在線健康信息替代搜尋對被替代者健康行為和健康水平的影響研究

宋小康，趙宇翔，朱慶華

（1. 徐州醫(yī)科大學管理學院，徐州 221004；2. 南京理工大學經濟管理學院，南京 210094；3. 南京大學信息管理學院，南京 210023）

1 引 言

我國提出的“健康中國”和“互聯網+醫(yī)療健康”戰(zhàn)略鼓勵協同社會、家庭和個人的力量利用互聯網技術提升全民健康水平和實現健康公平。健康信息搜尋是人們出于特定的健康目的或任務利用一些可用的渠道（如互聯網）獲取、識別和使用健康信息的行為，其目的在于滿足健康信息需求、解決特定的健康問題以及獲得更好的健康效果。特別是在互聯網環(huán)境下，健康信息搜尋變得更加便捷，人們利用互聯網了解相關的疾病癥狀、治療方案以及藥物信息等，從而獲得更多的健康知識并改善健康行為[1]。然而由于數字不平等，一些特殊群體難以享受來自互聯網的福利，近年來代表他人在線搜尋健康信息的健康信息替代搜尋（surrogate health in‐formation seeking，SHIS）行為受到了學者的關注，該行為被認為是彌合數字不平等、促進健康公平和數字包容的有效手段之一[2-3]。

健康信息替代搜尋作為健康信息搜尋的一種特殊形式，是一種基于人際社會關系協作的信息行為，本課題組在之前的研究中提出了包含替代搜尋者、被替代者（委托搜尋者）和在線健康信息資源三個主體的健康信息替代搜尋框架[3]。健康信息替代搜尋與自我健康信息搜尋行為存在顯著差異，其主要特征在于搜尋行為主體和信息需求主體是不同的個體，在理解信息需求、信息甄別和信息傳遞的過程中可能存在一定的偏差。因此，雖然健康信息替代搜尋被認為能夠將互聯網上豐富的健康信息傳遞到被替代者手中，從而促進被替代者的健康公平和社會融入，但由于替代搜尋過程中存在的理解偏差，該信息行為是否能改善被替代者（健康信息需求者）的健康行為和健康水平仍然是一個未知且值得研究的問題。

近年來，數字移民[4]群體的ICT（information and communications technology）使用以及健康信息搜尋相關的研究逐漸得到了關注[5]，研究認為數字移民群體在數字悟性和網絡使用方面存在一定的差距和障礙[6-7]，他們在利用互聯網獲取健康信息的過程中更多地需要他人的幫助，更有可能作為健康信息替代搜尋行為中的被替代者。關于消費者的健康行為和健康水平，先前的研究主要關注了健康信息搜尋對人們的鍛煉行為、飲食行為、身體健康水平和心理健康水平的影響[8-9]。因此，本文以數字移民群體為研究對象，以健康信息替代搜尋為研究情境，分析健康信息替代搜尋對被替代者兩種健康行為和兩種健康水平的影響。

2 研究綜述

2.1 健康信息替代搜尋行為

McKenzie[10]提出的日常信息實踐模型認為人們有多種信息搜尋模式，包括主動的自我搜尋，也包括代表他人的替代搜尋。健康領域的替代搜尋行為是一種普遍的日常信息活動，國外相關研究發(fā)現，超過60%的在線健康信息替代搜尋者在近1 年內有代表他人進行健康信息搜尋的經歷[2,11]。Abraham‐son 等[12]將健康信息替代搜尋定義為，非醫(yī)學專業(yè)人員代表他人或因他人而尋求健康信息，不一定是被要求這樣做或參與到后續(xù)行動中。Kubb 等[13]將健康信息替代搜尋界定為用戶使用互聯網獲取信息，從而為他人（如孩子、父母、祖父母、朋友、鄰居等）的健康相關主題提供支持或指導的任何交互式健康信息行為。

