主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對在線健康社區(qū)擇醫(yī)行為的影響研究

摘 要： ［目的／ 意義］ 醫(yī)生通過發(fā)布健康科普文章進(jìn)行主動(dòng)知識貢獻(xiàn)， 對提升在線健康社區(qū)公共衛(wèi)生知識水平具有重要作用。研究該行為對患者擇醫(yī)行為影響， 有助于緩解醫(yī)患信息不對稱問題， 并提升醫(yī)生經(jīng)濟(jì)收益與社會(huì)形象。［方法／ 過程］ 本研究基于信息系統(tǒng)成功模型（ＩＳＳＭ）， 從使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量３ 個(gè)維度構(gòu)建主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)影響模型。通過收集好大夫平臺醫(yī)生面板數(shù)據(jù)， 采用傾向得分匹配—雙重差分（ＰＳＭＤＩＤ）方法， 量化醫(yī)生文章發(fā)布行為、數(shù)量及類型對新增咨詢患者影響， 分析職稱和口碑調(diào)節(jié)作用。［結(jié)果／ 結(jié)論］研究表明， 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)明顯推動(dòng)患者擇醫(yī)行為。轉(zhuǎn)載、精選、付費(fèi)及視頻文章轉(zhuǎn)化效果尤為顯著， 凸顯信息質(zhì)量與媒介豐富度重要性。同時(shí)， 高級職稱醫(yī)生存在邊際效應(yīng)遞減現(xiàn)象， 而高在線口碑有正向調(diào)節(jié)作用。此外， 慢性病領(lǐng)域主動(dòng)知識貢獻(xiàn)效果顯著優(yōu)于其他疾病。本研究不僅拓展了醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)行為的理論研究， 還為在線健康社區(qū)優(yōu)化運(yùn)營策略提供了實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞： 在線健康社區(qū)； 知識貢獻(xiàn)； 擇醫(yī)行為； 信息系統(tǒng)成功模型； 傾向得分匹配—雙重差分

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２５．０５．０１５

〔中圖分類號〕Ｇ２５２. ０ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２５） ０５－０１６７－１１

在《“健康中國２０３０” 規(guī)劃綱要》［１］ 的推動(dòng)下，遠(yuǎn)程醫(yī)療和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療迅速發(fā)展， 通過在線咨詢和遠(yuǎn)程診斷有效減少了患者對實(shí)地就醫(yī)的依賴， 緩解了醫(yī)療資源緊張與分布不均的問題［２－３］ 。在線健康社區(qū)（Ｏｎｌｉｎｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ， ＯＨＣ） 突破了傳統(tǒng)醫(yī)療的時(shí)空限制， 為患者提供了便捷的線上問診渠道， 同時(shí)為醫(yī)生帶來了提升口碑、拓展服務(wù)和增加收入的機(jī)會(huì)［４］ 。ＯＨＣ 平臺可以通過ＶＩＰ 服務(wù)、家庭醫(yī)生計(jì)劃及公開問診記錄等方式吸引用戶［５］ ， 但醫(yī)生在自主選擇營銷策略方面的靈活性有限。當(dāng)前，醫(yī)生通過平臺自媒體頻道（科普號）發(fā)布健康科普文章提升曝光度和信任度， 進(jìn)而吸引更多付費(fèi)咨詢，已成為一種廣泛應(yīng)用的策略［６］ ， 并在多個(gè)ＯＨＣ 平臺（如春雨醫(yī)生、微醫(yī)）取得廣泛應(yīng)用。截至２０２４ 年３月， 已有２７. ６％的好大夫平臺注冊醫(yī)生開通自媒體頻道并發(fā)布了健康科普文章。

發(fā)布健康科普文章已成為醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)的主要方式， 但其對患者擇醫(yī)行為的具體影響尚未得到充分研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多集中于文章發(fā)布數(shù)量的單一因素分析， 缺乏對文章類別、醫(yī)生職稱、口碑等多維度因素的綜合討論。此外， 針對ＯＨＣ 平臺從文章發(fā)布到患者付費(fèi)擇醫(yī)過程中， 涉及的信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量等信息系統(tǒng)成功模型因素仍存在研究空白。大多數(shù)研究將醫(yī)生視為整體樣本， 忽略了不同活躍度醫(yī)生在知識貢獻(xiàn)與就診服務(wù)方面的差異， 這可能引發(fā)內(nèi)生性偏誤， 削弱結(jié)論的可靠性和有效性。

為彌補(bǔ)上述不足， 本文以ＯＨＣ 為研究場景， 基于信息系統(tǒng)成功模型， 從使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量３ 個(gè)維度， 系統(tǒng)化評估醫(yī)生發(fā)布文章行為的效果。通過傾向得分匹配—雙重差分法［７］ ， 利用好大夫平臺９４１ ０２６名醫(yī)生的連續(xù)６ 個(gè)月數(shù)據(jù)， 深入分析醫(yī)生發(fā)布健康科普文章對患者付費(fèi)咨詢轉(zhuǎn)化的影響。研究結(jié)合信號理論與邊際效應(yīng)理論， 探討了醫(yī)生職稱與在線口碑在這一過程中所起的調(diào)節(jié)作用， 并比較了不同疾病領(lǐng)域的異質(zhì)性效果。研究不僅為ＯＨＣ 平臺的管理和服務(wù)提供實(shí)踐指導(dǎo)， 還為用戶行為優(yōu)化提供理論依據(jù)， 進(jìn)一步拓寬了信息系統(tǒng)成功模型的應(yīng)用場景， 豐富了主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者行為影響的理論研究。

