異)。

基于社會因素和個人因素，整合社會支持、個人目標(biāo)和性別差異的相關(guān)理論，探討在線健康社區(qū)中用戶獲得的社會支持和個人目標(biāo)對于健康狀況的影響，研究用戶的性別差異對于社會支持、個人目標(biāo)和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。收集真實在線健康社區(qū)中1 405個用戶的相關(guān)信息作為研究數(shù)據(jù)，建立模型驗證研究假設(shè)，利用SPSS 22.0軟件對數(shù)據(jù)和實證模型進(jìn)行分析。

實證結(jié)果表明，社會支持從情感和信息等方面影響在線健康社區(qū)的用戶，社會支持的數(shù)量積極影響用戶健康狀況的改善程度；個人目標(biāo)與用戶本身自律的內(nèi)在需求相關(guān)，個人目標(biāo)積極影響用戶的行為和健康狀況；性別差異具有調(diào)節(jié)作用，即社會支持對于女性用戶的影響比男性用戶更強，個人目標(biāo)對于男性用戶的影響比女性用戶更強。

探討個人目標(biāo)對于在線健康社區(qū)用戶健康狀況改善的影響，研究用戶之間的性別差異對于影響因素與健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，研究結(jié)果為在線健康社區(qū)用戶和設(shè)計者提供了實踐指導(dǎo)。

在線健康社區(qū)；社會支持；個人目標(biāo)；性別差異；健康狀況

引言

在線健康社區(qū)是支持社會交互的網(wǎng)絡(luò)平臺，可以幫助用戶更加便利地尋找相關(guān)健康信息、交流醫(yī)療經(jīng)驗，實現(xiàn)用戶的自我健康管理。在線健康社區(qū)已經(jīng)成為現(xiàn)代居民獲取相關(guān)信息和健康管理的重要渠道[1]。根據(jù)2013年網(wǎng)絡(luò)與美國生活計劃(Pew Internet & American Life Project)統(tǒng)計，美國利用在線健康網(wǎng)站搜尋醫(yī)療信息的網(wǎng)民比例已經(jīng)從2000年的25%增長至2013年的72%。在線健康社區(qū)突破了時間和空間的限制，改變了傳統(tǒng)的醫(yī)療模式，有助于大幅提高用戶的健康管理效率。改善和提升健康狀況是用戶參與在線健康社區(qū)的主要動機，更是社區(qū)得以存續(xù)和發(fā)展的關(guān)鍵。因此，探討在線健康社區(qū)背景下影響用戶健康狀況的相關(guān)因素成為重要的研究課題。

已有研究探討在線健康社區(qū)中社會因素對用戶改善健康狀況的影響，但是這些研究忽略了用戶個人因素的作用。由于在線健康社區(qū)是一個用戶自我管理健康的平臺，因此不僅要關(guān)注社會支持對于用戶健康狀況的影響，更應(yīng)該研究用戶個人目標(biāo)在其中的作用。并且，由于性別的差異，社會支持和個人目標(biāo)對于男性和女性健康狀況的影響程度可能存在顯著不同。本研究結(jié)合社會和個人因素，研究在線健康社區(qū)中用戶獲得的社會支持和用戶的個人目標(biāo)對于健康狀況的影響，并且探尋性別差異對于社會支持、個人目標(biāo)和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，以此了解在線健康社區(qū)中社會因素和個人因素對改善健康狀況的影響機制。

1 相關(guān)研究評述

1.1在線醫(yī)療社區(qū)

互聯(lián)網(wǎng)為用戶間的溝通和交流提供了便利的渠道。以信息技術(shù)作為媒介，用戶之間為一個共同的興趣相互交流，這些用戶的總體被稱為在線社區(qū)[2]。在線社區(qū)也被視為以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的社會化平臺[3]，在平臺中用戶可以通過討論和交互的方式傳遞信息[4]并發(fā)展自己的社會關(guān)系[5]。因此，組織和個人可以通過使用在線社區(qū)獲得相關(guān)的資源和信息[6]。已有大量研究探討在線社區(qū)，這些研究集中于個人用戶使用在線社區(qū)的動機[7]、在線社區(qū)的模式[8]、持續(xù)參與的影響因素[9]、社區(qū)信息對于商業(yè)模式[10]和消費行為的影響[11-12]、知識共享行為[13]，以及在線互動與社會關(guān)系等[14-15]。在線健康社區(qū)是一種特殊的在線社區(qū)[4]，在線健康社區(qū)中用戶可以分享相關(guān)健康信息、知識和經(jīng)驗[16-17]。越來越多的用戶開始使用在線健康社區(qū)發(fā)展社會關(guān)系和開展社交活動[18]，獲取社會支持和健康信息[19]，幫助用戶進(jìn)行自我健康管理[20]。在線健康社區(qū)正在改變?nèi)藗儷@取疾病和健康信息的方式，為患者與醫(yī)生的交流提供了一個安全便捷的平臺，患者之間可以自由分享信息、知識和治療疾病的經(jīng)驗，患者可以通過在線醫(yī)療社區(qū)構(gòu)建自己的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以獲得社會支持。對于患者而言，醫(yī)生和其他患者的情感支持有助于病情的好轉(zhuǎn)[21]。因此，在線健康社區(qū)已經(jīng)成為個人和組織獲取醫(yī)療信息和進(jìn)行在線交互的重要平臺。

