市場營銷-網(wǎng)絡問診醫(yī)生問診量的影響因素研究-基于微醫(yī)平臺的分析論文

網(wǎng)絡問診醫(yī)生問診量的影響因素研究——基于微醫(yī)平臺的分析【摘要】人們生活日益便捷和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在醫(yī)療領(lǐng)域需求的不斷增長和醫(yī)療服務的發(fā)展，促進了網(wǎng)絡問診平臺的快速發(fā)展。使用和利用好網(wǎng)絡問診能夠合理配置醫(yī)療資源，方便了患者也提高醫(yī)院的服務質(zhì)量。那么提高在線問診平臺的用戶粘性，對資源分配和提升醫(yī)生的問診量都具有重要研究意義。本文以移動醫(yī)療app微醫(yī)為例，探究何種因素影響用戶對醫(yī)生的選擇意愿。本文通過各種文獻收集分析，結(jié)合了信任理論、感知理論、需求理論和從眾理論，以及運用收集微醫(yī)app的醫(yī)生有效信息進行實證分析和用問卷調(diào)查法進行數(shù)據(jù)的分析，對提出的幾個因素所屬城市、醫(yī)院等級、醫(yī)生職稱、用戶評價，回復速度、問診價格進行假設(shè)，探討因素是否與問診量有影響，一一進行分析的出結(jié)果，也分析因素之間的相關(guān)性的分析，發(fā)現(xiàn)信任因素影響較小，需求和感知理論影響較大，從眾理論也有影響。最后，將得出的結(jié)果進行總結(jié)，并且將基于上述數(shù)據(jù)結(jié)果提出了提升醫(yī)生問診量的建議?！娟P(guān)鍵詞】網(wǎng)絡問診；醫(yī)生問診量；信任理論

Astudyontheinfluencingfactorsoftheamountofdoctors'consultationontheInternet——Analysisbasedonmicromedicalplatform[Abstract]WiththerapiddevelopmentofInternettechnology,thegrowingdemandinthemedicalfieldandthedevelopmentofmedicalservices,therapiddevelopmentofonlineconsultationplatformhasbeenpromoted.Usingandmakinggooduseofnetworkconsultationcanreasonablyallocatemedicalresources,facilitatepatientsandimprovehospitalservicequality.Therefore,toimprovetheuserstickinessoftheonlineconsultationplatformisofgreatsignificancetotheresourceallocationandthepromotionofdoctors'consultationvolume.Thispapertakesmicromedicineofmobilemedicalappasanexampletoexplorewhatfactorsaffectusers'willingnesstochoosedoctors.Throughthecollectionandanalysisofvariousliteratures,combiningthetrusttheory,perceptiontheory,demandtheoryandconformitytheory,andusingtheeffectiveinformationofdoctorscollectedfrommicromedicalappforempiricalanalysisandquestionnairesurveyfordataanalysis,thispaperhypothesizesandexploresthefollowingfactors:City,hospitallevel,doctortitle,userevaluation,responsespeedandconsultationpriceItisfoundthattheinfluenceoftrustfactorissmall,theinfluenceofdemandandperceptiontheoryislarge,andtheconformitytheoryisalsoinfluential.Finally,theresultsaresummarized,andbasedontheabovedata,suggestionsareputforwardtoimprovethenumberofdoctors.[Keyword]onlinedoctorsdoctorconsultationamounttrusttheory

目錄1.緒論 緒論1.1研究背景我國甚至世界各國都面臨著醫(yī)療資源緊缺以及分布不平衡、機構(gòu)重復、效率低下、醫(yī)療技術(shù)和服務質(zhì)量、醫(yī)療改革等衛(wèi)生問題。在我國大醫(yī)院“看病難”一直是個顯著突出的問題，很多醫(yī)療資源也難以集中在最需要的患者身上，資源分布不均勻造成我們的“看病難”。改善醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的資源配置問題成為當前提高國民整體健康水平和滿意度的熱門議題，為了扭轉(zhuǎn)當前這一格局，解決資源配置不均衡問題，黨和國家不斷出臺各種醫(yī)改政策。在這個背景下，互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展也促使傳統(tǒng)的醫(yī)療行業(yè)有了新的發(fā)展模式?！搬t(yī)療互聯(lián)網(wǎng)+”也成為國民一大熱議話題。[1.2]近年來，政府已經(jīng)出了許多政策促進網(wǎng)絡問診的發(fā)展，2020年的新型冠狀病毒也促使了線上“云看病”的大爆發(fā)。疫情期間，人們自覺在家里隔離，感覺身體不舒服不敢隨意去醫(yī)院，通過網(wǎng)絡問診先行看病，先使用網(wǎng)絡問診咨詢后再確定要不要去醫(yī)院，這一做法，可以有效地減少交叉感染的發(fā)生。線下患者問診需要選擇醫(yī)生，那么人們在網(wǎng)絡問診時看重的莫過于選擇醫(yī)生，也就是說醫(yī)生的服務質(zhì)量提高了，給網(wǎng)絡問診的人一個好的體驗感，之后便會繼續(xù)使用網(wǎng)絡問診并進行推薦，醫(yī)生的問診量也提高了。