１ 文獻(xiàn)綜述

１. １ ＩＳＳＭ 模型在在線信息系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

ＩＳＳＭ 模型在在線信息系統(tǒng)中的應(yīng)用研究信息系統(tǒng)成功模型（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ ＳｕｃｃｅｓｓＭｏｄｅｌ， ＩＳＳＭ）自１９９２ 年由ＤｅＬｏｎｅ Ｗ Ｈ 等提出以來，已成為評估信息系統(tǒng)效果與成功的經(jīng)典框架［８］ 。該模型通過信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、用戶滿意度、使用情況和凈效益等多個(gè)維度， 綜合衡量信息系統(tǒng)的成功與影響。醫(yī)生通過ＯＨＣ 平臺自媒體發(fā)布健康科普內(nèi)容， 涵蓋內(nèi)容生成、信息共享、互動(dòng)交流及專業(yè)咨詢， 符合使用ＩＳＳＭ 模型評估其效能的條件。

ＩＳＳＭ 已被廣泛應(yīng)用于多個(gè)信息資源平臺， 如知識付費(fèi)、移動(dòng)閱讀和政務(wù)服務(wù)平臺等。徐愷英等［９］通過分析圖書館移動(dòng)閱讀用戶的接納行為， 發(fā)現(xiàn)感知易用性、感知有用性及信息與環(huán)境質(zhì)量對用戶使用態(tài)度有正向影響。金小璞等［１０］ 在知識付費(fèi)平臺的研究中， 強(qiáng)調(diào)信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量在提升用戶滿意度中的重要性。龐宇等［１１］ 指出， 一些政務(wù)服務(wù)平臺在信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量方面的不足。曹晶等［１２］ 通過用戶滿意度調(diào)查， 分析了國家文獻(xiàn)信息資源保障平臺的質(zhì)量、實(shí)用價(jià)值及用戶期望等因素。

本文選擇ＩＳＳＭ 作為理論框架有兩大原因： 其一， 在線健康社區(qū)中， 醫(yī)生發(fā)布的內(nèi)容與患者信息采納過程緊密相關(guān)， 適合用ＩＳＳＭ 模型進(jìn)行評估；其二， 醫(yī)生的知識貢獻(xiàn)行為具有復(fù)雜的轉(zhuǎn)化機(jī)制，ＩＳＳＭ 能夠捕捉多維度的影響因素， 減少潛在的結(jié)果偏差， 提供更全面的解釋框架。

１. ２ 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者采納的轉(zhuǎn)化效能研究

國內(nèi)外學(xué)者廣泛研究了ＯＨＣ 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者付費(fèi)采納的影響， 涉及經(jīng)濟(jì)收益、轉(zhuǎn)化曲線形式、調(diào)節(jié)變量及對其他醫(yī)生的影響等方面。Ｇｕｏ ＸＴ 等［１３］ 通過定量分析， 展示了醫(yī)生的知識貢獻(xiàn)行為如何通過推動(dòng)患者付費(fèi)采納來產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益。雷麗彩等［１４］ 發(fā)現(xiàn)， 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)與患者付費(fèi)采納之間存在顯著的線性關(guān)系。Ｍｅｎｇ Ｆ Ｂ 等［１５］ 進(jìn)一步指出， 二者呈現(xiàn)Ｕ 型關(guān)系， 即隨著知識貢獻(xiàn)數(shù)量的增加， 在一定階段會(huì)出現(xiàn)邊際遞增效應(yīng)。此外， 醫(yī)生的主動(dòng)分享不僅提高了自身的付費(fèi)采納率， 還增加了同科室醫(yī)生的知名度［１６］ 。Ｚｈａｎｇ Ｘ 等［１７］ 的研究表明， 不同疾病類別和地區(qū)的醫(yī)療資源可及性顯著影響了患者對知識分享的響應(yīng)效果。地區(qū)醫(yī)療資源的差異及患者健康意識的不同， 可能導(dǎo)致各地區(qū)對醫(yī)生知識分享行為的反應(yīng)不一致［１８］ 。

然而， 現(xiàn)有研究多關(guān)注知識貢獻(xiàn)的數(shù)量， 未充分考慮健康文章的多媒體屬性和信息可獲得性等因素。結(jié)合ＩＳＳＭ 模型理論基礎(chǔ)， 使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量等維度對患者的知識采納行為產(chǎn)生重要影響， 值得進(jìn)一步探索。

２ 研究模型與假設(shè)提出

在信息系統(tǒng)成功模型（ＩＳＳＭ）框架下， 使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量是衡量信息系統(tǒng)成功的關(guān)鍵因素， 直接影響系統(tǒng)的凈收益。研究模型框架如圖１ 所示。

２. １ 使用情況對患者知識采納的影響

醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)的使用情況包括其行為與數(shù)量。ＯＨＣ 自媒體頻道為醫(yī)生提供展示專業(yè)知識與患者互動(dòng)的機(jī)會(huì)， 從而幫助雙方建立信任。祝琳琳等［１９］ 指出， 患者對健康產(chǎn)品的信任來自對在線信息的認(rèn)知和情感信任， 直接影響他們對醫(yī)生的評價(jià)和付費(fèi)咨詢決策。醫(yī)生發(fā)布的科普文章不僅提供了醫(yī)學(xué)信息， 還緩解了信息不對稱， 增強(qiáng)了患者信任，提升付費(fèi)咨詢的可能性［２０］ 。也有研究強(qiáng)調(diào)發(fā)表數(shù)量在患者決策中的重要性［２１－２２］ 。根據(jù)ＩＳＳＭ 框架［２３］ ，使用情況是用戶行為決策的關(guān)鍵因素， 驗(yàn)證了醫(yī)生發(fā)布自媒體文章對患者知識采納的積極影響。基于此， 提出假設(shè)：

假設(shè)１： 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)行為對患者擇醫(yī)有正面影響假設(shè)