現(xiàn)階段對于在線健康社區(qū)的研究主要關(guān)注參與機制和知識共享、醫(yī)患交互和醫(yī)療服務(wù)、在線健康管理3個方面。對于參與機制，學(xué)者們探討個人和社會因素對于用戶參與在線健康社區(qū)的影響[22-23]?；颊呖梢酝ㄟ^在線健康社區(qū)獲取關(guān)于醫(yī)生的信息，選擇適合的醫(yī)生進(jìn)行在線咨詢[24]；醫(yī)生可以通過在線社區(qū)提供醫(yī)療服務(wù)，滿足患者對于醫(yī)療服務(wù)的相關(guān)需求。此外，在線健康管理一直是在線健康社區(qū)研究的重點問題。在線健康社區(qū)可以幫助用戶獲取社會支持，進(jìn)而提升健康狀況。社會支持作為一種資源交換，反映一個人接收和給予的支持[25]，已經(jīng)成為影響健康狀況的重要因素之一[26]。MCCORKLE et al.[27]發(fā)現(xiàn)社會支持促進(jìn)了患者對于治理方法的堅持，進(jìn)而改善其健康狀況?；诖搜芯?，學(xué)者們開始從不同方面探討社會支持對于改善健康狀況的影響，如體重控制[28-29]和精神狀況[30]等。在已有研究中，社會支持主要從信息支持和情感支持兩方面影響個人的健康狀況。信息支持主要指用戶之間信息的傳遞和交換，這些信息包括建議、知識和相關(guān)醫(yī)療經(jīng)驗等[31]；情感支持主要指用戶之間分享情感，包括表達(dá)喜悅、關(guān)心和鼓勵等。

綜上所述，現(xiàn)階段對于在線用戶健康狀況影響因素的探討主要集中于社會支持的作用，而在線健康社區(qū)是一個自我管理健康的平臺，不僅要考慮社會因素的影響，還應(yīng)該研究用戶個人因素和特征的作用。因此，本研究探討社會因素和個人因素對在線健康社區(qū)用戶健康狀況改善的影響。

1.2性別差異

在管理學(xué)、市場營銷和心理學(xué)等領(lǐng)域早已有對性別差異的研究。性別差異通常存在于3個層次，即生理層次、認(rèn)知層次、行為與社會導(dǎo)向?qū)哟蝃32]。生理層次主要是指男性與女性生理構(gòu)造的差異，如染色體和大腦構(gòu)造等。正是由于生理層次的差異，才導(dǎo)致男性與女性在認(rèn)知層次、行為與社會導(dǎo)向?qū)哟紊系牟町悺ＵJ(rèn)知層次的差異主要是指男性與女性對信息處理過程的不同[33]，男性的信息處理過程屬于選擇性處理，主要集中于突出高價值信息；女性的信息處理過程屬于綜合性處理，傾向于考慮全部信息內(nèi)容。行為與社會導(dǎo)向?qū)哟蔚牟町惻c個人的社會導(dǎo)向和行為動機相關(guān)，社會導(dǎo)向是指個人如何看待社會關(guān)系以及社會中的身份和角色。BRACKETT et al.[34]指出性別差異在社會導(dǎo)向中的表現(xiàn)，男性更獨立并且具有競爭性，因此男性更關(guān)注自己；女性傾向于和諧的關(guān)系，因此她們不僅關(guān)心自己，也關(guān)注他人。此外，男性與女性的行為動機也存在顯著的差異，男性的行為動機主要出于成就需要，女性出于歸屬需要，即男性更加關(guān)注行為效果，女性更加追求和諧關(guān)系[32]。

2 研究假設(shè)和模型

2.1社會支持與健康狀況

社會支持主要從信息支持和情感支持兩個方面影響用戶的健康狀況。信息的傳遞和交換可以幫助在線健康社區(qū)的用戶改變健康行為，進(jìn)而提升用戶的健康狀況。用戶通過信息支持獲得的信息和知識越多，越能具體了解自身健康狀況，掌握提升和改善健康狀況的方法，進(jìn)而幫助其進(jìn)行自我治療和健康管理[35]。在線健康社區(qū)中與用戶患有相同疾病或者健康狀況相似的參與者的信息支持更有助于用戶獲取高價值信息，由于情況相同，其他人的醫(yī)療信息對于用戶具有極其重要的借鑒作用，這些信息可以幫助用戶更加全面、細(xì)致地了解病情和治療方法，進(jìn)而改善用戶行為和提升健康狀況。除信息支持外，情感支持也是影響用戶健康狀況的重要方面。由于線下環(huán)境資源限制，人們難以獲得有價值的情感支持。在線健康社區(qū)中沒有時間和地域限制，用戶可以隨時隨地獲得來自于其他用戶的情感支持。這些情感支持向在線健康社區(qū)的用戶傳遞了一個信號，即有人關(guān)心他們的健康狀況，鼓勵他們改善健康行為。對于用戶來說，關(guān)心和鼓勵有助于激勵他們主動改善自身的健康狀況。因此，用戶在健康社區(qū)中獲得的社會支持從信息和情感兩個方面影響他們的行為，促使其改善自身的健康狀況。因此，本研究提出假設(shè)。

