在线健康社区用户持续使用意愿研究

董庆兴 周欣 毛凤华 张斌

摘要：[目的/意义]为了在线健康社区的可持续发展，增强用户粘性，有必要对在线健康社区用户持续使用意愿影响因素进行研究。[方法/过程]通过感知收益和感知成本来衡量感知价值，并将感知价值理论结合期望确认模型构建了在线健康社区用户持续使用意愿的结构方程模型，采用问卷调查方法收集数据，利用AMOS 210验证模型中的假设。[结果/结论]研究结果表明：来源可靠性、信息准确性及时效性的提高能有效提高用户感知收益，进而对感知价值产生正向的影响;而更高的隐私安全性与反馈及时性则能通过降低感知成本提高用户的感知价值;感知有用性和感知价值显著影响用户满意度，进而影响用户持续使用意愿;相比于感知价值，在线健康社区中感知有用性对用户满意度的影响相对较小。

关键词：在线健康社区;感知价值;期望确认模型;用户;持续使用意愿

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.03.001

〔中图分类号〕G2520〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2019）03-0003-12

由于现阶段我国依然存在着医疗资源稀缺以及医疗资源分布不均的问题[1]，使得人们对健康信息及服务的需求难以得到满足[2]。而互联网的发展及可入网移动设备的普及为改变传统医疗健康行业提供了契机，使得医疗健康行业能够覆盖更多的用户并为用户提供更方便快捷的服务。在互联网和医疗健康行业相互渗透的背景下，好大夫在线、春雨医生、丁香园等在线健康社区等面向健康及医疗信息发布与共享的在线健康社区得以迅速地发展[3]，并因其能为用户提供快捷的健康信息与服务而显著地降低了人们获取医疗资源的时间和经济成本。在线健康社区作为一种典型的同时面向临床医师及普通患者的平台型企业，亦具备典型的网络外部性，即用户从在线健康社区平台感受到的价值与平台用户总数成正比。因此，健康发展依赖于稳定的、可持续增长的用户规模[4]。也就意味着能否增强用户粘性并提升用户持续使用意愿，是关切到在线健康社区生死存亡以及永续发展的关键战略问题，也吸引了来自业界与学界的广泛关注。

围绕在线社区用户持续使用意愿这一主题，已有学者从系统及期望的角度构建模型进行研究，这些研究大致可以按照从信息系统成功模型、期望确认模型、以及综合信息系统成功模型和期望确认模型3个角度来划分。如：王哲[5]以信息系统成功模型为基础，引入习惯行为作为调节变量对社会化问答社区知乎的用户持续使用意愿进行了研究;刘莉[6]基于期望确认模型研究发现，满意度对社交网站用户的持续使用意愿具有显著的正向影响;闵庆飞等[7]则整合了满足理论与期望确认模型对微信的持续使用意愿进行了研究，研究发现微信用户的持续使用意愿由用户满意度和情感性承诺所决定;曲霏[8]以信息系统成功模型和期望确认模型为基础，研究指出关系型虚拟社区用户的感知个人受益是其持续使用意愿的直接前因。而作为一种特殊的在线社区，在线健康社区中发布的信息为医療健康信息，既包括普通用户对自身病情的描述，也包括专业医师的相关解答或科普。这些信息对于用户进行病情估计、就诊决策及治疗方案的选择都具有重大参考意义，因此在线健康信息社区用户对信息的来源、准确度、更新的时间以及对隐私的关注程度也更高。从而，以往针对在线社区的用户持续使用意愿模型及影响因素等是否仍然适用于在线健康社区有待进一步探讨。

