查看原文
其他

当期荐读 2024年第3期 | 医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图研究——基于SEM与fsQCA方法

喻梅 余诗雅 等 信息资源管理学报
2024-09-16

图源 | Internet


喻梅 余诗雅 刘蕤

华中师范大学信息管理学院,武汉,430079




摘 要 

探究医护人员在社交媒体上纠正虚假健康信息的影响因素,对减少虚假健康信息的传播具有重要意义。本研究整合第三人效果、保护动机理论和启发系统式模型,使用结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA),探究医护人员虚假健康信息纠正意图的认知动因及其构型。SEM发现第三人效果、社交媒体信任、自我效能、反应效能和职业认同正向影响虚假健康信息纠正意图;信息处理模式影响社交媒体信任和第三人效果;自我效能和反应效能在社交媒体信任与虚假健康信息纠正意图间存在中介作用。fsQCA发现三类触发虚假健康信息纠正意图的前因构型,第三人效果、自我效能、反应效能和职业认同是重要的前因变量。研究结果呼吁和鼓励更多的医护人员参与社交媒体的虚假健康信息纠正,以降低虚假健康信息的不良影响,维护公众健康。

关键词


社交媒体 虚假健康信息 虚假健康信息纠正 结构方程模型 定性分析比较


引用格式

喻梅,余诗雅,刘蕤.医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图研究——基于SEM与fsQCA方法[J].信息资源管理学报,2024,14(3):104-120.




1

引言

  虚假健康信息是指由于缺乏科学证据而与健康有关的事实声明是错误的信息[1]。社交媒体因其开放性已成为人们获取健康信息的重要来源,但也日益成为虚假健康信息传播的主要渠道,公众对虚假健康信息的错误信任严重危害其身心健康[2]。社交纠正是打击虚假健康信息的有效方式[3],即借助社交媒体平台提供的发布、转发、评论、私信、举报等功能提供科学证据对虚假健康信息进行公开或私下、直接或间接的反驳。同时,社交媒体上的虚假健康信息被专家纠正时可以更有效地引导用户正确认识虚假健康信息[4-5]。因为相比于其他信息源,公众认为专业建议更值得信赖,因此来自临床专家的健康信息传播可能是遏制虚假健康信息的关键[6]。他们利用其临床专业知识和公众信任纠正社交媒体上的虚假健康信息,可以减轻虚假健康信息带给公众的困扰和伤害。

  目前,国内外的卫生组织机构已经意识到医护人员参与虚假健康信息纠正的重要性,并呼吁医护人员积极行动。美国卫生部长的建议明确鼓励医疗保健专业人员利用技术和媒体平台分享准确的健康信息,遏制虚假健康信息的传播[7]。2022年5月我国国家卫生健康委等多部委联合出台的《关于建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制的指导意见》指出,要发挥健康科普专家的作用,遏制虚假健康信息,净化健康科普知识传播环境,并支持和鼓励医疗卫生行业与相关从业人员创作和发布更多优质的健康科普作品[8]。然而,目前医护人员作为个人专家开展的虚假健康信息纠正行为并不普遍。医护人员利用社交媒体传递公共卫生信息的相关数据显示,不到60%的医护人员出于专业目的使用社交媒体[9]。在关于COVID-19疫苗的虚假健康信息纠正行动中,只有不到10%的参与者是卫生保健人员,表现出明显较低的参与水平[9]。超过60%的医护人员表示,可能会由于缺乏积极的改变、缺乏时间、可能的欺凌和骚扰、难以互动等障碍而不参与虚假健康信息纠正[10]

  事实上,医护人员适合且有动机对社交媒体的健康信息进行纠正,寻找、评估和利用卫生信息的能力是他们能够积极对应虚假健康信息的关键优势[11],因此,有必要探明医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图形成机制。具体而言,本文依次探究如下问题:①明确医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图受哪些因素的影响;②这些影响因素如何发挥其独立作用;③各影响因素之间形成怎样的级联关系。

  据此,本文整合第三人效果(the Third-Person Effect, TPE)、保护动机理论(Protection Motivation Theory, PMT)和启发-系统式模型(Heuristic Systematic Model, HSM),使用结构方程模型与模糊集定性比较分析混合方法,从社交媒体相关因素、医护人员认知因素及医护人员职业认知因素三个层面探究医护人员在社交媒体情境下的虚假健康信息纠正意图,并从理论视角构建这三个层面之间的影响关系。具体而言,探究社交媒体信任、自我效能、反应效能、第三人效果和职业认同如何影响医护人员的纠正意图,并深入研究自我效能和反应效能在社交媒体信任和虚假健康信息纠正意图间的中介效应。此外,确定信息认知加工类型、社交媒体使用强度如何影响用户的社交媒体信任、第三人效果,并探索虚假健康信息纠正意图产生的关键因素及其级联关系。根据本文的研究结果,可以采取有效措施促进医护人员的虚假健康信息纠正行为,这对于治理信息疫情、构建清朗的网络健康信息传播空间具有重要意义。




2

文献综述与理论基础

2.1 虚假健康信息纠正

  纠正是治理虚假健康信息泛滥的一种有效揭穿手段,即提供证据证明在线传播信息的错误之处,对其进行部分或完全的纠正[12]。随着社交媒体被广泛用于健康信息获取,虚假健康信息纠正研究也逐渐应用到社交媒体情境中,主要针对突发公共卫生事件、疾病预防措施、疾病治疗方案、运动锻炼、养生保健、健康饮食等方面的虚假健康信息进行纠正[13]

  从纠正机制来看,虚假健康信息纠正研究主要关注算法纠正和社交纠正[14]。算法纠正是依靠社交媒体算法识别虚假健康信息来向用户提示纠正[3]。社交纠正则是指通过社会交往或社会关系在社交媒体平台发布纠正虚假健康信息[3]。Bode等[14]针对巴西寨卡病毒进行的纠正有效性实验研究发现,由于算法纠正的局限性,利用社交媒体进行的社交纠正效果更明显。因此,越来越多的学者致力于虚假健康信息的社交纠正研究。

  根据虚假健康信息的纠正主体,社交纠正又可分为专家纠正和非专家纠正[15]。专家纠正是指政府机构的社交媒体账户发布纠正类健康信息(如世界卫生组织、疾病控制与预防中心等),非专家纠正则指个人社交媒体用户参与纠正。目前,虚假健康信息纠正研究侧重于政府组织机构的专家纠正策略,例如,探究公众对纠正类健康信息的反应[16],纠正类健康信息的类型及来源对纠正效果的影响[17]。此外,相当一部分学者探究公众虚假健康信息纠正意图的影响因素。一项探究美国疫苗支持者支持审查和参与疫苗虚假健康信息纠正意图的认知和情感影响因素研究,基于假定影响模型、保护动机理论和认知评价理论发现威胁评估和预期内疚是预测纠正意图的重要变量[18]。Sun[19]基于保护动机理论研究发现,因信息寻求增加的自我效能和反应效能是纠正行为意图的重要前因变量。Chen等[20]探究第三人效果理论对公众虚假健康信息纠正行为的认知机制,发现第三人效果是纠正意图的直接预测因子。

