心理契約視角下在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為研究

王烊銳 秦澤家

華中師范大學信息管理學院 武漢 430079

1 引言

在線健康社區(qū)（online health community，OHC）作為互聯(lián)網(wǎng)與健康行業(yè)融合的新形態(tài)，正日益成為人們獲取健康信息的重要平臺[1]。網(wǎng)絡用戶的不斷增加是在線健康社區(qū)可持續(xù)發(fā)展的基石[2]，用戶行為更與在線健康社區(qū)的運營效果密切相關。目前對在線健康社區(qū)用戶行為的研究主要集中在積極和消極的維度上。以積極與否的一維結構研究用戶行為，可以為社區(qū)管理者改進管理措施、開發(fā)用戶提供一定的指導和建議，還可以幫助用戶更好地實現(xiàn)自我健康管理。然而，在整個在線健康社區(qū)用戶的生命周期中，用戶的心理特點是多樣細膩和微妙的，這導致用戶行為會隨著時間的發(fā)展而發(fā)生不同程度的改變，僅僅以積極與否的一維維度來概括在線健康社區(qū)用戶的行為太過單調。

EVLN包括退出（exit）、建言（voice）、忠誠（loyalty）、忽略（neglect）4種行為，其不僅涵蓋了“積極—消極”的行為維度，還涵蓋了“破壞—建設”的行為維度[3]，是在更細粒度上對用戶行為的劃分。目前已有很多學者利用心理契約對不同領域用戶的EVLN行為進行了研究，其中包括現(xiàn)實組織和虛擬組織。心理契約變量可以更全面地捕捉在線健康社區(qū)用戶心理和行為上的變化過程，和社區(qū)與用戶以及用戶間的情感聯(lián)系。但是現(xiàn)有研究大多數(shù)采用的是問卷調查法，該方法經(jīng)常會受到樣本數(shù)量等因素的影響[4]，較少結合用戶實際在線健康社區(qū)使用、健康狀況的客觀數(shù)據(jù)，注重用戶的主觀感知，而在線社區(qū)用戶活躍度高，通過大數(shù)據(jù)視角下的客觀數(shù)據(jù)分析可以更好地解釋在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為。

因此，筆者以心理契約理論為切入點，將在線健康社區(qū)用戶的行為從積極與否的一維結構擴大為“積極—消極”和“建設—破壞”的二維結構，采用大數(shù)據(jù)挖掘方法，對在線健康社區(qū)用戶的信息支持和情感支持與交易型心理契約和關系型心理契約的關聯(lián)關系以及兩種心理契約與后續(xù)使用行為之間的關聯(lián)關系進行分析。該研究模型可以更為全面地解釋在線健康社區(qū)用戶的心理演變過程，揭示用戶的行為機理模式，闡明心理契約這一情感變量與在線健康社區(qū)用戶EVLN行為間的關聯(lián)關系。采用大數(shù)據(jù)研究方法，避免了樣本的偏差和數(shù)據(jù)的主觀性，為在線健康社區(qū)更好地了解用戶的心理和行為變化提供參考，幫助在線健康社區(qū)更好地把握用戶各方面的需求。

2 相關文獻綜述

2.1 在線社區(qū)用戶EVLN行為

目前，關于在線社區(qū)用戶行為的研究主要集中在用戶積極和消極的一維結構上。周濤等[5]基于社會資本理論，探究了不同角度的社會影響對在線健康社區(qū)背景下用戶參與行為的影響；顧東曉等[6]基于計劃行為理論和“大五”理論，探究了經(jīng)驗開放性和感知風險對在線健康社區(qū)用戶持續(xù)搜索意愿的影響；程慧平等[7]基于認知情緒理論，研究了社交媒體用戶的不持續(xù)使用行為是如何被影響的；張敏等[8]基于社會交換等理論，探究了在線健康社區(qū)背景下，使能和抑能兩種因素對用戶主觀知識隱藏意愿與行為的影響。結合在線健康社區(qū)用戶的實際使用情況，用戶的行為表現(xiàn)多樣化，僅以積極與否的一維結構來分析用戶的行為不夠細化，未能全面地反映用戶的心理變化過程，因此有必要對用戶的行為進行更細粒度的劃分。