國外近年來對健康信息替代搜尋行為展開了一系列實證研究。①從替代搜尋者視角。Oh[14]的研究表明，年齡較低、女性、自我評價健康狀況良好、對互聯網的關注度較高以及對互聯網的信任度較高等因素與健康信息替代搜尋顯著相關，教育水平和種族沒有顯示顯著相關性。Reifegerste 等[15]基于改進的綜合信息搜尋模型（comprehensive model of in‐formation seeking，CMIS） 對影響健康信息替代搜尋的因素進行了研究，發(fā)現人們的健康信念以及家人/朋友受到健康威脅的顯著性對于健康信息替代搜尋意愿起到了重要作用。相關研究發(fā)現，人們更多地替代家庭成員利用互聯網等渠道搜尋健康信息，而不是代表弱人際關系的人（如同事）搜尋健康信息，并且健康信息替代搜尋行為在共同居住的人之間更容易發(fā)生[2]。替代搜尋者更多地參與在線用戶生成內容的活動，他們關注更多來源的健康信息，并且經常訪問健康網站閱讀并分享健康信息[11]。②從被替代者視角開展的研究較少。Waring等[16]研究發(fā)現，擁有較大社會支持網絡的患者可以獲得更多的朋友或家人幫助他們在線搜尋健康信息以及向他們分享有用的在線健康資源或者提供技術支持。

國內的健康信息替代搜尋研究還處于起步階段。本課題組之前的研究發(fā)現健康信息替代搜尋在我國也是一個非常普遍的現象，女性、獨生子女、已婚、健康狀態(tài)較好、有豐富的在線健康信息搜尋經驗以及家人有慢性病患者的用戶更多地擔任健康信息替代搜尋者的角色[17]。本課題組還基于扎根理論對中國農村老年人接受健康信息替代搜尋的影響因素進行了研究，發(fā)現老年人面臨健康問題時愿意他人替代搜尋健康信息的因素主要包括感知有益和情感支持需求等主觀因素，以及健康狀況和就醫(yī)困難等客觀因素，同時還存在著不信任互聯網和非醫(yī)學專業(yè)人員等障礙因素[18]。萬文智等[19]對健康信息替代搜尋的影響因素進行了扎根分析，發(fā)現影響因素主要包括患者需求、搜尋者心理動機、搜尋者認知動機以及環(huán)境因素四個方面。

2.2 健康信息搜尋對健康行為和健康水平的影響

健康信息搜尋一般被用來應對具有不確定性的健康問題。隨著網絡的普及，互聯網成為人們健康信息搜尋的主要渠道。一些研究表明，健康信息搜尋能夠增加人們的健康知識，促進健康行為的改善以及產生更好的健康結果[9]。Pluye 等[20]通過對65 篇文獻的綜述，總結了用戶健康信息搜尋所產生的健康結果框架，該框架認為健康信息搜尋能夠影響人們的認知和信息使用，健康信息產生的效果包括改變健康情境相關的信息內容、改變人們的態(tài)度和認知、改變人們的健康行為以及人們的健康水平。同時有研究認為在線健康信息可能對用戶造成困擾，由于在線健康信息的質量參差不齊，在線搜尋健康信息可能會進一步加劇人們的健康焦慮，甚至對人們的健康行為和健康水平產生消極的效果[21]。隨著人們越來越多地使用互聯網等渠道進行健康信息搜尋，了解健康信息搜尋行為對于健康行為和健康水平的影響變得非常重要。相關定量研究整理如表1 所示。

表1 健康信息搜尋對健康行為和健康水平的影響研究

綜上所述，健康信息搜尋對人們健康行為和健康水平的影響受到了研究者的廣泛關注，主要包括的健康行為變量是鍛煉行為和飲食行為，主要包括的健康水平變量是身體健康水平和心理健康水平。健康信息替代搜尋與自我搜尋在行為動機、任務不確定性程度和行為特征方面存在顯著差異[2,11,15]。然而還鮮有實證研究探索健康信息替代搜尋帶來的積極作用，特別是從被替代者的角度分析健康信息替代搜尋對人們健康行為和健康水平的影響；而且從表1 可知，先前的研究以相關性分析為主，這種將調查數據直接對照分析的方式存在樣本分布不均衡和選擇性偏差等問題[28]，難以真正說明自變量與因變量的因果關系。