  医护人员因其良好的专业技能和健康素养而被认为是健康问题上的意见领袖或影响者,在缓解公众的虚假健康信息信念方面具有至关重要的作用[21]。因此,越来越多的学者建议医护人员通过社交媒体平台纠正虚假健康信息。Teoh等[22]建议医护人员应该根据目标受众选择合适的社交媒体平台,并且充分发挥专业知识技能创造具有粘性的纠正类健康信息内容;McNab[23]提出医护人员不仅要利用社交媒体传递健康信息,更要通过积极参与来增加对话价值,为纠正虚假健康信息提供个人经验。而针对医护人员的虚假健康信息纠正意图研究相当有限。医护人员不仅是值得信赖的健康信息源,也是信息疫情期间重要的社交媒体影响者[24],因此,有必要探究医护人员作为个人专家开展的虚假健康信息纠正。一项针对美国医护人员进行的定性研究将其纠正行为细分为私人启动、公开启动、私人反驳和公开反驳四种方式[25]。Bautista等[26]在此研究结果的基础上开展了一系列定量研究,基于社会认同理论和情境危机沟通理论,探究职业认同和感知危机严重性如何影响医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图。同时,他们[15]还整合计划行为理论和组织支持理论,探究计划行为理论各构念对医护人员纠正意图的影响及在组织支持理论和纠正意图间的中介作用。此外,围绕医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图还开展了一些实验研究。Chen等[27-28]利用EPPM模型开展针对健康专家的系列研究,探索虚假健康信息威胁感知和纠正虚假健康信息的效能信念如何影响健康专家在社交媒体上的纠正意图。研究表明,在高效能条件下对虚假健康信息的威胁感知会通过认同和恐惧促使医护人员为公众纠正在线虚假健康信息[27],且感知到高威胁-高效能的医护人员比其他实验条件下的参与者表现出更明显的纠正意图[28]

  综上所述,学术界对社交媒体上的虚假健康信息纠正给予了大量的关注,其中围绕医护人员开展虚假健康信息纠正意图研究多利用访谈数据、问卷数据或实验数据展开调查,然而,现有研究存在3类局限:首先,相关研究多采用方差分析或回归分析等数据分析方法,主要是识别单个前因变量的作用,较少对多个前因条件相互依赖形成的级联关系进行探究;其次,相关研究虽然探究了社交媒体情境下的虚假健康信息纠正行为意图,但未考虑社交媒体相关因素对医护人员纠正行为的影响;最后,相关研究鲜有结合信息认知处理模型考查虚假健康信息纠正的认知决策过程。通过文献梳理,保护性健康信息行为相关研究的理论基础为本文搭建虚假健康信息纠正行为意图理论框架提供了思考的起点。

2.2 第三人效果

第三人效果(TPE)认为,人们倾向于认为媒体负面信息对他人的影响大于对自己的影响[29]。该理论的研究框架分为认知和后续行为两个阶段,在认知阶段,个人认为媒体负面信息对他人更易造成不利影响,并将这些信息视为对他人的威胁;在后续行为阶段,个人会根据这种感知差异去评估他人可能有的态度和行为,从而采取相应的保护行动避免弱势群体受到信息的负面影响[30]。目前,该理论已普遍应用于社交媒体等情境的广告宣传[31]、新闻评估[32]、媒体审查[33]等研究。随着信息疫情的持续蔓延,该理论也应用于网络虚假健康信息的治理问题,探究第三人效果如何影响公众参与虚假健康信息纠正以及支持政府审查的意愿[34-35]

2.3 保护动机理论

保护动机理论(PMT)是从社会和心理角度解释个人在危机情境下采取健康保护行为的基础理论。PMT认为,威胁评估(threat ap-praisal)和应对评估(coping appraisal)是个体在应对外界威胁时会经历的两个认知反应过程[36]。结合信息疫情背景,该理论已在健康危机情境下的网络用户健康信息行为中得到了广泛的应用,Guo等[37]从威胁评估和应对评估两方面探究用户的移动健康信息服务采纳意愿;Neuwirth等[38]从风险信息视角探讨保护动机理论在网络用户健康信息搜寻行为中的适用性。此外,PMT逐渐扩展到社会层面的威胁判断,评估威胁信息对他人的严重性和易感性。研究表明,当个体在威胁评估过程中感知到不良媒体内容对他人造成严重后果时,会采取行为保护他人[39]

2.4 启发-系统式模型

  启发-系统式模型(HSM)是用于解释个体受到说服性信息影响并改变态度的双过程信息处理模型[40]。启发式处理指个体倾向于利用简单的推理规则且仅考虑部分信息作出偏直觉的判断[41];系统式处理指个体以分析性思维全面且仔细地检查信息,并判断信息的重要性和相关性[41]。HSM是被广泛应用于基于风险感知的信息处理研究框架,不同的信息加工方式影响人们的风险信息获取及行为意图[42-43]。此外,多项研究利用HSM探究虚假健康信息暴露环境中的健康信息行为决策,邓胜利等[44]认为,老年人在制定应对虚假健康信息的行为决策时,主要采取启发式和系统式处理路径;Hwang等[45]研究发现,采取启发式处理的个体更易暴露于虚假信息之中,且选择接受虚假信息的内容。

  综上所述,这三个理论均强调在面对风险信息时个体的信息感知和行为决策过程。其中,TPE和PMT可以从利他视角阐述个体对他人的威胁信息感知如何影响其健康信息保护行为。TPE关注公众对媒体负面信息的感知差异和保护行为[29],但没有考虑行为实施的效能信念对行为意图的影响;PMT的应对评估过程可以进一步探究威胁信息感知与个体采取保护行动之间的联系[36]。TPE产生的中间过程可以从认知基模(指寻求心理捷径来解决复杂问题的认知策略)和减少信息不确定两方面进行理论解释[46],由此可见,个体对威胁信息的感知偏差可能受信息处理模式的影响。HSM则提供了一个有效理解个人在面临风险时如何处理外部环境信息的认知框架,补充解释个体的认知加工类型对风险信息感知的影响[41]

  本文从风险信息感知视角,基于TPE、PMT和HSM,探讨医护人员面对虚假健康信息时,其认知风格、感知差异和效能评估等因素对纠正意图的影响;采用SEM与fsQCA混合的研究方法,其中SEM能够较好地对变量间的线性关系开展分析,但是只能揭示自变量对因变量的边际“净效应”,fsQCA则基于集合论将研究对象视为多个前因变量不同组合方式的组态,能够解释多个自变量相互依赖与共同作用的复杂因果关系[47]




3

研究假设与模型

本文具体考察第三人效果、自我效能、反应效能、社交媒体信任、社交媒体使用强度、系统式处理、启发式处理、职业认同对虚假健康信息纠正意图的作用。

3.1 第三人效果假设

  根据TPE理论,个体对媒体负面信息在自我和他人之间的感知差异会令个体采取相应的措施保护他人免受伤害,包括纠正性行为和限制性行为[39]。在信息疫情背景下,大量的虚假健康信息暴露在社交媒体上,对虚假健康信息的第三人感知差异会使个体采取不同的健康信息行为遏制虚假信息。例如,Koo等[48]基于第三人效果理论和社会规范理论,发现第三人感知和感知规范与个体的纠正意图呈显著正相关;Chen等[20]研究发现在计划行为理论的中介作用下,第三人效果正向影响突发公共卫生事件中网络用户的虚假健康信息纠正行为。本文认为,由于知识储备和工作经验等原因,医护人员在感知到虚假健康信息对公众的健康威胁大于自身后,其救死扶伤和维护公众健康的责任可能会使他们更迫切地采用纠正措施抵制社交媒体上虚假健康信息的传播。基于此提出以下假设:

  H1:第三人效果正向影响纠正意图。

3.2 应对评估假设

  应对评估包括自我效能和反应效能。自我效能是指个人对自己能够执行建议行为能力的信心;反应效能是指个人认为建议行为对消除威胁的有效性[49]。由于在TPE理论框架中,感知差异阶段个体已在自我和他人的比较中进行了负面信息的潜在威胁评估,因此本研究中只纳入PMT理论的应对评估作为主要构念。

  应对评估是个体最终实现健康行为的直接预测因子[50],因此,纠正虚假健康信息的效能信念可能会激励人们采取纠正措施打击虚假健康信息。在健康危机情境下,许多研究表明,PMT的威胁评估和应对评估是解释人们采取健康促进措施的重要阶段,在疫苗接种行为、传染病预防行为等许多领域得到证实[50-51];在突发公共卫生情境下,已有研究证实对虚假健康信息威胁的效能信念更高的人,更有可能纠正虚假信息[19]。本文认为,医护人员因其专业身份认为自己有能力纠正虚假健康信息的信心越强烈,越有可能付诸实践,积极纠正;同样,医护人员在媒体和学者的呼吁中越是了解专家纠正对遏制虚假健康信息起到有利的作用,就越有可能贡献自己的知识和经验,纠正虚假健康信息。基于此提出以下假设:

