基于ISM-MICMAC模型的居民在线健康咨询意愿影响因素分析

刘 畅

(湘潭大学公共管理学院，湖南 湘潭 411105)

“健康中国2030”“互联网+医疗健康”等国家战略先后出台，鼓励应用互联网等信息技术扩展医疗服务空间和内容，同时，突如其来的新冠疫情助推互联网医疗的发展，各项政策快速落地，在线医疗行为迅速普及。阿里健康、京东健康、百度问医生、微医健康等互联网医疗平台汇集各领域医生，提供在线健康咨询服务，涵盖疾病预防、在线问诊、用药咨询、诊后随访护理等内容［1］，而在线健康咨询是前述内容中最受欢迎的在线医疗服务之一。在线健康咨询可以帮助居民进行健康自检，快速便利地了解自身健康状况，储备健康知识，将“治已病”变为“防未病”，也能为无法及时面诊的患者提供解决方案，节约费用和时间成本，解决医疗不平等的问题。但推广在线健康咨询仍然存在一些问题，如患者对咨询结果准确性、提供指导有效性、在线医生专业性、个人信息安全性存在质疑［2］，在线医疗行业未形成完整的系统和监督政策，居民知晓率与利用率不高［3］，一些特殊疾病未实现咨询医疗［4］等。基于此，本研究通过探究影响居民在线健康咨询意愿的因素，分析各影响因素之间的内在联系，帮助了解居民行为动机，促使居民参与在线健康咨询，推动在线健康咨询的发展。

1 研究综述

在线医疗健康领域中的在线健康咨询受到学者广泛关注，我国也陆续出台相应政策保障互联网医疗的发展。但是纵观已有研究成果，当前关于使用在线健康服务意愿的研究主要集中于使用健康管理类APP 的意愿上，对使用在线健康咨询意愿研究较为少见，并且多数研究重点集中于在线健康咨询意愿影响因素分析与确认上，而各因素之间的内在联系有待进一步深入研究。

在线医疗健康领域研究上，Gong Z等［5］认为对医疗服务提供者的信任和感知收益对用户采用在线健康咨询起促进作用，而对用户线下医疗习惯起抑制作用；Chiu Y L等［6］提出在线健康咨询能缩小城市和农村地区之间的医疗差距，政府应考虑提供激励措施，鼓励城市医生为农村居民提供咨询服务折扣价格；李洁［7］提出医生服务数量和质量影响患者在线咨询行为，口碑数量和质量影响医生在线参与行为。胡小靖等［8］使用单因素分析及多因素Logistic 回归分析发现医生比患者对互联网医疗有更高使用意愿，可以通过提升患者就诊体验和医生感知获益来增强双方使用意愿。

健康管理类 APP 使用意愿方面，陈玥［9］认为电子健康素养、感知健康威胁、APP替代品质量能影响用户持续使用问诊类APP 意愿；田保华［10］发现感知有用性、感知易用性、社会影响、使用快感对用户满意有显著正向影响，进而影响用户持续使用“春雨医生”APP 意愿；张山等［11］提出老年人对在线医疗平台使用率较低，应加强平台适老化设计、加强信息安全防护保护隐私、提高老年人对平台的信任度。

在线健康咨询意愿影响因素确认方面，Wan Y等［12］利用PLS-SEM 模型得出医生的专业知识、治疗效果、服务态度、沟通技巧、诚信友爱等因素会影响健康信息咨询者对医生信任度的结论，进而影响在线健康咨询的选择意愿；吴江等［13］基于感知价值理论认为社会支持、成就需要、感知信任和感知风险对在线健康信息服务使用意愿有显著影响；王文韬等［14］利用扎根理论分析发现隐私计算、感知有用、感知易用和服务质量影响着虚拟健康社区用户的使用意愿。

基于此，本研究探寻居民在线健康咨询意愿影响因素，通过构建相关机理模型试图解决以下几点问题：①采用扎根理论进行访谈设计与访谈记录整理，确定影响在线健康咨询意愿的因素；②通过解释结构模型(ISM)构建在线健康咨询意愿的影响因素层级模型；③利用交叉矩阵相乘法(MIC⁃MAC)分析在线健康咨询意愿影响因素的驱动和依赖性关系，对咨询平台的管理及服务方面提供切实可行的参考。

2 研究设计

2.1 研究方法

本研究通过理论分析、数据收集，利用扎根理论识别在线健康咨询意愿的影响因素，然后利用ISM 方法探究在线健康咨询意愿影响因素的层次结构和内在机制，构建ISM 模型，最后结合MIC⁃MAC方法，计算各影响因素的驱动力和依赖性，对在线健康咨询意愿的影响因素进行类别划分，验证ISM 模型的合理性和可行性，整体研究设计步骤，见图1。