H1在線健康社區(qū)中，用戶獲得的社會支持積極影響健康狀況改善。

2.2個人目標(biāo)與健康狀況

內(nèi)在需求是人類發(fā)展的重要因素[36]。人之所以做出某種特殊的行為或者改變，是因為行為和改變的結(jié)果可以帶來相關(guān)價值，滿足自己內(nèi)在的心理需要和實現(xiàn)自我價值[37-38]。自律是人類最為重要的內(nèi)在需求之一，是人們自我提升、改變和實現(xiàn)自我價值的關(guān)鍵所在。個人目標(biāo)是內(nèi)在需求和自律的一種體現(xiàn)，人們通常會制定相關(guān)目標(biāo)以期滿足內(nèi)在需求[39]。因此，個人對于目標(biāo)的追求是促使其做出某種行為和改變的重要影響因素。健康是人生存和發(fā)展的基本條件，對于健康的追求是人類最基本的內(nèi)在需求和行為動機。在線健康社區(qū)中，為了滿足個人自律的需求，用戶通常會制定相應(yīng)的健康目標(biāo) (如希望達(dá)到的目標(biāo)體重)。為了實現(xiàn)個人健康目標(biāo)，在線健康社區(qū)的用戶通常會改變自身的行為，以此改善健康狀況。健康目標(biāo)是重要的個人因素，推動用戶改善健康狀況。因此，本研究提出假設(shè)。

H2在線健康社區(qū)中，用戶的個人健康目標(biāo)積極影響健康狀況改善。

2.3性別差異的調(diào)節(jié)作用

在線健康社區(qū)中，由于男性用戶與女性用戶的認(rèn)知、行為和社會導(dǎo)向的差異，導(dǎo)致社會支持和個人目標(biāo)對于健康狀況的影響存在顯著不同。性別差異理論已經(jīng)指出男性傾向于獨立，更關(guān)注自己；女性傾向于和諧的關(guān)系，不僅關(guān)心自己，也關(guān)注他人。由于獨立自主，男性為了保持自己的地位和尊嚴(yán)，通常會忽略其他人的意見和支持；女性屬于關(guān)系導(dǎo)向，她們傾向于接收其他人的意見和支持，所以女性對社會支持的感知價值比男性更強，社會支持對于女性健康狀況的影響比較強。并且，由于男性與女性的行為動機不同，個人目標(biāo)對于男性用戶和女性用戶的影響也存在顯著差異。男性更關(guān)注行為效果，女性更追求和諧關(guān)系。男性基于理性做出判斷，注重行為的結(jié)果和績效，更關(guān)注個人目標(biāo)的完成[32]；女性基于感性做出判斷，對目標(biāo)和成績的敏感程度通常不及男性。因此，個人目標(biāo)對于男性的影響要強于女性。因此，本研究提出假設(shè)。

H3社會支持對于女性用戶健康狀況改善的影響比男性用戶的影響更強。

H4個人目標(biāo)對于男性用戶健康狀況改善的影響比女性用戶的影響更強。

本研究模型見圖1。

圖1 研究模型Figure 1 Research Model

3 研究設(shè)計和實證分析

3.1數(shù)據(jù)收集和變量計算

在過去十幾年里，中國人的平均體重和肥胖等級顯著上升。根據(jù)《2015中國城市居民營養(yǎng)與慢性病報告》，中國成人體重超標(biāo)率已達(dá)30.1%，肥胖率達(dá)到11.9%。中國已經(jīng)成為世界第二大肥胖國，肥胖人口數(shù)僅次于美國，如何控制體重已經(jīng)成為嚴(yán)峻的社會問題。薄荷網(wǎng)是目前中國領(lǐng)先的專注于體重管理的在線健康社區(qū)，已經(jīng)有上百萬的減肥用戶在薄荷網(wǎng)上進(jìn)行自我健康管理。薄荷網(wǎng)的用戶可以在平臺中建立自己的健康主頁，并且定期上傳現(xiàn)階段體重、初始體重、目標(biāo)體重等健康狀況的相關(guān)數(shù)據(jù)，自主監(jiān)管健康狀況。此外，薄荷網(wǎng)也為用戶之間的交流提供了平臺，用戶之間可以建立在線好友關(guān)系，交流健康經(jīng)驗，分享信息和知識。本研究所用數(shù)據(jù)來源于薄荷網(wǎng) (www.boohee.com)，薄荷在線健康社區(qū)為本研究提供了充足的研究數(shù)據(jù)。

本研究于2016年4月從薄荷網(wǎng)站獲取用戶主頁中的相關(guān)健康信息。薄荷網(wǎng)站為了保護(hù)用戶的隱私，并不在用戶個人主頁中直接顯示個人信息 (性別和年齡等)。但是，為方便用戶尋找與自己情況相似的好友，在薄荷網(wǎng)站可以通過條件篩選的方式挑選適合的在線用戶建立好友關(guān)系，這些條件包括性別、年齡和身高等。本研究通過分組條件搜索的方法收集用戶的數(shù)據(jù)，例如，性別：男性、年齡：20歲～24歲、身高：170～175cm。為了保證數(shù)據(jù)的有效性，本研究主要收集活躍度較高的在線健康社區(qū)用戶。由于薄荷網(wǎng)的用戶多為年輕人，大齡用戶的活躍度較低，所以本研究主要收集年齡為20歲～34歲的用戶數(shù)據(jù)。根據(jù)性別、年齡和身高將用戶分為36個不同的組，每個數(shù)據(jù)組中包含網(wǎng)站中前兩頁較為活躍的用戶數(shù)據(jù)(每組大約40個用戶信息)。然后自動獲取用戶信息，并將信息導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。刪除無效數(shù)據(jù)，本研究最終獲得1 405個用戶的相關(guān)信息。表1給出本研究收集到的樣本的人口統(tǒng)計特征。

本研究模型的因變量為用戶健康狀況改善，由于研究背景是薄荷網(wǎng)體重管理社區(qū)，本研究使用在線用戶體重管理的效果作為健康狀況改善的替代變量。該社區(qū)的用戶通常是由于體重超標(biāo)，通過使用平臺進(jìn)行自我健康的管理，用戶的體重管理結(jié)果 (減掉的體重)可以反映他們健康狀況的改善，該健康社區(qū)的用戶主頁中會公布目前為止已經(jīng)減掉的體重。因此，本研究使用用戶已減體重斤數(shù)作為研究模型的因變量。