  H2:应对评估正向影响纠正意图。

  H2a:自我效能正向影响纠正意图。

  H2b:反应效能正向影响纠正意图。

3.3 社交媒体信任假设

  由于新冠肺炎大流行加重了信息疫情,在用户生成内容和虚假信息泛滥的信息环境中,社交媒体信任值得关注。社交媒体信任是指公众对平台及其所发布信息的信赖程度,并将其作为值得信任的信息源[52]。医护人员在评估参与虚假健康信息纠正行为的自我效能和反应效能水平时,社会媒体在其中发挥的作用是需要考虑的重要因素。在公共卫生危机期间,社交媒体信任在影响个体对在线健康信息的认知和行为方面起着重要作用[53],公众对社交媒体的信任会增加其对战胜信息疫情的信心,促进主动辟谣行为[54]。Li等[55]证实了对社交媒体的高度信任显著增加了公众的自我效能和反应效能,进而促使公众采取健康保护行为;Bautista等[10]的定性研究也揭示了医护人员可能会因信任社交平台而觉得在其上纠正虚假健康信息是容易和有效的。本文认为,对社交媒体越信任的医护人员,越有可能相信自己可以借助该平台传播正确的健康信息,越有可能认为纠正类健康信息可以在该平台广泛传播从而打击虚假健康信息。基于此提出以下假设:

  H3:社交媒体信任正向影响应对评估。

  H3a:社交媒体信任正向影响自我效能。

  H3b:社交媒体信任正向影响反应效能。

  在信息疫情期间,公众的健康信息需求不断增加,社交媒体在健康传播方面的作用使其逐渐成为健康干预的重要途径,媒体信任也成为影响健康行为的重要因素。Lin等[53]研究发现,对社交媒体的高度信任与个人保护行为意图呈正相关;此外,社交媒体信任程度与公众的信息共享行为直接相关[56]。在突发公共卫生事件中,公众对以官方和自媒体为重要信息源的社交媒体信任会促使其主动参与网络谣言自治行为[54]。本文认为,对社交媒体信任度越高的医护人员,越觉得在此平台进行信息传播和共享是可靠的,对于打击虚假健康信息是有效的,进而可能采取纠正措施。基于此提出以下假设:

  H4:社交媒体信任正向影响纠正意图。

  在新冠肺炎大流行期间,社交媒体相关因素成为研究健康保护行为的重要因素。Okuhara等[57]基于保护动机理论探讨公众自我隔离行为,呼吁公共卫生专家和医护人员与可信赖的媒体平台合作,在社交网络上传播健康保护行为信息,以此增加公众的感知严重性和自我效能;Wang等[58]基于保护动机理论研究疫苗接种信息源对应对评估的影响指出,当公众将医护人员作为可靠信息源时,其自我效能和反应效能程度高;姚琦等[54]研究指出,公众对社交媒体的信任可以提高其对战胜疫情的信心,并促进主动辟谣行为。由此可推断,社交媒体信任可能在应对评估与保护行为之间起到重要作用。实际上,已有研究证实了应对评估在社交媒体信任和公众疫苗接种行为之间存在中介作用[55]。在信息疫情背景下,社交纠正是应对虚假健康信息的重要健康信息行为,医护人员对纠正行为的应对评估不仅会受到社交媒体信任的影响,还会促使其采取该健康行为。基于此提出以下假设:

  H5:应对评估在社交媒体信任和虚假健康信息纠正意图间存在中介作用。

  H5a:自我效能在社交媒体信任和虚假健康信息纠正意图间存在中介作用。

  H5b:反应效能在社交媒体信任和虚假健康信息纠正意图间存在中介作用。

3.4 社交媒体使用强度假设

  社交媒体使用强度是指平台与用户日常生活联系的紧密程度以及用户对平台的依赖程度[59]。已有研究表明,长时间使用或频繁使用社交媒体的用户与对平台的信任程度呈正相关[60-61]。在信息疫情背景下,当个体习惯于使用社交媒体获取和了解健康信息后,他们将会倾向于相信它是值得信赖的信息源。基于此提出以下假设:

  H6a:社交媒体使用强度正向影响社交媒体信任。

  满足自身的信息需求和社交需求是用户使用社交媒体的重要原因,而个人对媒介信息的接收是第三人效果产生作用机制的重要前提,影响受众的第三人感知差异[46]。Gunther等[62]发现,个体越频繁地接触负面政治广告,其第三人效果越强。医护人员使用社交媒体的频率越高,接触相关虚假健康知识的频率也会随之增高,其传播健康知识以保护和教育公众的职业道德会使其意识到虚假健康知识泛滥将会对公众造成比自身更严重的威胁和伤害。基于此提出以下假设:

  H6b:社交媒体使用强度正向影响第三人效果。

3.5 启发式-系统式处理假设

  已有研究证实,HSM影响个体的媒体信任,且启发式处理比系统式处理更能影响个体对社交媒体的信任[63]。Rob等[64]发现,选民对竞选信息的启发式处理造成其严重依赖和信任特定媒体发布的信息;在系统式处理中,个体会选择多种媒介或更加平衡的媒体作为值得信赖的信息源[65]。Guo等[66]研究证实,启发系统式处理在信息寻求与媒体信任间的调节作用,当采取启发式寻求信息时,对媒体的不信任程度下降;当采取系统式寻求信息时,对媒体信任度增加。社交媒体平台已成为传统媒体和政府机构的重要信息传播渠道,医护人员在进行系统式处理时会发现,社交媒体平台为抵制虚假健康信息而采取的措施以及官媒和自媒为虚假健康信息纠正所作的努力,综合分析后认为该社交媒体平台是值得信任的信息源;同理,在进行启发式处理时,医护人员会利用智力捷径来帮助其快速决策,如通过社交媒体平台的声誉、信息发布者的影响力、评论及转发的数量等表面线索产生一种启发式信任。基于此提出以下假设:

  H7a:系统式处理正向影响社交媒体信任。

  H7b:启发式处理正向影响社交媒体信任。

  个体评估媒体信息对自己和他人的影响是一个复杂的认知过程[67]。已有研究证实,个体的信息处理模式影响其第三人效果,Lo等[68]基于信息加工理论发现,个体对台湾进口美国牛肉争议新闻的关注和阐述程度会直接影响其第三人效果;Neuwirth等[69]结合HSM的动机探讨TPE的前因变量(受教育程度、年龄和领域知识等)在HSM框架中的可解释性证实,启发式处理是影响第三人效果的重要变量。本文认为,医护人员采用系统式处理时,其医学背景和健康信息素养会导致其认为自己可以抵御虚假健康信息带来的不良影响,且估计普通公众会简单处理信息而轻信虚假健康信息;而当医护人员应采用启发式处理时,出于专业形象的维护可能会选择性地处理信息以此否认自己易受到虚假健康信息影响,而倾向于认为其他人更容易受到虚假健康信息的影响。

  基于此提出以下假设:

  H8a:系统式处理正向影响第三人效果。

  H8b:启发式处理正向影响第三人效果。

3.6 职业认同假设

  职业认同是指个体在从事职业活动的过程中形成的对该职业的目标、意义、价值等的认识和认可,并在履行其职业角色时产生的积极情感或满足感[70-71]。医护人员的职业认同感涵盖职业认识、职业情感、职业承诺、职业期望、职业行为和职业价值观六个维度[70]。从利他视角出发,这六个维度展现了医护人员作为专业人士对维护公众健康所应承担的责任和义务。作为人们健康的守护者,医护人员对职业身份的高度认同对于保障人民群众的健康和促进我国医疗卫生事业的发展有着重要作用[72]。他们可以发挥其信息代理人的作用来展示职业身份[73],借助社交媒体平台提供准确和基于科学依据的健康信息,引导公众形成对虚假健康信息的正确认知[74]。已有研究证实,个体对于从属于某特定群体而产生的社会身份认同会影响其对虚假信息的态度和行为[75-76],医护人员在面对由于虚假健康信息泛滥而导致的伤害时,其职业身份赋予的职责和使命可能会驱使他们参与虚假健康信息纠正。Bautista等[10]发现,有三种职业动机促使医护人员纠正社交媒体上的虚假健康信息,他们认为揭穿虚假健康信息并提供正确的健康知识,保护人们免受健康信息的伤害,是在履行他们的职业誓言和工作职责,也是作为领域专家起到教育公众应有的道德义务。基于此提出以下假设:

  H9:职业认同正向影响纠正意图。

  本文构建的理论研究模型见图1。

图1 研究模型



4

研究结果

4.1 问卷设计与收集

  本文采用国内外成熟量表以确保问卷的信效度,并结合社交媒体以及虚假健康信息等情境进行适当修改。社交媒体使用强度和社交媒体信任均采用4个提问项进行测量,分别来自Barakat等[77]和Verhagen等[78]。启发系统式处理的提问项源自Smerecnik等[41]和Wu等[79]的研究。第三人效果采用Lim等[31]提出的6个提问项。自我效能和反应效能使用Sun[19]和Witte[49]提出的测量项。职业认同采用Meyer等[80]和Weis等[81]提出的8个提问项。纠正意图采用Chen等[20]提出的5个提问项。问卷采用7级李克特量表来评估被试对测量项的认同程度(1=非常不同意,7=非常同意)。

  在正式调查前进行了问卷前测,共收集124份前测样本进行分析。问卷的整体Cronbach’ s α系数为0.897;根据探索性因子分析结果,将不符合初始划分维度的测量项删除,使各变量的内部测量项属于同一因子且不同变量属于不同因子,最终删除社交媒体使用强度2项、职业认同1项、纠正意图2项,保留42个测量项。

  相较于专业医疗社区及医疗网站,社交媒体上的医疗资源分布分散;且社交媒体的定位是提供社交娱乐活动服务,医护人员的线上活跃度低于垂直在线健康社区[82]。因此,为确保样本数据的质量和代表性,本文选择从医疗服务机构获取研究样本。首先,接触不同地区、不同类型的医疗机构中的个别医护,了解其对社交媒体上虚假健康信息的看法和态度,再由接触到的医护人员将问卷扩散到医疗机构内部的信息群(微信群、QQ群等)。最终,本研究共向来自北京、河南(郑州、新乡、信阳)、浙江余姚、江苏南京的医护人员发放问卷431份,研究样本分别来自北京平和里医院、郑州大学第一附属医院、河南省肿瘤医院、新乡医学院第一附属医院、信阳市中心医院、余姚浙舜舜星医院、南京鼓楼医院等医疗机构。删除作答时间过短、答案重复或矛盾的问卷,共得到有效问卷382份,有效率为88.6%。

  被试者中女性占比56.2%,男性占比43.8%,分布平均;被试者年龄以35—44岁占大多数(46.9%),其次为25—34岁(25.8%);受教育程度分布,大专及以下占比18%,本科占比55.8%,研究生占比26.2%,较符合医生群体教育程度分布现状;从业类别以医师占大多数(40.5%),其次是护士(25.8%)、药技(12.5%)、医技(10.7%);被试者工作年限在1年以下、1—3年、3—5年、5—10年、10年以上占比分别为14.9%、21.6%、32.9%、18.7%、11.9%;使用社交媒体的时间在3年以上(51.6%)和2—3年(27.3%)的占比较大,表明大多数被试者使用社交媒体的时间较长。



5

结构方程模型分析

5.1 共同方法偏差检验

  本文基于Harman单因素法[83]检验问卷数据是否存在共同方法偏差,使用SPSS 24.0对所有测量项进行未旋转的主成分因子分析,结果显示有10个因子的特征根大于1,且最大因子的方差解释为25.7%,低于40%,可以对问卷数据进行后续的分析工作。

5.2 测量模型分析

  本文使用SPSS 24.0分析问卷的信度和效度。各观测变量的Cronbach’ s α系数和CR值均在0.7以上,问卷具有良好的信度。KMO值为0.915,因子载荷均大于0.7,问卷具有良好的内容效度;各个因子的平均提取方差AVE大于0.5,问卷具有良好的收敛效度;AVE的平方根大于该因子与其他因子相关系数,问卷具有良好的区分效度。具体检验结果见表1和表2。

表1 验证性因子分析结果

表2 区分效度检验结果

5.3 结构模型分析

  本文使用Amos26.0对研究模型进行检验,结果如表3所示,模型拟合良好。

表3 模型适配度检验结果

5.4 路径分析

  本研究利用软件Amos 26.0进行路径分析,结果如图2所示。除假设H6b、H8a不成立外,其余假设都得到了支持。社交媒体使用强度(β =0.366,p <0.001)、系统式处理(β =0.150,p <0.01)、启发式处理(β=0.409,p <0.001)对社交媒体信任有显著正向影响,假设H6a、H7a、H7b成立;社交媒体使用强度(β =0.173,p > 0.05)、系统式处理(β =0.103,p > 0.05)对第三人效果无显著正向影响,假设H6b、H8a不成立;启发式处理(β =0.343,p <0.001)对第三人效果有显著正向影响,假设H8b成立。社交媒体信任(β =0.152,p < 0.01)、第三人效果(β =0.127,p <0.001)、自我效能(β =0.216,p <0.001)、反应效能(β =0.180,p <0.001)、职业认同(β =0.133,p <0.05)对虚假健康信息纠正意图有显著正向影响,假设H1、H2a、H2b、H4、H9成立。社交媒体信任对自我效能(β =0.573,p <0.001)、反应效能(β =0.508,p <0.001)有显著正向影响,假设H3a、H3b成立。具体路径见图2。

图2 路径分析结果

5.5 中介效应检验

  本文采用Bootstrapping法检验中介效应。使用Amos 26.0软件,设置Bootstrap自抽样2000次、偏差校正置信区间和百分置信区间的置信水平为95%。结果如表4所示。

表4 中介效应检验结果

注:* * *代表具有极高的显著性水平(p<0.001);* *代表具有较高的显著性水平(p<0.01);*代表具有显著性水平(p<0.05);ns代表不具有显著性(p>0.05)。

  由表4可知,在95%置信水平下:①在社交媒体→自我效能→纠正意图(UTtoSEtoCI)的中介路径中,间接效应在Bias-correc-ted置信区间的下限为0.079,上限为0.215;在Percentile置信区间的下限为0.078,上限为0.214,这两个置信区间均不包含0,故UTtoSEtoCI的间接效果存在;②在社交媒体信任→反应效能→纠正意图(UTtoREtoCI)的中介路径中,间接效应在Bias-corrected置信区间的下限为0.029,上限为0.178;在Percen-tile置信区间的下限为0.025,上限为0.171,这两个置信区间均不包含0,故UTtoREtoCI 的间接效果存在。因此,自我效能、反应效能在社交媒体信任与虚假健康信息纠正意图之间均具有中介效应,即假设H5a、H5b成立。

  此外,本文参考中介效应判断流程[84],进一步分析中介模型的中介效应类别。由表5可知,均为完全中介,即社交媒体信任通过自我效能、反映效能的完全中介来影响虚假健康信息纠正行为。

  综上所述,假设检验结果如表6所示。

表5 中介效应分类结果

表6 假设检验结果



6

模糊集定性比较分析

6.1 变量的选取与校准

  本文采用fsQCA3.0软件进行模糊集定性比较分析。首先,选择前文阐述的八个自变量作为fsQCA分析的前因变量,并且将因变量纠正意图作为结果变量;其次,校准研究变量,对各个前因变量取平均值后,以Ragin[84]提出的5%、95%和交叉点50%的标准分别进行数据校准,以提高结果的可解释性。