图1 研究设计步骤图

2.2 数据收集

采用半结构化访谈方式了解人们对在线健康咨询的看法与感受，探讨影响在线健康咨询意愿的因素。半结构化访谈氛围相对轻松，可以根据访谈效果和受访者的反馈及时调整。访谈前先对三位受访者进行预访谈，最终形成的半结构化访谈大纲，见表1。

表1 访谈大纲设计

袁敏等［15］对南京市人民使用互联网医疗情况进行调查，发现互联网医疗使用群体偏年轻化。因此，访谈对象以中青年群体为主，该群体能更多地接触新事物，具有一定的电子健康素养，能够反映大多数公众在线健康咨询意愿。访谈采用网络提问和面对面访谈相结合的方式对35位受访者进行访谈，其中QQ、微信等通讯工具采访18人，线下聊天提问17人，剔除无效记录后，一共获得有效访谈33 份，33 名受访者的统计资料见表2。利用专业质性研究软件NVIVO11对访谈材料进行分析处理。随机选22 份有效访谈记录用于编码分析，编码为A1-A22，另外11份用于饱和度检验。

表2 受访者的统计资料一览表

3 基于扎根理论的在线健康咨询意愿影响因素识别分析

扎根理论由Glaser 和Strauss 于1967 年提出，是一种自下而上的质性研究方法［16］，通过不断从日常生活经验和社会现象中对原始资料和理论进行取样、整理和分析，直至理论饱和，形成理论模型［17］。扎根理论能够突破现有文献不足的局限性，完成从事实到理论的归纳过程，适用于在线健康咨询意愿相关研究尚不全面的情况，并且，咨询意愿源于人们的主观感受，因此，在线健康咨询意愿的因素识别适合采用扎根理论的研究方法。

3.1 开放式编码

开放式编码是将原始访谈资料打散，重新赋予概念，进而发现范畴的过程［18］。本研究通过开放式编码对原始访谈资料逐行进行抽取，形成初始概念，并将各概念进行异同比较，剔除出现次数小于2次的初始概念，确保抽取概念的可靠性，最终提炼出32个初始概念和20个范畴，见表3。

表3 开放式编码表

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3.2 主轴式编码

主轴式编码是在开放式编码基础上，分析各个范畴之间的各种关联，挖掘范畴间的潜在关系，进一步归纳出主范畴［18］。本研究结合咨询意愿的实际情况，通过主轴式编码将20 个范畴归纳为个体因素、平台感知、外部环境三个主范畴，并根据归纳标准对其进行解释，见表4。

表4 主轴式编码表

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3.3 选择式编码

选择式编码是从主范畴中提炼出核心范畴，并建立核心范畴与其他范畴之间的关联［18］。本研究通过选择性编码分析三个主范畴和其他范畴之间的关联，构建影响因素模型，见图2，即影响在线健康咨询意愿的因素包括个体因素、平台感知、外部环境三大方面。

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图2 在线健康咨询意愿的影响因素模型

3.4 饱和度检验

最后，为确保所抽取影响因素的信度和效度，进行理论饱和度检验。对11份未使用的原始访谈资料进行相同流程的重新编码，没有发现新的影响因素和关系，因此，可以确定理论模型是饱和、完整的。

4 在线健康咨询意愿影响因素的ISM模型

解释结构模型(ISM)是现代系统工程分析的常用方法，适用于分析变量众多、关系复杂、结构不明确的系统［19］，利用矩阵形式表示影响因素之间的关系，通过一系列数学运算进行处理，找出系统直接和根源的影响因素，形成可视化的层级结构，从而明晰系统结构。因此，本文采用ISM 方法来探讨在线健康咨询意愿影响因素的层次结构和内在机制，构建影响因素的ISM模型。

4.1 建立邻接矩阵

基于上文扎根理论编码结果，整理出20 个影响在线健康咨询意愿的因素，并邀请15 位该领域专家对这20个影响因素间的逻辑关系进行意见征询，若超过半数专家认为Si对Sj有直接影响关系，则邻接矩阵A 中aij=1，反之则aij=0。形成的邻接矩阵A，见表5。

表5 邻接矩阵A

4.2 计算可达矩阵

邻接矩阵只能表示S1-S20之间的直接影响关系，而可达矩阵可以表示各个因素之间的直接和间接影响关系以及它们之间的传递性。邻接矩阵A 和单位矩阵 I 利用布尔运算，当(A+1)n-1≠(A+1)n=(A+1)n+1=M(n=1,2,...）时，M 即为邻接矩阵A的可达矩阵。使用MATLAB求得可达矩阵M，见表6。