表1 人口統(tǒng)計特征Table 1 Demographic Characteristics

研究模型的自變量為社會支持和個人健康目標(biāo)，調(diào)節(jié)變量為用戶的性別。本研究衡量社會支持的主要依據(jù)是用戶接收到其他人的留言數(shù)量，這些留言主要是對用戶現(xiàn)階段身體狀況和減重方式的評價，以及對用戶減肥的支持和鼓勵。前者屬于社會支持的信息影響，因為其他人對用戶的方法和狀況的評價中傳遞了相關(guān)健康信息；后者屬于社會支持的情感影響，因為在線好友的支持和鼓勵可以積極影響用戶的行為，進(jìn)而改善健康狀況。因此，留言數(shù)量可以很好地反映用戶獲得的社會支持。研究模型的另一個自變量為用戶的個人健康目標(biāo)。在本研究環(huán)境中，用戶會公布自己的目標(biāo)體重，以便于進(jìn)行健康管理和監(jiān)測。用戶可以把自己的初始體重、現(xiàn)階段體重與目標(biāo)體重進(jìn)行對比，以了解現(xiàn)階段健康狀況。初始體重和目標(biāo)體重的差值反映用戶希望減掉的體重和想要達(dá)到的健康改善程度。因此，本研究對于個人目標(biāo)的衡量是基于健康社區(qū)中用戶公布的目標(biāo)體重和初始體重的差值。此外，研究模型的調(diào)節(jié)變量是性別差異，本研究采用虛擬變量表示女性和男性，女性取值為0，男性取值為1。

除了自變量和調(diào)節(jié)變量，仍有其他因素可能影響在線健康社區(qū)用戶健康狀況的改善，本研究將這些因素作為控制變量加入研究模型。①具有不同人口特征的用戶對健康狀況的改善程度會有所差異，人口特征通常包括性別、年齡和身高等。性別已經(jīng)作為調(diào)節(jié)變量加入研究模型，年齡和身高作為控制變量加入模型，控制在線健康社區(qū)用戶的人口特征對于健康狀況的影響。②用戶使用在線健康社區(qū)的時間也會影響到健康狀況的改善程度，使用時間越長健康狀況的改善程度可能越大，使用時間越短健康狀況的改善程度可能越小。因此，本研究將用戶使用在線健康社區(qū)的天數(shù)作為控制變量加入研究模型。③用戶的先前身體狀況也會影響改善程度，例如，在本研究背景中用戶在使用健康社區(qū)之前的肥胖程度和身體情況會顯著影響健康狀況的改善。本研究使用身體質(zhì)量指數(shù)(body mass index,BMI)作為控制變量。BMI是測量是否肥胖和標(biāo)準(zhǔn)體重的重要指標(biāo)，是目前國際上常用的衡量人體胖瘦程度和是否健康的一個標(biāo)準(zhǔn)。世界衛(wèi)生組織認(rèn)為BMI指數(shù)保持在22左右比較理想，BMI數(shù)值越大說明肥胖程度越高，具體計算方式為

表2給出變量含義和測量方法，表3給出1 405個用戶健康數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。由數(shù)據(jù)的均值和方差可知，自變量(社會支持和個人目標(biāo))和控制變量(參與時間)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不是正態(tài)分布，因此對于這些數(shù)據(jù)的處理可以采用對數(shù)模型進(jìn)行分析。表4給出各個變量之間的相關(guān)性，由表4可知，自變量與因變量之間存在較為顯著的相關(guān)性，但相關(guān)程度并不高。

表2 變量含義和測量方法Table 2 Definition and Measurement Method of Variables

表3 變量的描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive Statistics of Variables

注：樣本數(shù)為1 405，下同。

變量之間的相關(guān)性會導(dǎo)致模型的共線性，使估計結(jié)果失效，但是相關(guān)程度低并不影響結(jié)果。各變量之中相關(guān)度較高的是性別與身高、BMI與個人目標(biāo)，這是因為男性用戶普遍比女性用戶高、肥胖的人希望減掉更多的體重。然而，相關(guān)系數(shù)并未超過0.500，不會影響估計結(jié)果。

3.2模型估計

為了研究社會支持和個人目標(biāo)對在線健康社區(qū)用戶健康狀況的影響以及性別差異的調(diào)節(jié)作用，本研究建立回歸模型驗證研究假設(shè)。由于模型變量變化的差異性，導(dǎo)致自變量并不是正態(tài)分布，因此，本研究將回歸方程調(diào)整為線性對數(shù)模型，具體為

健康狀況=β0+β1×年齡i+β2×身高i+β3×性別i+

β4×log(參與時間)i+β5×BMIi+β6×

log(社會支持)i+β7×log(個人目標(biāo))i+

β8×性別×log(社會支持)i+β9×性別×

log(個人目標(biāo))i+ε

其中，i為用戶，β0為常數(shù)項，β1～β9為回歸系數(shù)，ε為隨機擾動項。性別×log(社會支持)檢驗性別差異對社會支持的調(diào)節(jié)作用，性別×log(個人目標(biāo))檢驗性別差異對個人目標(biāo)的調(diào)節(jié)作用。

3.3結(jié)果分析

表5以分層的方式給出實證模型最小二乘法的回歸結(jié)果，模型1給出僅加入控制變量的回歸結(jié)果，模型2在模型1基礎(chǔ)上加入自變量，模型3在模型2基礎(chǔ)上加入兩個交互項。在回歸結(jié)果中調(diào)整R2合理，隨著變量數(shù)的增加，方程的調(diào)整R2顯著提升，并且F值顯著。此外，各變量的膨脹因子檢驗結(jié)果小于2.0，證明回歸方程中不存在多重共線性。

