个人健康信息管理视角下社群性量化自我参与对健康行为改变的影响研究*

徐孝婷 朱庆华 王 雷

(1.南京邮电大学社会与人口学院 南京 210023;2.南京大学信息管理学院 南京 210023)

0 引 言

伴随微型传感器、智能移动应用等技术发展,个人健康信息管理(Personal health information management,PHIM)逐渐受到较大关注和重视。PHIM主要是围绕个人健康信息的获取、组织、使用、分享等进行的数据管理活动,参与者在PHIM过程中通过反思自我健康数据获取自我健康认知,最终驱动个人实施健康管理[1]。近年来备受热衷的Nike+、Fitbit、Apple watch 、Keep、咕咚等量化自我工具为开展PHIM提供了契机和支撑,吸引了大量行动者的采纳和使用[2]。参与者使用这些工具对个人健康数据进行追踪、记录、查看、分享、反思等,从而实现对个人健康数据的管理,也在一定程度上促使个人更好地进行健康管理。《RockHealth》的调查结果表明约1/4的公众通过可穿戴设备进行自我管理诊断。在美国,约4600万人使用健身追踪类App记录个人运动、睡眠、饮食等数据[3]。在国内,运动线上健身趋势增强、运动健身类平台群雄争霸,截至2021年4月,互联网运动健身平台月活用户达5479万[4]。2021年中国新闻网报告显示高达29%的职场人通过购买智能穿戴设备进行健康自检。一时间,“技术驱动”的量化自我浪潮渗透到人们日常生活中。与此同时,量化自我相关在线社区开始迅速发展,社区成员可以在社区中开展分享、交流、传播等信息活动,使得个人健康信息管理的量化自我活动开始呈现出社群性特征,引起越来越多群体的关注。

从信息主体视角来看,PHIM主要包含自我驱动和自我量化两个阶段,其中自我驱动阶段侧重理解个人如何通过数据了解个人健康知识,进而促进健康行为改变,即“数据带来知识,知识带来改变”[1]。伴随个体对智慧健康信息管理的迫切需求[5],通过PHIM激发个人健康行为改善的活动逐渐普及,众多量化自我元素也开始融入到改变健康行为的产品和服务中[6]。于是,个体通过参与量化自我不仅可以追踪、获取自己的健康数据,还可以在量化自我在线社区中实现参与群体之间的数据共享、交流,以此搭建参与者之间的社群信息生态环境[7]。然而,这种社群性量化自我参与行为具体如何作用于个体健康行为改变的影响机理还不清楚[8]。基于此,本文尝试探索在PHIM视角下社群性量化自我参与对个人健康行为改变的影响研究,并提出研究问题:社群性量化自我参与是否会促进改变个体健康行为?其内在作用路径是什么?

在PHIM的自我量化阶段,更多关注如何通过数据反思获取自我认知,即数据呈现不同如何影响个体认知[9]。研究发现信息呈现不同框架和结构时,会影响个体对数据的理解,进而产生不同的认知[10]。因此,在量化自我数据可视化的相关研究中,数据呈现和组织成为学者们关注的重要话题。学者论证发现当提供给个体不同形式的量化自我结果时,参与者对量化自我的效用感知存在差异[11-12]。同时,研究还发现量化自我的可视化和交互呈现方式不同会导致个体认知的不同[13]。基于此,引发了本研究进一步思考,即在量化自我在线社区中,社区成员的健康数据可以被排名、打榜等,那么,是否能够通过设计具有社群性特征的反馈信息来增强参与者的健康意识和认知,进而影响其健康行为改变,值得关注。于是,本研究的另一个问题是如何设计量化自我数据的可视化结果,来增强参与者认知和行为意愿?

综上,本研究聚焦于从PHIM视角下揭示社群性量化自我参与对健康行为改变的影响机理并进一步尝试设计数据呈现方式来探索其影响效应。具体包含两方面内容:第一,是否完整获取个人和他人量化自我数据结果的参与者其健康行为改变意愿更高;第二,当提供给量化自我参与者不同数据呈现结果时,其个人认知和行为意愿是否存在差异。希望本研究结论可以明确社群性量化自我参与对个人健康行为改变的影响机理,以便更好地指导群体性健康管理的实施,促进全民健康意识的提升。