表6 可达矩阵M

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4.3 层级关系划分

以可达矩阵为基准，将各个因素划分成不同层级。影响因素Si的可达集R(Si)表示可达矩阵中第Si行中全部矩阵元素为1 的列所对应的影响因素的集合；影响因素Si的前因集Q(Si)表示可达矩阵中第Si列中全部矩阵元素为1 的行所对应的影响因素的集合，具体见表7。当R(Si)⋂Q(Si)=R(Si)时，可以对该因素进行层级抽选，抽取完后，将所抽取因素对应的可达矩阵的行和列暂时删除，以此类推，重复执行上述过程直至可达矩阵中因素全部被抽取完毕。根据上述步骤，将20个因素分为6层：第1层为S2、S4、S8；第2 层为S6、S9、S10、S11、S14；第3层为S5、S12、S13、S15、S18、S19、S20；第4层为S16、S17；第5层为S3、S7；第6层为S1。

表7 可达矩阵的可达集和前因集

4.4 解释结构模型分析

根据层次划分结果，确定各个因素之间的关系，绘制解释结构模型。依据该系统因素间的逻辑关系，将第1 层归纳为直接层因素，第2、3 层归纳为中间层因素，第4、5、6层归纳为根源层因素。根源层因素包括社会学特征S1、电子健康素养S3、咨询方式S7、感知信息质量S16、感知服务质量S17，是影响居民使用在线健康咨询的深层因素，其产生影响最大，作用效果最明显；中间层因素包括疾病严重程度S5、健康意识S6、感知费用成本S9、感知有用性S10、感知便利性S11、感知专业性S12、感知易用性S13、感知信任性S14、感知风险S15、客观环境S18、社交圈影响 S19、负面消息S20，起承上启下的作用，有着影响与被影响的关系；直接层因素包括尝试新技术意愿S2、需求程度S4、感知价值S8，直接影响着在线健康咨询意愿，其中尝试新技术意愿S2影响在线咨询的潜在使用意愿，感知价值S8影响在线咨询的实际使用意愿，需求程度S4影响在线咨询的持续使用意愿，具体见图3。

图3 在线健康咨询意愿影响因素的ISM模型

5 在线健康咨询意愿影响因素的MICMAC分析

交叉矩阵相乘法(MICMAC)由J.C.Duperrin和M.Godet提出，主要用于分析各影响因素之间的相互关系以及因素在系统中的作用［20］，分析结果通过直角坐标系进行展示，其中，驱动力通过纵坐标表示某一因素对其他因素的影响，是可达矩阵中该要素所在行之和；依赖性通过横坐标表示其他因素对该因素的影响，是可达矩阵中该要素所在列之和［21］；然后根据影响因素驱动力和依赖性数值大小，构建联动、独立、自治、依赖四个象限。因此，本文采用MICMAC 来划分在线健康咨询意愿影响因素的类别，验证所构建的ISM 模型合理性和可行性。根据可达距阵M计算各因素的驱动力值和依赖性值，见表8。将20 个影响因素定位到坐标系中，可得到在线健康咨询意愿影响因素的MICMAC分析结果，见图4。

表8 影响因素依赖性与驱动性数值

图4 在线健康咨询意愿影响因素的MICMAC分析

将在线健康咨询意愿看作一个独立系统，确定各影响因素之间的相互关系，利用ISM 模型和MICMAC来分析与验证：

（1）ISM模型中直接层因素全部分布第二象限依赖因素群，尝试新技术意愿S2、需求程度S4、感知价值S8是在线健康咨询意愿模型中最高层、最直接的影响因素，依赖性大，驱动力小，需要依赖其他因素的解决而被解决。该因素群还包含中间层因素中的感知信任性S14，在图3 中接近自治群与依赖群分界线，由邻接矩阵A可看出，受感知专业性S12、感知易用性S13、感知风险S15、社交圈影响S19、负面消息S20的影响，依赖性较高，又作用于尝试新技术意愿S2、感知价值S8、需求程度S4，驱动力不高，将其置于依赖因素群较为合理。

（2）ISM模型中中间层因素基本分布在第一象限自治因素群，自治因素通常依赖性和驱动力较小，对系统整体影响不大。由图3可知，中间层因素承上启下，需要各因素之间协同控制，构成要素较为复杂。

（3）ISM模型中根源层因素全部分布在第四象限独立因素群，包括社会学特征S1、电子健康素养S3、感知信息质量S16、感知服务质量S17。独立因素群影响范围广，不易受其他因素影响，具有较高的驱动力，如果该象限因素得到较好的解决，对其他因素的解决会产生积极作用。其中驱动力最强的是S1，表明S1在整个系统中起最核心的推动作用。

（4）第三象限联动因素群，稳定性较差，容易对整个系统产生影响，由图3可知，该系统不存在这种因素，各因素之间没有强烈的作用与反作用关系，说明因素选取比较具有稳定性。