6.2 单项前因变量必要性分析

  在进行fsQCA构型分析之前,需要对单项前因变量的必要性进行分析。分析发现,单项前因变量的一致性均低于0.9,覆盖度均小于0.8,表明单个前因变量既不是导致结果变量的必要性条件,也不是充分条件。因此,需要对各个前因变量之间的构型进行条件组合分析。

6.3 构型分析

  在进行fsQCA构型分析时,首先构建k个前因变量的2k次方行的真值表。本文设置一致性阈值为0.8[84],PRI一致性的阈值为0.75,案例频数的阈值设为2[47]。进行路径标准化分析后得到的各构型结果如表7所示。其中,●表示核心条件存在,•表示边缘条件存在,⨂表示核心条件缺失,⊗表示边缘条件缺失。

表7 虚假健康信息纠正意图的前因变量构型


  根据表7可知,引致虚假健康信息纠正意图的总体一致性水平为0.950,且各前因条件构型的一致性均高于0.9,总体覆盖率为0.775,模型解释效果良好。将具有相同核心条件的前因构型进行归类,三类虚假健康信息纠正意图的前因构型模式如下。

  模式一:S1的前因构型表明引致虚假健康信息纠正意图的核心条件是高水平的社交媒体信任、高水平的第三人效果、高水平的自我效能,辅助条件是高水平的启发式处理、低水平的系统式处理和高水平的反应效能。该结果与SEM所支持的假设相同,且fsQCA进一步阐明出在这些前因变量的共同作用下对纠正意图的复杂影响,并揭示出启发系统式模型对因变量的可能影响。根据SEM的分析结果,信息认知加工类型对社交媒体信任和第三人效果均有作用,而Ryu等[85]研究证实,启发式处理水平和系统式处理水平是行为意图的重要前因变量。因此,本文认为在高水平的社交媒体信任、高水平的第三人效果和高水平的自我效能的主要条件作用下,以及高水平的反应效能的辅助作用下,高水平的启发式处理和低水平的系统式处理也会对医护人员的虚假健康信息纠正意图起到一定的辅助作用。

  模式二:S2的前因构型包括两个子模式(S2a、S2b)。引致医护人员虚假健康信息纠正意图的核心条件为高水平的自我效能、低水平的反应效能和高水平的职业认同。本文认为,一方面,由于存在逆火效应的现象,事实核查信息往往会与公众受虚假健康信息所影响而产生的观点有所冲突,导致公众不仅可能会拒绝纠正信息,还会增加对虚假健康信息的接受程度[86];另一面,医护人员作为个人用户在社交媒体上影响力和号召力远不如政府卫生组织等权威机构,因此有可能造成医护人员认为其纠正行为的有效性较弱。但当医护人员在社交媒体上遇到危害公众的虚假健康信息后,仍可能在高水平的自我效能和高度职业认同感的促使下采取纠正措施。

  两个子模式的辅助条件分别为:①高水平的系统式处理、高水平的启发式处理;②高水平的社交媒体信任、高水平的系统式处理。由SEM的分析结果可知,自我效能和反应效能在社交媒体信任对纠正意图的影响中起完全中介作用。因此,个体在高自我效能、高反应效能和职业认同的主要作用下,采用不同的信息处理方式(S2a),或是对社交媒体平台的高度信任感(S2b)等条件的辅助作用,会使个体更容易产生纠正虚假健康信息的行为意图。

  模式三:S3的前因构型包括两个子模式(S3a、S3b)。引致医护人员虚假健康信息纠正意图的核心条件为高水平的第三人效果、高水平的自我效能和高水平的反应效能,两种子模式的共同辅助条件是高水平的职业认同。本文认为高水平的第三人效果、高自我效能和高反应效能能够同时发挥作用,当医护人员认为虚假健康信息对普通人造成的危害远大于自身时,一方面会认为自己更有能力纠正虚假健康信息,另一方面也会认为纠正可以抵制虚假健康信息并消除对其他人的负面影响,从而采取纠正行为保护他人免受伤害。此外,作为医疗领域的专家,医护人员有工作责任和道德义务去维护公众健康,向公众提供准确的健康信息。根据SEM分析结果,职业认同水平更高的医护更有可能纠正社交媒体上的虚假健康信息。

  子模式一的辅助条件包括高水平社交媒体使用频率、高水平社交媒体信任、高水平系统式处理;子模式二的辅助条件还包括高水平启发式处理。根据本文分析结果,高水平的社交媒体信任不仅影响个体对推荐行为的应对评估,也是影响健康行为的重要因素;媒体使用频率和信息认知类型也是影响第三人效果的重要变量[69]。因此,本文认为,在高第三人效果、高自我效能和高反应效能的主导作用下,频繁接触其高度信任的社交媒体并对信息进行简单判断(S3a),或是仔细判断信息的真伪(S3b),进而采取纠正措施来打击虚假健康信息。



7

结论

7.1 研究结果与讨论

  本研究基于第三人效果、保护动机理论和启发-系统式模型,结合社交媒体使用强度、社交媒体信任、职业认同探究医护人员在社交媒体上纠正虚假健康信息的预测因素,揭示自我效能、反应效能在社交媒体信任与纠正意图之间的中介作用。在结构方程模型的基础上,利用模糊集定性比较分析方法深入揭示各前因变量间的作用机制,综合得出以下结论:

  第一,结构方程模型分析结果显示,第三人效果正向影响虚假健康信息纠正意图,证实第三人效果越强,医护人员纠正社交媒体上虚假健康信息的行为意图越强烈,这与Sun[19]和Chen等[20]的研究结论一致;应对评估正向影响虚假健康信息纠正意图,表明当医护人员的自我效能和反应效能水平较高时,更认为自己有能力纠正虚假健康信息且纠正行为能够有效抵制虚假健康信息对公众造成的负面影响,这一结果与之前的研究一致[19,50];社交媒体信任正向影响虚假健康信息纠正意图,当医护人员对社交媒体越信任,其越倾向于采取纠正措施对社交媒体上的虚假健康信息进行辟谣[53-54];职业认同正向影响虚假健康信息纠正意图,主要是因为对自身职业有高度的职业承诺和职业价值观的医护人员,认为自己有责任和义务保护公众健康,因而更有可能去纠正社交媒体上的虚假健康信息[10,26]

  启发式处理和系统式处理正向影响社交媒体信任,这与Kaye等[63]的研究发现一致。启发式处理正向影响第三人效果,揭示医护人员简单处理信息时,更倾向于认为虚假健康信息对他人造成的负面影响更大,这一结果与之前的研究一致[69];而系统式处理对第三人效果影响不显著,本文认为可能的原因是,当医护人员仔细判断所需的详尽信息时,可能会意识到公民的电子健康素养在数字时代已经得到提升,而且在突发公共卫生事件面前公民的健康风险防范意识也显著增强[87],因此在遇到网上虚假健康信息时可能会通过多渠道核实信息[88]。此外,社交媒体使用强度对第三人效果影响也不显著。本文认为在信息疫情背景下,虚假健康信息泛滥成灾,医护人员作为个人专家也会存在知识盲区,而高频率访问社交媒体可能会增加对虚假信息的信念[88],难以判断信息真伪而受到负面影响。

  中介效应显示,自我效能、反应效能介导了社交媒体信任与虚假健康信息纠正意图的关系。社交媒体信任需要通过中介的原因可能在于:在信息疫情背景下,虽然医护人员可能认为社交媒体平台是值得信任的,但是仅仅出于信任不足以促使保护行为的发生,对在社交媒体上实施推荐行为进行应对评估后,医护人员更容易了解实施该行为的能力和行为实施的有效性,因此,医护人员可能更愿意去纠正社交媒体上的虚假健康信息。