所以研究用戶在使用在線問診平臺選擇醫(yī)生時受到哪些因素影響，對如何促進醫(yī)生和用戶高效使用網(wǎng)絡問診平臺，使流量轉(zhuǎn)化更多的用戶使用問診平臺，讓醫(yī)、患、平臺三方獲益，對我國醫(yī)療發(fā)展也具有深遠的意義。1.2研究目的現(xiàn)在是信息透明化的時代，網(wǎng)絡問診的醫(yī)生也都需要實名認證，在醫(yī)生主頁上會清楚的寫出醫(yī)生的城市、醫(yī)院、職稱，也還包括價格，評分和回復速度等，本文通過實證分析法和問卷調(diào)查法結(jié)合微醫(yī)收集的信息運用spss分析，探索當前用戶使用移動醫(yī)療平臺——微醫(yī)過程中，影響用戶在醫(yī)療平臺中選擇醫(yī)生的影響因素——所屬城市，醫(yī)生職稱，醫(yī)院水平，價格，評分，回復速度等分析這些影響因素是如何影響用戶選擇醫(yī)生的，研究各因素的相關(guān)性和問診量的回歸分析。進而提出完善微醫(yī)醫(yī)療平臺在醫(yī)生管理方面需要加強的對策與建議，更好推動移動醫(yī)療平臺的發(fā)展。1.3研究意義發(fā)展網(wǎng)絡問診必然會是我國醫(yī)療領(lǐng)域的一個大變革，我們普通老百姓對健康的需求越來越高，發(fā)揮好互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的作用，無論城鄉(xiāng)，也無論貧富都可以使我們有限的醫(yī)療資源發(fā)揮更大的作用。[3]中國發(fā)展到現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)等新技術(shù)能產(chǎn)生巨大的“健康紅利”，就好像乘上風馳電掣的醫(yī)療“高鐵”。醫(yī)療平臺是近年來的一個新興互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，因為新型冠狀病毒使之更加的火爆，此文與之前研究的文章和傳統(tǒng)媒體中的探究略有不同，因此可以作為此類文章的一個小補充。此外，通過研究為當前國情下的醫(yī)療平臺出微薄的貢獻，可以給與醫(yī)療平臺一些小的建議，更好的發(fā)展此類平臺。1.4研究方法（1）文獻分析法：本研究在選題之前進行了大量的文獻搜集工作，進而分析本文的相關(guān)選題的正確性和可行性。本研究認真收集國內(nèi)外資料并對資料進行有邏輯的分類和整理。研究中所涉及的文獻包括學術(shù)研究文獻、網(wǎng)絡評論和文章、移動醫(yī)療ＡＰＰ中公開的評論等各種網(wǎng)絡資料。以此對網(wǎng)絡問診醫(yī)生問診量的影響因素研究——基于微醫(yī)平臺的研究成果和進展有更好的系統(tǒng)、全面的了解，并以此為理論基礎(chǔ)，設(shè)計了調(diào)查問卷。（2）實證分析方法：研究收集了微醫(yī)上醫(yī)生的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)之上，采用spss數(shù)據(jù)分析軟件對于數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和回歸性做統(tǒng)計分析，從而確定本研究提出的對移動醫(yī)療平臺使用意愿的影響因素模型進行驗證，最終得出當前影響網(wǎng)絡問診醫(yī)生問診量的因素且得出最終驗證的結(jié)論，并且提出相應的對策與建議。（3）問卷調(diào)查法：本文主要以網(wǎng)絡問卷為主，線下某大型三甲醫(yī)院為輔，經(jīng)行調(diào)研和發(fā)放問卷，對用戶進行整群隨機抽樣，回收的問卷進行挑選和整理。結(jié)合理論資料和文獻加上準確的實證考查，做到了理論與實際相結(jié)合。問卷主要調(diào)查用戶的采納行為和采納影響因素研究。1.5研究技術(shù)路線通過各種資料的前期準備和理論基礎(chǔ)，研究線路和研究的方法設(shè)計的研究路線圖如下所示：圖1-1研究技術(shù)路線

2.理論回顧與研究假設(shè)2.1相關(guān)理論闡述2.1.1網(wǎng)絡問診隨著國家和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，衛(wèi)計委提了的“智慧醫(yī)療”構(gòu)想，網(wǎng)絡問診也成為了熱點話題。[4]網(wǎng)絡問診服務是用戶利用電子設(shè)備在網(wǎng)絡問診平臺上和醫(yī)生進行交流，最后得到診療結(jié)果。這種模式下服務成本較低，給醫(yī)生和用戶都帶來很大的便利。由于冠狀病毒的影響網(wǎng)絡問診從之前作用在于分流患者以及提供健康咨詢服務到現(xiàn)在扛起醫(yī)院下分門診的一片天地，網(wǎng)絡問診的作用越來越強大。但現(xiàn)實網(wǎng)絡問診平臺多，并且提供的質(zhì)量良莠不齊。[7]因此很多患者還是愿意親自去醫(yī)院問診，所以網(wǎng)絡問診平臺的發(fā)展還有很大的空間。以下是網(wǎng)絡問診流程選擇醫(yī)生瀏覽醫(yī)生信息確定醫(yī)生支付費用線上咨詢選擇醫(yī)生瀏覽醫(yī)生信息確定醫(yī)生支付費用線上咨詢評價反饋打分評價和感謝瀏覽搜索登錄瀏覽根據(jù)疾病對醫(yī)生等經(jīng)行搜索醫(yī)生的線上評價、咨詢價格、回復速度、評分的影響醫(yī)生的線上評價、咨詢價格、回復速度、評分的影響醫(yī)生的服務質(zhì)量、效率的影響醫(yī)生的服務質(zhì)量、效率的影響城市、醫(yī)院等級、醫(yī)生職稱等影響圖2-1網(wǎng)絡問診流程圖2.1.2醫(yī)生網(wǎng)絡問診量醫(yī)生網(wǎng)絡問診量是指用戶通過評估自己找到適合的醫(yī)生進行問診，醫(yī)生和用戶進行溝通后，完成交易。醫(yī)生問診量的多少取決于用戶的選擇。在線問診量的快速增長得益于平臺擁有優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源，以及醫(yī)生的個人水平以及其他因素都會影響到醫(yī)生的網(wǎng)絡問診量的多少。由圖2.1可知醫(yī)生網(wǎng)絡的問診量和許多的因素有關(guān)。每個流程都會出現(xiàn)幾個影響的因素，影響著用戶的選擇和判斷。