曹凯
摘要：文章对国内在线健康社区用户信息行为的研究的主要成果和研究现状进行了回顾和梳理，并围绕研究机构和热门研究主题等方面展开分析。文章利用主题模型、社会网络分析、文本挖掘等方法对相关文献进行研究，着重对国内现状研究进行对比分析，得出在线健康社区用户信息行为存在跨学科之间的研究趋势的结论，并提出当前主要重视的相关研究和存在的局限性。本研究期待能对未来的用户信息行为在在线健康社区中提供相应的借鉴和参考，对相关研究探索走向成熟提供一点微薄之力。
关键词：在线健康社区；
用户信息行为；
主题识别；
主题分析；
文献计量
doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.025
中图分类号：G 252，TP 3 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）04-00-04
Research on User Information Behavior in Domestic Online Health Communities
CAO Kai
（Shandong University of Physical Education， Jinan 250100， China）
Abstract：
This article reviews and summarizes the main achievements and current research status of user information behavior in online health communities in China， and analyzes the research institutions， network analysis co authored by the authors， and popular research topics. The article uses methods such as topic modeling， social network analysis， and text mining to study relevant literature， with a focus on comparing and analyzing the current research situation in China. It concludes that there are interdisciplinary research trends in user information behavior in online health communities， and proposes the relevant research that needs to be emphasized and the limitations that exist. This study aims to provide corresponding reference and guidance for future user information behavior in online health communities， and contribute to the maturity of related research exploration.
Keywords：
online health community; user information behavior; topic recognition; theme analysis; bibliometrics
在線健康社区是健康医疗领域在线社区的垂直应用，是一个开放的用户之间（包括普通公众、患者及其家属、护理人员、医疗护理专业人员等）交流健康医疗相关问题、分享经验、问答咨询和社会支持的网络平台，也称为网络健康社区、虚拟健康社区、电子健康社区等。网络用户信息行为指网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具进行网络信息查询、选择、吸收、利用、交流和发布的活动。用户的信息行为是一种有目的的行为[1]。在线健康社区可以看成一个复杂的系统，包含信息、用户、社区三大要素，三者之间相互影响，相互依存。其中，信息是用户参与互动行为的记录，是支持社区信息服务和知识发现的信息服务，也是用户在网络健康社区中的参与者、贡献者和管理者；
社区是用户线上活动的场所和用户间的信息交流空间，为用户行为活动、信息产生和传播提供基础设施、文化环境和制度机制[2]。