在模型2的回歸結(jié)果中，社會支持的回歸系數(shù)為0.678，t=6.522，在1%水平上顯著，H1得到驗證。對于用戶來說，在線健康社區(qū)中獲取的社會支持越多對于健康狀況的改善程度影響越大。個人目標(biāo)的回歸系數(shù)為2.151，t=7.684， 在1%水平上顯著，H2得到驗證。對于用戶來說，個人健康目標(biāo)顯著影響健康狀況的改善程度，并且，個人目標(biāo)與現(xiàn)階段狀況差異越大，影響程度越強。

在模型3的回歸結(jié)果中，性別×log(社會支持)的系數(shù)為-1.908，t=-9.117，在1%水平上顯著，性別×log(個人目標(biāo))的系數(shù)為3.255，t=8.850，在1%水平上顯著。為了更清晰地展示性別的調(diào)節(jié)作用，圖2給出性別對于社會支持和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié),圖3給出性別對于個人目標(biāo)和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)。社會支持對于女性用戶健康狀況改善的影響程度比男性用戶的影響程度更強，個人目標(biāo)對于男性用戶健康狀況改善的影響程度比女性用戶的影響程度更強。H3和H4得到驗證。

3.4穩(wěn)健性檢驗

本研究采用已有研究中樣本拆分的方式檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性[17]。把樣本按照性別分成男性組和女性組子樣本，不加入交互項分別估計男性組和女性組的子樣本，再將兩組子樣本社會支持和個人目標(biāo)的系數(shù)進(jìn)行比較，檢驗兩組之間的差別。表6給出穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，兩組子樣本的回歸結(jié)果與之前回歸結(jié)果一致。男性組和女性組都表明社會支持和個人目標(biāo)影響用戶的健康狀況，H1和H2再次得到驗證。并且，通過對比社會支持的系數(shù)發(fā)現(xiàn)，女性組 (β=2.208)比男性組 (β=0.157)更強，個人目標(biāo)的系數(shù)在男性組 (β=2.663)比女性組 (β=0.952)更強，H3和H4再次得到驗證。

表4 變量的相關(guān)性 Table 4 Correlations of Variables

注：**為在5%水平上顯著，下同。

表5 模型的參數(shù)估計Table 5 Parameter Estimates of Model

注：括號中數(shù)據(jù)為t值；***為在1%水平上顯著，下同。

圖2 性別的調(diào)節(jié)作用 (H3)Figure 2 Moderating Effects of Gender(H3)

圖3 性別的調(diào)節(jié)作用 (H4)Figure 3 Moderating Effects of Gender(H4)

變量女性組男性組常數(shù)項-9.860*(-1.734)-19.563***(-4.010)年齡0.194***(3.066)0.201**(2.542)身高0.015(0.580)-0.030(-1.057)log(參與天數(shù))-0.051(-0.109)1.180***(4.924)BMI0.067*(1.855)0.399***(5.848)log(社會支持)2.208***(13.964)0.157**(2.213)log(個人目標(biāo))0.952***(3.860)2.663***(5.282)調(diào)整R20.3490.320F值63.899***55.700***樣本數(shù)705700

4 結(jié)論

4.1研究結(jié)果

本研究探討在線健康社區(qū)中用戶獲得的社會支持和個人目標(biāo)對于健康狀況的影響，以及用戶性別差異的調(diào)節(jié)作用。收集真實在線健康社區(qū)中用戶的相關(guān)健康數(shù)據(jù)，構(gòu)建實證模型驗證研究假設(shè)，并且使用樣本拆分的方式檢驗研究模型的穩(wěn)健性。研究結(jié)果表明，①用戶獲得的社會支持積極影響健康狀況的改善，接收到的社會支持?jǐn)?shù)量越多，健康狀況改善的程度越高。②用戶的個人目標(biāo)積極影響健康狀況的改善，健康目標(biāo)與現(xiàn)階段狀況差異越大，健康狀況改善的程度越高。③用戶的性別差異調(diào)節(jié)社會支持和個人目標(biāo)與健康狀況之間的關(guān)系，社會支持對于女性用戶的影響比男性用戶的影響更強，個人目標(biāo)對于男性用戶的影響比女性用戶的影響更強。

根據(jù)研究結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)社會支持可以從信息和情感兩個方面積極影響用戶的健康狀況。信息的傳遞和交換使用戶了解自身的健康情況和提升方法，進(jìn)而幫助用戶進(jìn)行自我管理。情感支持代表其他人的關(guān)心和鼓勵，有助于用戶積極改善健康狀態(tài)。用戶接收到的社會支持?jǐn)?shù)量越多，健康狀況改善的程度越高。研究結(jié)果證明了社會支持對于健康狀況的影響，與已有研究的結(jié)果一致。此外，本研究發(fā)現(xiàn)用戶的個人健康目標(biāo)對于健康狀況改善有積極影響。為了滿足個人自律的需求，用戶通常會制定相應(yīng)的健康目標(biāo)，并且朝著這個目標(biāo)努力。在線健康社區(qū)的用戶通常會改變健康行為，以改善自身健康狀況。因此，個人目標(biāo)對于在線健康社區(qū)用戶改善健康狀況極其重要。