  第二,fsQCA定性比较分析结果显示,触发虚假健康信息纠正意愿有三类模式。模式1的核心条件是高水平的社交媒体信任、高水平的第三人效果、高水平的自我效能;模式2的核心条件为高水平的自我效能、低水平的反应效能和高水平的职业认同;模式3的核心条件为高水平的第三人效果、高水平的自我效能和高水平的反应效能。比较三类触发模式的覆盖率可知,模式3的解释力要大于模式1和模式2,高水平的自我效能是影响采纳意愿的核心条件,与前因分析结果一致。此外,职业认同多次作为核心条件和辅助条件出现,也符合前因分析的结果。

  第三,通过对SEM和fsQCA分析结果进行比较发现:①在SEM路径分析中,社交媒体信任、第三人效果、自我效能、反应效能和职业认同均正向影响纠正意图,而在fsQCA构型中,社交媒体信任、第三人效果、自我效能、反应效能和职业认同一次或多次在各构型中作为核心条件出现,其结果一致。②SEM的中介验证了应对评估在社会媒体信任与纠正意图间的完全中介作用,在fsQCA中也分析出同样的结果,自我效能和反应效能作为存在核心条件,社交媒体信任作为存在边缘条件,最终导致纠正意图的产生。

7.2 研究启示与不足

  本文将TPE、PMT和HSM模型应用于虚假健康纠正意图的研究中,探究医护人员纠正虚假健康信息的认知因素,具有一定的理论意义和实践意义。

  理论层面,首先,本研究在信息疫情背景下拓展了TPE理论的研究对象——医护人员,该群体与普通公众在面对虚假健康信息时的感知差异更贴合TPE的理论阐述;其次,本研究从信息认知加工角度拓展了TPE的作用机制,进一步解释医护人员的认知加工类型对风险感知差异的影响;最后,本研究通过PMT的应对评估补充解释医护人员在风险感知差异与利他行为意图间的重要作用。总之,该研究为TPE、PMT和HSM组合结构在解释医护人员使用社交媒体纠正虚假健康信息方面的适用性提供了理论见解,丰富了虚假健康信息纠正行为研究的理论成果。

  实践层面,本研究证实了第三人效果、社交媒体信任、应对评估和职业认同是医护人员意图的直接预测因子。首先,政府机构和卫生组织机构应当出台相关指导意见,呼吁医护人员关注和了解虚假健康信息泛滥的社会危害,并支持和鼓励他们借助多种途径、手段和资源纠正虚假健康信息;其次,医护人员所在单位或组织应定期开展关于参与虚假健康信息治理的培训活动,激发医护人员保护公众健康的责任感,增强医护人员应对虚假健康信息的信心;再次,社交媒体作为医护人员纠正虚假健康信息的重要平台,应当响应国家的“清朗”号召,通过功能完善、实名认证、奖惩、举报等措施整治平台生态,增强医护人员的社交媒体信任,促进其健康信息共享行为;最后,医护人员作为相关从业者,不仅要培养职业认同感,加强领域知识学习,更要与时俱进,参与网络空间的健康知识传播和教育。总之,基于本研究结果,发挥各方的力量,为营造良好的社会氛围创造有利条件。

  本研究还存在一定的局限性,首先,主要从认知层面探讨医护人员的虚假健康纠正行为,没有考虑情绪因素(如恐惧、焦虑)、组织因素(医疗保健机构)、信息特征因素以及更多能够体现医护人员个体特征的职业因素等带来的更为复杂的作用机制;其次,虚假健康信息纠正行为意图存在不同的表现方式,本研究并没有探究认知因素在医护人员采取不同纠正策略时是否存在显著差异。未来将围绕以上局限展开进一步的研究。



参考文献

[1]Chou W Y S,Oh A,Klein W M P.Addressing health-related misinformation on social media[J].Journal of the American Medical Association,2018,320(23):2417-2418.

[2]张帅.社交媒体虚假健康信息特征识别[J].图书情报工作,2021,65(9):70-78.(Zhang S.Study on feature identification of false health information on social media[J].Library and Information Service,2021,65(9):70-78.)

[3]Huang Y,Wang W R.When a story contradicts:Correcting health misinformation on social media through different message formats and mechanisms[J].Information,Communication & Society,2022,25(8):1192-1209.

[4]邓胜利,顾一飞.网络虚假健康信息研究综述:认知、行为与治理[J].图书馆杂志,2022,41(5):14-22.(Deng S L,Gu Y F.A review of online health misinformation:Recognition,action and governance[J].Library Journal,2022,41(5):14-22.)

[5]Walter N,Brooks J J,Saucier C J,et al.Evaluating the impact of attempts to correct health misinformation on social media:A meta-analysis[J].Health Communication,2021,36(13):1776-1784.

[6]Czerniak K,Pillai R,Parmar A,et al.A scoping review of digital health interventions for combating COVID-19 misinformation and disinformation[J].Journal of the American Medical Informatics Association,2023,30(4):752-760.

[7]Office of the Surgeon General.Confronting health misinformation:The U. S. surgeon general’ s advisory on building a healthy information environment[EB/OL].[2023-05-16].https://www.hhs.gov/sites/default/files/surgeon-general-misinformation-advisory.pdf.

[8]国家卫生健康委.关于建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制的指导意见[EB/OL].[2023-01-15].http://www.nhc.gov.cn/xcs/s3581/202205/1c67c12c86b44fd2afb8e424a2477091.shtml.(National Health Commission of the People's Republic of China.Guiding Opinions on Establishing and Improving the Mechanism for the Release and Dissemination of Health Science Popularization Knowledge through All Media[EB/OL].[2023-01-15].http://www.nhc.gov.cn/xcs/s3581/202205/1c67c12c86b44fd2afb8e424a2477091.shtml.)

[9]Hernandez R G,Hagen L,Walker K,et al.The COVID-19 vaccine social media infodemic:Healthcare providers' missed dose in addressing misinformation and vaccine hesitancy[J].Human Vaccines & Immunotherapeutics,2021,17(9):2962-2964.

[10]Bautista J R,Zhang Y,Gwizdka J.US physicians' and nurses' motivations,barriers,and recommendations for correcting health misinformation on social media:Qualitative interview study[J].JMIR Public Health and Surveillance,2021,7(9):E27715.

[11]Oh H J,Lee H.When do people verify and share health rumors on social media? The effects of message importance,health anxiety,and health literacy[J].Journal of Health Communication,2019,24(11):837-847.

[12]Chan M P S,Jones C R,Hall Jamieson K,et al.Debunking:A meta-analysis of the psychological efficacy of messages countering misinformation[J].Psychological Science,2017,28(11):1531-1546.

[13]隋雨佳.社会化媒体中伪健康信息的治理策略研究[D].北京:北京邮电大学,2021.(Sui Y J.Examination of the health mis(dis)information governance strategy followed in social media platforms[D].Beijing:Beijing University of Posts and Telecommunications,2021.)

[14]Bode L,Vraga E K.See something,say something:Correction of global health misinformation on social media[J].Health Communication,2018,33(9):1131-1140.

[15]Bautista J R,Zhang Y,Gwizdka J.Predicting healthcare professionals’ intention to correct health misinformation on social media[J].Telematics and Informatics,2022,73:101864.

[16]van der Meer T G L A,Jin Y.Seeking formula for misinformation treatment in public health crises:The effects of corrective information type and source[J].Health Communication,2020,35(5):560-575.

[17]Gesser-Edelsburg A,Diamant A,HiJazi R,et al.Correcting misinformation by health organizations during measles outbreaks:A controlled experiment[J].PLoS One,2018,13(12):E0209505.

[18]Sun Y Q,Chia S C,Lu F C,et al.The battle is on:Factors that motivate people to combat anti-vaccine misinformation[J].Health Communication,2022,37(3):327-336.

[19]Sun Y Q.Verification upon exposure to COVID-19 misinformation:Predictors,outcomes,and the mediating role of verification[J].Science Communication,2022,44(3):261-291.