EVLN行為反應模型是一種在員工對工作或組織交換關系滿意度降低的情況下，用于分析員工綜合行為的反應模型，其概括了員工多種行為傾向與具體行為反應[3]。該模型最初由A. Hirschman[9]于1970年提出，后又經(jīng)D. Farrell[10]、C. E. Rusbult等[3]對其持續(xù)補充日臻完善。EVLN行為模型具體有4種行為：退出、建言、忠誠、忽略，涵蓋了兩個行為維度，即“積極—消極”和“破壞—建設”[3]。EVLN模型從更細粒度的角度對用戶的行為進行了劃分。

EVLN行為反應模型已經(jīng)逐漸地延伸到其他領域對個體行為進行研究，而不僅僅只是對現(xiàn)實組織中員工行為問題進行研究。例如，魏斌[11]采用問卷調查的方法，探究了心理契約破裂對“90后”員工EVLN行為造成的影響；劉魯川等[12]采用問卷調查與焦點訪談相結合的方法，在社會化閱讀背景下，運用心理契約理論與感知價值理論對用戶的EVLN行為進行了研究。郭海玲[13]等采用問卷調查的方法，通過使用與滿足理論與心理契約理論對微信訂閱號用戶的EVLN行為進行了探究。目前有關EVLN行為的研究大多采用問卷調查的測量方法。

2.2 心理契約理論

心理契約理論是組織與成員以及成員之間對未書面化約定和相互期望義務的理解，該理論基于社會交換理論中的互惠原則所形成[13]。根據(jù)社會交換理論，組織中的成員以互惠原則為基礎提供社會支持，包括信息支持和情感支持[14]，得到物質和心理上的收益，從而形成未書面化的心理契約。具體來說，信息支持是指用戶以推薦、建議或知識等形式提供信息，這些信息可以幫助其他用戶解決某些問題[15]；情感支持是指用戶對其他用戶提供情感方面的關注，如關心、理解或同情。

目前，心理契約已經(jīng)由現(xiàn)實組織擴展到了虛擬組織中。彭宏程[16]研究指出，人們在進入網(wǎng)絡虛擬社區(qū)成為該社區(qū)的用戶后，會與社區(qū)、社區(qū)中的用戶形成心理契約，這與現(xiàn)實組織中組織與雇員以及雇員之間形成的心理契約一樣，并將其同樣劃分為兩大類，即交易型和關系型心理契約。W. Sha[17]認為電商背景下，以感知公平性為中介變量，用戶的購買意愿會被心理契約所影響。同時，已經(jīng)有很多學者運用心理契約研究了不同領域用戶的EVLN行為。劉魯川等[12]探究了在社群化閱讀的情境下，用戶感知價值是如何通過心理契約對EVLN行為產生影響；王戰(zhàn)平等[18]認為在虛擬學術社區(qū)中，用戶的EVLN行為會被心理契約所影響。運用心理契約可以很好地解釋虛擬組織中各利益相關者的心理與行為。

在線健康社區(qū)作為虛擬組織，對于其用戶的心理契約與后續(xù)使用行為之間的關系，目前還沒有被研究者發(fā)現(xiàn)，尤其是，在線健康虛擬社區(qū)用戶使用的是信息而非實物物品，并且已有的研究大多是對以問卷調查為代表的“小樣本”數(shù)據(jù)進行實證和解釋，該方法主觀性較強，且調查結果的質量常常得不到保證，被調查者作答比較受限，缺乏彈性。因此，筆者將采取大數(shù)據(jù)研究方法，對從線健康社區(qū)網(wǎng)站中爬取的“大樣本”結構化數(shù)據(jù)進行研究，該方法可以獲取用戶真實的客觀行為數(shù)據(jù)，從而生成更加精確的用戶畫像，不但避免了“小樣本”數(shù)據(jù)帶來的偏差，而且可以更加深入地了解用戶的需求、行為和情緒，由此以心理契約理論為切入點，分析在線健康社區(qū)用戶心理契約的形成機制以及心理契約對用戶后續(xù)EVLN行為的影響。