与此同时，还有诸多学者从用户感知价值的角度出发对用户持续使用意愿进行研究。Chang C M等[9]考察了感知价值的前因及结果，研究发现感知价值积极影响用户满意度，而且还直接影响社区成员的持续使用意愿。Choi K S等[10]研究表明在在线医疗服务的选择中，顾客感知价值对其满意度和行为意向有显著的影响作用。吴江等[11]从社会支持、成就需要和感知信任3个维度研究了用户感知价值对其持续使用意愿行为的影响。而根据感知价值的概念，感知价值是用户在使用产品或服务的过程中对获取的收益与所付出的成本的比较，感知价值本身可以通过感知收益和感知成本来衡量。已有的研究大多从情感价值和社会价值等维度来衡量感知价值，很少从感知价值的概念，即感知成本与感知收益的比较来进行考察。如：李武[12]将感知价值划分为社会价值、价格价值、内容价值、互动价值和界面设计价值，研究分析了感知价值对用户满意度的影响;赵文军等[13]则将感知价值划分为社会价值、信息价值和情感价值，研究发现感知价值积极影响用户满意度。由于在线健康社区的特殊性，用户感知成本和收益的影响因素较其他信息系统可能有所差别。首先，健康信息本身的相关属性如准确性、可靠性等对用户对疾病的判断以及随后的就诊决策都有直接影响，高质量的信息能为用户提供有效的决策支持，反之则可能严重危害用户生命健康，因此健康信息的某些属性会对用户感知收益产生显著影响。而在获取信息服务的过程中，用户可能需要进行一定程度个人信息的披露以获取更为准确的相关信息，如需要披露自身性别、年龄、病症等，与其他类型信息获取不同的是，在线健康社区中用户的信息披露是获取准确健康信息必要条件。在这样的背景下，社区的隐私安全性对用户感知成本如何产生影响，以及是否还存在其他因素会显著影响用户的感知成本，这些都是有待探讨的问题。因此，有必要从感知成本与感知收益影响因素的角度出发，找到影响用户感知价值的关键因素，及其对用户持续使用意愿的影响，从而进一步为在线健康社区的发展建设提供理论和实践上的补充。

本文基于感知价值理论，从感知收益和感知成本的角度衡量感知价值，整合期望确认模型提出新的理论模型，通过问卷调查的方式探究在线健康社区中用户持续使用意愿的影响因素。文章结构如下，第二部主要阐述理论模型与研究假设，第三部介绍问卷设计及调查过程，并针对所获数据进行分析检验。

1理论模型与研究假设

期望确认模型被广泛应用于在线社区的持续使用意愿研究，从在线社区的角度考虑，在线健康社区亦属于在线社区，因而本文以期望确认模型为基础对在线健康社区持续使用意愿进行研究。根据期望确认理论中对期望确认度的定义，期望确认度为用户在使用产品或接受服务后，将其感受到的效用和期望进行比较所得出的感知效用和期望效用的符合程度[14]。不难发现感知收益的增加有利于提高感知效用，从而对期望确认度有积极的影响，而感知成本的增加则可能降低感知效用，起到相反的作用。为了更好地探究影响用户持续使用意愿的具体因素，本研究利用感知价值替代期望确认模型中期望确认度这一变量，将期望模型中影响期望确认度的因素具体化为影响感知成本和感知收益的变量，从而进一步确认提高和降低用户持续使用意愿的变量。

1.1感知价值理论

感知价值源于消费行为科学，它是指顾客在购买和使用产品的整个过程中对所获得的效用与所付出的成本的权衡或比较[13]。感知价值反映了用户在使用产品及接受服务后对产品服务的整体评估，是影响消费者购买、使用产品的关键因素。依据感知价值的概念，感知价值由感知收益和感知成本来衡量。

1.1.1感知收益及其影响因素

根据感知价值的定义，感知收益的大小是影响感知价值的重要因素，Ueland等[15]认为感知收益与影响用户感官以及偏好的产品的内在属性相关，同时也受产品的外在属性影响。而针对在线健康社区中的信息产品及服务，已有不少研究针对其内在及外在属性进行了划分，以建立信息质量评价体系。如：刘雁书等[16]提出从权威性、准确性、新颖性、客观性、完整性、针对性等属性来对信息的内容质量建立评价体系。Rieh S Y等[17]从来源（Source）、内容（Content）、格式（Format）、呈现形式（Presentation）、时效性（Currency）、准确性（Accuracy）及加载速度（Speed of Loading）这7个维度来衡量网络信息的质量。

考虑到在线健康信息的特殊性，用户对该类信息的来源、准确度、更新的时间等要求更高。在形式上，更可靠的来源会有助于增加用户的感知收益，如社区中三甲医院医生给出的诊断信息与二甲医院医生给出的诊断信息相比，即便内容上相近，患者也会倾向于认为前者比后者更有价值。在内容上，只有社区为用户提供准确的信息时，用户的收益才能大于其搜索和咨询的成本，否则无用的信息或者过多的广告反而会极大地降低用户感知收益;长期没有更新或者重新编辑的健康信息也会让用户觉得所提供的咨询可能是过时的，因此降低了其感知收益。由于感知价值是用户在获取服务过程中对感知到的收益与所付出的成本进行综合比较的结果，可以认为在相同感知成本下，感知收益较高的用户将具有更高的感知价值。因此，本研究提出如下3个假设：