[20]Chen L,Fu L.Let' s fight the infodemic:The third-person effect process of misinformation during public health emergencies[J].Internet Research,2022,32(4):1357-1377.

[21]Segado-Fernández S,Lozano-Estevan M D C,Jiménez-Gómez B,et al.Health literacy and critical lecture as key elements to detect and reply to nutrition misinformation on social media:Analysis between Spanish healthcare professionals[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2022,20(1):23.

[22]Teoh J Y C,Cacciamani G E,Gomez Rivas J.Social media and misinformation in urology:What can be done?[J].BJU International,2021,128(4):397.

[23]McNab C.What social media offers to health professionals and citizens[J].Bulletin of the World Health Organization,2009,87(8):566.

[24]Ohlheiser A.Doctors are now social-media influencers.They aren't all ready for it[EB/OL].[2023-05-16].https://www.technologyreview.com/2020/04/26/1000602/covid-coronavirus-doctors-tiktok-youtube-misinformation-pandemic/.

[25]Bautista J R,Zhang Y,Gwizdka J.Healthcare professionals' acts of correcting health misinformation on social media[J].International Journal of Medical Informatics,2021,148:104375.

[26]Bautista J R,Zhang Y,Gwizdka J.Professional identity and perceived crisis severity as antecedents of healthcare professionals’responses to health misinformation on social media[C]//International Conference on Information.Cham:Springer,2022:273-291.

[27]Chen L A,Tang H J.Examining the persuasion process of narrative fear appeals on health misinformation correction[J]. Information, Communication & Society, 2023, 26(15): 2923-2941.

[28]Chen L,Tang H J.Intention of health experts to counter health misinformation in social media:Effects of perceived threat to online users,correction efficacy,and self-affirmation[J].Public Understanding of Science,2023,32(3):284-303.

[29]Davison W P.The third-person effect in communication[J].Public Opinion Quarterly,1983,47(1):1-15.

[30]Shah D V,Faber R J,Youn S.Susceptibility and severity:Perceptual dimensions underlying the third-person effect[J].Communication Research,1999,26(2):240-267.

[31]Lim J S,Chock T M,Golan G J.Consumer perceptions of online advertising of weight loss products:The role of social norms and perceived deception[J].Journal of Marketing Communications,2020,26(2):145-165.

[32]Schweisberger V,Billinson J,Chock T M.Facebook,the third-person effect,and the differential impact hypothesis[J].Journal of Computer-Mediated Communication,2014,19(3):403-413.

[33]Jang S M,Kim J K.Third person effects of fake news:Fake news regulation and media literacy interventions[J].Computers in Human Behavior,2018,80:295-302.

[34]Lim J S.The third-person effect of online advertising of cosmetic surgery:A path model for predicting restrictive versus corrective actions[J].Journalism & Mass Communication Quarterly,2017,94(4):972-993.

[35]Cheng Y,Luo Y J.The presumed influence of digital misinformation:Examining US public’ s support for governmental restrictions versus corrective action in the COVID-19 pandemic[J].Online Information Review,2020,45:834-852.

[36]Rogers R,Cacioppo J,Petty R.Cognitive and physiological processes in fear appeals and attitude change:A revised theory of protection motivation[M]//Cacioppo J T,Petty R.Social Psychophysiology:A Sourcebook.New York:Guilford,1983:153-177.

[37]Guo X T,Han X C,Zhang X F,et al.Investigating m-health acceptance from a protection motivation theory perspective:Gender and age differences[J].Telemedicine Journal and e-Health,2015,21(8):661-669.

[38]Neuwirth K,Dunwoody S,Griffin R J.Protection motivation and risk communication[J].Risk Analysis,2000,20(5):721-734.

[39]Sun Y.When presumed influence turns real: An indirect route of media influence[M]//Dillard J PT,Shen L.The SAGE Handbook of Persuasion:Developments in Theory and Practice.Thousand Oaks:SAGE,2012:371-387.

[40]Chaiken S.Heuristic versus systematic information processing and the use of source versus message cues in persuasion[J].Journal of Personality and Social Psychology,1980,39(5):752-766.

[41]Smerecnik C M R,Mesters I,Candel M J J M,et al.Risk perception and information processing:The development and validation of a questionnaire to assess self-reported information processing[J].Risk Analysis,2012,32(1):54-66.

[42]Hu X L,Xie Y D,Zhang S F.Information processing in the “not-in-my-backyard” strategy:An empirical study of anti-nuclear behavioral responses[J].Human and Ecological Risk Assessment,2020,26(8):2266-2287.

[43]Wei J C,Zhao M,Wang F,et al.An empirical study of the volkswagen crisis in China:Customers' information processing and behavioral intentions[J].Risk Analysis,2016,36(1):114-129.

[44]邓胜利,李雅静.突发公共卫生情境下中老年人虚假健康信息应对行为研究[J].情报资料工作,2021,42(2):43-51.(Deng S L,Li Y J.Research on the coping behavior of middle-aged and elderly people with false health information in the sudden public health situation[J].Information and Documentation Services,2021,42(2):43-51.)

[45]Hwang Y,Jeong S H.Misinformation exposure and acceptance:The role of information seeking and processing[J].Health Communication,2023,38(3):585-593.

[46]禹卫华.中国大众媒介信息流程中的第三人效果研究[D].上海:复旦大学,2007.(Yu W H.Research on the third-person effect in the information flow of China mass media[D].Shanghai:Fudan University,2007.)

[47]杜运周,贾良定.组态视角与定性比较分析(QCA):管理学研究的一条新道路[J].管理世界,2017(6):155-167.(Du Y Z,Jia L D.Configuration perspective and qualitative comparative analysis (QCA):A new way of management research[J].Journal of Management World,2017(6):155-167.)

[48]Koo A Z X,Su M H,Lee S,et al.What motivates people to correct misinformation? Examining the effects of third-person perceptions and perceived norms[J].Journal of Broadcasting & Electronic Media,2021,65(1):111-134.

[49]Witte K.Predicting risk behaviors:Development and validation of a diagnostic scale[J].Journal of Health Communication,1996,1(4):317-342.

[50]Liu R G,Li Y W,Wangen K R,et al.Analysis of hepatitis B vaccination behavior and vaccination willingness among migrant workers from rural China based on protection motivation theory[J].Human Vaccines & Immunotherapeutics,2016,12(5):1155-1163.

[51]Prasetyo Y T,Castillo A M,Salonga L J,et al.Factors affecting perceived effectiveness of COVID-19 prevention measures among Filipinos during enhanced community quarantine in Luzon,Philippines:Integrating protection motivation theory and extended theory of planned behavior[J].International Journal of Infectious Diseases,2020,99:312-323.

[52]Kiousis S.Public trust or mistrust? Perceptions of media credibility in the information age[J].Mass Communication and Society,2001,4(4):381-403.

[53]Lin T T C,Bautista J R.Predicting intention to take protective measures during haze:The roles of efficacy,threat,media trust,and affective attitude[J].Journal of Health Communication,2016,21(7):790-799.

[54]姚琦,崔丽娟,王彦,等.社交媒体信任对重大突发公共卫生事件中公众网络谣言自治行为的影响[J].心理科学,2020,43(2):481-487.(Yao Q,Cui L J,Wang Y,et al.The impacts of social media trust on public's behavior of online rumor self-governance during major public emergencies[J].Journal of Psychological Science,2020,43(2):481-487.)

[55]Li Z M,Sun X Y.Analysis of the impact of media trust on the public’ s motivation to receive future vaccinations for COVID-19 based on protection motivation theory[J].Vaccines,2021,9(12):1401.

[56]Zhang X A,Cozma R.Risk sharing on Twitter:Social amplification and attenuation of risk in the early stages of the COVID-19 pandemic[J].Computers in Human Behavior,2022,126:106983.

[57]Okuhara T,Okada H,Kiuchi T.Predictors of staying at home during the COVID-19 pandemic and social lockdown based on protection motivation theory:A cross-sectional study in Japan[J].Healthcare,2020,8(4):475.