２： 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)數(shù)量對患者擇醫(yī)有正面影響

２. ２ 信息質(zhì)量對患者知識采納的影響

信息質(zhì)量涵蓋準(zhǔn)確性、可靠性、豐富性、及時(shí)性和相關(guān)性， 直接影響用戶行為和滿意度［２４］ 。高質(zhì)量信息不僅增強(qiáng)患者對醫(yī)生的信任， 還能降低其決策風(fēng)險(xiǎn)， 提升付費(fèi)咨詢意愿［２５］ 。Ｍｅｎｇ Ｆ Ｂ 等［１５］ 指出， 信息的廣度與深度對醫(yī)生自媒體系統(tǒng)成功至關(guān)重要， 并且直接影響用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化行為。ＤｅＬｏｎｅ ＷＨ 等提出的擴(kuò)展ＩＳＳＭ 模型也強(qiáng)調(diào)信息質(zhì)量是系統(tǒng)成功的基礎(chǔ)， 尤其在醫(yī)療信息不對稱環(huán)境中， 影響了患者滿意度和擇醫(yī)決策［２６－２７］ 。

研究表明， 醫(yī)療技術(shù)和職稱較高醫(yī)生的文章更容易獲得轉(zhuǎn)載， 并且相較于一般文章對患者具有更強(qiáng)吸引［２８］ 。相較而言， 普通醫(yī)生的原創(chuàng)文章創(chuàng)作質(zhì)量較低， 影響患者擇醫(yī)決策［２９］ 。此外， 文章的呈現(xiàn)位置也影響患者觀感。醫(yī)生標(biāo)注的精選文章通常處于頁面頂端， 吸引患者關(guān)注［３０］ ， 而非精選文章位置靠后， 不容易被患者發(fā)現(xiàn)。含有視頻的文章相較于純文本， 展現(xiàn)醫(yī)生觀點(diǎn)時(shí)更加直觀、易于了解， 尤其對復(fù)雜深?yuàn)W的醫(yī)學(xué)內(nèi)容， 視頻文章可以幫助患者理解［３１］ 。少數(shù)文章付費(fèi)后才能觀看， 付費(fèi)行為也是一種信息篩選機(jī)制， 只有對自己產(chǎn)出較為自信的醫(yī)生才會(huì)選擇付費(fèi)解鎖方式發(fā)布文章。Ｃａｉ Ｓ 等［３２］ 發(fā)現(xiàn)， 患者對付費(fèi)內(nèi)容有較高的期望， 且更愿意為優(yōu)質(zhì)信息付費(fèi)， 付費(fèi)行為也同時(shí)強(qiáng)化了醫(yī)患之間的互動(dòng)與信任關(guān)系。

基于此， 提出假設(shè)：

假設(shè)３： 轉(zhuǎn)載文章與原創(chuàng)文章均對患者擇醫(yī)有正面影響， 且轉(zhuǎn)載文章效果更大

假設(shè)４： 精選文章與非精選文章均對患者擇醫(yī)有正面影響， 且精選文章效果更大

假設(shè)５： 免費(fèi)文章與付費(fèi)文章均對患者擇醫(yī)有正面影響， 且付費(fèi)文章效果更大

假設(shè)６： 文本文章與視頻文章均對患者擇醫(yī)有正面影響， 且視頻文章效果更大

２. ３ 服務(wù)質(zhì)量對患者知識采納的調(diào)節(jié)影響

信息系統(tǒng)中服務(wù)質(zhì)量對用戶滿意度與忠誠度有著重要影響［３３］ 。楊雨嬌等［３４］ 指出， 服務(wù)質(zhì)量是提高信息服務(wù)效果的關(guān)鍵條件。ＯＨＣ 醫(yī)生的線下職稱和在線口碑評分直觀體現(xiàn)其服務(wù)質(zhì)量， 前者代表了醫(yī)生的專業(yè)能力， 后者反映了患者的就醫(yī)體驗(yàn)。醫(yī)生職稱是一種稀缺信號［３５］ ， 只有少數(shù)醫(yī)生才具有高級職稱， 患者可以憑借這一信號選擇相對優(yōu)質(zhì)醫(yī)生。但是， 隨著醫(yī)生持續(xù)發(fā)布新文章， 職稱信號對患者擇醫(yī)的邊際效應(yīng)也會(huì)不斷減少［３６］ 。高級職稱醫(yī)生也可能會(huì)使用更為復(fù)雜、深?yuàn)W的醫(yī)學(xué)術(shù)語， 影響患者閱讀文章體驗(yàn)［１９］ ， 從而削弱患者繼續(xù)咨詢醫(yī)生的意愿?；诖?， 提出假設(shè)：

假設(shè)７： 線下職稱在知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)中產(chǎn)生負(fù)向調(diào)節(jié)作用

在線口碑評分體現(xiàn)了醫(yī)生在服務(wù)質(zhì)量、溝通技巧和專業(yè)能力等方面的綜合能力。Ｇｕｏ Ｓ Ｓ 等［３７］ 的研究表明， 在線口碑作為消費(fèi)者決策中的重要信號，顯著增強(qiáng)了患者對醫(yī)生的信任。在線口碑評分直接反映了患者就診后對醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量的綜合評價(jià)， 評分越高， 越能彰顯醫(yī)生的優(yōu)質(zhì)服務(wù)［３８－３９］ 。基于此，提出假設(shè)：

假設(shè)８： 在線口碑在知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)中產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用

３ 數(shù)據(jù)與研究方法

３. １ 數(shù)據(jù)采集

本研究基于好大夫在線平臺的大規(guī)模醫(yī)生行為數(shù)據(jù)， 分析醫(yī)生在自媒體平臺上的發(fā)布行為對付費(fèi)咨詢量的影響。作為國內(nèi)領(lǐng)先的醫(yī)療健康平臺， 好大夫在線擁有９０ 萬注冊醫(yī)生， 自２０１５ 年推出付費(fèi)咨詢服務(wù)以來， 有效降低了患者的線下就醫(yī)成本，同時(shí)提升了醫(yī)生的社會(huì)形象和收入。平臺的封閉互動(dòng)環(huán)境為精確捕捉醫(yī)生發(fā)布行為與患者付費(fèi)咨詢轉(zhuǎn)化的關(guān)系提供了有利條件。通過多級數(shù)據(jù)爬取， 本研究系統(tǒng)收集了２０２３ 年８ 月—２０２４ 年２ 月９４１ ０２６名醫(yī)生的相關(guān)數(shù)據(jù)， 確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性。