本研究還發(fā)現(xiàn)了用戶的性別差異對于社會支持、個人目標(biāo)和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。性別差異的相關(guān)研究給出了合理的解釋，即男性屬于自主導(dǎo)向，為了保持自身的地位和尊嚴(yán)，通常會忽略其他人的意見和支持；女性屬于關(guān)系導(dǎo)向，傾向于接收其他用戶的意見和支持。所以，社會支持對于女性的影響更強。此外，男性做出判斷是基于理性，更注重行為的結(jié)果和績效，所以男性更關(guān)注個人目標(biāo)的完成；女性做出判斷是基于感性，對于目標(biāo)和成績的關(guān)注程度不及男性。所以，個人目標(biāo)對于男性的影響程度更強。

4.2理論貢獻(xiàn)

(1)個人目標(biāo)對于健康狀況的影響。盡管已經(jīng)有研究探討在線健康社區(qū)中用戶健康狀況改善的影響因素，但是這些研究主要集中于用戶獲得社會支持的作用，忽略了用戶的個人因素。用戶健康狀況的改善是自我管理的結(jié)果，因此不僅要研究社會因素的影響，也應(yīng)該考慮個人因素的作用。本研究探討在線健康社區(qū)用戶的個人目標(biāo)對于自身健康狀況改善的影響，將個人因素融入于在線健康社區(qū)和健康狀況改善的相關(guān)研究，補充了已有研究忽略個人因素的不足。

(2)本研究將性別差異理論拓展到在線健康社區(qū)的研究中，研究性別差異對于社會支持、個人目標(biāo)和健康狀況之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。由于男性與女性認(rèn)知和行為導(dǎo)向的差異，社會支持和個人目標(biāo)對男性用戶和女性用戶的影響程度不同。然而，已有研究卻少有探討性別差異對于健康狀況的影響。本研究結(jié)果表明社會支持對于女性用戶的影響比男性用戶的影響更強，個人目標(biāo)對于男性用戶的影響比女性用戶的影響更強。

4.3實踐啟示

研究結(jié)論對于在線健康管理具有重要的參考價值和實踐意義。①完善在線健康社區(qū)的社會支持系統(tǒng)。研究結(jié)果表明用戶之間相互支持積極影響健康狀況的改善，在線健康社區(qū)的設(shè)計者應(yīng)繼續(xù)完善和開發(fā)社會支持系統(tǒng)，幫助用戶更便利地與其他人交流，以獲得更多的社會支持。特別是具有相同健康狀況的用戶之間的相互支持對于用戶獲取信息和情感支持更為重要，因此設(shè)計者也應(yīng)該開發(fā)新的系統(tǒng)便于用戶尋找相同狀況和經(jīng)歷的在線好友。②區(qū)分用戶的性別差異。研究結(jié)果表明社會支持和個人目標(biāo)對于男性用戶和女性用戶的影響程度存在差別。在線健康社區(qū)的設(shè)計者應(yīng)為男性和女性開發(fā)不同的主頁和系統(tǒng)，對于男性用戶更注重個人目標(biāo)提醒，對女性用戶更注重社會支持的獲取，以此更好地提升和改善用戶健康狀況。

4.4研究局限和未來展望

研究尚存在不夠完善和需要拓展之處。①本研究僅探討社會支持和個人目標(biāo)對于健康狀況的影響，盡管已經(jīng)控制其他影響因素的作用，但仍然有部分變量未被排除，未來研究可加入更多因素的影響和作用。②研究模型的自變量可能存有潛在內(nèi)生性的問題。由于不可觀察因素被列入模型隨機擾動項進(jìn)行評估，造成隨機擾動項與自變量相關(guān)，或者由于模型自變量與因變量互為因果關(guān)系，導(dǎo)致模型變量內(nèi)生性的問題。后續(xù)研究可使用工具變量或者雙重差分分析方法對模型進(jìn)行評估。③本研究僅從一個在線健康社區(qū)中收集數(shù)據(jù)，可能影響研究結(jié)果的適用性，未來研究可收集多源健康數(shù)據(jù)驗證模型結(jié)果。④研究模型使用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，截面數(shù)據(jù)模型并不能反映時間變化的影響，未來研究可收集面板數(shù)據(jù)探討社會支持和個人目標(biāo)在時間變化過程中的影響。

[1]XIAO N,SHARMAN R,RAO H R,et al.Factors influencing online health information search:an empirical analysis of a national cancer-related survey.DecisionSupportSystems,2014,57:417-427.

[2]RHEINGOLD H.Thevirtualcommunity:homesteadingontheelectronicfrontier.Cambridge,MA:The MIT Press,1993:993-995.

[3]SUN Y,FANG Y,LIM K H.Understanding sustained participation in transactional virtual communities.DecisionSupportSystems,2012,53(1):12-22.

[4]YAN Z,WANG T,CHEN Y,et al.Knowledge sharing in online health communities:a social exchange theory perspective.Information&Management,2016,53(5):643-653.

[5]YAN L,PENG J,TAN Y.Network dynamics:how can we find patients like us?.InformationSystemsResearch,2015,26(3):496-512.

[6]CHANG H H,CHUANG S S.Social capital and individual motivations on knowledge sharing:participant involvement as a moderator.Information&Management,2011,48(1):9-18.

[7]樓天陽,陸雄文.虛擬社區(qū)與成員心理聯(lián)結(jié)機制的實證研究:基于認(rèn)同與紐帶視角.南開管理評論,2011,14(2):14-25.

LOU Tianyang,LU Xiongwen.An empirical research on the connected mechanism model between members in virtual community:from the perspective of identity and bonding.NankaiBusinessReview,2011,14(2):14-25.(in Chinese)

[8]郭朝陽,呂秋霞.成員參與動機對虛擬社區(qū)商業(yè)模式的影響.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2009(1):98-107.