[58]Wang P W,Ahorsu D K,Lin C Y,et al.Motivation to have COVID-19 vaccination explained using an extended protection motivation theory among university students in China:The role of information sources[J].Vaccines,2021,9(4):380.

[59]Ellison N B,Steinfield C,Lampe C.The benefits of facebook "friends:" social capital and college students’use of online social network sites[J].Journal of Computer-Mediated Communication,2007,12(4):1143-1168.

[60]Metzger M J,Flanagin A J,Medders R B.Social and heuristic approaches to credibility evaluation online[J].Journal of Communication,2010,60(3):413-439.

[61]Warner-Sderholm G,Bertsch A,Sawe E,et al.Who trusts social media?[J].Computers in Human Behavior,2018,81:303-315.

[62]Gunther A C,Thorson E.Perceived persuasive effects of product commercials and public service announcements[J].Communication Research,1992,19(5):574-596.

[63]Kaye B K,Johnson T J.“Newstrusting” or “newsbusting?” heuristic and systematic information processing and trust in media[J].Atlantic Journal of Communication,2021,29(5):312-327.

[64]Rob F,Hal R,Bruce E,et al.Partisanship,propaganda,and disinformation:Online media and the 2016 U. S. presidential election[EB/OL].[2023-01-15].https://cyber.harvard.edu/publications/2017/08/mediacloud.

[65]Benkler Y,Faris R,Roberts H.Network propaganda:Manipulation,disinformation,and radicalization in American politics[M].Oxford:Oxford University Press,2018.

[66]Guo W Q,Bai Q Y.Pandemic and the media:How risk information seeking influences media trust and emotions[J].Computers in Human Behavior,2023,139:107522.

[67]McLeod D M,Detenber B H,Eveland W P.Behind the third-person effect:Differentiating perceptual processes for self and other[J].Journal of Communication,2001,51(4):678-695.

[68]Lo V H,Wei R,Lu H Y,et al.Perceived issue importance,information processing,and third-person effect of news about the imported U.S. beef controversy[J].International Journal of Public Opinion Research,2015,27(3):341-360.

[69]Neuwirth K,Frederick E,Mayo C.Person-effects and heuristic-systematic processing[J].Communication Research,2002,29(3):320-359.

[70]张丽莉.医学生职业认同现状及影响因素研究[D].上海:华东师范大学,2010.(Zhang L L.Research on the status quo and influencing factors of medical students’professional identity[D].Shanghai:East China Normal University,2010.)

[71]Higgs J,Paterson M,Wilcox S,et al.Clinical reasoning and self-directed learning:Key dimensions in professional education and professional socialisation[J].Focus on Health Professional Education,2002,4(2):5-21.

[72]潘雯,冯晶,郑艳玲,等.中国全科医生心理资本与留职意愿的关系研究:职业认同的中介作用[J].中国全科医学,2023,26(25):3127-3132.(Pan W,Feng J,Zheng Y L,et al.Relationship between psychological capital and intention to stay among general practitioners in China:The mediating role of professional identity[J].Chinese General Practice,2023,26(25):3127-3132.)

[73]Vila-Candel R,Navarro-Illana P,Navarro-Illana E,et al.Determinants of seasonal influenza vaccination in pregnant women in Valencia,Spain[J].BMC Public Health,2016,16(1):1173.

[74]Back A L,Fromme E K,Meier D E.Training clinicians with communication skills needed to match medical treatments to patient values[J].Journal of the American Geriatrics Society,2019,67(S2):S435-S441.

[75]Cohen E L,Atwell Seate A,Kromka S M,et al.To correct or not to correct? Social identity threats increase willingness to denounce fake news through presumed media influence and hostile media perceptions[J].Communication Research Reports,2020,37(5):263-275.

[76]Schulz A,Wirth W,Müller P.We are the people and you are fake news:A social identity approach to populist citizens’false consensus and hostile media perceptions[J].Communication Research,2020,47(2):201-226.

[77]Barakat K A,Dabbous A,Tarhini A.An empirical approach to understanding users' fake news identification on social media[J].Online Information Review,2021,45(6):1080-1096.

[78]Verhagen T,Meents S,Tan Y H.Perceived risk and trust associated with purchasing at electronic marketplaces[J].European Journal of Information Systems,2006,15(6):542-555.

[79]Wu X,Qi W,Hu X,et al.Consumers’purchase intentions toward products against city smog:Exploring the influence of risk information processing[J].Natural Hazards,2017,88(1):611-632.

[80]Meyer J P,Allen N J,Smith C A.Commitment to organizations and occupations:Extension and test of a three-component conceptualization[J].Journal of Applied Psychology,1993,78(4):538-551.

[81]Weis D,Schank M J.Development and psychometric evaluation of the nurses professional values scale-revised[J].Journal of Nursing Measurement,2009,17(3):221-231.

[82]严炜炜,柯靖.大众社交媒体的垂直互动:抑郁症主题在线健康交流用户参与驱动因素研究[J].情报科学,2023,41(3):26-32.(Yan W W,Ke J.Vertical interaction in mass social media:A study on users' participation driving factors in online health communication with depressive disorder topic[J].Information Science,2023,41(3):26-32.)

[83]Podsakoff P M,MacKenzie S B,Lee J Y,et al.Common method biases in behavioral research:A critical review of the literature and recommended remedies[J].The Journal of Applied Psychology,2003,88(5):879-903.

[84]Ragin CC.Redesigning social inquiry:Fuzzy sets and beyond[M].Chicago:University of Chicago Press,2008.

[85]Ryu Y,Kim S.Testing the heuristic/systematic information-processing model (HSM) on the perception of risk after the Fukushima nuclear accidents[J].Journal of Risk Research,2015,18(7):840-859.

[86]Trevors G J,Muis K R,Pekrun R,et al.Identity and epistemic emotions during knowledge revision:A potential account for the backfire effect[J].Discourse Processes,2016,53(5/6):339-370.

[87]李希光,苏婧,文三妹.公众在重大疫情暴发初期的风险感知差异——新型冠状病毒肺炎健康信息采用的影响机制研究[J].全球传媒学刊,2020,7(1):130-151.(Li X G,Su J,Wen S M.Differences in public risk perception in the early stages of A outbreak-A study on the impact of COVID-19 health information adoption[J].Global Media Journal,2020,7(1):130-151.)

[88]Bringula R P,Catacutan-Bangit A E,Garcia M B,et al."Who is gullible to political disinformation?":Predicting susceptibility of university students to fake news[J].Journal of Information Technology & Politics,2022,19(2):165-179.


作者简介

喻梅,硕士研究生,研究方向为网络用户信息行为;

余诗雅,本科生,研究方向为网络用户信息行为;

刘蕤(通讯作者),副教授,博士,研究方向为网络行为、健康信息学,Email:liuruiccnu@hotmail.com。

*原文载于《信息资源管理学报》2024年第3期,欢迎个人转发,公众号转载请联系后台。


* 引用格式

喻梅,余诗雅,刘蕤.医护人员的社交媒体虚假健康信息纠正意图研究——基于SEM与fsQCA方法[J].信息资源管理学报,2024,14(3):104-120.


往期 · 推荐

当期目录 | 2024年第3期

当期荐读 2024年第3期 | 科技文献的多层次结构功能识别

当期荐读 2024年第3期 | 美国预见性情报工作的组织管理及启示研究

当期荐读 2024年第3期·人工智能场景下的监管核心概念及关系研究——基于标准化和多学科融合视角

当期荐读 2024年第3期·标准化视角下的语义互操作性概念体系构建及应用——以智慧城市国际标准研制为例



制版编辑 | 周凡倩

审核 | 于   媛



长按识别二维码关注我们

信息资源管理学报

微信号

xxzyglxb



分享、在看与点赞

只要你点,我们就是朋友😊


继续滑动看下一个
信息资源管理学报
向上滑动看下一个

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存