3 研究模型與假設

將心理契約的概念映射到在線健康社區(qū)中，認為在線健康社區(qū)中，運營主體與用戶以及用戶之間同樣存在不成文、不能書面化的心理契約。同時，按照I. R. Macneil[19]對心理契約劃分方式，筆者將在線健康社區(qū)用戶的心理契約劃分為兩種類型：交易型心理契約和關系型心理契約。其中，虛擬組織中交易型心理契約是指社區(qū)用戶對社區(qū)能節(jié)省成本、提高收益的期望，其主要是對利益及外在需求方面的滿足，是一種經(jīng)濟型的交互契約關系；關系型心理契約是指社區(qū)用戶期望能夠增強自己的社會交往、獲得情感上的寄托和提升在社區(qū)中的名譽聲望等，其主要是對社會情感需要的滿足，例如歸屬感、認同感，是一種情感型的交互契約關系[16]。故此筆者將交易型心理契約定義為在線健康社區(qū)用戶增加收益、節(jié)省信息獲取成本的期望[13]。其中，收益是指在線健康社區(qū)設置的積分等虛擬獎勵，信息獲取成本是指用戶進行信息搜索時所需要花費的時間，用在線健康社區(qū)用戶獲得的積分值+在線時間來衡量[13]。在線健康社區(qū)用戶的關系型心理契約是用戶獲得情感依戀、提升自身名譽和聲望、擴大社交范圍的期望，采取好友數(shù)*50+空間訪問量來衡量[20]。

根據(jù)EVLN模型在現(xiàn)實組織中4種行為的具體定義，即退出行為是指自愿離職或調換部門；建言行為是指竭盡所能的地幫助組織提出創(chuàng)設性意見，積極協(xié)助組織改變現(xiàn)有的狀態(tài)以及任何對組織發(fā)展有利的行為；忠誠行為是指保持沉默，以等待組織情況漸漸改善；忽略行為是指消極怠工，降低對工作的積極性，無視組織狀況，讓問題加劇惡化。結合在線健康社區(qū)的實際應用情況，筆者對在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為進行了定義。將用戶不再使用或長時間不使用在線健康社區(qū)定義為退出行為。將用戶積極主動發(fā)帖回帖、提供創(chuàng)設性意見、參與在線健康社區(qū)的話題討論等所有對組織發(fā)展有利的行為定義為建言行為。將用戶只閱讀信息但不發(fā)貼回帖、保持沉默、不發(fā)表自己的看法和建議，但還仍在使用，等待在線健康社區(qū)進行優(yōu)化升級定義為忠誠行為。將用戶短時間內不使用在線健康社區(qū)定義為忽略行為。

結合用戶EVLN行為的定義，筆者根據(jù)最后訪問時間，將用戶超過1年不訪問規(guī)定為長時間不訪問，半年內不訪問規(guī)定為短時間不訪問，以此區(qū)分退出行為和忽略行為。再根據(jù)剩余用戶的發(fā)帖數(shù)與回帖數(shù)之和的分布得到中位數(shù)，以此為界限[21]，將大于中位數(shù)的行為規(guī)定為建言行為，否則為忠誠行為。用最后訪問時間與爬取完成時間2020年11月23號的差值來衡量退出行為和忽略行為，用發(fā)帖數(shù)與回帖數(shù)之和來衡量建言行為和忠誠行為。

當在線健康社區(qū)用戶提供、傳遞和交換與健康相關的有用信息以幫助他人解決問題即信息支持，以及當用戶對他人的病情給予鼓勵和支持，增強用戶戰(zhàn)勝疾病的信心即情感支持時，用戶都可以獲得在線健康社區(qū)中設置的積分獎勵等虛擬獎勵的收益，同時也會獲得來自其他用戶的情感依戀，提升自身在社區(qū)中的聲譽名望，從而使用戶產生心理契約。其中，信息支持用回復文本中的實詞數(shù)量來衡量，情感支持用回復文本中的情感分值來衡量[22]。