GUO Zhaoyang,LV Qiuxia.Effects of members′ participation motivation on the virtual community business model.ChinaIndustrialEconomics,2009(1):98-107.(in Chinese)

[9]趙欣,周密,于玲玲,等.基于情感依戀視角的虛擬社區(qū)持續(xù)使用模型構(gòu)建:超越認(rèn)知判斷范式.預(yù)測,2012,31(5):14-20.

ZHAO Xin,ZHOU Mi,YU Lingling,et al.An attachment perspective on conceptual model of virtual community continuance:surpass the cognitive judgment paradigm.Forecasting,2012,31(5):14-20.(in Chinese)

[10] 李國鑫,李一軍,尼菲.基于用戶在線交易意愿的虛擬社區(qū)電子商務(wù)實證研究.管理評論,2011,23(8):78-86.

LI Guoxin,LI Yijun,NI Fei.Online community e-commerce:an empirical study based on members′ intention to online transaction.ManagementReview,2011,23(8):78-86.(in Chinese)

[11] 王德勝,王建金.負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者品牌轉(zhuǎn)換行為的影響機制研究:基于虛擬社區(qū)涉入的視角.中國軟科學(xué),2013(11):112-122.

WANG Desheng,WANG Jianjin.Research on the influence mechanism of negative IWOM on brand switching behavior:perspective of virtual community involvement.ChinaSoftScience,2013(11):112-122.(in Chinese)

[12] 常亞平,邱媛媛,閻俊,等.虛擬社區(qū)知識共享主體對首購意愿的作用機理研究.管理科學(xué),2011,24(2):74-84.

CHANG Yaping,QIU Yuanyuan,YAN Jun,et al.Influencing mechanism of knowledge sharing subject in virtual communities on customers′ first-time purchase intention.JournalofManagementScience,2011,24(2):74-84.(in Chinese)

[13] 周軍杰.虛擬社區(qū)內(nèi)不同群體的知識貢獻(xiàn)行為:一項對比研究.管理評論,2015,27(2):55-66,110.

ZHOU Junjie.Knowledge contribution in virtual communities:a comparative research between different sub-groups.ManagemntReview,2015,27(2):55-66,110.(in Chinese)

[14] 周軍杰,左美云.線上線下互動、群體分化與知識共享的關(guān)系研究：基于虛擬社區(qū)的實證分析.中國管理科學(xué),2012,20(6):185-192.

ZHOU Junjie,ZUO Meiyun.Research on the relationship among the online/offline interaction,group differentiation and knowledge sharing:an empirical analysis based on virtual community.ChineseJournalofManagementScience,2012,20(6):185-192.(in Chinese)

[15] 李國鑫,李一軍,陳易思.虛擬社區(qū)成員線下互動對線上知識貢獻(xiàn)的影響.科學(xué)學(xué)研究,2010,28(9):1388-1394.

LI Guoxing,LI Yijun,CHEN Yisi.Members′ offline interaction relationship and online knowledge contribution in professional virtual community.StudiesinScienceofScience,2010,28(9):1388-1394.(in Chinese)

[16] YAN L,TAN Y.Feeling blue？Go online:an empirical study of social support among patients.InformationSystemsResearch,2014,25(4):690-709.

[17] YANG H,GUO X,WU T.Exploring the influence of the online physician service delivery process on patient satisfaction.DecisionSupportSystems,2015,78:113-121.

[18] BA S,WANG L.Digital health communities:the effect of their motivation mechanisms.DecisionSupportSystems,2013,55(4):941-947.

[19] KALLINIKOS J,TEMPINI N.Patient data as medical facts:social media practices as a foundation for medical knowledge creation.InformationSystemsResearch,2014,25(4):817-833.

[20] YARAGHI N,DU A Y,SHARMAN R,et al.Health information exchange as a multisided platform:adoption,usage,and practice involvement in service co-production.InformationSystemsResearch,2015,26(1):1-18.

[21] ZIEBLAND S,CHAPPLE A,DUMELOW C,et al.How the internet affects patients′ experience of cancer:a qualitative study.TheBMJ,2004,328:564-1-564-6.

[22] 張星,陳星,夏火松,等.在線健康社區(qū)中用戶忠誠度的影響因素研究:從信息系統(tǒng)成功與社會支持的角度.情報科學(xué),2016,34(3):133-138,160.

ZHANG Xing,CHEN Xing,XIA Huosong,et al.A study on factors affecting online health communities members′ loyalty from a perspective of IS success and social support.InformationScience,2016,34(3):133-138,160.(in Chinese)

[23] BANSAL G,ZAHEDI F M,GEFEN D.The impact of personal dispositions on information sensitivity,privacy concern and trust in disclosing health information online.DecisionSupportSystems,2010,49(2):138-150.

[24] YANG H,GUO X,WU T,et al.Exploring the effects of patient-generated and system-generated information on patients′ online search,evaluation and decision.ElectronicCommerceResearchandApplications,2015,14(3):192-203.

[25] SHUMAKER S A,BROWNELL A.Toward a theory of social support:closing conceptual gaps.JournalofSocialIssues,1984,40(4):11-36.

[26] KING G,WILLOUGHBY C,SPECHT J A,et al.Social support processes and the adaptation of individuals with chronic disabilities.QualitativeHealthResearch,2006,16(7):902-925.

[27] MCCORKLE B H,ROGERS E S,DUNN E C,et al.Increasing social support for individuals with serious mental illness:evaluating the compeer model of intentional friendship.CommunityMentalHealthJournal,2008,44(5):359-366.