H1：来源可靠性对感知价值具有显著影响。

H2：信息准确性对感知价值具有显著影响。

H3：时效性对感知价值具有显著影响。

1.1.2感知成本及其影响因素

感知成本是用户在获取服务的过程中感知到的所付出的成本。王洁[18]指出互联网医疗系统存在信息泄漏的风险。用户通过在线健康社区获取信息服务时，化验结果、检查结果等敏感信息面临被泄漏的风险。这些隐私信息一旦被第三方平台所利用会给用户的咨询带来额外的负担。因而社区具有较高的隐私安全性时，用户的感知成本会相应降低。此外，Yang等[19]通过回归分析发现，响应速度对患者满意度具有积极影响，尤其是患有高风险疾病的患者，对响应速度的要求更高。这是因为相较于线下的医疗咨询，用户在在线健康社区获取信息服务时，需要承担反馈不及时所导致的病情延误风险，长时间得不到信息反馈会大大增加用户的感知成本。依据感知价值的概念，用户的感知成本变大时，其感知价值也会受到影响。因此，本研究提出假设：

H4：隐私安全性对感知价值有显著影响。

H5：反馈及时性对感知价值有显著影响。

1.1.3感知价值与用户满意度

感知价值表征了用户在线健康平台获取信息服务时所感受到的价值。很多研究对感知价值与满意度之间的关系进行了探索，如：郑德俊等[20]以移动图书馆为研究对象，证实感知价值对用户满意度有显著影响;唐晓波等[21]研究发现感知价值积极正向影响微信用户的满意度;李武[12]将感知价值划分为不同的维度，发现各维度对用户满意度具有正向或者负向的影响;Chang C M等[9]考察了感知价值的前因及结果，研究发现感知价值积极影响用户满意度，而且还直接影响社区成员的持续使用意愿。

基于以上研究，本研究将感知价值整合入期望确认模型中，提出假设：

H6：感知价值对用户满意度有显著影响。

1.2期望确认模型

期望确认模型由Bhattacherjee基于Oliver的期望确认理论而提出的，该模型指出用户的感知有用性正向影响满意度和持续使用意向，期望确认正向影响感知有用性和满意度，而满意度正向影响用户持续使用意向。Bhattacherjee S后续通过实证研究证实了该模型的假设，用户满意度是影响用户持续使用行为最重要的因素，而感知有用性通过对满意度的影响间接作用于用户的持续使用意愿，并且对持续使用意愿也有直接影响[22]。

该模型也被广泛地应用于虚拟社区中用户持续使用意愿的研究，如：王哲[5]将期望确认模型应用于知乎的用户持续使用行为研究中，证实了感知有用性对用户满意度具有正向影响，用户满意度对用户持续使用意愿具有正向影響;刘莉[6]则将期望确认模型应用于社交网站中，发现用户满意对用户持续使用意愿有正向影响。依据期望确认模型以及已有研究成果，本文将期望确认模型迁移到在线健康社区，沿用感知有用性、用户满意度与持续使用意愿之间的关系，提出假设：

H7：感知有用性对用户满意度有显著影响。

H8：用户满意度对持续使用意愿有显著影响。

基于以上理论和研究假设，本文选取感知收益和感知成本作为衡量感知价值的关键变量，结合期望确认模型构建了如图1所示的在线健康社区用户持续使用意愿影响因素模型，其中各变量的定义如表1所示。

2研究设计

2.1问卷设计

本文问卷设计分为3个部分：第一部分主要调查被试者对所使用的在线健康社区及检索对象的了解程度，从而对样本进行筛选。第二部分为模型中研究变量的测量项，具体包括来源可靠性、信息准确性、时效性、隐私安全性、反馈及时性、感知价值、感知有用性、用户满意度以及持续使用意愿。第三部分为被试者的人口统计特征，具体包括性别、受教育程度和年龄。