2.1.3信任理論這個理論出發(fā)點是互動，是社會里人與人的一種復雜的關(guān)系，在醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)市場的信任理論是指用戶在采納、決定和到最后的付費購買過程中,對產(chǎn)品/服務的提供者有信心并且產(chǎn)生依賴意愿（包括有形商品和無形服務等）。[5]本研究中主要探討用戶對醫(yī)生的選擇在信任方面主要有三個指標包括醫(yī)生職級、所在醫(yī)院等級、所屬城市?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療中,所有注冊醫(yī)生都有經(jīng)過實名認證,而且都要登記醫(yī)生的醫(yī)院、現(xiàn)在的職稱和醫(yī)院所在城市等級。因此從這些角度探討是否這些因素影響到用戶的選擇。2.1.4感知理論顧客感知價值的核心是感知利益與感知付出之間的權(quán)衡。[6]那么這一理論也適用于網(wǎng)絡問診當中，收益要比付出成本高，才會讓用戶感知滿意，回復速度快會讓用戶覺得損失減少，用戶評分高會讓用戶覺得增加了感知利益，所以在本研究中主要提出幾個因素包括用戶評分和回復的速度。2.1.5需求理論在市場經(jīng)濟中，價格是個主導的因素，消費者在某一特定時期內(nèi)，在每一價格水平時愿意而且能夠購買的某種商品量。[7]價格高會影響需求量的降低，線下醫(yī)院不同的醫(yī)生問診價格不同，患者選擇會不同，線上的也是如此，那個這個價格也會影響用戶的選擇。因此提出價格因素對用戶選擇醫(yī)生的影響。2.1.6從眾理論從眾是心理的一個普遍現(xiàn)象同時也是市場經(jīng)濟中刺激消費的一個方法，是指在團體或媒體的壓力下,個人放棄自己的意見而采取與大多數(shù)人一致的行為。[11]網(wǎng)絡問診是否會因為他人和朋友的選擇而影響自己的選擇醫(yī)生呢，因此在這一理論中選擇他人影響這一因素進行探究。2.1.7微醫(yī)平臺微醫(yī)最開始名掛號網(wǎng)，在經(jīng)過10年的發(fā)展后，成為國內(nèi)著名的移動醫(yī)療服務平臺之一。它接通了全國3000多家醫(yī)院和將近30萬名醫(yī)生，為將近2億用戶提供智能化的健康服務。并且微醫(yī)平臺用戶界面比較美觀，操作簡單。2020年疫情期間微醫(yī)也做出了很好的貢獻，提供了許多的義診服務，為抗擊疫情貢獻自己的一份力，增強了其品牌的美譽度。讓微醫(yī)網(wǎng)絡醫(yī)院的名氣上更上一層樓。微醫(yī)的用戶數(shù)量還在不斷攀升，無論是醫(yī)生還是用戶，其數(shù)量都在呈現(xiàn)一個爆炸式的增長，因此研究用戶在微醫(yī)使用時選擇醫(yī)生的影響因素是非常有意義的，可以更好的促進其發(fā)展。2.2國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢研究用“網(wǎng)絡問診”、“問診”、“移動醫(yī)療”、“使用意愿”、“影響因素”等關(guān)鍵詞，明確了本研究的主題等相關(guān)議題。目前學術(shù)界己經(jīng)出現(xiàn)了一些關(guān)于移動醫(yī)療的研究。在美國醫(yī)療APP也已經(jīng)開發(fā)的相當成熟豐富，也會根據(jù)醫(yī)生專業(yè)強項等因素為患者推薦適合的醫(yī)生?，F(xiàn)如今，移動醫(yī)療基本已經(jīng)滲透到醫(yī)療服務的各個環(huán)節(jié)。國內(nèi)移動醫(yī)療的應用引入相比國外要晚一些。在2014年8月29日，國家就發(fā)布文件《關(guān)于推進醫(yī)療機構(gòu)遠程醫(yī)療服務的意見》首次開發(fā)了醫(yī)療B2C業(yè)務。于2018年4月1日，出臺《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的發(fā)展意見》明確確定發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”措施，并且不斷鼓勵其發(fā)展。事實上，因為移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡醫(yī)療必將在社會起到越來越重要大的作用，無論是對個人影響還是對傳統(tǒng)醫(yī)療形式的沖擊。在有關(guān)資料中，大部分文獻是圍繞在線健康信息對用戶的有效性研究以及分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療國內(nèi)外其中存在的問題并提出解決的相關(guān)研究。如：Ｓillence等提出了用戶分享經(jīng)驗可以為其他人的選擇提供更好的參考，但是如有一些商業(yè)行為就會降低用戶的信任；[8]李琪等也提出了用戶選擇醫(yī)生會受到從眾心理的影響，[9]因此本文在此基礎(chǔ)上將探究他人是否真的影響用戶的選擇。范曉妞等也探究了網(wǎng)上問診的效果以及醫(yī)生和用戶行為的關(guān)系；[10]劉江等人也分析了用戶會受到信息質(zhì)量和風險的感知的影響，對收益和風險的對比后而選擇滿意的醫(yī)生。[17]因此本文提出感知理論的影響進行探究。沈婷婷等人提出了如何構(gòu)建在線醫(yī)療服務模式的建議；[11]Ｈｕ等考察了信息源對健康信息的感知可靠度的影響。［12］用戶進行網(wǎng)絡問診對醫(yī)生的信任程度會受到醫(yī)生質(zhì)量、來源、知識水平等因素的影響。［13］所以本文在這基礎(chǔ)上探究信任理論帶來的影響，此外，研究網(wǎng)絡在線問診還在逐步深入發(fā)展當中，相關(guān)的研究也在不斷的探索，通過智能化的醫(yī)療和電子數(shù)據(jù)，讓國民醫(yī)療服務大大提質(zhì)增速。2.3研究基礎(chǔ)表2-1研究基礎(chǔ)理論因素研究基礎(chǔ)信任理論所屬城市陸泉,李易時等[14]、李琪等[9]、姜錦虎等[15]、HU[12]]等醫(yī)院等級李琪等、吳江等[9]、陸泉,李易時等[14]、醫(yī)生職稱李琪等、吳江等[9]、陸泉,李易時等[14]、感知理論用戶評價劉江等[16]、K.BMurray等[17]、回復速度李棋等[9]、R.A.BAUER等[18]、、需求理論問診費用陸泉,李易時等[14]、李琪、吳江等[9]從眾理論他人影響陸泉,李易時等[14]、劉江等[16].