1 理论基础与研究假设

1.1 社群性量化自我与健康行为改变

随着低成本可穿戴计算设备的出现,促进社交互动和可穿戴数据交换的在线社区(Quantified Self 2.0平台)逐渐发展[14]。使得个人健康数据管理的量化自我实践活动不再局限于个人层面的自我追踪,开始逐步扩展到群体数据层面[15]。社群性量化自我指的是集体通过量化自我平台进行数据追踪、数据分享、数据交流等信息活动,以此形成量化自我参与者之间的群体生态圈,以达到改善群体健康水平的一直社会化、社群性实践活动[16]。有学者认为在社群环境下探索量化自我相关主题的研究更具普适性,于是有关群组特征与隐私披露行为、社群性量化自我参与模式、社群性量化自我效用等研究主题受到较多关注[17-18]。也因此,学者发现量化自我在线社区的发展使量化自我逾越了个体层面而被社群成员共同参与,呈现出社群性特征[7-8]。

社群性量化自我参与的效用开始引起学者关注,其中对健康行为改变的影响受到更多重视,并产生一系列研究成果。Lupton认为参与者在线上社区中被鼓励积极分享个人量化自我的数据结果并与其他成员进行经验交流,使得具有共同爱好的量化自我参与者活跃在在线社群环境中,逐渐形成了参与者之间的信息生态环境,以此影响参与者群体的认知、态度和行为意愿[19]。孙春认为微信运动具有社会属性,使用该服务的用户不仅可以实时追踪自己的步数,微信平台还将所有用户的步数成绩进行排名,使得用户还可以查看他人的运动步数情况,而这种相互熟悉的运动氛围能够更为有效激发地集体间的竞争意识,使用户更愿意努力实现个人的健康目标[20]。Zhang等认为在量化自我在线社区中所有用户都有机会分享个人量化自我数据,这一现象形成了一种社会比较,有利于促进用户目标追求的动机[21]。Sharon认为越来越多用户参与量化自我活动,在线社区成为用户健康行为改变过程中的监督平台,能够更好地促进用户健康行为的改变和调整[22]。因此,本研究认为量化自我在线社区平台为参与者集体提供了一种信息生态环境,参与者通过信息行为活动驱动个人健康行为意识,以帮助参与者改变不良健康行为、保持健康行为。基于此,提出假设:

假设1:与非量化自我相比,完整了解个人和他人量化自我数据结果的参与者其健康行为改变的意愿更高;

1.2 差异洞察

洞察是指各种认识和知识,是对个人想法或行为背后动机的理解[23]。不同于一般比较的过程,差异洞察是社会比较的结果,是在社会比较过程中形成的对自身与他人某些属性差异的认识[23]。在量化自我在线社区中其他成员量化数据的展示在一定程度上引发用户之间的比较,进而产生一定程度的差异认识。Higgins认为量化自我在线社区中的信息分享行为给他人提供了一种参考和比较,当参与者意识到与他人存在差异时,就有可能产生不同的理解和自我认识[24]。Barcena发现量化自我参与者在查看他人分享的数据结果时,通过比较他人的行为状态来产生对个人行为的洞察[25]。在Keep社区的“每日动态”“话题互动”“活动参与”等服务板块中,用户可以发布文字、图片、视频等多种形式的个人运动数据,并与他人进行信息分享和评论互动。这种方式不仅用户能够更清楚地了解自我表现,也可观察到他人的进展,影响和触发个人理解和不同认识[26]。量化自我在线社区中的差异洞察是指通过数据比较形成或多或少的知识单位,反映了用户对自身和他人行为差异的理解[21]。量化自我在线社区中信息分享为其他参与者提供参考和比较,当参与者意识到与他人存在差异时,就有可能产生不同的洞察,进而审视个人行为表现[27]。

于是,当差异洞察不断增强后,用户开始试图通过努力修正自身行为进行差异弥补[27]。学者发现量化自我社群环境在一定程度上激发参与者对自身和他人的高度认识,参与者通过对比他人运动、健康等量化结果,促进发掘自身差异,而为了弥补差距,用户更愿意做出行为调整和改进[22]。因此,在现实中可以发现当一个用户使用微信运动小程序进行个人步数追踪时,一旦他通过排行榜发现自身步数状态与他人步数的差异时,可能会通过增加运动步数的方式来减少排行榜上的差距。与此同时,对于差异洞察的相关中介作用也到了已有研究的验证,其中Zhang等论证了差异洞察在量化自我参与对目标追求动机的影响路径中发挥中介作用[21]。Asimakopoulos等发现对于追求健康的参与者,量化自我提供了一种更容易通过基于个人数据的洞察获得动力的方法[28]。综上,量化自我在线社区为群体之间提供了信息比较机会,引发了参与者之间的差异洞察,当参与者意识到差异时,为了弥补存在的差异,开始调整、改变个人健康行为。基于此,提出假设:

假设2:差异洞察在社群性量化自我参与对健康行为改变的影响中发挥中介作用。

1.3 社会比较

社会比较理论(Social comparison theory)于1954年由Festinger提出,他主要从社会比较过程的视角详细概述了社会比较理论的特定命题和推理过程,认为个人通常倾向于用客观信息来评价自己在某一特定属性上的地位,但当这种信息无法获得时,就会向他人寻求社会信息,进而获取自我知识[29]。在Festinger的基础上,学者们主要探索比较对象的研究,其中部分学者基于Festinger提出的“向上动力”概念,认为个体通常更喜欢与那些被认为优秀的人进行比较[30]。然而,与传统社会比较理论不同的是,部分学者致力于研究“向下比较”,Hakmiller提出向下比较理论(Downward comparison theory),认为当人们在某一方面受到威胁时更愿意与被认为较差的人进行社会比较[31]。此外,随着社会比较理论的演化,目前学者较多关注社会比较中的社会认知研究,主要从信息论的角度研究社会比较过程,即通过社会比较检验哪些自我认识是可获得的以及这些认识后来如何被用来判断和评价自我的[32]。社会比较是说服性应用中的一个重要激励因素,主要是将自己的特点和环境(包括能力、观点和身体健康状况)与他人进行比较的过程[33]。社会比较主要有三种形式:规范比较、一对一比较、排名反馈类型的比较[34]。同时,还受到五种社会因素的影响,分别是比较基数(个体与个体、个体与群体)、小组成员(组内、组与组)、匿名性、比较维度数目以及交互类型(竞争或协作),当对应不同因素时,社会比较发挥的作用不同[35]。

目前,社会比较理论多被应用于设计各类反馈信息,表现在通过设计不同社会比较的反馈形式来提升用户认识、增强意识等。刘满芝等通过设计室友之间用电量的比较,探索群居居民节电意愿,在实验研究中发现用电量的高的群体通过社会比较后会产生内疚心理,从而具有较高的节能意愿[36]。Shin等对用户健康行为改变进行研究,通过有无社会比较的视角设计可穿戴设备的反馈结果,结果发现具有社会比较的反馈更能促进用户健康意识和健康保护倾向[37]。周晔等认为微信朋友圈可以支持用户之间的分享,并提供社会比较的反馈信息,当用户社会比较倾向越高时,在一定程度上可以提升微信朋友圈的影响力[38]。与此同时,社会比较理论在健康行为改变领域发挥的积极作用也得到了大量文献的支持[39]。已有研究发现社会比较促进了竞争关系的产生,激励用户提升驱动力和外在需求,在一定程度上影响用户的内在认知[40]。在量化自我社群环境中,线上社区通过排行榜和游戏化设计来增强成员之间的比较,促进了用户提升洞察力[41]。学者验证了在健康行为改变进程中,相比非量化的方式,通过一种量化的方法来跟踪目标更能增强用户的差异洞察[21]。同时,研究发现社会比较能够促进用户对健康结果的感知和认识[42]。当用户认识到差异存在时,会引发行为的改变、修正[27]。社会比较的反馈加剧了对比的明显性,相比社群中其他用户的分享结果,直接给用户提供社会比较更能提升用户直观的判断差异,进而调整健康行为。因此,当用户参与量化自我时,如果量化自我可视化结果具有明确的社会比较反馈,可能更能促进用户的差异洞察和健康行为改变。基于此,提出假设:

假设3a: 数据呈现的社会比较在社群性量化自我参与对差异洞察的影响中发挥调节作用;

假设3b: 数据呈现的社会比较在社群性量化自我参与对健康行为改变的影响中发挥调节作用。

综上,构建本研究的理论模型见图1:

图1 社群性量化自我参与对健康行为改变的影响理论模型

2 研究设计

2.1 研究方案

为了解决研究问题,主要借助对照实验方法展开探索。整个过程用健康行为改变意愿作为因变量。首先,本研究确定运动追踪活动作为实验场景,将运动追踪活动设计为量化自我实验组和非量化自我对照组。前者被试可以通过量化自我工具查看个人运动后的全部详细数据,同时还可以查看在线社区中他人分享的全部运动追踪信息,而后者被试为了避免设备使用有无的影响,也可以使用量化自我工具,但仅可以查看个人运动时间和他人在线社群中分享的仅包含运动时间的动态。此外,为了分析量化自我数据呈现结果的调节作用,还对数据呈现进行了有无社会比较的设计,使得量化自我实验组的被试可以随机接收存在社会比较的数据反馈以及无社会比较的数据反馈。本研究实验设计见图2。