３. ２ 變量測量

表１ 介紹了自變量、因變量及控制變量的名稱與定義， 并標(biāo)注了各變量在ＩＳＳＭ 框架下的分類。

自變量涵蓋了使用情況和信息質(zhì)量兩個(gè)維度。在使用情況中， ＢｏｏｌＡｒｔｉｃｌｅ 衡量醫(yī)生是否發(fā)布新文章， 揭示持續(xù)知識貢獻(xiàn)對患者選擇的影響， Ａｒｔｉｃｌｅ則衡量文章數(shù)量， 分析內(nèi)容輸出密度對患者決策的作用。信息質(zhì)量通過文章內(nèi)容衡量， 變量包括原創(chuàng)文章（ＯｒｉｇｉｎＡｒｔｉｃｌｅ） 和轉(zhuǎn)載文章（ＲｅｐｏｓｔｅｄＡｒｔｉｃｌｅ），分別代表個(gè)性化知識貢獻(xiàn)與權(quán)威信息傳播。精選文章（ＦｅａｔｕｒｅｄＡｒｔｉｃｌｅ） 與非精選文章（ＲｅｇｕｌａｒＡｒｔｉｃｌｅ）區(qū)分了醫(yī)生主觀判斷的信息質(zhì)量高低， 視頻（Ｖｉｄｅｏ?Ａｒｔｉｃｌｅ）和文本（ＴｅｘｔＡｒｔｉｃｌｅ）文章則反映不同的呈現(xiàn)形式。此外， 免費(fèi)（ＦｒｅｅＡｒｔｉｃｌｅ）和付費(fèi)（ＰａｉｄＡｒｔｉｃｌｅ）文章用來考察信息獲取成本對患者行為的影響。

因變量為系統(tǒng)凈收益， 通過Ｃｏｎｓｕｌｔ 衡量， 代表醫(yī)生新增的付費(fèi)患者數(shù)量， 反映醫(yī)生通過自媒體提升經(jīng)濟(jì)效益的效果。調(diào)節(jié)變量包括醫(yī)生職稱（ＰｒｏｆＴｉ?ｔｌｅ）和在線口碑評分（Ｓｃｏｒｅ）， 分別代表醫(yī)生的專業(yè)資歷與患者對其服務(wù)質(zhì)量的評價(jià)， 這兩者分別調(diào)節(jié)醫(yī)生知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)行為的影響。

控制變量涵蓋醫(yī)生性別（Ｇｅｎｄｅｒ）、是否在三甲醫(yī)院工作（ＴｏｐＨｏｓｐ）、科室類別（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ）、平臺注冊時(shí)長（ＲｅｇｉｓｔｅｒＴｉｍｅ）、歷史文章發(fā)布量（ＨｉｓｔＡｒｔｉ?ｃｌｅ）、歷史付費(fèi)咨詢量（ＨｉｓｔＣｏｎｓｕｌｔ）、主頁訪問量（Ｖｉｓｉｔ）及患者禮物數(shù)量（Ｇｉｆｔ）。

３. ３ 研究方法

本研究采用傾向得分匹配—雙重差分（Ｐｒｏｐｅｎ?ｓｉｔｙ Ｓｃｏｒｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ－Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ－ｉｎ－Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ， ＰＳＭＤＩＤ）方法， 通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)量化醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)行為的影響。ＰＳＭ 用于減少處理組與對照組之間的系統(tǒng)性差異， 避免因醫(yī)生活躍度差異導(dǎo)致的結(jié)果偏差［４０］ 。僅使用ＤＩＤ 模型可能會(huì)高估文章發(fā)布對付費(fèi)咨詢量的影響， 因此本研究結(jié)合ＰＳＭ 匹配， 再通過ＤＩＤ 模型控制時(shí)間變化中的未觀測因素，以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

在ＰＳＭ 匹配過程中， 基于醫(yī)生性別、職稱、醫(yī)院等級、科室、平臺注冊時(shí)長等協(xié)變量計(jì)算傾向得分， 并采用１ ∶３ 最近鄰匹配法， 確保傾向得分差異控制在０. ０５ 以內(nèi)［４１］ 。匹配后， 通過ＤＩＤ 模型分析文章發(fā)布前后的變化， 評估其對付費(fèi)咨詢量的影響。結(jié)合ＰＳＭ－ＤＩＤ 方法有效解決了自選擇偏差問題， 并動(dòng)態(tài)計(jì)算因果關(guān)系的變化， 確保結(jié)果的穩(wěn)健性。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中， 采用１ ∶１ 最近鄰匹配法， 結(jié)果仍保持一致。

實(shí)驗(yàn)的主模型形式如式（１） 所示：

Ｃｏｎｓｕｌｔｉｔ ＝β０ ＋β１Ａｒｔｉｃｌｅｉｔ ＋ＢＸｉｔ ＋αｉ ＋τｔ ＋εｉｔ （１）

其中， ｉ 表示醫(yī)生個(gè)體， ｔ 表示時(shí)間點(diǎn)， Ｃｏｎｓｕｌｔｉｔ表示醫(yī)生ｉ 在時(shí)間ｔ 的付費(fèi)咨詢患者數(shù)量； β０ 為常數(shù)項(xiàng)， Ａｒｔｉｃｌｅｉｔ為醫(yī)生ｉ 在時(shí)間ｔ 發(fā)布的文章數(shù)量。Ｘｉｔ包括表１ 所列控制變量， 個(gè)體固定效應(yīng)αｉ 和時(shí)間固定效應(yīng)τｔ 也納入模型。為減少偏差， 計(jì)數(shù)類變量進(jìn)行了對數(shù)化處理。核心系數(shù)β１ 衡量醫(yī)生發(fā)布文章對付費(fèi)咨詢量的邊際影響， 是本研究的重點(diǎn)分析對象。