2.4模型建立本研究在信任理論、感知理論、需求理論和從眾理論的細分角度的基礎(chǔ)上，結(jié)合各個理論下的研究因素制作出了本文的研究模型，如圖2-2。其因變量為醫(yī)生問診量，自變量為信任（城市、醫(yī)院、職稱）、需求（價格）、感知（評價和速度）和從眾理論（他人影響）。H1H1信任理論信任理論H3H3H2H4H4感知理論H感知理論H5需求理論H6需求理論H6HH7從眾理論從眾理論圖2-2研究模型2.5變量定義及假設(shè)2.5.1信任理論其實用戶選擇醫(yī)生也是一種購買意愿，所以便是信任與購買意愿行為之間的關(guān)系，進而歸納并推導網(wǎng)絡問診中用戶對醫(yī)生的信任與醫(yī)生問診量有關(guān)的關(guān)系。醫(yī)院所在的地區(qū)發(fā)展好，那么醫(yī)院的整體條件好，會吸引更高的優(yōu)秀人才。醫(yī)生的水平可以從其職稱等方面可以看出，那這些條件也會影響到用戶對醫(yī)生的選擇，所以信任理論中我選用有關(guān)醫(yī)生聲譽的因素：醫(yī)院、職稱和所在城市。基于以上的分析，我們提出如下假設(shè)：Ｈ1：醫(yī)生所屬城市對其問診量具有顯著影響。H2:醫(yī)院等級對醫(yī)生問診量有顯著的正向相關(guān)關(guān)系H3:醫(yī)生職稱對醫(yī)生問診量有顯著的正向相關(guān)關(guān)系2.5.2感知理論感知理論主要是感知風險和感知收益。那本文研究主要選取感知風險的身體風險和時間風險。用戶的評級高，那么代表這位醫(yī)生所受到的認可號，用戶趨向去選擇，所以會感知收益。在回復的時效上，若醫(yī)生回復時間過于長，那么就會耗費用戶的時間成本，那么時間回復快的醫(yī)生會受到用戶更多的歡迎。因此，我們提出假設(shè)：H4:用戶評價對醫(yī)生問診量有顯著的正向相關(guān)關(guān)系H5：回復速度對醫(yī)生問診量具有影響。2.5.3需求理論價格因素總是影響著市場經(jīng)濟的，且價格和需求一般呈現(xiàn)反向規(guī)律。在線網(wǎng)絡問診中用戶的選擇也會受到這個因素影響。在差不多條件的基礎(chǔ)上，用戶一般會選擇問診價格實惠的醫(yī)生進行問診。因此，基于以上我們提出假設(shè)：H6：問診價格對醫(yī)生問診量有負向的影響。2.5.4從眾理論不同個體在性格上有明顯差異，在日常的決策行為中我們經(jīng)常受到朋友或者是群體的影響，當用戶的朋友推薦使用時或是別人都用時，會影響我們的選擇醫(yī)生，就是我們的從眾心理，在這里的從眾理論中主要探討的因素就是他人的影響。因此提出以下假設(shè)：H7：用戶會受到他人的影響去選擇醫(yī)生進行問診3.數(shù)據(jù)采集和實證分析3.1數(shù)據(jù)采集本研究采取數(shù)據(jù)來自于“微醫(yī)”網(wǎng)絡問診平臺，且以平臺上普通內(nèi)科醫(yī)生為研究對象，通過微醫(yī)網(wǎng)絡問診平臺的醫(yī)生公開信息采用語言編寫爬蟲程序進行收取。獲取微醫(yī)在線問診平臺中近年的醫(yī)生公開信息，在專家問診列表中獲取醫(yī)生醫(yī)院和所在城市的信息數(shù)據(jù)，在醫(yī)生的主頁中獲取醫(yī)生提供的服務所得到的評價和回復速度的快慢以及醫(yī)生的問診量。隨機取得了共計：75位醫(yī)生問診量數(shù)據(jù)。研究自變量包括所屬城市、醫(yī)院等級、醫(yī)生職稱、用戶評價、回復速度、問診價格，后依據(jù)模型假設(shè)進行選擇選取對應的實證指標。因變量就是本文的研究目標，醫(yī)生主頁中也有顯示接受用戶問診的咨詢總?cè)藬?shù)。因此醫(yī)生問診量為因變量，探究各因素對醫(yī)生問診量的影響。收集數(shù)據(jù)后對數(shù)據(jù)進行清洗和處理、主要的步驟有有效信息的賦值轉(zhuǎn)換、空缺值的填充和異常值的剔除、對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化是數(shù)據(jù)正態(tài)化的標準化。有效信息的賦值轉(zhuǎn)換為：所屬城市：一線=3、二線=2、三線=1；醫(yī)生職稱：主任醫(yī)生=3、副主任醫(yī)生=2、主治醫(yī)生=1；醫(yī)院等級：三級醫(yī)院=3、二級醫(yī)院=2、一級醫(yī)院和普通醫(yī)療機構(gòu)=1；用戶評價：100=5；99=4；98=2；97=1；回復速度：一小時內(nèi)=5，兩小時內(nèi)=4以此類推；在對異常值等進行處理，剔除5個醫(yī)生數(shù)據(jù)。最后整理后的數(shù)據(jù)如表3-1所示：表3-1整理后數(shù)據(jù)所屬城市醫(yī)院等級醫(yī)生職稱用戶評價回復速度問診價格問診量3.003.003.004.002.00200.0046.003.003.002.005.005.0020.0014000.002.003.001.005.005.0010.0067000.003.003.001.004.004.0060.00509.002.002.002.005.004.0020.00830.003.003.001.004.002.00200.0070.002.003.001.005.005.0030.007000.003.002.001.005.003.0030.006380.003.003.002.003.002.00200.0055.003.003.002.004.001.00100.0034.002.002.002.005.004.0030.00700.003.003.002.004.002.00200.0027.003.003.002.004.004.00100.0062.003.003.003.005.005.0030.002664.003.003.003.004.003.00180.0052.002.002.001.004.002.0030.00500.002.003.002.003.002.0050.0064.003.003.003.003.003.00160.0086.002.002.003.004.005.0028.003548.003.003.003.004.002.00100.0085.002.002.001.005.001.0030.00420.002.003.001.004.002.0030.00362.002.003.002.005.005.0010.0021000.002.003.002.005.005.0030.003670.002.003.001.005.005.0020.004690.003.003.003.003.002.00100.0031.002.002.002.002.001.0020.0035.002.003.001.005.001.0030.0080.003.003.003.005.003.0030.002580.002.002.001.005.003.0030.00508.003.003.003.002.002.00100.0055.003.003.003.005.002.0060.00360.002.002.003.004.002.0060.0080.001.003.002.005.003.0030.00570.002.003.001.005.005.0020.0022200.002.003.001.005.005.0030.007500.003.002.001.005.003