图2 实验设计

2.2 相关测量

本研究中差异洞察变量测量是改编自Zhang等,健康行为改变意愿变量测量是自编测量问题项。除此之外,为了确保量化自我情景被合理设计,还进一步对被试在实验过程中的量化程度感知进行了测试,其中量化程度感知变量测量改编自Pettinico和Milne、Zhang等。最后,由于量化自我实验组被试拥有对运动过程进行详细跟踪的装置并可获取全部详细数据,而非量化自我对照组虽然也可以获得跟踪装置但缺乏详细数据支撑,为了控制被试对技术使用态度的影响,进而将被试的技术态度作为实验控制变量,且技术态度的测量改编自Rosen等。本研究中所有变量均采用李克特7级量表,同时为了确保问卷语义表达正确无歧义,还邀请两位专家对问卷内容进行修订,最终本问卷构念的信度均超过0.8,超过可接受的水平0.7[43]。本研究的测量问卷项、具体信度以及问题来源见表1。

2.3 实验开展

本研究中具体实验实施分3个阶段,依次是招募阶段、实验准备阶段和正式实验阶段。在招募阶段中,要求被试运动无障碍、可以熟练使用智能手机且没有过量化自我经历。与此同时,为了设计具有社会比较的数据呈现结果,根据已有研究发现当个体与关系密切的对象进行比较时产生的效应最明显[31],于是本实验主要选择相互熟悉关系的被试。同时为了实验过程更好被控制,避免其他运动行为影响实验结果,被试最终被确定为某公安院校同区队中的84位大一同学。在实验准备阶段,被试需要提前下载Keep并关注区队中的其他同学以确保社群环境,且在当天实验时携带。在正式开展实验时,要求实验组被试打开Keep记录运动过程的所有功能,而对照组被试仅可以打开记录时间的功能。

本次实验选择在该区队的一次《警察体能》课上,公安类专业的警体课更具有纪律性,可以保证所有学生运动类型一致,防止其他因素影响实验开展。实验中主要记录一节课中学生的运动情况,被试只需按照平时课堂表现即可。当在课间时,被试需要查看运动数据并将在Keep在线社区分享,同时还被要求查看他人在线社区的数据分享结果至少2分钟。查看结束后,量化自我实验组还将收到有无社会比较的数据结果。根据Petkov等对社会比较的分类,规范性社会比较通过群体均值的差异进行比较,更适合在群体性环境中使用[34]。因此,本实验主要进行规范性社会比较。同时,根据Grevet等归纳的社会比较五大因素,当个体与关系密切群体的比较时,更能激发认知[35]。最终本实验在进行社会比较的数据设计时重点考察个体与关系密切群体的比较基数、匿名性、多个维度比较、竞争交互类型这四个维度。

最终,实验员随机通过Keep对话框向实验组被试发送具有社会比较的数据可视化反馈,部分见图3(N=30),主要通过均值、个人和室友、多维度基数(里程、平均配速、卡路里)以及体现竞争交互的社会比较。而对照组仅仅收到室友的运动情况,没有对比,部分见图4(N=29)。最后,被试填写包含个人基本信息、量化程度感知、技术态度、差异洞察以及健康行为改变意愿的问卷,整个实验约1小时,共收集有效问卷84份。

图3 社会比较可视化结果

图4 无社会比较可视化结果

2.4 数据分析

相关数据分析主要借助SPSS软件进行协方差分析(ANCOVA)和线性回归分析。其中通过ANCOVA用于检验量化自我实验组和非量化自我对照组中被试健康行为改变意愿、差异洞察均值的显著性差异,以及数据呈现结果有无社会比较时被试健康行为改变意愿、差异洞察均值的显著性。线性回归分析主要用于探索差异洞察的中介作用以及数据呈现的社会比较的调节作用。此外,问卷的信度效度均通过检验。