2013年吕英杰博士在其博士论文中运用文本挖掘方法首次对用户寻求保健和疾病诊疗经验、病人及家属的情感交流等信息交流行为进行了分析[3]。2015年李裕广等一批哈工大硕士在其毕业论文中对在线健康社区中用户医疗信息共享意愿、医生的贡献行为，病患之间的信息交流行为进行了研究[4]。2016年，武汉大学的邓胜利关注到了该领域，其发表的文章也极大推进了相关研究的进展[5]。国内在线健康社区的实践应用可谓是百花齐放，典型代表如甜蜜家园、好大夫在线、百度艾滋病吧等[6]。在线健康社区强大的交流互动功能，对广大市民、患者，特别是慢性疾病患者的健康自我管理和日常疾病控制具有重要作用。此外，在线健康社区也能缓解医疗健康资源总量有限、分布不均衡问题。因此本文针对国内在线健康社区用户信息行为研究现状和发展态势进行系统的解读，以期为该领域的进一步发展探索提供一点微薄之力。
1 数据与方法
1.1 数据来源
本文使用CNKI数据库进行专业检索，数据来源截止时间为2019年12月31日，避免相关数据受到影响波动。数据检索时间为2023年7月1日，SU=（"在线健康社区"+"在线医疗社区"+"虚拟健康社区"+"网络健康社区"+"电子健康社区"） AND （SU=（"信息"*"行为"）+"信息发布"+"信息获取"+"信息检索"+"信息交流"+"信息活动"），共检索到74条中文结果。
对数据进行清洗，去除相关度不大的文献。如去除《国外用户在线健康信息行为研究进展》等地域不同的论文。去除《广州市白云区社区居民网络健康信息行為现状调查》《社区老年人使用智能手机获取和利用健康信息的调查分析》等因检索式构造问题导致的不相关论文，清洗后共剩余64篇论文。
对64篇文献分别以Refwork和Endnote格式导出。在64篇论文中，有36篇期刊论文，22篇硕士论文和6篇博士论文。硕、博士生论文数量接近半数，可以从侧面显示出该研究领域受到硕、博士研究生的关注。
1.2 研究工具和方法
本研究所使用的研究工具有知网数据分析工具、书目共现分析工具Bicomb2，陈超美博士开发的文献计量和可视化工具CiteSpace，以及社会网络分析工具Vosviewer和Netdraw。在梳理文献的基础上，借助可视化工具对本研究所涉及的单位、学科、基金、热门研究主题及其演变趋势和方向进行分析。
2 结果与分析
2.1 发文量及趋势分析
使用CNKI自带的分析工具对发文量及趋势进行统计，可以看出相关研究自2013年开始出现，2016年到2017年发文量迅猛增长，2017年之后增速放缓但仍逐年递增，有成为热点研究方向的趋势。
2.2 研究机构分析
利用CiteSpace进行机构间合作网络分析可以发现，在在线健康社区用户信息行为研究中，以武汉大学信息管理学院为中心，以华中师范大学为副中心的科研机构合作网络已经形成（见图1）。在64篇论文中，与中国科学院大学、杭州电子科技大学、华中师范大学有直接科研合作关系的武汉大学信息管理学院有16篇论文产出；
同时武汉大学信息管理学院以华中师范大学信息管理学院为桥梁，与南京大学信息管理学院建立了间接的合作关系。
同时可以看出，安徽大学管理学院与合肥师范学院之间也建立了合作关系，而吉林大学管理学院独处一处，并未与其他高校建立相关的合作关系。
2.3 所属学科分析
为进一步得出数据，使用Bicomb分别提取期刊和中图分类号进行统计分析，可以看出主要发文期刊分布情况，刊载该领域论文的期刊绝大多数都是图书情报领域的期刊，其中《图书情报工作》与《情报科学》分别刊载7篇和6篇，占比超过三分之一。但从中图分类号来观察，并非如此。在统计过程中，不少论文具有两个以上的编号，被分别归属到不同的类目中。对此，我们将该论文分别计算在两个不同的类目中。
交叉学科是通过反复论证和试验，在认识世界的过程中，运用不同的角度和方法，在不同的领域和学科之间产生的一种新的学科领域的交融，以解决共同的问题。因此我们可以得出，想要得到学者普遍的认可，该学科就一定需要大量的实践去证明。综上，交叉学科是两门以上不同学科之间理论与方法的相互渗透，是在遵循科学规律的基础上，经过实践过程证明而形成的较为有效的学科群[7]。同时，绝大多数的论文都属于医疗卫生领域的交叉学科，其次是图书情报领域，纯医疗卫生领域排在第三位。结合期刊分析和中图分类编号分析，可以得出用户信息行为研究的在线健康社区具有交叉学科的典型特征，其研究方法、对象、范式应具有多学科的特点。学科群的应用过程，也就是新学科的产生过程，很多新学科的产生，在科学发展的不同阶段都有很大的贡献。
2.4 基金支持
在64篇论文中，有14篇论文获得国家自然科学基金资助，2篇论文获得国家社科基金资助。此外，有71.2%的论文没有受到资金资助。可以看出，基金的研究方向非常多样化，其中有3项同大数据有关。随着信息技术的不断发展，大数据似乎已经成为研究的热点。对其项目内容进行大致梳理可知最主要的研究内容分布在知识和信息的组织、流动、分享、交互、服务的生态链等方面；
此外还有产品定价与电子商务、网络社区治理、用户行为演化等方面也有着相对程度的研究。
2.5 文献分析
2.5.1 热门研究主题分析
对相关信息进行合并处理，比如将在线健康社区与网络健康社区、虚拟健康社区等同义词合并，将高血压和慢性病等表达从属关系的词合并，将个人信息披露与隐私管理等含义相近的词汇合并。分别使用Netdraw和Vosviewer做出主题分布图。