.0030.006490.003.003.002.003.002.00200.0050.003.003.002.004.001.00100.0040.002.002.002.005.004.0030.00700.003.003.002.004.002.00200.0027.003.003.002.004.004.00100.0062.003.003.003.005.005.0030.002550.003.003.003.004.003.00180.0052.002.002.001.004.002.0030.00510.002.003.002.003.002.0050.0064.003.003.003.003.003.00160.0086.002.002.003.004.005.0028.003680.002.003.002.005.005.0030.003700.002.003.001.005.005.0020.005000.003.003.003.003.002.00100.0028.002.002.001.005.003.0030.00550.003.003.003.002.002.00100.0050.003.003.003.005.002.0050.00380.002.002.003.004.002.0060.0070.001.003.002.005.003.0030.00640.002.003.001.005.005.0020.0023000.003.003.003.004.002.00210.0040.003.003.002.005.005.0020.0014100.002.003.001.005.005.0010.0075000.003.003.001.004.004.0060.00520.002.002.002.005.004.0030.00800.003.003.001.004.002.00200.0060.003.003.003.004.002.00100.0090.002.002.001.005.001.0030.00550.002.003.001.004.002.0030.00600.002.003.002.005.005.0010.0023000.002.002.002.002.001.0020.0050.002.003.001.005.001.0030.0080.003.003.003.005.003.0030.002400.003.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換由表3-1可知，價格和問診量的數(shù)據(jù)大，與其它的變量指標不在同一級且差異較大，還有呈一個偏態(tài)的分布，因此要對這部分數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化平方轉(zhuǎn)化或?qū)?shù)轉(zhuǎn)化，因為數(shù)據(jù)偏右所以使用對數(shù)轉(zhuǎn)化，且使得數(shù)據(jù)偏度有一定的修正，轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)如表3-2所示：表3-2轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)所屬城市醫(yī)院等級醫(yī)生職稱用戶評價回復速度問診價格問診量3.003.003.004.002.002.301.663.003.002.005.005.001.304.152.003.001.005.005.001.004.833.003.001.004.004.001.782.712.002.002.005.004.001.302.923.003.001.004.002.002.301.852.003.001.005.005.001.483.853.002.001.005.003.001.483.803.003.002.003.002.002.301.743.003.002.004.001.002.001.532.002.002.005.004.001.482.853.003.002.004.002.002.301.433.003.002.004.004.002.001.793.003.003.005.005.001.483.433.003.003.004.003.002.261.722.002.001.004.002.001.482.702.003.002.003.002.001.701.813.003.003.003.003.002.201.932.002.003.004.005.001.453.553.003.003.004.002.002.001.932.002.001.005.001.001.482.622.003.001.004.002.001.482.562.003.002.005.005.001.004.322.003.002.005.005.001.483.562.003.001.005.005.001.303.673.003.003.003.002.002.001.542.002.002.002.001.001.301.602.003.001.005.001.001.481.903.003.003.005.003.001.483.412.002.001.005.003.001.482.713.003.003.002.002.002.001.743.003.003.005.002.001.782.562.002.003.004.002.001.781.901.003.002.005.003.001.482.762.003.001.005.005.001.304.352.003.001.005.005.001.483.883.002.001.005.003.001.483.813.003.002.003.002.002.301.703.003.002.004.001.002.001.602.002.002.005.004.001.482.853.003.002.004.002.002.301.433.003.002.004.004.002.001.793.003.003.005.005.001.483.413.003.003.004.003.002.261.722.002.001.004.002.001.482.712.003.002.003.002.001.701.813.003.003.003.003.002.201.932.002.003.004.005.001.453.572.003.002.005.005.001.483.572.003.001.005.005.001.303.703.003.003.003.002.002.001.452.002.001.005.003.001.482.743.003.003.002.002.002.001.703.003.003.005.002.001.702.582.002.003.004.002.001.781.851.003.002.005.003.001.482.812.003.001.005.005.001.304.363.003.003.004.002.002.321.603.003.002.005.005.001.304.152.003.001.005.005.001.004.883.003.001.004.004.001.782.722.002.002.005.004.001.482.903.003.001.004.002.002.301.783