3 研究结果与讨论

3.1 研究结果

3.1.1社群性量化自我参与对健康行为改变意愿的影响

本研究中实验组与对照组样本数量分别为59和25,通过ANCOVA分析后的被试量化程度感知和健康行为改变意愿结果见表2。结果可见,量化自我实验组被试对实验设计的量化程度感知(M=5.703, SD=1.002)显著(F=9.566, P=0.000<0.001)高于非量化自我对照组(M=2.973, SD=0.910),说明在本实验中量化自我情景被成功设计。同时,可以发现实验组被试的健康行为改变意愿(M=5.322, SD=0.903)高于对照组被试(M=2.567, SD=0.891)且结果显著(F=8.376, P=0.000<0.001),说明假设1成立,即当参与者完整获取个人和他人量化自我数据结果时,其健康行为改变的意愿更高。此外,技术态度是显著的协变量(P =0.000< 0.001)。

表2 ANCOVA 结果

3.1.2差异洞察的中介作用

首先,检验差异洞察变量的中介作用分为三个步骤,其对应的回归模型如下:

其中,Y代表健康行为改变意愿,X代表量化程度感知,M代表差异洞察,c、c'代表系数,e1、e2、e3代表随机误差。通过层次回归分析,最终结果见表3。首先进一步验证了在量化自我实验组的被试其健康行为改变意愿显著更高(c=0.477,P=0.000<0.01)。其次,还可以发现在量化自我实验组的被试其差异洞察显著(a=0.350,P=0.000<0.01)高于非量化自我对照组的被试(M1=5.709,M2=3.512),说明当参与者获取比较完整的个人和他人运动追踪结果时,更能提升其差异洞察的认知。最后,将差异洞察纳入中介变量后,结果依然正向显著(c’=0.306,P1=0.000<0.01;b=0.148,P=0.026<0.05),且量化程度感知对应系数c’的绝对值小于c的绝对值(0.306<0.477),说明差异洞察具有部分中介作用,即在社群性量化自我参与场景中,数据触发差异洞察,进而影响健康行为改变意愿。综上,假设2成立。

表3 中介作用的回归分析结果

3.1.3社会比较的调节作用影响

假设3a、3b是关于社会比较的调节作用,在实验设计时量化自我实验组的被试会随机接收有包含社会比较的数据反馈(N=30)和无社会比较的数据反馈(N=29)。首先,构建调节作用的回归方程模型如下:

其中,Y1、Y2为被试的差异洞察和健康行为改变意愿,X代表量化程度感知,M代表社会比较,a1、b1、c1和a2、b2、c2表示回归系数,e1、e2代表随机误差。通过线性阶层回归分析,具体结果见表4。

表4 调节作用的回归分析结果

通过表4可以发现:对于模型1,量化程度感知和社会比较的交互项显著正向影响被试的差异洞察(c=0.547,T=6.209,P=0.000<0.001),说明社群性量化自我参与场景中,如果被试获得的数据呈现结果包含了社会比较的反馈,其差异洞察的认知更高。对于模型2可见,量化程度感知和社会比较的交互项显著正向影响被试的健康行为改变意愿(c=0.503,T=6.178,P=0.000<0.001),说明在社群性量化自我参与场景中,如果被试获得的数据呈现结果包含了社会比较的反馈,更能促进被试意识到差距,进而激发更高健康行为改变意愿。综上,假设3a、3b成立。

3.2 研究讨论

3.2.1有关社群性量化自我参与对健康行为改变意愿的影响讨论

本研究通过实验验证了社群性量化自我参与可以促进健康行为改变意愿的积极作用,这与其他研究发现量化自我社群环境具有相互监督作用且促进个体行为调整的结果较为一致[22]。个体参与量化自我的过程是获取、查看、管理个人健康信息的过程,也是指导个人健康管理的过程[2]。目前,伴随量化自我线上社区的逐步发展,为用户之间信息分享、信息交流等提供了平台。社群性量化自我的参与方式不仅为参与者提供详细追踪数据结果,还为参与者搭建了了解他人追踪结果的渠道,为参与者赋能“双向信息”,促使参与者通过“数据带来知识,知识带来改变”。当用户可以同时了解自己和他人的量化自我数据时,为个人获取宝贵经验、健康生活方式提供了数据上的参考,以此激发用户通过数据认识自身可能存在的差距,作为一种参照协助用户修正、调整当前的健康行为,从而使用户更有意愿改变健康行为。同时,本研究的结果也侧面反映了当用户没有接收到详细的个人和他人量化自我结果时,与量化自我实验组的被试相比可能存在“信息不对称”,导致对于是否需要改变健康行为没有意识和认知。此外,结果还进一步验证了在PHIM的自我驱动阶段,用户获取更多的个人健康数据时,更能通过数据驱动自我健康行为改变。