因此，筆者提出如下假設：

H1a：在線健康社區(qū)中，信息支持正向影響交易型心理契約。

H1b：在線健康社區(qū)中，信息支持正向影響關系型心理契約。

H2a：在線健康社區(qū)中，情感支持正向影響交易型心理契約。

H2b：在線健康社區(qū)中，情感支持正向影響關系型心理契約。

心理契約對雇員和雇員行為的影響一直是組織行為學領域中重要的研究問題。根據(jù)筆者對在線健康社區(qū)用戶EVLN行為的定義，在不同的維度上，它們表達出不同的反應效應，進而對在線健康社區(qū)的發(fā)展產生不同的影響。例如，在積極與否的維度上，退出行為是一種主動積極的表現(xiàn)，有利于在線健康社區(qū)的發(fā)展，而在另一個維度上，退出行為則是一種不利于在線健康社區(qū)發(fā)展甚至是破壞性的反應行為。

關于退出行為，T. Dulac[23]等研究表明，心理契約的破裂對企業(yè)員工的離職行為產生正面影響。就在線健康社區(qū)而言，同類型的社區(qū)數(shù)不勝數(shù)，可替代性又很強，如果沒有感覺心理契約被滿足時，就會選擇新的或其他類型的在線健康社區(qū)，這就導致了目前在線健康社區(qū)用戶流失的現(xiàn)象。當在線健康社區(qū)用戶的心理契約順利履行時，用戶才會繼續(xù)使用該社區(qū)。

因此，筆者提出如下假設：

H3a：交易型心理契約負向影響退出行為。

H4a：關系型心理契約負向影響退出行為。

關于建言行為，胡恩華等[24]認為，公司的承諾會促進員工建言行為的發(fā)生。W. H. Tumley等[25]的研究表明，員工心理契約破裂會對建言行為產生顯著影響。就在線健康社區(qū)而言，當用戶感受到心理契約得到滿足時，就會導致其建言行為的增加。

因此，筆者提出以下假設：

H3b：交易型心理契約正向影響建言行為。

H4b：關系型心理契約正向影響建言行為。

在忠誠行為方面，白艷莉[26]的研究表明，當雇員的心理契約被打破時，員工對組織的忠誠度就會顯著下降。由于網(wǎng)絡的虛擬特性，使得在線健康社區(qū)用戶之間的情感聯(lián)系會相對低于現(xiàn)實組織中的，人們承擔責任的意識也較差，社區(qū)對用戶沒有過高的義務要求，用戶對社區(qū)的容忍度也很低，只有當用戶感覺心理契約被滿足時，用戶才會維持自己的忠誠行為。

因此，筆者提出如下假設：

H3c：交易型心理契約正向影響忠誠行為。

H4c：關系型心理契約正向影響忠誠行為。

忽略行為是一種消極的、具有破壞性的反應行為，W. H. Tumley等[27]的研究表明，當心理契約破裂水平提高時，雇員曠工、忽視職業(yè)角色內工作等不良行為會有所增加。結合在線健康社區(qū)的實際使用情況，海量的網(wǎng)絡信息雖然滿足用戶的信息需求，但用戶瀏覽信息的時間有限，如何從這些信息中分析、獲取有效的健康知識是大多數(shù)用戶所面臨的問題，這就導致一些用戶不愿去看其他用戶的發(fā)帖和回帖，甚至短時間內不登錄和忽略該社區(qū)。

因此，筆者提出以下假設：

H3d：交易型心理契約負向影響忽略行為。

H4d：關系型心理契約負向影響忽略行為。

綜合上述假設，提出本文的研究模型，如圖1所示：

圖1 心理契約對用戶EVLN行為影響的研究模型

4 研究過程及數(shù)據(jù)分析

4.1 數(shù)據(jù)收集

目前，在線醫(yī)療行業(yè)正在快速發(fā)展，很多網(wǎng)上的醫(yī)療服務都得到了人們的認同，并擁有了龐大的用戶群體。國內主流的在線醫(yī)療社區(qū)類網(wǎng)站有甜蜜家園、尋醫(yī)問藥網(wǎng)、丁香論壇、好大夫在線、醫(yī)享網(wǎng)等。其中，甜蜜家園糖尿病論壇是在線醫(yī)療領域比較成功的一個，它為廣大糖尿病患者提供了一個線上交流平臺，它成立于2005年9月，是國內最大、最活躍的糖尿病患者在線論壇，功能板塊豐富，用戶活躍度高，而且用戶細分粒度大、粘性大，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)也容易收集，真實性強，數(shù)據(jù)量豐富，因此本研究選擇甜蜜家園糖尿病論壇作為本文的研究對象和數(shù)據(jù)來源，利用大數(shù)據(jù)分析方法進行研究。