问卷的测量项均来自于國内外已有研究，结合在线健康社区的特点，对部分题项的场景进行了修订。其中来源可靠性、信息准确性、时效性的测量题项来自于Rieh S Y等[17]、黄文彦等[26]、金家华[27]、晁亚男等[28]研究中的成熟量表。隐私安全性、反馈及时性的测度项来自于Parasuraman A等[23]、曹振华等[29]、黄务兰等[30]研究中使用的量表。感知价值、用户满意度来自于邓朝华等[31]、Yi-Shun W[32]的研究。感知有用性和持续使用意愿则来自于Davis等[25]、Bhattacherjee S[22]和Venkatesh V等[24]研究中的量表。问卷共包括10个潜变量，每个潜变量包括了3个测度项。题项以Likert 7级量表来衡量，要求答题者根据自己使用在线健康社区的实际情况作答，从强烈反对至完全同意给出最符合自己实际感受的分数。

为了保证问卷内容效度，避免问卷内容及语义不清晰导致被试者误解题目而答错问卷，在拟定测度项后，采取焦点小组讨论的方式进行了预测试（Pre-Test）。从调查对象中邀请了8名同学，首先，将问卷发放给组员进行测度项的理解和思考;然后，要求组员针对题项含义进行充分讨论，对讨论过程进行记录，之后针对理解困难或有歧义的题项展开进一步的访谈;接着，要求组员按照自身理解将题目进行分类，并修改测度项及措辞，最终裁判之间分类得同意程度高于70%。通过预测试，收集到了对题项设计、格式声明、情境描述等多个方面的反馈，随后根据意见修正问卷。此外，为了甄别有效问卷，在问卷设计中分布有1道反向问题，如果反向问题的得分与同一构件的其他测度项得分之差高于2分，则该问卷将被判作无效问卷。修订后的问卷的测量题项如表2所示。

2.2预调查

预调查共发放150份问卷，回收105份有效问卷，占总样本的70%。用SPSS 24.0对预调查的数据进行探索性因子分析，以检验不同变量测度项之间的区别效度以及同一变量测度项之间的聚合效度。使用SPSS软件，设定主要因子的特征根大于1，所抽取的因子个数为8。得到利用Varimax旋转后的因子载荷矩阵，如表3所示。

从上述分析结果可以看出每个测量题项的因子归类情况，其中来源可靠性的测量题项对应于因子8;信息准确性的测量题项对应于因子1;时效性的测量题项对应于因子7等等。每个测量题项与所对应因子的载荷大于0.5，即每个测量题项都很好地解释了所对应的潜变量。同时因子分析的结果显示各潜变量的测度项所测量的为同一个主成分，说明同一潜变量的测量题项聚合效度良好;测度项测量的主成分之间没有交叉，说明不同潜变量的测量题项区别效度良好，题项能较为准确地测量各潜变量。

2.3样本选择与数据收集

笔者采用纸质问卷和网络问卷相结合的方式来收集数据。考虑到在线健康社区的用户群体为患有各类疾病以及对健康信息关注度较高的人，纸质问卷的发放地点选择了武大口腔医院、六七二医院以及医院旁边的美食城，与此同时，借助于问卷星平台在朋友圈，微信群等社交媒体渠道发放网上问卷。正式调查共发放问卷400份，其中纸质问卷发放260份，网络问卷发放140份，有效回收问卷295份，占总样本的74%。有效样本量大于测量题项的10倍，符合样本稳定性的要求。

依据百度指数的用户群分析[33]显示，如表4所示，在线康健社区的用户群集中分布在30～39岁、40～49岁两个年龄阶层;20～29岁以及50岁及以上分别达到了15%和10%;19岁及以下几乎没有。通过对百度指数结果的分析可推测，19岁以下是未成年学生群体，身体健康状态一般较好，在网上进行健康信息搜索的概率较低;19～28岁之间是在接受高等教育或者初参加工作的人，这部分年龄的人群处于健康状况的顶峰，被健康问题困扰的可能性较小，因此占比也较少;而29～50岁之间的这部分基本是参加工作有一定时间的人，并且身体健康状况较前一组有较大差异，这部分人群基本接触了互联网，对健康问题的关注度相较于前者也较高;50岁以上是将要退休的人群，年龄比较大，接触互联网的经验不够丰富，因此网上搜索健康信息的机会也比较少。出于对被试者隐私的保护，问卷中将年龄的区间主要按照是否成年、是否刚参加工作以及是否退休的阶段进行划分。