.003.003.004.002.002.001.952.002.001.005.001.001.482.742.003.001.004.002.001.482.782.003.002.005.005.001.004.362.002.002.002.001.001.301.702.003.001.005.001.001.481.903.003.003.005.003.001.483.383.3實證分析3.3.1描述性分析表3-2描述性分析數(shù)據(jù)名稱平均值標準差25分位數(shù)中位數(shù)75分位數(shù)偏度所屬城市2.4570.5572.0002.0003.000-0.346醫(yī)院等級2.7430.4402.0003.0003.000-1.136醫(yī)生職稱1.9710.8161.0002.0003.0000.053用戶評價4.2570.8794.0004.0005.000-1.061回復速度3.0571.4032.0003.0005.0000.220問診價格68.08662.45830.00030.000100.0001.243問診量4755.31412762.09961.500504.0003578.5004.354通過收集的數(shù)據(jù)利用均值、標準差和偏度對數(shù)據(jù)進行分析：1、所屬城市、醫(yī)院等級的水平都是偏高的、醫(yī)生的職稱也大多數(shù)集中在副主任醫(yī)生的水平，由此可知微醫(yī)網(wǎng)絡問診的醫(yī)療整體水平都是偏高的。2、大多數(shù)用戶對醫(yī)生的評價都是比較高的，大多數(shù)醫(yī)生也能在線上解決用戶的問題。但是回復速度沒有很快，醫(yī)生日常也比較繁忙，所以回復速度有時候沒有跟上。3、問診的價格離散都比較大，很多的因素都會影響到定價，所以不同醫(yī)生的定價存在著差異。4、因變量問診量的差異程度也比較大，所以本研究對醫(yī)生問診量的改進有一定的價值。3.3.2相關(guān)性分析表3-3相關(guān)性分析數(shù)據(jù)Pearson相關(guān)-詳細格式?城市醫(yī)院醫(yī)生評價回復價格問診量城市相關(guān)系數(shù)1p

值醫(yī)院相關(guān)系數(shù)0.368**1p

值0.002醫(yī)生相關(guān)系數(shù)0.412**0.1411p

值0.0000.246評價相關(guān)系數(shù)-0.303*-0.051-0.353**1p

值0.0110.6730.003回復相關(guān)系數(shù)-0.1820.118-0.1000.505**1p

值0.1310.3310.4110.000價格相關(guān)系數(shù)0.659**0.303*0.412**-0.531**-0.498**1p

值0.0000.0110.0000.0000.000問診量相關(guān)系數(shù)-0.361**-0.047-0.359**0.680**0.797**-0.804**1p

值0.0020.6990.0020.0000.0000.000*p<0.05**p<0.01各因素的相關(guān)關(guān)系如表3-3所示，問診量與城市水平,醫(yī)生職稱,評價,回復速度,價格這5個因素P值都小于0.01，都呈現(xiàn)顯著性相關(guān)關(guān)系。具體問診量和各個因素，問診量和價格的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.804，說明他們有強負相關(guān)關(guān)系。問診量高的醫(yī)生定價格不會很高。問診量和評價和回復的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.680和0.797，兩個都大于0.6可以說明這兩個因素具有強程度的正相關(guān)。問診量和城市水平和醫(yī)生職稱之間的Pearson相關(guān)系數(shù)值分別為-0.361和-0.359，因而說明問診量和城市、醫(yī)生職稱之間有著顯著的負相關(guān)關(guān)系。問診量和醫(yī)院等級沒有相關(guān)關(guān)系。因此因變量問診量和自變量城市等級，醫(yī)生職稱、用戶評價和價格都有著相關(guān)關(guān)系。各個因變量的關(guān)系城市水平和醫(yī)院等級有相關(guān)關(guān)系，與醫(yī)生職稱、問診價格也相關(guān)；醫(yī)院等級跟價格有正相關(guān)的關(guān)系，與其它各個因素沒有相關(guān)關(guān)系，因為級別高的醫(yī)院價格高一點；醫(yī)生的職稱和價格正相關(guān)、與評價有負相關(guān)關(guān)系；評價與價格和回復速度有相關(guān)關(guān)系；回復速度與價格有負向相關(guān)關(guān)系，因為回復速度快的一點是職稱較低的年輕醫(yī)生，回復速度比較快；3.3.3回歸分析表3-4線性回歸分析結(jié)果?非標準化系數(shù)標準化系數(shù)tpVIFR2調(diào)整R2FB標準誤Beta常數(shù)2.7060.408-6.6310.000**-0.9030.893F(6,63)=57.423,p=0.000城市0.3200.0970.1833.2960.002**1.993醫(yī)院0.0750.0980.0340.7630.4481.277醫(yī)生-0.1110.054-0.093-2.0480.045*1.347評價0.1910.0560.1733.4150.001**1.652回復0.3030.0360.4378.4630.000**1.729價格-1.5230.171-0.586-8.8850.000**2.819因變量：問診量D-W值：1.391*p<0.05**p<0.01回歸分析主要通過對收集到的數(shù)據(jù)通過建立相關(guān)的函數(shù)表達式進行分析，從而能夠較為準確的判斷自變量與因變量之間的趨勢。從上表3-4可知，將問診量作為因變量，將城市,醫(yī)院,醫(yī)生,評價,回復,價格這幾個因素作為自變量，進行線性回歸分析，最后得出R方值為0.903，擬合度為90.3%。F檢驗的P值為0.000也小于0.05，說明回歸模型的方程是有效的。因此模型公式為：問診量=2.706+0.320*城市+0.075*醫(yī)院-0.111*醫(yī)生+0.191*評價+0.303*回復-1.523*價格。所以總結(jié)來說回歸分析中問診量和價格仍然是負向影響關(guān)系，醫(yī)生也是負向影響關(guān)系。城市、評價和回復對問診量有顯著正向影響關(guān)系。但是醫(yī)院并不會對問診量有影響關(guān)系。3.4研究小結(jié)本章使用微醫(yī)數(shù)據(jù)結(jié)合實證對模型假設(shè)中的影響因素進行回歸分析。價格的負影響是最大的，其次是城市,職稱、評價,回復會對問診量產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。醫(yī)院等級沒有產(chǎn)生影響。結(jié)合相關(guān)性分析可得出假設(shè)結(jié)果：從信任理論來看，回歸分析中“城市水平”對醫(yī)生咨詢量有正向影響，因為大多醫(yī)生都是一線城市的。然而“醫(yī)生職稱”是負向的影響，和假設(shè)相反?！搬t(yī)院等級”是沒有相關(guān)影響?？赡苁且驗槁毞Q高的醫(yī)生價格貴，比較忙，并且回復的態(tài)度沒有職稱低的態(tài)度好。同時因此H1，成立，H2、H3不成立。說明信任理論有部分是有影響的。從感知理論的角度來看，“用戶評價”和“回復速度”回歸系數(shù)較大，說明有強的相關(guān)和正向影響。因此H4、H5成立，說明用戶十分關(guān)注醫(yī)生的回復時效和醫(yī)生的好評度。從需求理論的價格角度來看，“咨詢費用”與“問診量”高度負相關(guān)，符合經(jīng)濟學需求理論，且和“評價”和“回復”高度相關(guān)。因為職稱高的醫(yī)生可能比較忙回復的比較慢，且價格比較高，因此普通問診人群不會選擇這類醫(yī)生。因此H6成立。