使用后裔采集器軟件爬取甜蜜家園糖尿病論壇上2020年11月23號之前的用戶數(shù)據(jù)，具體包括用戶的回帖數(shù)、空間訪問量、好友數(shù)、回帖內容、主題數(shù)、積分、金錢、威望、最后訪問時間、上次發(fā)表時間等信息（見圖2）。通過對數(shù)據(jù)進行清洗，最終得到了133 160條數(shù)據(jù)，共涉及223名用戶。

圖2 甜蜜家園糖尿病論壇個人資料界面

筆者利用文本分析技術，對用戶發(fā)帖回帖文本中所蘊藏的信息支持和情感支持進行測量。從最樸素的想法出發(fā)，認為用戶發(fā)帖回帖文本中蘊含的信息越多，即提供的信息支持就越多，而在一般的語言中，有價值的信息大部分都蘊藏在部分具有實際意義的名詞中，包括動名詞、地名、數(shù)詞、狀態(tài)詞、簡稱等，因此筆者使用Python統(tǒng)計用戶發(fā)帖回帖文本中上述實詞的數(shù)量作為衡量信息支持的變量[22]；利用Python的第三方庫snowNLP對發(fā)帖回帖中的文本內容進行情感分析，該方法可以直接計算出蘊藏在文本背后的情感，識別發(fā)帖人所表達的情緒，得到在0到1范圍內的情感分值，從而以該分值作為衡量情感支持的指標[22]。

4.2 數(shù)據(jù)分析

（1）相關性檢驗。為了分析本研究所涉及變量之間的因果關系，首先對數(shù)據(jù)的正態(tài)性分布進行檢驗，具體結果如表1所示：

表1 正態(tài)性檢驗

根據(jù)上述結果，情感支持、交易型心理契約和關系型心理契約均具有嚴格正態(tài)性特質，其余變量雖然不是絕對正態(tài)，但其峰度絕對值小于10且偏度絕對值小于3，基本可接受為正態(tài)分布。

在此前提下，筆者對數(shù)據(jù)進行皮爾遜相關檢驗，由此判斷變量之間是否具有相關性。由于用戶一旦被劃分為EVLN行為的某一種行為，那么它就不可能是其他3種行為，因此EVLN行為4個變量之間無法進行相關性檢驗。本文的皮爾遜相關性檢驗具體結果如表2所示。

從表2可知，信息支持和情感支持無相關關系，交易型和關系型心理契約無相關關系，信息支持和情感支持分別與交易型心理契約和關系型心理契約之間呈現(xiàn)明顯的相關關系；交易型心理契約與退出行為、建言行為、忠誠行為有相關關系，與忽略行為無相關關系；關系型心理契約對建言行為、忠誠行為、忽略行為有相關關系，與退出行為無相關關系，因此可以對變量之間進行更詳細的因果探究。

表2 相關性檢驗

（2）回歸模型建立。構建多元回歸模型探究用戶的信息支持和情感支持對兩種心理契約的影響，以及兩種心理契約對EVLN的影響，具體計算公式為：

（3）回歸結果分析?；谏鲜龆嘣貧w模型，筆者采用SPSSAU工具對數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果如表3和表4所示：

表3 信息支持和情感支持對心理契約影響的多元線性回歸分析結果

由表3可知，自變量間沒有多重共線性問題，且D-W值在2附近，說明沒有自相關性，模型構建良好。信息支持和情感支持對在線健康社區(qū)中用戶的心理契約起著重要的作用，但對兩種不同類型心理契約的影響有所差異。這一結果與孫偉偉[23]得到的結論一致。其中，信息支持對交易型心理契約具有顯著正 向 影 響（Beta=0.526, p=0.000＜0.001）；信息支持對關系型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.325, p=0.007＜0.01）；情感支持對交易型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.405, p=0.000＜0.001）；情感支持對關系型心理契約具有顯著正向影響（Beta=0.261, p=0.017＜0.05）。因此，支持H1a、H1b、H2a、H2b。