3.2.2有关差异洞察的中介作用讨论

本研究验证了差异洞察在社群性量化自我参与对健康行为改变意愿影响中的中介作用。这一研究结果与在过去研究中发现当参与者与其朋友一起进行饮食追踪记录时,更能提升自身洞察力的结果一致[21]。已有研究认为社群性量化自我激发了个体对自身和环境的高度意识,当参与者发现和其他成员行动的不一致性时,会产生更明显的差异洞察[46]。而在非量化自我场景中,被试仅可以了解时间,能够用于个人衡量和参考的信息量极少,参与者很难理解和洞察个人行为的差异。而在量化自我实验组的被试,在获取个人详细记录结果的同时,量化自我线上社区还为参与者建造信息分享、信息交流的环境,这种社群性环境提供了可以参考和对比的机会,使得社群成员之间更容易找到差距,进而提升差异洞察。此外,差异洞察的中介作用还进一步说明社群性量化自我参与对健康行为改变的影响是基于产生差异洞察的内在作用路径发挥效用的。即当参与者有意愿进行健康行为改变时,部分原因是首先感知到了差异洞察,进而才进一步调整个人健康行为。

3.2.3有关社会比较的调节作用讨论

本研究通过实证分析验证了社会比较的调节作用。这一研究结果与已有研究发现量化自我过程中如果提供具有比较格式的健康数据结果更能激励参与者保持健康意识的结果具有一致性[35]。已有研究发现,在健康行为改变的过程中,参与者接收到不同信息反馈形式会影响个人意识、决策等[47]。同时,如果进行健康追踪的用户无法像专业医生一样可以精准解读数据本身的意义,当相关应用可以提供比较性可视化反馈更有利于用户进行自我反思和自我认知[15]。这也说明在PHIM的自我量化阶段,当参与者对数据产生更多反思时,可以获取一定自我认知。本研究中设计的可视化结果带有明显的社会比较,更直观、更有冲击性。当参与者之间进行规范性比较时,不再是简单的个体与个体的比较,而是个体和群体的比较,更能让参与者意识到自己与其他大多数群体的差异。因此,直接给参与者提供与之密切群体的比较更能加剧其思考和反思,进而促进参与者改变健康行为意愿。

4 结 语

随着信息技术的快速发展,个体时刻产生各种自身数据资源,以“小数据”的方式逐渐汇聚成“大数据”,其中,量化自我为个人健康信息管理提供了机遇。而同时,社群参与搭建了信息生态,为数据共享、数据价值创造提供了环境,也为指导社群体健康管理搭建了契机。基于此,理解社群性量化自我参与的影响研究至关重要,本研究从PHIM视角理解社群性量化自我参与对个人健康行为改变的影响机理研究,结果发现:①与非量化自我相比,完整了解个人和他人量化自我数据结果的参与者其健康行为改变的意愿更高;②差异洞察具有中介作用,即社群性量化自我参与通过部分作用于参与者的差异洞察进而影响其健康行为改变意愿;③在量化自我情景中,社会比较具有调节作用,即接收到具有社会比较的数据反馈的参与者其差异洞察和健康行为改变意愿更高。

综上,本研究的理论价值主要有:①从PHIM视角揭示和验证了社群性量化自我参与对个人健康行为改变意愿的影响机理和内在作用路径。②突破了以往个体维度的局限,从社群性视角理解量化自我的参与效应更具普适性,丰富了已有研究维度,同时为指导群体性健康管理、社群性健康活动等构建了理论框架。③从数据呈现方式的维度引入社会比较理论,并在量化自我场景中验证了其有效性,在一定程度丰富了社会比较理论的应用场景还为数据呈现方式角度理论对个人认知、行为的影响提供理论依据。本研究也具有一定的实践意义:①社群性量化自我可以作为PHIM的有效手段指导个人日常健康数据资源的使用、利用。同时,社群性量化自我的参与还是一种“左移干预”,可以让参与者提早自检到身体状况,以便于展开早期干预。因此,量化自我在线社区应该重视友好型社群性环境的构建,以促进参与者的持续参与行为,最终改善社会性健康促进。②量化自我在线社区发展要关注社会性激励机制,通过参与者差异洞察增强对个人健康管理的认识,尤其是利用社群性产生的社会比较效应更能激发参与者的差异洞察,如榜单、排行榜等游戏化元素。③相关平台在重视数据反馈质量的同时,还需思考如何设计数据呈现形式,如通过设计社会比较反馈来直观、直接的影响用户认知,进而促进行为的改善,实现群体健康状况的提升。