3 研究設計

3.1 研究方法

社會科學領域研究是否執(zhí)行某種行為對結果的影響常使用隨機化實驗（random experiment）的方法，該方法設定實驗參與者行為是以相同概率隨機發(fā)生的，可以被認為是平衡了其他“混淆變量”的影響。但在現實情況下人們的行為并不是隨機發(fā)生的，在非隨機的情況下，Rosenbaum 等[29]提出了傾向得分匹配的方法（propensity score matching，PSM），該方法是將自然情況下的參與者進行匹配來制造一個“類似隨機化的實驗”，為實驗組的個體匹配到與之條件極其相似的樣本，比較匹配后兩組樣本的差異從而得到因果效果。本文采用傾向得分匹配的方法開展研究。

王筱綸等[30]指出，傾向得分匹配方法非常適合引入情報學研究中解決因果推斷的問題，并總結了PSM 的6 個分析步驟，分別為選擇協變量、計算傾向得分、選擇匹配方法、評估協變量平衡性、計算平均處理效應和敏感性檢驗。

（1）選擇協變量。PSM 通過一組協變量計算傾向得分得到極其相似的實驗組和控制組，兩組對象在協變量上的相似代表著他們參與某活動的概率相似，從而平衡了結果估計的偏差[29]。在選擇協變量時，應當基于理論、文獻和實踐經驗將盡量多的與觀測變量和因變量相關的影響變量納入進來[31-32]。

（2）計算傾向得分。選擇協變量之后需要對協變量進行“降維”計算其傾向得分，當研究的觀測變量是二分變量時（參與為1，不參與為0），通常采用Logistic 回歸模型或Probit 模型來評估傾向得分。其中Logistic 回歸模型是計算傾向得分更常用的模型[33]，原因在于Logistic 回歸模型不要求數據服從正態(tài)分布，并且對協變量的類型也沒有要求。

（3） 選擇匹配方法。對傾向得分進行計算之后，有多種方法對樣本進行匹配，包括最鄰近匹配法、卡鉗匹配、半徑匹配、分層匹配和核匹配等[34]，其中最近鄰匹配是最常使用的匹配方法之一。

（4）評估協變量平衡性。Rosenbaum 等[35]提出標準化偏差是評估協變量邊際分布距離的一個合適指標，匹配后標準化偏差不超過10%的閾值表明傾向得分匹配能夠平衡這些協變量對實驗組和控制組的影響[33]。

（5）計算平均處理效應。傾向匹配得分方法最重要的評估指標就是平均處理效應（average treat‐ment effect on the treated，ATT），目標在于評估匹配之后觀測變量對因變量的因果效應，ATT 的計算公式為

其中，Y1i表示第i 個個體參與活動后的觀測結果；Y0i表示第i 個個體未參與活動的觀測結果；Di是研究中的觀測變量。Di=1 時，表示個體參與了相關活動，為實驗組樣本；Di=0 時，表示個體沒有參與相關活動，為控制組樣本。在本研究中，Di=1 表示第i 個參與者在面臨健康問題時有別人幫助他利用互聯網搜尋了健康信息。

（6）敏感性檢驗。雖然傾向得分匹配方法能夠平衡協變量的差異，但仍然可能存在未觀測到的“其他混淆變量”引起的“隱藏性偏差”，需要進一步進行敏感性檢驗。Caliendo 等[34]的研究指出，可以通過計算Rosenbaum 邊界來估計隱藏性偏差的影響。

3.2 變量選擇及測量

本研究的自變量是健康信息替代搜尋行為，研究的目的在于探究是否發(fā)生過在線健康信息替代搜尋對被替代者健康行為和健康水平的影響。因此，借鑒Ayantunde 等[36]研究中關于健康信息替代搜尋的測量問題，即“近一年內，當你面臨健康問題時是否有家人或朋友替代你使用互聯網搜索健康信息”對自變量進行測量，得到是或否二分的結果。