[28] BALLANTINE P W,STEPHENSON R J.Help me,I′m fat!Social support in online weight loss networks.JournalofConsumerBehaviour,2011,10(6):332-337.

[29] HWANG K O,OTTENBACHER A J,GREEN A P,et al.Social support in an internet weight loss community.InternationalJournalofMedicalInformatics,2010,79(1):5-13.

[30] EYSENBACH G,POWELL J,ENGLESAKIS M,et al.Health related virtual communities and electronic support groups:systematic review of the effects of online peer to peer interactions.TheBMJ,2004,328:1166-1-1166-6.

[31] MCMULLAN M.Patients using the Internet to obtain health information:how this affects the patient-health professional relationship.PatientEducationandCounseling,2006,63(1/2):24-28.

[32] SUN Y,LIM K H,JIANG C,et al.Do males and females think in the same way?An empirical investigation on the gender differences in Web advertising evaluation.ComputersinHumanBehavior,2010,26(6):1614-1624.

[33] GEFEN D,RIDINGS C M.If you spoke as she does,sir,instead of the way you do:a sociolinguistics perspective of gender differences in virtual communities.ACMSIGMISDatabase:theDatabaseforAdvancesinInformationSystems,2005,36(2):78-92.

[34] BRACKETT L K,CARR,Jr B N.Cyberspace advertising vs. other media:consumer vs. mature student attitudes.JournalofAdvertisingResearch,2001,41(5):23-32.

[35] KASSIRER J P.Patients,physicians,and the internet.HealthAffairs,2000,19(6):115-123.

[36] RYAN R M,DECI E L.Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation,social development,and well-being.AmericanPsychologist,2000,55(1):68-78.

[37] DECI E L,RYAN R M.The “what” and “why” of goal pursuits:human needs and the self-determination of behavior.PsychologicalInquiry,2000,11(4):227-268.

[38] VROOM V H.Workandmotivation.New York:Wiley,1964:47-51.

[39] RYAN R M,DECI E L.Intrinsic and extrinsic motivations:classic definitions and new directions.ContemporaryEducationalPsychology,2000,25(1):54-67.

FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China (71471049)

Biography:YANG Hualong is a Ph.D candidate in the School of Management at Harbin Institute of Technology. His research interests cover technology innovation, e-health and online communities．His representative paper titled “Exploring the influence of the online physician service delivery process on patient satisfaction” was published in theDecisionSupportSystems(Volume 78, 2015).E-mail： anglelily07@sina.com

JU Xiaofeng,doctor in management, is a professor in the School of Management at Harbin Institute of Technology. His research interests include technology innovation and e-health. His representative paper titled“Study on game among innovation suppliers, intermediary organizations and potential adopters” was published in theChinaSoftScience(Issue 3, 2013).E-mail：juxf@hit.edu.cn

□

TheEffectsofSocialSupportandIndividualGoalonHealthCondition

YANG Hualong，JU Xiaofeng

School of Management,Harbin Institute of Technology, Harbin 150001,China

With the development and application of website technology, online health communities come into people′s life. More and more users use those communities to manage health condition. The most important goal of the development of online health community is to improve users′ health condition. Therefore, how to impact users′ health condition has become a vital research question. Although there are a large number of studies that have investigated the effects of social factors (i.e., social support from other users) in online health communities, those studies ignore the role of individual factors (i.e., individual goal and gender difference) in health management.

Based on social and individual factors, integrated social support theory, goal theory and gender difference theory, this paper builds a research model to reveal the impacts of social support and individual goal on users′ health condition. In addition, this paper explores the moderating effects of gender difference on the relationships between factors and health condition. We collect 1 405 users′ cross-section data from a real online health community, which is the biggest weight-loss website in China, to establish an empirical regression model, and then use SPSS 22.0 software to analyze research data and run the empirical model.

The empirical results of this paper prove the positive effects of social support from other users on health condition as well as the findings of previous research. Social support relates to emotional and informational factors for users of online health communities. The amount of social support from others is positively associated with users′ health condition. Moreover, the results of our research model show that users′ individual health goal (goal weight) positively affects the improvement of their health condition. As individuals′ goal relates to their needs of autonomy, high health goal leads to the improvement of behaviors and health condition. In addition, we also prove the moderating effects of gender difference on the relationship between factors and health condition, i.e., the effect of social support on health condition is stronger for women than that for men, and the effect of individual goal on health condition is stronger for men than that for women.

The contribution of this paper is two-fold. First, we investigate the effects of social support and individual health goal on users′ health condition. Second, this paper researches the moderating effects of gender difference on the relationship between social support and individual goal and health condition. These findings can contribute to the literature on online health communities and provide suggestions for users and practitioners of online health communities.

online health communities; social support; individual goal; gender difference; health condition

Date:September 7th, 2016AcceptedDateNovember 24th, 2016

G20

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2017.01.005

1672-0334(2017)01-0053-09

2016-09-07修返日期2016-11-24

國家自然科學(xué)基金(71471049)

楊化龍，哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向為技術(shù)創(chuàng)新、電子健康和在線社區(qū)等，代表性學(xué)術(shù)成果為“Exploring the influence of the online physician service delivery process on patient satisfaction”，發(fā)表在2015年第78卷《Decision Support Systems》，E-mail：anglelily07@sina.com 鞠曉峰，管理學(xué)博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院教授，研究方向為技術(shù)創(chuàng)新和電子健康等，代表性學(xué)術(shù)成果為“創(chuàng)新供給者、中介與潛在采納者之間的博弈研究”，發(fā)表在2013年第3期《中國軟科學(xué)》，E-mail：juxf@hit.edu.cn