6 对策及建议

根据在线健康咨询意愿影响因素识别与分析结果，为在线健康咨询平台提出以下对策及建议：

（1）加强宣传推广力度。结合ISM 和MIC⁃MAC 分析可以看出，客观环境、社交圈影响、负面消息处于中间层，能影响上层因素，对在线健康咨询意愿产生显著影响。平台可以通过社交网络进行推广，利用社交圈影响，让不了解在线健康咨询的居民受到朋友的推荐。同时，需要注重口碑宣传，适当参与慈善募捐等社会活动，增强知名度，体现责任感，达到增强平台声誉的目的。平台也可以在报纸、微博等媒体上投放相关广告，邀请健康积极的网络明星代言，吸引潜在用户关注，让居民方便快捷的获得在线健康咨询平台相关信息，激发好奇心，增加敏感度，促进居民对在线健康咨询产生兴趣。总之，平台可通过居民社交圈影响、树立正面形象和投放大量广告等方式，提高居民对平台的感知信任，进而激发居民尝试新技术的意愿。

（2）简化使用方式，完善服务功能。社会学特征、电子健康素养、咨询方式处于模型根源层，能影响居民使用平台的感知。平台根据不同人群的年龄、生理状态和电子健康素养高低，简化咨询流程，咨询界面设计应清晰易懂。在人机交互操作时，系统要做到运行稳定，避免出现闪退、卡机等现象，提高平台可靠性。设置系统故障咨询窗口，及时帮助居民解决问题、排除故障。开通用户评价和举报投诉通道，营造良好在线咨询环境。希望平台增设老年人专用咨询通道，提供老年人个性化服务，让老年人享受到在线咨询的便利。综上，平台可通过优化平台界面、简化咨询流程、保证运行稳定、设置故障咨询窗口、开通评价和投诉通道、提供个性化服务等方式，给居民带来高效有用的咨询体验，提高居民咨询的满意度，促进居民对医生与平台专业感知，进而提高居民信任。

（3）提高咨询质量。咨询质量包括感知服务质量、感知信息质量，结合ISM和MICMAC 分析可以看出这些因素处于根源层，是提升在线健康咨询意愿不容忽视的内容。针对咨询准确可靠性，平台应加强对入驻医生的资格审查力度，标注医生职称、医生服务患者数量等信息，提高居民对专业的感知。针对咨询详细易懂性，平台可以对入驻医生进行规范化沟通交流培训，让医生细致耐心回答用户问题，也可以嵌入语音、视频聊天来满足信息交流需要，用亲切口语化描述缩短居民与医生的距离感。及时有效地咨询沟通，直接影响居民对咨询的主观态度，为此平台应规范医生回复流程，缩短医生和居民沟通环节以节约居民线上问诊的时间。总之，平台可通过严审医生准入资格、培训沟通技巧、丰富信息交流形式、规范回复流程等方式，提高平台咨询质量与咨询专业性，提高居民有用性感知，使居民更加相信在线健康咨询。

（4）降低感知风险。咨询安全是居民关注的重点，平台应提升信息安全防护技术，如加密、控制访问、定期病毒清理等，减少广告弹跳，保护用户信息。严格服从政府监督和相关法律约束，构建安全可信的在线咨询环境。加强与政府、医疗机构的合作，让政府、专业医疗机构向居民推荐合作的在线健康咨询平台，提高平台可信度。平台在注册账户时提供一份隐私保密协议，公开平台的隐私保护政策、监管规章制度、监管案例等，打消居民咨询会泄露健康信息的疑虑，保护居民权益。平台也可以设置专门隐私管理模块，便于居民随时对其隐私信息进行修改或关闭，让居民感受到隐私信息处于自己的控制下，不会有信息失控的风险。平台可通过提升信息安全防护技术、遵守法律约束、加强多方合作、设置隐私管理模块等方式，降低居民感知风险，保障居民隐私安全，弱化居民隐私关注，增加居民对平台的信任。

7 结语

为了解居民在线健康咨询意愿影响因素间的逻辑关系，提高对居民在线健康咨询意愿的整体认识，本研究通过扎根理论确定了居民在线健康咨询意愿的3个维度，如：个体因素、平台感知、外部环境，三个维度共计包含20 个影响因素。利用解释结构模型法，将20 个影响因素划分为6 个层级，归纳为直接层、中间层和根源层3个层次，从而构建在线健康咨询意愿影响因素的解释结构模型。运用交叉矩阵相乘法对构建的解释结构模型进行检验，交叉矩阵相乘法所得出独立因素群、自治因素群和依赖因素群与解释结构模型中直接层、中间层和根源层具有高度一致性，进一步证明解释结构模型构建合理科学。本研究针对影响在线健康咨询意愿的不同原因有分别地提出解决方案，可为在线健康咨询平台在推广、运营和管理等方面提供参考，吸引居民使用。本研究存在一定不足，如访谈对象以更多接触新事物的中青年为主，不足以代表其他年龄段群体的在线健康咨询意愿，在今后研究中应该进一步扩大研究范围。