4.問卷調(diào)查及分析4.1問卷設(shè)計使用問卷調(diào)查輔助研究，且對上述實證進行一個驗證和數(shù)據(jù)分析總結(jié)，在控制變量基礎(chǔ)上，設(shè)計了調(diào)查問卷（附錄一）。在本研究中因變量為用戶的選擇意愿最后影響醫(yī)生的問診量。設(shè)計過程如圖4—1所示：圖4-1問卷設(shè)計過程問卷問題設(shè)置使用“微醫(yī)”時，醫(yī)生所在城市水平越高使我想選擇這個醫(yī)生使用“微醫(yī)”時，醫(yī)生所在醫(yī)院級別越高使我更想選擇這個醫(yī)生使用“微醫(yī)”時，醫(yī)生醫(yī)生職稱高便會使我更加信任醫(yī)生使用“微醫(yī)”時，醫(yī)生好評越高會使我更想選擇這位醫(yī)生在使用“微醫(yī)”時，我會選擇回復速度快的醫(yī)生使用“微醫(yī)”時，我會選擇價格高的醫(yī)生使用“微醫(yī)”，我會因為朋友推薦去選擇一位醫(yī)生進行問診在使用“微醫(yī)”時，我會因為主頁推薦選擇這位醫(yī)生而去選擇他問診4.2問卷調(diào)查問卷主要分為兩部分：第一部分是對象的基本信息包括性別、年齡、學歷和是否使用問診平臺微醫(yī)。第二部分是問卷的最主要的部分即模型變量的題項，同時每個題項都采用了Likert五級量表，用1到5來分別表示同意程度。本量表在結(jié)合各種文獻的研究基礎(chǔ)上，根據(jù)線下問診特點以及網(wǎng)絡問診因素的特點進行了完善，以保證量表內(nèi)容更貼近調(diào)查內(nèi)容和實際。數(shù)據(jù)收集受近期疫情影響基本采用網(wǎng)絡調(diào)研的方式進行，預調(diào)查派發(fā)20份，主要針對家人和身邊的同學，運用關(guān)系使樣本盡量分布寬泛，正式調(diào)查在線上使用問卷星進行問卷的編輯，通過微信朋友圈、微信好友、qq群，貼吧等方式進行推廣，線上累計發(fā)布并回收了問卷200份。最終得到有效問卷共116份問卷，主要是其中對“未使用微醫(yī)”問卷的答題時間以及答題的準確性前后不符合等進行篩選對無效問卷進行了判別和除去。4.3數(shù)據(jù)分析方法利用SPSS21.0統(tǒng)計軟件進行分析，具體方法如下：（1）樣本描述性分析：對調(diào)查對象進行個人的基本情況統(tǒng)計，包括年齡、性別、學歷和使用平臺的頻率。（2）信度分析：采用信度分析測試問卷的可靠性，克朗巴哈α系數(shù)越高，問卷的可信度越高。（3）均值分析：對所收集的數(shù)據(jù)求平均值做一個分布圖，比較直觀看出用戶的選擇，通過對比均值和標準差進行分析，因為問卷沒有設(shè)計因變量且KMO值不大所以不做因子分析。4.4樣本描述性統(tǒng)計分析4.4.1人口統(tǒng)計特征對于性別來講，女性樣本占比較少為37.93%。以及男樣本的比例是62.07%。年齡來講，“21-30”占比最高為42.24%。20以下占比最少。從性別來說男性更加多的用網(wǎng)絡進行問診，并且手機下載健康醫(yī)療的APP較多有關(guān)，年齡來說，20以下的青少年對身體健康及網(wǎng)絡問診關(guān)心較少，21-30的人群可能是幫助父母等進行網(wǎng)絡問診，且擁有移動設(shè)備也集中在年齡段。從教育程度分布上，大部分樣本為“本科”，比例是47.41%。學歷較高的人比較多的用網(wǎng)絡進行問診。從職業(yè)分布來看，樣本大部分為“學生”，但是工作人群占比還是比學生多的。詳細統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表所示：表4-1人口統(tǒng)計特征名稱選項頻數(shù)百分比(%)您的性別男7262.07女4437.93您的年齡：20以下54.3121-304942.2431-404236.2141-50119.4850以上97.76您的教育程度是？高中及以下2824.14大專2723.28本科5547.41碩士65.17您的職業(yè)學生3933.62公務員76.03事業(yè)單位65.17企業(yè)單位2521.55個體戶1815.52自由職業(yè)1311.21其他86.9您半年內(nèi)使用微醫(yī)的次數(shù)1-39682.764-61815.527-921.72合計116100.04.5信度分析針對網(wǎng)絡問診調(diào)查問卷，本文主要利用信度分析檢驗問卷題目結(jié)構(gòu)的一致性，通過Spss采用克隆巴赫系數(shù)Cronbachα系數(shù)進行檢測。對問卷進行可靠性分析，從表4-2信度分析可知系數(shù)為0.718，因此問卷數(shù)據(jù)很可信，可對問卷數(shù)據(jù)進行分析。表4-2信度分析可靠性統(tǒng)計量Cronbach'sAlpha項數(shù).71884.6描述性分析通過問卷數(shù)據(jù)的收集，可知數(shù)據(jù)的分布比較集中大多的調(diào)查者都是打3及以上的，從描述統(tǒng)計量分析表可以看出所有均值都大于3，所以但看均值不能得出很可靠的分析結(jié)果，因此結(jié)合圖平均值對比圖經(jīng)行對比分析：表4-3描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差城市1162.004.003.2759.74116醫(yī)院1162.005.004.0517.80049職稱1163.005.003.8966.66436評價1164.005.004.4741.50150回復速度1164.005.004.5259.50150價格1162.004.002.5983.70056他人影響1163.005.004.3448.51251影響1163.005.004.1810.71747有效的N（列表狀態(tài)）116圖4-2平均值對比圖從描述統(tǒng)計量和平均值對比圖來看主要從均值進行分析，極大極小和標準差的分析意義不大，由平均值對比圖可以看出回復速度和評價的值是最高的，也就是用戶比較看重的，也和前面的實證分析相符合，回復速度和評價這樣的感知因素對醫(yī)生的問診量影響比較大，其次價格因素，大部分人都不會選擇價格十分昂貴的醫(yī)生進行問診，在網(wǎng)絡問診中用戶可以對比醫(yī)生各項因素，最后綜合選擇最實惠的進行問診。在信任理論中所屬城市和醫(yī)院以及職稱和實證分析對于用戶來說沒有感知理論重要，三個因素的平均值都差不多在4，基本也和實證分析的相似。隨后從眾因素他人影響均值在4.4左右，因此從眾因素會影響用戶選擇醫(yī)生。