利用Vosviewer分别获取包含在线健康社区和用户信息行为的聚类图（见图2），可以发现，所有研究主题都与在线健康社区、在线健康信息和占据绝对核心地位的用户信息行为紧密联系在一起，并且可以对所搜集的文献进行精确的辅助证明。调整阈值去除上述关键词，结合热力图对研究热点进行进一步分析，可以发现医患交互、信息服务、影响因素、在线医疗服务研究是研究的重要热点。主题模型、结构方程模型、社会网络分析、文本挖掘等方法在研究中得到广泛应用。扎根理论和ERGM模型尽管在网络中占据重要地位，但处在边缘位置，与其他研究主题关联不大。
将阈值调高，对剩余的热点关键词用Netdraw做出程度中心性的社会网络关系图（见图3），进一步证明了扎根理论通过求助信息行为与主网络桥接。点的大小在该图中表示权力地位，医患交互在该图中的地位显著下降，说明尽管医患交互得到了广泛研究，但研究的重要程度不高，研究领域较为分散，相当一部分研究处于昙花一现的状态。
2.5.2 主题演化趋势分析
使用CiteSpace做timeline图，根据研究主题进行聚类（见图4），显示了健康信息需求、知识共享、影响因素、扎根理论和在线医疗等5个主要类团，聚类编号顺序代表类目的规模。如图4所示，健康信息需求是在线健康社区用户信息行为研究最热门的研究主题，寻找信息的行为、自我效能均是其研究内容。而老年人作为亚健康人群，是其主要的研究对象。结构方程模型是其主要的研究方法。
其次，知识分享作为用户行为的环节之一，也是其主要的研究主题，并且是持续时间最长的主题，从2012年有文献记录开始，一直到本文撰写从未间断。作为心理学的重要理论，社会认知理论于2019年被引入，用以说明使用者的分享行为。扎根理论作为一种科学的人文社科学科研究方法，被聚做一类，足以说明应用之广泛。原因可能是由于该领域的重要学者武汉大学张敏团队在其研究中广泛地采用了扎根理论的研究方法。作为健康信息需求的解决途径之一，在线医疗在2017年昙花一现，主要的研究内容是在线医疗的使用意愿研究。究其原因，主要原因可能是由于目前科技水平还难以实现远程问诊。此外，由于政策因素的影响，医生无法在非面对面的情况下开出处方，这也是远程问诊难以实现的原因之一。
使用CiteSpace将时间切片调至1。这说明在2012年就已经开始进行在线健康社区的相关研究，以及用户信息行为的研究。2013年主题挖掘方法开始应用到该领域。2014年，主要的研究主题集中在医患交互和医患关系。2015年的研究主题聚焦于研究用户信息行为对在线健康社区的影响因素。2016年，文字挖掘方法在这一领域被广泛采用。随着研究的深入，在2017年社会网络分析法和结构方程模型等方法在研究中都得到了应用，研究主题有健康信息、信息传播和知识共享。2018年的研究集中在健康管理领域，主要关键词有权增理论、在线健康知识习得、健康信念模型、自我健康管理、健康结果和慢性病。2019年，由于鸿茅药酒和天津权健等舆情信息的发酵，舆情分析在学者中得到了广泛的关注，主要的关键词有舆情传播、舆情事件、意见领袖、话题模型等。
3 结束语
本文通过国内在线健康社区用户信息行为展开论述，主要针对发文量、研究机构、学科分析、基金支持分析、高被引用度文獻以及热门研究主题等方面展开分析研究，可以明显看出现阶段国内在线健康社区用户信息行为的研究相对较少，对于国内在线健康社区的用户信息行为无论从作者的数量还是论文的数量来看，对作者和文献的影响力都是很高的。国内在线健康社区用户信息行为的研究主要集中在了医患交互、信息服务、影响因素、在线医疗服务研究等方面。而主题模型、结构方程模型、社会网络分析、文本挖掘等是研究过程中常见的方法。同时，本文对该领域的研究过程中发现，该领域存在学科交叉的跨学科间研究趋势，我们是否可以跟随这个脚步进行更进一步的研究，还有待进一步商榷。■
参考文献
[1] 邓小咏，李晓红．网络环境下的用户信息行为探析[J]．情报科学，2008（12）：1810-1813.
[2] 赵栋祥．在线健康社区信息服务质量优化研究——基于演化博弈的分析[J]．情报科学，2018（8）：149-154.
[3] 吕英杰．网络健康社区中的文本挖掘方法研究[D]．上海：上海交通大学，2013.
[4] 李裕广．在线医疗社区患者医疗信息共享意愿影响因素研究[D]．哈尔冰：哈尔滨工业大学，2015.
[5] 邓胜利，刘瑾．基于文本挖掘的问答社区健康信息行为研究——以“百度知道”为例[J]．信息资源管理学报，2016（3）：25-33.
[6] 赵栋祥．国内在线健康社区研究现状综述[J]．图书情报工作，2018（9）：134-142.
[7] 郑晓瑛．交叉学科的重要性及其发展[J]．北京大学学报（哲学社会科学版），2007（3）：143-149.
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