該模型驗(yàn)證了假設(shè)２， 并進(jìn)一步使用表１ 中的其他自變量替換Ａｒｔｉｃｌｅ 進(jìn)行驗(yàn)證： ＢｏｏｌＡｒｔｉｃｌｅ 驗(yàn)證假設(shè)１， ＯｒｉｇｉｎＡｒｔｉｃｌｅ 和ＲｅｐｏｓｔｅｄＡｒｔｉｃｌｅ 驗(yàn)證假設(shè)３，ＦｅａｔｕｒｅｄＡｒｔｉｃｌｅ 和ＲｅｇｕｌａｒＡｒｔｉｃｌｅ 驗(yàn)證假設(shè)４， ＦｒｅｅＡｒｔ?ｉｃｌｅ 和ＰａｉｄＡｒｔｉｃｌｅ 驗(yàn)證假設(shè)５， ＶｉｄｅｏＡｒｔｉｃｌｅ 和ＴｅｘｔＡｒ?ｔｉｃｌｅ 驗(yàn)證假設(shè)６。此外， 研究還分析了醫(yī)生職稱和在線口碑評分的調(diào)節(jié)作用。通過分組回歸和交互項(xiàng)分析， 職稱作為分類變量被引入式（１）， 以Ｖａｒ. ×ＰｒｏｆＴｉｔｌｅ 代替Ａｒｔｉｃｌｅ， 評估不同職稱醫(yī)生發(fā)布文章對付費(fèi)咨詢量的影響（Ｖａｒ. 為假設(shè)１ 至假設(shè)６ 的自變量）， 驗(yàn)證假設(shè)７。在線口碑評分作為連續(xù)變量，通過Ｖａｒ. ×Ｓｃｏｒｅ 代替Ａｒｔｉｃｌｅ 測量其調(diào)節(jié)作用， 驗(yàn)證假設(shè)８。

４ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

４. １ 平行趨勢檢驗(yàn)

圖２ 展示了處理組與對照組在發(fā)布文章前后付費(fèi)咨詢患者數(shù)量的變化趨勢。通過事件研究法驗(yàn)證了平行趨勢假設(shè)， 并量化了醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對反應(yīng)性知識貢獻(xiàn)的動(dòng)態(tài)影響。為避免阿什費(fèi)爾特效應(yīng)［４２］（樣本自選擇問題）的干擾， 研究采用了Ｌｕｏ Ｃ等［４３］ 的方法， 將處理前一期（－１ 期）數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，有效避免了短期波動(dòng)影響， 確保了處理前趨勢的穩(wěn)定性， 使動(dòng)態(tài)分析結(jié)果更加可靠。

在處理前的多個(gè)期數(shù)（－９ 期至－１ 期）， 處理組與對照組的付費(fèi)咨詢患者數(shù)量變化趨勢保持平行，驗(yàn)證了平行趨勢假設(shè)。這表明兩組間的差異主要由時(shí)間不變的因素引起， 而非外部干擾， 進(jìn)一步支持了ＰＳＭ－ＤＩＤ 方法進(jìn)行因果推斷的合理性。處理發(fā)生后（醫(yī)生開始知識貢獻(xiàn)）， 處理組與對照組的付費(fèi)咨詢患者數(shù)量差異顯著擴(kuò)大， 且在后續(xù)期數(shù)中持續(xù)擴(kuò)大。值得注意的是， 從處理當(dāng)期起， 知識貢獻(xiàn)的影響系數(shù)及９５％置信區(qū)間顯著高于０， 表明醫(yī)生的知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)行為立即產(chǎn)生了積極影響。隨著時(shí)間推移， 該效果進(jìn)一步增強(qiáng)， 醫(yī)生發(fā)布健康科普文章在短期和長期上均能提升患者付費(fèi)咨詢數(shù)量。

４. ２ ＰＳＭ－ＤＩＤ 回歸結(jié)果

表２ 展示了醫(yī)生通過發(fā)布自媒體文章對新增付費(fèi)患者咨詢量的整體轉(zhuǎn)化影響。列（１） 為基準(zhǔn)模型，控制了醫(yī)生個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)， 初步分析了自變量與因變量之間的關(guān)系。列（２） 和列（３） 在加入控制變量后， 進(jìn)一步探討了醫(yī)生發(fā)布文章行為和數(shù)量對付費(fèi)咨詢量的影響。結(jié)果顯示， 醫(yī)生發(fā)布文章行為的系數(shù)為１９. ８４２（ｐ＜０. ０１）， 文章數(shù)量的系數(shù)為０. ８７２（ｐ＜０. ０１）， 表明發(fā)布文章行為和數(shù)量均顯著增加了付費(fèi)咨詢量。每發(fā)布１ 篇文章， 平均新增０. ８７２ 位付費(fèi)咨詢患者， 驗(yàn)證了假設(shè)１ 和假設(shè)２。

在信息質(zhì)量的分析中， 列（４） ～（７） 分別檢驗(yàn)了假設(shè)３～６。列（４） 顯示， 轉(zhuǎn)載文章的系數(shù)為３.７８５（ｐ＜０. １０）， 原創(chuàng)文章的系數(shù)為０. ８４１（ｐ＜０. ０１）， 表明轉(zhuǎn)載文章的轉(zhuǎn)化效果優(yōu)于原創(chuàng)文章， 支持假設(shè)３。列（５） 顯示， 精選文章的系數(shù)為１５. ９４１（ｐ＜０. ０１），顯著高于非精選文章的０. ８１５（ｐ＜０. ０１）， 驗(yàn)證了假設(shè)４， 表明精選文章更具吸引力。列（６） 中， 付費(fèi)文章系數(shù)為８. ５８１（ｐ＜０. ０５）， 顯著高于免費(fèi)文章的０. ８５３（ｐ＜０. ０１）， 驗(yàn)證了假設(shè)５， 說明付費(fèi)文章雖限制部分患者的訪問， 但其高質(zhì)量內(nèi)容吸引了更為黏性的患者群體。此外， 視頻文章的系數(shù)為１. １１７（ｐ＜０. ０１）， 高于文本文章的０. ６４６（ｐ＜０. ０１）， 驗(yàn)證了假設(shè)６， 表明視頻文章因其多媒體特性， 更能有效傳達(dá)復(fù)雜醫(yī)療信息。