首先，信息支持和情感支持對用戶關系型和交易型心理契約均具有顯著的正向影響，但信息支持對兩者影響更大。這一結果表明，在在線健康社區(qū)這一虛擬組織中用戶的心理契約依然存在，用戶提供信息支持和情感支持，讓在線健康社區(qū)用戶在經(jīng)濟以及情感方面的需求和期望得到滿足。而用戶關系型和交易型心理契約受信息支持的影響比較大這一結論，剛好和在線健康社區(qū)“知識性、問答性”的特點相吻合，即用戶瀏覽在線健康社區(qū)，主要是為了解決自身健康問題，并尋求有用信息。

其次，與關系型心理契約相比，交易型心理契約受信息支持和情感支持的影響更大。這說明，在線健康社區(qū)中用戶對于物質層面的獎勵（如積分等），更加符合用戶的心理期望。并且目前許多虛擬社區(qū)都設有積分獎勵等活動，以增加用戶活躍度，提升社區(qū)的影響范圍，這一結果一方面說明用戶對這些好處的喜愛，另一方面也反映了他們會因為這些好處去交流、共享、持續(xù)貢獻個人知識等。

由表4可知，自變量間沒有多重共線性問題，且D-W值在2附近，說明沒有自相關性，模型構建良好。交易型心理契約對在線健康社區(qū)用戶的退出行為和忽略行為無顯著影響（Beta=0.438，p=0.175＞0.05；Beta=0.154，p=0.0.413＞0.05），對建言行為和忠誠行為有顯著正向影響（Beta=0.610，p=0.001＜0.01；Beta=0.134，p=0.000＜0.001）。關系型心理契約對在線健康社區(qū)用戶的建言行為和忠誠行為無顯著影響（Beta=0.009，p=0.957＞0.05；Beta=0.638，p=0.355＞0.05），對忽略行為有顯著負向影響（Beta=-0.393，p=0.040＜0.05），對退出行為有顯著正向影響（Beta=0.223，p=0.010＜0.05；Beta=1.253，p=0.000＜0.001）。因此，不支持H3a、H3d、H4a、H4b、H4c，支持H3b、H3c、H4b、H4d。

交易型心理契約對在線健康社區(qū)用戶的退出行為和忽略行為無顯著影響，對建言行為和忠誠行為有顯著正向影響。這一結論與現(xiàn)實組織情境中雇員的心理契約破裂與建言和忠誠行為呈負向相關關系，與退出和忽略行為有顯著的正向相關關系不一致[27]，但與虛擬組織中用戶的心理契約破裂和行為之間的關系相一致[13]?？赡艿脑蛑饕校涸诰€健康社區(qū)是一個健康知識分享與交流的平臺，參與其中的用戶大多數(shù)擁有共同的健康疾病，而在現(xiàn)實組織中，雇員與企業(yè)是雇傭與被雇傭的關系，一般是靠利益捆綁在一起的，因此相對于現(xiàn)實組織，在線社區(qū)用戶對經(jīng)濟類的感知滿足彈性相對較低，這就使得用戶心理契約的破裂與否只會影響他們對所在社區(qū)的參與意識和主動能動性以及降低他們在社區(qū)中發(fā)表自己的健康言論和知識的頻率，并不會造成他們忽略或者直接退出該社區(qū)。

關系型心理契約對在線健康社區(qū)用戶的建言行為和忠誠行為無顯著影響，對忽略行為有顯著負向影響，對退出行為有顯著正向影響。這一結論與現(xiàn)實組織情境中員工的心理契約違背與建言和忠誠行為無顯著關系，與退出和忽略行為呈正向相關關系不一致[26]，也與虛擬組織中用戶心理契約違背與行為之間的關系不一致[14]。結合在線健康社區(qū)的實際應用及社會化屬性不難發(fā)現(xiàn)，在線健康社區(qū)的社交性較小，用戶參與其中大多數(shù)是因為自身疾病，需要在線尋求健康信息幫助，這就使得用戶的關系型心理契約的破裂與否并不會對用戶尋求健康信息以及發(fā)表健康言論產生影響，但是當用戶的社交關系一旦建立起來時，用戶就會由于人際關系的不滿足而產生忽略的負面行為，但也正是由于人際關系的牽絆，使得用戶并不會直接退出該社區(qū)。