本研究因變量包括鍛煉行為、飲食行為、身體健康水平和心理健康水平4 個具體變量。其中鍛煉行為和飲食行為屬于健康行為變量，這2 個變量分別用2 個問題進行測量，測量問題來源于Dahl 等[26]和Ramírez 等[8]的研究。身體健康和心理健康屬于健康水平變量，身體健康測量量表包括2 個問題，改編自Weaver 等[37]和Jiang 等[9]的研究；心理健康測量量表包含3 個問題，改編自Dahl 等[26]和Jiang 等[9]的研究。

根據Brookhart 等[32]的建議，協變量的選擇應該盡量多地考慮與觀測變量和因變量相關的變量。本研究將人口統計變量、個人互聯網經驗變量以及個人心理和認知相關變量納入協變量考慮范圍。①對于人口統計變量，先前的研究表明年齡、性別、教育程度、慢性病、城鄉(xiāng)屬性[38]和經濟收入[39]等是人們健康信息搜尋的影響因素，人們的健康行為和狀態(tài)也會受到人口變量的影響。在替代搜尋的情境下，Waring 等[16]的研究發(fā)現，擁有較大社會支持網絡的患者可以獲得更多的朋友或家人幫助他們在線尋求健康信息。本研究進一步將是否只有一個孩子和是否與家人居住在一起作為協變量。②對于個人互聯網使用經驗，先前的研究表明互聯網使用經驗[28]以及在線健康信息搜尋經驗[9]對人們的健康行為和狀態(tài)有直接影響，且在健康信息替代搜尋情況下，互聯網使用經驗豐富以及經常在線搜尋健康信息的人更可能自我搜尋而不是依賴別人的健康信息替代搜尋。③對于個人心理和認知因素，先前的研究認為人們的認知能力[40]和健康素養(yǎng)等因素能夠影響人們健康信息搜尋行為，本研究將互聯網信任、健康素養(yǎng)和自我效能納入協變量中。互聯網信任可能對人們是否愿意接受健康信息替代搜尋非常重要，不信任互聯網的個體可能更愿意通過專業(yè)醫(yī)學人員獲取健康信息，互聯網信任量表包含3 個問題，改編自Lim 等[41]的研究。健康素養(yǎng)是人們獲取、理解和使用健康信息的能力，對人們的健康信息搜尋行為和健康水平有重要影響[42]，本研究使用漢化的國際通用的最新關鍵指標（newest vital sign，NVS）[43-44]量表對健康素養(yǎng)進行測量；NVS 量表是根據一張冰淇淋標簽讓參與者回答相關的6 個問題，答對得1 分，答錯得0 分。先前研究表明人們的自我效能能夠影響健康信息搜尋行為[45]，自我效能高的人可能更傾向于自我搜尋而不是替代搜尋來獲取健康信息。自我效能量表包含3 個問題，改編自Cao 等[46]的研究。各變量的具體測量方法及文獻來源如表2 所示。

表2 PSM相關變量測量方法及文獻來源

3.3 數據收集

傾向得分匹配方法在健康領域得到了廣泛使用，通過文獻閱讀發(fā)現PSM 相關研究的數據收集方法有多種，包括二手數據、問卷調查和實驗方法等。采用不同數據收集方法的相關研究整理如表3 所示。

表3 健康領域傾向得分匹配研究的數據收集方法

基于先前的研究發(fā)現，傾向得分匹配相關的研究可以根據具體研究問題和情境選擇不同的方法收集數據，數據樣本量一般較大。本研究健康信息替代搜尋行為屬于研究情境，由于缺少可以使用的相關二手數據，因此選擇問卷調查的方式收集數據。本研究采用兩種方式進行問卷收集，一是在醫(yī)院和社區(qū)中隨機進行線下調查，二是通過在問卷星（www.wjx.cn）平臺上付費公開招募參與者進行線上調查。本研究參與者需要滿足以下三個條件：①數字移民（1980 年（不含）之前出生）[4]，原因在于數字移民群體在使用互聯網獲取健康信息方面存在一定的障礙，更有可能作為被替代者的角色；②近一年有去醫(yī)院就醫(yī)的經歷，因為參與者只有面臨一些健康問題的時候才可能有別人替代進行在線健康信息搜尋，才更能夠準確理解和回答調查相關的問題；③自愿積極配合參與調查。調查從2020 年10月1 日開始，持續(xù)30 天，共收集調查數據1289 份，除去回答時間較短或較長以及選項重復性高的無效數據，最終獲得有效問卷數據1063 份。