利用SPSS对样本数据进行描述性统计分析，结果如表5所示。被调查者的年龄阶段集中分布在19～50之间，符合总体用户群体的年龄分布特征。从被调查者的受教育程度来看，本科学历占53.56%，硕士学历占27.12%，具备参与虚拟社区检索、提问、回答的能力要求，符合研究需求。参与调查的女性用户明显多于男性用户。从被试者使用的社区状况来看，春雨医生、好大夫和平安好医生使用最多，分别达到了22.71%、17.29%和21.36%。

3实证检验

3.1信度效度检验

本文利用SPSS 24.0对量表进行信度分析，如表6的检验结果所示，各潜变量的Cronbachα系数处于0.904～0.95之间，远大于0.7的标准，说明量表具有较高的信度。

测量模型的效度检验主要对其内容效度、收敛效度和区分效度3方面进行评价[11]。本文各变量的测量题项均来自于已有研究，通过对已有测量题项进行修订而来。同时组织焦点小组对题项进行分析，确保了题项的准确性和全面性，因此可以认为测量题项具有较好的内容效度。

为了检验模型的收敛效度和区分效度，笔者利用AMOS进行验证性因子分析。从表6的分析结果可以看出，所有变量的标准因子载荷均大于0.7，表明测量题项可以很好地代表各潜变量。组合信度CR处于0.836～0.948之间，均大于0.7的标准;平均方法萃取量AVE处于0.63～0.859之间，均大于0.5的标准，表明量表具有很好的收敛效度。区分效度可以通过比较AVE的平方根与潜变量之间的相关系数来检验，计算结果如表7所示，可以看出所有潜变量AVE的平方根（对角线）均大于它与其他潜变量的相关系数，表明测度项之间的差异较大，各潜变量区分效度良好。

3.2假设检验

本文利用AMOS21.0對模型进行路径系数检验并验证潜变量之间的假设关系是否成立。检验结果如表8所示，从检验结果可以看出，在0.001的显著性水平下，来源可靠性、信息准确性、时效性、隐私安全性和反馈及时性对感知价值有正向较大程度的影响，其中信息准确性的影响程度最大，达到了0.78。感知有用性和感知价值对用户满意度均有正向的影响，相较于感知有用性，感知价值对用户满意度的影响更大，另外感知有用性对用户满意度的影响在0.003的水平上显著。用户满意度对持续使用意愿有直接的促进作用，路径系数达到了0.937。图2为模型的拟合结果。其中路径系数反映了各自变量对因变量影响的大小和方向，路径系数的值为正时，表明因变量受到来自自变量正向的影响;路径系数的值越大，表明自变量对因变量的影响越大。

3.3模型适配度检验

利用AMOS21.0对模型进行适配度检验，检验结果如表9所示。结果显示，绝对适配度指数、增值适配度指数和简约适配度指数均超过了阈值，表明研究模型具有很好的解释力。

4研究结论

4.1结果分析

在本研究中，感知成本由来源可靠性、信息准确性和时效性3个维度组成。研究结果显示，来源可靠性、信息准确性和时效性对感知价值有显著影响，路径系数分别为0.703、0.78和0.748。结果

表明在线健康社区信息来源可靠性、信息准确性以及时效性的提高对提升感知价值具有重要作用。在线健康社区是借助于互联网媒介进行健康信息交流讨论的平台，因为缺乏面对面的交流，用户获取信息的途径只能通过线上的文字，因此来源的可靠性，信息准确性对感知价值的影响较大，社区中相对权威的专业临床医师，或者富有经验的患者所提供的健康信息具有较高的参考价值。疾病的治疗方案和技术随着时间的推移会发生变化，如果社区中的信息最后编辑时间距用户搜索时间间隔太久，则会降低该信息在用户心中的价值。类似于这种“陈旧的”信息在用户看来可能是无用的信息，因而时效性对感知价值的影响也可以得到解释。

感知成本由隐私安全性和反馈及时性两个维度组成。数据结果显示，隐私安全性和反馈及时性对感知成本有显著影响，路径系数分别为0.61和0.81。结果表明提升隐私安全性以及反馈及时性有助于提高感知价值。隐私安全性对感知价值的影响与先前的研究结果一致，用户的隐私保障性更高时，用户能在所需要披露隐私较少的情况下获得所需要的信息，从而提升了用户在使用过程中的感知价值。用户的提问咨询能及时得到反馈时，等待反馈的时间会大大减少，用户可以及时对疾病类型做出判断以制定下一步就诊决策。同时及时地反馈也使得那些受治疗时间影响较大的疾病能够得到有效控制，从而提升了用户的感知价值。