5 管理啟示

本研究使用后裔采集器軟件從甜蜜家園糖尿病論壇爬取數(shù)據(jù)，以心理契約理論為切入點，通過對爬取到的客觀數(shù)據(jù)進行回歸分析，探討在線健康社區(qū)用戶的信息支持和情感支持與交易型心理契約和關系型心理契約的關聯(lián)關系以及兩種心理契約與后續(xù)使用行為EVLN之間的關聯(lián)關系。本研究的假設檢驗結果如圖3所示：

圖3 本研究的假設檢驗結果

根據(jù)以上結果和分析，筆者提出以下對策和建議：

從運營主體的角度來說，運營商應時刻關注用戶，以防用戶出現(xiàn)了不利于社區(qū)發(fā)展的行為。社區(qū)可以設置更多的激勵措施，鼓勵用戶發(fā)表他們在對抗疾病過程中的心路歷程，分享相關的健康知識，提高用戶的經(jīng)濟收益，以幫助新加入社區(qū)的患者或其他用戶獲取高質量的健康知識，節(jié)省用戶花費的時間成本，提高用戶的價值收益以及對社區(qū)的歸屬感；在線健康平臺也應該注重對社交功能的設置，滿足用戶的社交和情感需求，為社區(qū)營造良好的情感氛圍，鼓勵用戶積極進行情感溝通與互動，讓用戶更加積極樂觀地面對與處理所遇到的情緒憂慮和健康問題；社區(qū)管理者應該在日常管理中積極地了解用戶在提供社會支持時的需求和期望，通過郵件、問卷、投票等途徑了解用戶對社區(qū)建設的看法，滿足在線健康社區(qū)用戶在情感和利益方面的需求，進而激發(fā)用戶的組織公民行為，維持用戶參與在線健康社區(qū)的動力，增強用戶的黏性和活躍度。

從用戶個人的角度來說，應當時刻遵守社區(qū)的規(guī)章制度，同時尊重他人的經(jīng)驗分享，協(xié)助社區(qū)運營商進行監(jiān)督，提高社區(qū)中的信息質量；在參與在線健康社區(qū)的過程中，要規(guī)范自己的行為，不發(fā)表對社區(qū)無用的信息，為營造良好的在線健康社區(qū)環(huán)境做出自己的貢獻；增強社區(qū)參與意識，積極分享和交流自己的健康經(jīng)歷，竭盡所能進行發(fā)帖回帖，幫助他人解決健康問題，促進健康社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

本研究對在線健康社區(qū)用戶EVLN行為的研究也存在一定的局限性，這也是后續(xù)可進一步探討的方向，具體包括：①在線健康社區(qū)中用戶有多方面的屬性，例如性別、年齡、地域、治療方案等，不同地域的用戶面對不同的現(xiàn)實醫(yī)療資源，那么他們對于健康的需求偏好也可能存在差異，因此，在后續(xù)研究中，探究不同屬性的用戶對于該領域的研究有助于更好地匹配醫(yī)療資源，對于醫(yī)療資源欠發(fā)達地區(qū)的患者也能給予幫助。②本研究是以在線患者交流社區(qū)為例，研究在線健康社區(qū)用戶的EVLN行為，但在線健康社區(qū)類型多種多樣，例如在線醫(yī)患交流社區(qū)、在線醫(yī)生交流社區(qū)等，在不同的社區(qū)類型中，用戶的EVLN行為可能有所區(qū)別，在后續(xù)研究中，可以針對不同類型的在線健康社區(qū)特點，進行橫向分析比較，增強研究的普適性。③筆者采用了截面數(shù)據(jù)，而在線健康社區(qū)用戶的行為是一個動態(tài)變化的過程，后續(xù)可以使用面板數(shù)據(jù)對用戶行為進行更加細致的研究。