所有結(jié)果通過１ ０００次Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ 方法驗(yàn)證， 增強(qiáng)了模型的穩(wěn)健性和可信度。結(jié)果表明， 醫(yī)生發(fā)布的自媒體文章在多個(gè)維度上顯著影響了患者的付費(fèi)咨詢行為， 信息質(zhì)量的提升顯著提高了文章的轉(zhuǎn)化效果。

表３ 展示了醫(yī)生服務(wù)質(zhì)量（線下職稱和在線口碑評分）對其自媒體文章發(fā)布的調(diào)節(jié)效應(yīng)。Ｐａｎｅｌ Ａ重點(diǎn)分析醫(yī)生職稱對發(fā)布文章數(shù)量的調(diào)節(jié)作用，Ｐａｎｅｌ Ｂ 探討在線口碑評分的調(diào)節(jié)作用。

在Ｐａｎｅｌ Ａ 中， 列（２） 顯示其他醫(yī)師組（ＰｒｏｆＴ?ｉｔｌｅ＝１）發(fā)布文章對患者擇醫(yī)有輕微負(fù)面影響（－０.６６０，低， 患者對其文章的關(guān)注度不高。主治醫(yī)師組（ＰｒｏｆＴ?ｉｔｌｅ＝２）對擇醫(yī)的影響最為顯著， 系數(shù)為１. １９６（ｐ＜０. ０１）， 表明主治醫(yī)師通過發(fā)布文章提升了其專業(yè)聲譽(yù)， 彌補(bǔ)了職稱較低的劣勢［４４］ 。主任醫(yī)師和副主任醫(yī)師組（ＰｒｏｆＴｉｔｌｅ ＝ ３，４）的影響同樣顯著（系數(shù)分別為０. ７３８ 和０. ８７９）， 但邊際效應(yīng)較主治醫(yī)師組弱， 顯示隨著職稱的提升， 知識貢獻(xiàn)的邊際效應(yīng)逐漸減弱。這表明線下職稱在知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)的影響中具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。然而， 列（１０） 顯示，高級職稱醫(yī)生在發(fā)布視頻等高質(zhì)量內(nèi)容時(shí)并未出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減， 表明職稱并非唯一調(diào)節(jié)因素?？傮w而言， 假設(shè)７ 基本成立。

Ｐａｎｅｌ Ｂ 分析了在線口碑評分的調(diào)節(jié)作用， 結(jié)果顯示在線口碑評分對醫(yī)生知識貢獻(xiàn)有顯著的正向調(diào)節(jié)作用。在線口碑每增加１ 分， 醫(yī)生發(fā)布文章的效果平均增加２. ９３０（ｐ＜０. ０１）。這一正向效應(yīng)在大多數(shù)知識貢獻(xiàn)類型中得到了驗(yàn)證， 但在精選文章和付費(fèi)文章上有所不同， 可能是因?yàn)榫x文章強(qiáng)調(diào)質(zhì)量而非數(shù)量， 付費(fèi)文章的讀者更依賴核心群體， 對口碑評分的依賴較低。總體而言， 在線口碑對知識貢獻(xiàn)在患者擇醫(yī)中的影響起到正向調(diào)節(jié)作用， 驗(yàn)證了假設(shè)８ 的成立。

４. ３ 科室異質(zhì)性

在線健康科普知識通常圍繞特定疾病展開［４５］ ，基于夏蘇迪等［４６］ 的劃分方法， 本節(jié)分析了不同科室醫(yī)生的主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)行為的影響。表４結(jié)果顯示， 不同科室醫(yī)生的貢獻(xiàn)效果存在顯著差異。內(nèi)分泌科（列４）和心血管內(nèi)科（列５）的醫(yī)生貢獻(xiàn)效果最顯著， 因慢性?。ㄈ缣悄虿『透哐獕海┬枰L期管理， 患者對相關(guān)健康科普的依賴較高［４７］ 。相反， 感染內(nèi)科（列３）和胸外科（列１）的效果不明顯， 表明患者在面對感染性和外科疾病時(shí)更傾向于線下就診。骨外科（列２）的效果介于兩者之間， 因其既涉及急性問題如骨折， 也有需長期管理的疾病。精神心理科（列６）效果不顯著， 可能是因?yàn)榛颊吒蕾噦€(gè)性化心理輔導(dǎo)， 通用科普對其擇醫(yī)決策影響較小。

４. ４ 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)旨在確保研究結(jié)果在不同條件下依然具備統(tǒng)計(jì)意義和廣泛適用性。本研究通過調(diào)整模型設(shè)置、數(shù)據(jù)子集及分析方法， 進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)的穩(wěn)健性。首先， 通過縮減樣本范圍［４８］ ， 剔除歷史發(fā)布文章數(shù)量前１％的醫(yī)生數(shù)據(jù)， 重新進(jìn)行ＰＳＭ匹配和模型估計(jì)。其次， 鑒于患者付費(fèi)咨詢量為計(jì)數(shù)變量， 本研究采用負(fù)二項(xiàng)回歸模型替代ＯＬＳ， 以處理數(shù)據(jù)的過度離散性。此外， 為檢驗(yàn)知識貢獻(xiàn)的短期效應(yīng)［４］ ， 本研究將數(shù)據(jù)時(shí)間范圍縮短至２０２３年８—１０ 月， 分析文章發(fā)布后的即時(shí)影響。３ 個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與主要結(jié)論一致。

５ 結(jié)果討論

５. １ 主要發(fā)現(xiàn)