4 數據分析

本節(jié)先對收集的數據進行描述性統計分析，然后基于傾向得分匹配方法的步驟逐步進行分析。

4.1 數據描述性統計分析

數據的分布情況如表4 所示。1063 位被調查者中有745 位報告了在他們面臨健康風險的時候有其他人（家人/朋友）幫助他們利用互聯網搜尋了健康信息，占比70.1%，說明在我國健康信息替代搜尋是非常普遍的日常信息行為。參與者總體匯報了較高水平的鍛煉行為、飲食行為，以及較高的身體健康水平和心理健康水平，平均值均在3.7 以上。

人口統計變量方面，參與者樣本男女數量基本達到1∶1，平均年齡為48 歲。參與者以城鎮(zhèn)居民為主，學歷基本達到中學水平，有33%的參與者家里只有一個孩子，65%的參與者和家人共同居住，24%的參與者匯報自己患有慢性病。互聯網使用經驗方面，參與者平均使用互聯網年數達到4 年以上，且有較為豐富的在線健康信息搜尋經歷。個人心理和認知方面，參與者匯報了較高水平的互聯網信任和自我效能，平均值都達到了3.5 以上，參與者對健康素養(yǎng)NVS 量表的6 個問題平均能答對4 個以上。

4.2 傾向得分的Logit估計

本研究的觀測變量為近一年是否發(fā)生過健康信息替代搜尋，該變量為0-1 的二分變量，因此選擇最常使用的Logistic 回歸作為計算協變量傾向得分的方法。表5 給出了各協變量對是否發(fā)生過健康信息替代搜尋影響的Logit 估計結果。結果顯示，男性數字移民在面臨健康問題時更可能有別人幫助在線搜尋健康信息，該結果與先前的研究結論一致，即女性往往充當家庭健康的倡導者，更加頻繁地幫助家庭成員搜尋健康信息[52]，因此男性更可能得到子女或配偶的幫助?；ヂ摼W使用年數越多的參與者越少地獲得他人的替代健康信息搜尋幫助，而自己在線健康信息搜尋經歷豐富的數字移民匯報了更多的被替代的經歷，原因可能有以下兩點：一方面，自己在線健康信息搜尋經歷豐富的數字移民有較高的健康意識，在面臨健康問題時他們可能更多地向家人朋友求助，委托他們幫助自己搜尋健康信息；另一方面，數字移民在線搜尋健康信息時更有可能受到健康謠言等信息的誤導，家人可能會幫助他們搜尋健康信息以避免受到健康謠言的危害。與Reif‐egerste 等[2]的研究結論一致，和家人共同居住是發(fā)生健康信息替代搜尋的影響因素。由于在選擇協變量時盡量多地考慮了與觀測變量和因變量相關的變量，雖然Logit 模型的解釋度不高，但模型總體擬合度較好，具有統計學意義。

表4 各變量的描述性統計（N=1063）

表5 協變量與健康信息替代搜尋的Logit估計結果

4.3 傾向得分匹配的平衡性檢驗

本研究采用1∶1 最近鄰匹配和卡鉗匹配結合的方法進行實驗組與控制組的傾向得分樣本匹配，卡鉗的閾值設置為0.05；同時由于本研究的原始控制組樣本數多于原始控制組樣本數，因此采用有替換的匹配方式。匹配結果顯示，745 個有健康信息替代搜尋行為的參與者樣本有15 個未匹配到對象，318 個沒有健康信息替代搜尋行為的參與者樣本有1 個未匹配到對象，最終730 個實驗組樣本匹配到了與之對應的730 個控制組樣本。本研究中兩組原始樣本的傾向得分大多落在了共同支撐域[53]范圍內，具有很強的可匹配度，如圖1 所示。