4.7研究小結(jié)通過對有效問卷采用了一系列方法進行分析，對上章所作的實證分析進行進一步的探究。從結(jié)果可知，大部分是符合上章的實證分析的。結(jié)果表明：評價和回復速度作為感知因素和實證分析的分析中都是相符的，用戶都是比較看重這方面的感受的，需求理論中的價格因素也是和實證研究相符，用戶不一定會選擇價格高的醫(yī)生進行問診，因為是網(wǎng)絡平臺所有信息展示出來，總有比較實惠的選擇。其次信任理論在問卷調(diào)查中醫(yī)院等級和醫(yī)生職稱用戶還是比較看重的，然而城市水平確沒有很關(guān)注，這和實證分析有一點出入。最后是實證研究中沒有做研究的從眾理論，從調(diào)查數(shù)據(jù)中可以看出，用戶還是比較收到他人影響和熱度的一個影響的，因此我們推測H7假設(shè)成立。5.研究與建議5.1研究結(jié)論從實證分析和問卷調(diào)查的兩個角度，探討了了用戶在網(wǎng)絡診中收集、整合并評估信息，最終做出選擇決策并影響醫(yī)生問診量的一系列行為。通過文獻的收集、數(shù)據(jù)收集以及問卷的調(diào)查，了解網(wǎng)絡問診中用戶選擇醫(yī)生時受到的影響因素。本研究只探究了幾個因素，能夠從這些因素做出幾點結(jié)論和提供一點小意見。（1）從調(diào)查的結(jié)果可以看出，用戶對網(wǎng)絡問診的醫(yī)生的感知理論較為重要，對用戶來說收益大風險低才是最佳的選擇。因此醫(yī)生要用更好的專業(yè)知識和態(tài)度服務好問診用戶（2）其次是價格水平，價格較低的醫(yī)生更受到用戶的歡迎。符合市場經(jīng)濟的理論。因為網(wǎng)絡問診發(fā)展還不是很成熟，所以用戶會用比較低的試水成本，先嘗試價格低的醫(yī)生，并且信息公開，同等水平也有價格低的醫(yī)生可以選擇。（3）用戶還會受到他人意見的影響，所以醫(yī)生在服務用戶時要認真對待每一位問診用戶。（4）雖然信任理論在本研究中沒有證實影響很大，專業(yè)的醫(yī)生選擇的意愿并不會很高，可能是因為專業(yè)能力強的醫(yī)生普通用戶支付不起問診價格，但是專業(yè)能力依然是醫(yī)生重要的基礎(chǔ)。網(wǎng)絡問診就已經(jīng)給用戶提供了很大的便利條件，因為用戶會自己進入所在的科室自行尋找自己所適合的醫(yī)生進行問診。用戶的從眾心理雖然沒有做實證分析，但從問卷分析中可以看出這個因素還是會影響用戶是否選擇這位醫(yī)生進行問診。用戶對一位醫(yī)生的選擇影響醫(yī)生的問診量，因為滿意的用戶下次在網(wǎng)絡問診還會選擇這位醫(yī)生或是推薦身邊的家人和朋友在這位醫(yī)生這里進行問診，將會明顯提高醫(yī)生的問診數(shù)量。5.2建議從結(jié)論可知，醫(yī)生被選擇的幾率還是有很多因素影響的，本研究從結(jié)論出發(fā)，提供幾個小建議進一步提高醫(yī)生在網(wǎng)絡問診的被選概率。對平臺的優(yōu)化也提供自己的小見解。通過發(fā)展好網(wǎng)絡醫(yī)生問診，為我國線下的醫(yī)療資源分配不均分攤壓力，才能更好促進國家醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。提供的建議有以下幾點:（1）重視在線問診中醫(yī)生好評附帶信息的積極影響.積極引導正面評論，不斷提供給每位患者比較優(yōu)質(zhì)的問診服務，引導患者能夠?qū)⑨t(yī)生的個人魅力傳導給身邊的所有人，專業(yè)和服務都得到用戶的認可，將會很明顯對醫(yī)生問診有正向的引導作用。（2）保證問診質(zhì)量同時提高回復效率，增加在平臺的活躍度。醫(yī)生的回復速度對用戶的選擇有很大的影響，現(xiàn)在是快節(jié)奏的社會，速度慢會讓用戶又不好的體驗，回復速度快會讓用戶感受到好的服務態(tài)度，從而提高問診量。（3）對平臺來說應改善價格制度，因為是在網(wǎng)絡平臺，患者擇醫(yī)時對價格信息更加關(guān)注，可以將水平差不多的醫(yī)生定價在差不多的價格水平，可以給用戶更加直觀的選擇。此外平臺可也將自己的收益適當給醫(yī)生補貼，稍微降低一點價格，不僅可以吸引醫(yī)生加入，也可以吸引用戶，增加平臺流量。（4）平臺應增加打分的管控，或是增加用戶評價，給其他用戶更多的參考意見。因為用戶的選擇會受到其他人的影響，這樣也可以保證平臺信息的質(zhì)量，從而改善平臺口碑。（5）醫(yī)生努力提升自己醫(yī)療水平，不斷提高職稱和行醫(yī)能力，讓患者進行選擇時能夠信任醫(yī)生，為用戶提供的服務質(zhì)量。醫(yī)生面臨的問題不再只限于醫(yī)術(shù)的專業(yè)性，但是專業(yè)仍然是患者選擇的重要因素。5.3研究局限與展望（1）準確性：調(diào)查的對象對問卷的認真程度及訪談用戶對作者隱瞞現(xiàn)實，解決這類問題需要對問卷做出認真篩選以及對訪談用戶的正確引導。確保研究的準確性。因個人力量有限，樣本量可能不夠大，導致那就準確性不夠。（2）局限性：調(diào)查對象樣本面積較為局限不能普及全國，可能存在地區(qū)差異，同時樣本的年齡階層、身體狀況等不同類型的樣本不能較為全面，解決這類問題需要選取較為有代表性的樣本，盡量分散。（3）缺少驗證數(shù)據(jù)：對從眾心理沒有足夠的數(shù)據(jù)進行實證研究，所以對這個理論只是一個推測，具體的真實性還有待查驗。參考文獻[1]牛亞冬,張研,葉婷,張亮.我國基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)醫(yī)療服務能力發(fā)展與現(xiàn)狀[J].中國醫(yī)院管理,2018,38(06):35-37+41.[2]汪祥松.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療背景下在線問診服務咨詢量影響因素研究[D].西安電子科技大學,2015.[3]付泉.中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展研究[D].武漢大學,2017.[4]譚博仁.在線問診平臺中患者對醫(yī)生選擇意愿的影響因素研究[D].北京郵電大學,2019.[5]田婭坤.移動醫(yī)療環(huán)境下患者感知價值維度及其對滿意度的影響研究[D].阜陽師范學院,2018.[6]KeithB.Murray,JohnL.Schlacter.Theimpactofservicesversusgoodsonconsumers’assessmentofperceivedriskandvariability[J].1990,18(1):51-65.[7]吳江,周露莎.網(wǎng)絡健康信息服務用戶購買決策的影響因素研究[J].情報學報,2017,36(10):1058-1065.[8]SillenceElizabeth,MartinRachel.TalkingaboutDecisions:TheFacilitatingEffectofaCelebrityHealthAnnouncementontheCommunicationofOnlinePersonalExperiencesaroundDecision-making.[J].Healthcommunication,2019.[9]李琪,阮燕雅.信譽、消費者保障機制和在線評論對網(wǎng)上消費者首次購買意愿的影響研究[J].經(jīng)濟經(jīng)緯,2014,31