本文基于信息系統(tǒng)成功模型， 構(gòu)建醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)影響框架模型， 并采用傾向得分匹配—雙重差分法， 以醫(yī)生發(fā)布健康科普文章為例，實(shí)證分析該系統(tǒng)使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量３個(gè)因素對患者付費(fèi)咨詢的轉(zhuǎn)化效果。具體發(fā)現(xiàn)如下：

１） 醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)顯著促進(jìn)患者擇醫(yī)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 醫(yī)生平均每發(fā)布一篇健康科普文章，可新增０. ８７２ 位在線問診患者。醫(yī)生的主動(dòng)知識貢獻(xiàn)行為拓寬健康信息可及性的同時(shí)， 還直接增進(jìn)了醫(yī)患間信任關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有研究［２２，４９］ 一致，表明醫(yī)生的知識貢獻(xiàn)在推動(dòng)大眾健康教育的同時(shí)，還為其帶來了經(jīng)濟(jì)收益。

２） 文章類型影響知識貢獻(xiàn)效果。不同類型的文章對轉(zhuǎn)化效果存在顯著差異。研究發(fā)現(xiàn)， 轉(zhuǎn)載、精選、付費(fèi)及視頻文章的效果優(yōu)于原創(chuàng)、非精選、免費(fèi)及文本類文章。這說明高質(zhì)量、易理解的內(nèi)容更能贏得患者信任， 促進(jìn)付費(fèi)咨詢［１５］ 。

３） 線下職稱與在線口碑的相反調(diào)節(jié)效應(yīng)。醫(yī)生職稱和在線口碑對知識貢獻(xiàn)效果的調(diào)節(jié)作用相反。

高級職稱雖然是一種稀缺信號， 但其對患者擇醫(yī)影響的邊際效應(yīng)遞減［１５，５０］ 。在線口碑評分是根據(jù)患者就診反饋體現(xiàn)的醫(yī)生綜合服務(wù)質(zhì)量， 能放大醫(yī)生知識貢獻(xiàn)對患者擇醫(yī)的影響。

４） 慢性病知識貢獻(xiàn)效果更顯著。慢性病相關(guān)的醫(yī)生知識貢獻(xiàn)效果顯著高于突發(fā)性疾病和精神類疾病。慢性病治療屬于長期健康管理， 醫(yī)生發(fā)布的健康文章可以培養(yǎng)醫(yī)患間情感與信任， 而突發(fā)性及精神類疾病患者更傾向線下就診或個(gè)性化治療。

５. ２ 理論貢獻(xiàn)

本研究理論貢獻(xiàn)如下： ①拓展信息系統(tǒng)成功模型（ＩＳＳＭ）的應(yīng)用。將ＯＨＣ 醫(yī)生通過以發(fā)布健康文章為代表的主動(dòng)知識貢獻(xiàn)行為對患者擇醫(yī)行為的影響視為一個(gè)自媒體系統(tǒng)， 從使用情況、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量３ 個(gè)維度， 拓展了ＩＳＳＭ 在健康信息服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用； ②細(xì)化在線健康服務(wù)質(zhì)量相關(guān)研究。醫(yī)生線下職稱和在線口碑評分的相反調(diào)節(jié)效應(yīng)說明知識貢獻(xiàn)者不同的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的差異性， 在知識貢獻(xiàn)行為研究中需要建立差異化服務(wù)質(zhì)量模型； ③對知識貢獻(xiàn)行為研究提供因果推斷分析框架。本文通過采集面板數(shù)據(jù)， 使用傾向得分匹配—雙重差分（ＰＳＭ－ＤＩＤ）方法和穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 從因果而非關(guān)聯(lián)角度提供了一套衡量知識貢獻(xiàn)行為影響的流程。

５. ３ 實(shí)踐貢獻(xiàn)

本研究主要有３ 個(gè)方面的實(shí)踐貢獻(xiàn)： ①為激勵(lì)醫(yī)生知識貢獻(xiàn)提供量化依據(jù)。結(jié)果顯示， 平均每篇科普文章可為醫(yī)生新增０ ８７２ 位付費(fèi)咨詢患者。這一發(fā)現(xiàn)為醫(yī)生評估知識創(chuàng)作的投資回報(bào)收益提供了具體數(shù)據(jù)參考， 同時(shí)也為平臺制定激勵(lì)措施提供了依據(jù)； ②為醫(yī)生和平臺制定差異化內(nèi)容策略提供指導(dǎo)。研究表明， 轉(zhuǎn)載、精選、視頻和付費(fèi)文章相對于原創(chuàng)、非精選、文本和免費(fèi)文章對患者付費(fèi)咨詢轉(zhuǎn)化效果更好。其中， 視頻和付費(fèi)文章展現(xiàn)更高的轉(zhuǎn)化效果。醫(yī)生在進(jìn)行知識創(chuàng)作時(shí)可以選擇合適的知識類型， 平臺也能制定差異化推薦策略； ③幫助醫(yī)生建設(shè)個(gè)人品牌。高級職稱醫(yī)生的知識貢獻(xiàn)存在邊際效應(yīng)遞減現(xiàn)象， 而在線口碑評分能夠放大知識貢獻(xiàn)的轉(zhuǎn)化效果。對致力于提高在線問診影響力的醫(yī)生而言， 相對于提升職稱更直接、重要的是提高為患者服務(wù)質(zhì)量， 維持較高在線口碑。

５. ４ 在線健康社區(qū)知識貢獻(xiàn)優(yōu)化策略

優(yōu)化各方知識貢獻(xiàn)對于提升在線健康社區(qū)整體服務(wù)質(zhì)量和推動(dòng)其可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。本文從監(jiān)管機(jī)構(gòu)、平臺和醫(yī)生３ 個(gè)方面提出優(yōu)化策略， 以期構(gòu)建規(guī)范、高效的知識貢獻(xiàn)體系， 促進(jìn)健康知識的傳播與應(yīng)用。