對匹配后的樣本平衡性進行標準化偏差檢驗，結果如表6 所示。從表6 可知，PSM 匹配之后實驗組和控制組間的偏差都有較大幅度的降低，匹配后的兩組樣本的標準化偏差都在10%以內。匹配之前實驗組和控制組在健康素養(yǎng)、互聯網使用經驗、在線健康信息搜尋經驗、是否有獨生子女以及與家人共同居住變量上存在顯著的分布差異，匹配后所有變量的T 檢驗都是不顯著的，說明本研究的傾向得分匹配較好地平衡了各協變量的差異。為了更加直觀地觀察傾向得分匹配對協變量的平衡性效果，本研究繪制了匹配前后的核密度函數圖，如圖2 所示。圖2a 為匹配前的核密度圖，圖2b 為匹配后的核密度圖，可以看出，匹配后實驗組和控制組的核密度曲線更加趨于一致。綜上所述，本研究的傾向得分匹配通過了平衡性檢驗。

圖1 原始實驗組和控制組傾向得分共同支撐域（彩圖請見https://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml）

4.4 傾向得分匹配的ATT結果與討論

匹配之后最重要的是對匹配后的實驗組和控制組間的平均處理效應進行計算，計算ATT 后，本研究基于Bootstrap 方法抽樣500 次對處理效應的顯著性進行了檢驗。健康信息替代搜尋行為對健康行為和健康水平的平均處理效應估計結果如表7 所示。

表6 匹配后的樣本平衡性檢驗結果

圖2 PSM匹配前后的核密度函數圖

表7 實驗組和控制組的平均處理效應結果

（1） 對于鍛煉行為。PSM 處理之前的結果顯示，健康信息替代搜尋對參與者的鍛煉行為存在顯著正向影響；PSM 處理之后的結果顯示，是否存在健康信息替代搜尋對鍛煉行為沒有顯著影響（ATT=0.075，Z=0.96，P=0.338＞0.05）。說明人們的鍛煉行為差異主要是由協變量相關的因素導致的，基于社會紐帶關系的健康信息替代搜尋并不能對被替代者的鍛煉行為產生積極的影響。原因可能在于體育鍛煉行為的改變需要更大的個人內部動機，并存在耗費時間和身體不適等方面的障礙，他人幫助使用互聯網搜尋健康信息的行為難以起到積極的促進作用。另外，Song 等[18]的研究表明，被替代者存在健康問題時往往不想麻煩子女和家人，健康信息替代搜尋可能更多地發(fā)生在較為嚴重的健康問題情境下，導致對日常鍛煉相關健康信息的關注不足。因此，在健康信息替代搜尋實踐中應更加關注日常生活情境下的替代搜尋和信息支持，從而幫助被替代者改善日常鍛煉行為。

（2） 對于飲食行為。PSM 處理之前的結果顯示，健康信息替代搜尋對參與者的飲食行為存在顯著正向影響；PSM 處理之后的結果顯示，是否存在健康信息替代搜尋對飲食行為存在顯著正向影響（ATT=0.230，Z=2.99，P=0.003＜0.01），即存在健康信息替代搜尋行為的數字移民參與者比沒有該行為的參與者健康飲食行為得分平均高出0.230。我國的數字移民群體普遍能夠意識到飲食對于維持健康的重要性，先前的研究表明健康信息替代搜尋者也更加關注健康癥狀相關的一般信息[54]以及日常保?。ㄈ缛粘ｏ嬍常┫嚓P的信息[17]，替代搜尋者在日常飲食方面的信息支持和建議能夠對被替代者產生一定的影響，使面臨健康問題的數字移民更加注重健康飲食。