此外，结果表明感知价值对用户满意度有显著正向影响，用户感知价值的提高直接促使其对在线健康社区用户满意度的提升。而相比于决定信息质量的感知价值，决定系统质量的感知有用性对用户满意度的影响相对较小，路径系数仅为0.201。这表明在信息化高速发展的情况下，主流在线健康社区平台在提供健康服务方面已基本满足了用户获取健康信息的需要，使得对于用户而言，感知有用性主流社区平台已基本都实现，因此感知有用性对满意度的影响相对较小。最后，用户满意度对持续使用意愿具有显著的正向影响，是提升用户使用意愿的关键因素。社区平台的管理者可以采用多种手段，重点从提升感知价值方面来提升用户的满意度，从而进一步提升用户的持续使用意愿，保证在线健康社区的忠实用户量，促进在线健康社区的可持续发展。

4.2研究意义

理论上，以往研究将感知价值划分为社会价值、互动价值等维度，但是对感知价值本身的构成关注不多，较少从感知收益和感知成本的角度分析感知价值对用户满意度的影响。本研究从感知收益和感知成本两方面来衡量感知价值，探讨了在线健康社区中感知收益和感知成本的影响因素，并证实了来源可靠性、信息准确性及时效性的提高能有效提高用户感知收益，进而对感知价值产生正向的影响;而更高的隐私安全性与反馈及时性则能通过降低感知成本提高用户的感知价值。其次，本研究将感知价值评价框架与期望确认模型整合，提出了新的在线健康社区用户持续使用影响因素模型，证实了感知价值和感知有用性通过影响用户满意度进而影响用户持续使用意愿，丰富了在线健康社区用户持续使用意愿的理论体系。本研究对于在线健康社区平台更好的建设，提高用户持续使用意愿也具有一定的实践指导意义。本文研究结论如下：

1）来源可靠性、信息准确性、时效性、隐私安全性以及反馈及时性显著影响在线健康社区用户的感知价值。这要求社区管理者一方面对平台信息本身及信息来源质量进行严格把关，将优质的健康信息及专业的健康从业人员引入社区中来。在关注信息质量的同时也要及时更新平台的信息，使得结果的呈现可以按照时间排序，让用户能便捷地获取最新的健康信息。另一方面，由于在线健康社区的特殊性，用户对平台上的隐私披露担忧程度较高，这直接关系到其感知成本，因此平台管理者需要尽可能减少用户无关信息的搜集，降低对用户个人信息披露的要求，提高对用户的隐私保护，从而提高用户感知价值。最后要设立有效的激励机制，鼓励用户及专业人士对其他用户的提问及时做出回复，尽量缩短用户等待答复的时间，降低感知成本，提高感知价值。

2）感知价值通过影响用户满意度进而影响在线健康社区用户持续使用意愿，用户满意度对用户持续使用意愿具有显著的正向影响。因而在线健康社区的管理者在进行平台管理时，应重点关注用户感知价值的影响因素，把提升用户的感知价值作为平台改进的重点，尽可能提高用户在使用过程中的感知收益，降低感知成本，而用户的感知价值的提升能有效地提高用户满意度进而对用户持续使用意愿产生积极的影响。

3）提升感知有用性对于用户满意度的影响小于提升感知价值的影响。信息技术的发展使得健康社区的功能设计比较全面，人机交互性能较好。因此对于用户而言，已有在线健康社区整体而言能够促进其信息服务的获取，这也使得感知有用性在主流健康社区间的差异不明显。所以在资源有限的情况下，相比于系统质量的改善，社区管理者可将更多的精力投入到信息服务本身的改善上。

4.3研究局限与未来研究展望

本研究得到了一些有益的结论，但仍存在一些不足之处。本研究未讨论对于不同知识背景和年龄层次的用户持续使用意愿模型的差异，将用户分类来研究其持续使用意愿也将是一个非常有意义的研究课题。网络信息服务现在正在朝着个性化的方向发展，不同的在线健康社区，其针对的用户群体不同，所提供的信息服务的种类有所差异，未来的研究可针对不同在线健康社区进行对比分析。

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（责任编辑：孙国雷）