１） 監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建多層次監(jiān)督與評估體系， 推動(dòng)健康數(shù)據(jù)共享與安全監(jiān)管。在“健康中國２０３０”戰(zhàn)略指導(dǎo)下， 確保傳播的健康信息符合規(guī)范、內(nèi)容準(zhǔn)確， 是監(jiān)管機(jī)構(gòu)的核心職責(zé)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)該建立常規(guī)化監(jiān)督流程， 定期抽查平臺健康信息， 杜絕觀念不正確或內(nèi)容不準(zhǔn)確的信息傳播。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也需制定并實(shí)施相關(guān)宣傳政策， 鼓勵(lì)醫(yī)生發(fā)布滿足人民健康需求的健康科普文章。

２） 平臺應(yīng)注重個(gè)性化推薦健康知識， 加強(qiáng)醫(yī)生內(nèi)容創(chuàng)作培訓(xùn)。作為掌握信息傳播渠道的平臺，在提供健康知識時(shí)應(yīng)注意結(jié)合患者個(gè)性需求與醫(yī)生情況， 不能只按照就診量、職稱等簡單指標(biāo)提供千篇一律的結(jié)果。同時(shí)， 個(gè)性化推薦也應(yīng)給予致力于小眾領(lǐng)域（比如細(xì)分疾?。┽t(yī)生更高權(quán)重， 滿足患者特定需求并激發(fā)醫(yī)生創(chuàng)作動(dòng)力。作為醫(yī)生隱性知識外顯化的重要產(chǎn)物， 健康科普文章對醫(yī)生的創(chuàng)作與寫作能力提出了較大要求， 平臺應(yīng)以開辦寫作培訓(xùn)班、提供優(yōu)秀范本等方式， 指導(dǎo)醫(yī)生內(nèi)容創(chuàng)作。

３） 醫(yī)生應(yīng)養(yǎng)成知識貢獻(xiàn)習(xí)慣， 根據(jù)自身職稱、口碑、專業(yè)類型調(diào)整知識貢獻(xiàn)策略。鑒于主動(dòng)知識貢獻(xiàn)對影響患者擇醫(yī)的積極效果， 醫(yī)生應(yīng)養(yǎng)成知識貢獻(xiàn)習(xí)慣， 將其作為一種常態(tài)化宣傳方式， 定期發(fā)布滿足患者需求的內(nèi)容。細(xì)化到醫(yī)生個(gè)體， 也需要根據(jù)自身職稱、口碑、專業(yè)類型調(diào)整知識貢獻(xiàn)策略。比如， 口碑較差的醫(yī)生需先提升服務(wù)水平， 注重患者反饋意見， 從而最大化其知識貢獻(xiàn)效果； 治療慢性病的醫(yī)生需要更加重視主動(dòng)知識貢獻(xiàn)。

５. ５ 研究局限與未來展望

本研究基于面板數(shù)據(jù)并采用了因果推斷方法，實(shí)證結(jié)果具有較高的可信度， 但仍存在部分局限。第一， 數(shù)據(jù)僅使用好大夫在線單一渠道， 未來研究可擴(kuò)展到更多平臺， 以提高結(jié)論的普適性。在此過程中本研究提出的模型與流程均具備通用性， 可以直接運(yùn)用到其他平臺。第二， 本研究中醫(yī)生主動(dòng)知識貢獻(xiàn)行為選取發(fā)布健康科普文章作為代表， 未來研究可以擴(kuò)展到其他知識貢獻(xiàn)類別， 如科普講座直播、開展健康管理課程等。

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［４３］ Ｌｕｏ Ｃ， Ｑｉａｎｇ Ｗ， Ｌｅｅ Ｈ Ｆ． Ｄｏｅｓ ｔｈｅ Ｌｏｗ－Ｃａｒｂｏｎ Ｃｉｔｙ Ｐｉｌｏｔ Ｐｏｌｉ?ｃｙ Ｗｏｒｋ ｉｎ Ｃｈｉｎａ？ Ａ Ｃｏｍｐａｎｙ－Ｌｅｖｅｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＰＳＭＤＩＤＭｏｄｅｌ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０２３， ３３７：１１７７２５．

［４４］ Ｓｉｎｇｈ Ｓ Ｋ， Ｍａｚｚｕｃｃｈｅｌｌｉ Ａ， Ｖｅｓｓａｌ Ｓ Ｒ， ｅｔ ａｌ． Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－ＢａｓｅｄＨＲＭ Ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ａｎｄ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ： Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ Ｃａｐｉｔａｌａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｈａｒｉｎｇ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２１， ２７ （１）： １００８３０．

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［４９］ Ｍｅｎｇ Ｆ Ｂ， Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｆ， Ｌｉｕ Ｌ Ｂ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｎｖｅｒｔｉｎｇ Ｒｅａｄｅｒｓ ｔｏＰａｔｉｅｎｔｓ？ Ｆｒｏｍ Ｆｒｅｅ ｔｏ Ｐａｉｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－Ｓｈａｒｉｎｇ ｉｎ Ｏｎｌｉｎｅ ＨｅａｌｔｈＣｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ［Ｊ］． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ＆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０２１，５８ （３）： １０２４９０．

［５０］ Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｆ， Ｇｕｏ Ｆ， Ｘｕ Ｔ Ｘ， ｅｔ ａｌ． Ｗｈａｔ Ｍｏｔｉｖａｔｅｓ Ｐｈｙｓｉｃｉａｎｓｔｏ Ｓｈａｒｅ Ｆｒｅｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｎ Ｏｎｌｉｎｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ？ ［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ＆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０２０， ５７ （２）： １０２１６６．

（責(zé)任編輯： 郭沫含）

基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略下的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展理論與政策研究” （項(xiàng)目編號： ７２０３４００２）； 國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于科學(xué)共同體知識大圖的隱性合作關(guān)系發(fā)現(xiàn)與深度挖掘” （項(xiàng)目編號： ７２０７４１７２）。