（3）對于身體健康水平。PSM 處理之前的結果顯示，健康信息替代搜尋對參與者的身體健康水平沒有顯著影響；PSM 處理之后的結果顯示，是否存在健康信息替代搜尋對身體健康水平沒有顯著影響（ATT=0.042，Z=0.70，P=0.482＞0.05）。原因可能在于一般情況下人們傾向于認為自己具有較好的身體健康水平，且較為重大的健康問題或治療過程可能才會引起人們對身體健康水平改變的認知。在后續(xù)的研究中可以考慮對具體疾病群體的用戶進行研究或使用一些客觀指標來衡量人們的身體健康水平。另外，身體健康水平的改善是一個長期的過程，因此單次的健康信息替代搜尋帶來的效果可能是有限的，這要求開展相關健康信息替代搜尋實踐活動需要具有一定的持續(xù)性。

（4）對于心理健康水平。PSM 處理之前的結果顯示，健康信息替代搜尋對參與者的心理健康水平存在顯著正向影響；PSM 處理之后的結果顯示，是否存在健康信息替代搜尋對心理健康水平存在顯著正向影響（ATT=0.267，Z=3.48，P=0.001＜0.01），即存在健康信息替代搜尋行為的數字移民參與者比沒有該行為的參與者心理健康水平評分平均高出0.267。先前的研究指出健康信息替代搜尋不僅能為健康需求者提供必要的健康信息支持，提供重要的健康解釋和建議，還能為健康需求者提供心理支持[12]，并且家庭成員/朋友的健康信息替代搜尋對被替代者能夠起到調節(jié)心理壓力和促進幸福感的作用[55]。因此，健康信息替代搜尋體現了來自社會關系的關懷和情感支持，使面臨健康問題的數字移民能夠緩解壓力和焦慮，進而獲得更好的心理健康水平；在健康信息替代搜尋實踐中應當特別關注那些孤單或心理健康水平差的數字移民，幫助他們搜尋健康信息將對其健康水平提升起到更好的效果。

4.5 傾向得分匹配的敏感性分析

PSM 通過匹配的方法解決了協變量在非隨機實驗中的選擇性偏差問題，然而仍然存在著未被納入協變量的混淆變量，可能造成“隱藏性偏差”，需要進一步對傾向得分匹配結果進行敏感性分析。伽瑪系數（γ）被用來代表未被發(fā)現的混淆變量對參與者是否存在健康信息替代搜尋行為的影響，當γ＞2 且原有PSM 結果仍然顯著時說明原結論能夠通過敏感性檢驗[56]。敏感性分析結果如表8 所示，在4個因變量上當γ 系數增加到3 時，原有PSM 結果仍然在0.001 水平上顯著，說明4 種因變量上的傾向得分匹配的平均處理效應結果對于潛在混淆變量不存在敏感性問題。

表8 傾向得分匹配的敏感性分析結果

5 結 語

本研究主要分析了健康信息替代搜尋對被替代者健康行為和健康水平的影響。以數字移民群體為研究對象，使用問卷調查的方法在30 天內收集了1063 條有效數據，基于傾向得分匹配的方法對參與樣本自然情況下是否發(fā)生健康信息替代搜尋行為進行匹配，得到了分別包含730 個樣本的實驗組和控制組數據。通過計算傾向得分匹配的平均處理效應，發(fā)現在飲食行為和心理健康水平兩個方面，健康信息替代搜尋的平均處理效應具有正向顯著性，即健康信息替代搜尋能夠對被替代者的飲食行為和心理健康水平產生正向的積極影響。健康信息替代搜尋對被替代者的鍛煉行為和身體健康水平沒有顯著影響。本研究使用的傾向得分匹配方法平衡了協變量的影響，證明了自變量與因變量之間的因果關系，填補了健康信息替代搜尋行為作用方面的研究空缺。同時，本研究結果也為數字移民群體健康干預的實踐活動提供了參考。

本研究還存在一些不足。首先，本研究只是揭示了有和沒有健康信息替代搜尋對于被替代者健康行為和健康水平的影響，對于具體的影響路徑和機制沒有進行深入探索，未來可以結合定性和定量分析的方法開展更加深入的研究。此外，本研究以問卷調查的方式獲取了用戶的健康行為和健康水平數據，可能與實際情況存在一定的偏差，比如，在身體健康方面參與者普遍匯報了較高的得分，未來的研究中可以采用豐富的實際數據對用戶的健康結果進行衡量。