（二）数据信度、效度检验

为验证本研究调查样本数据的可靠性和真实性，首先对有效数据进行信度和效度检验。

1.信度分析

信度（Reliability）是对调查数据的一致性或稳定性的检验。本文运用SPSS软件检测样本信度，获得该样本的内部一致性系数（Cronbach’s α）的值为0.918，大于0.9，说明信度较高。同时也将组合信度（Composite Reliability，CR）作为检验潜在变量的信度指标，进行估算和检验。数据显示，组合信度CR均大于等于临界值0.6，则说明该问卷具有较好的内部一致性和可靠性，即模型的内在质量较为理想（见下表3）。

2.效度分析

效度（Validity）包含内容效度和建构效度，是对测量工具能够正确测量出所要测量量表的真实性的检验。本研究问卷题项大多改编自已有文献，认为具有较好的内容效度。接下来，本文将从聚合效度和区别效度两方面衡量因子的建构效度。

在验证理论模型之前，为检验问卷共同方法偏误（common method bias），首先使用SPSS软件进行因子分析。本样本的KMO值为0.912，Bartlett球形检验的p值趋近0.000，小于0.01，差异具有统计学意义，认为各变量之间存在相关性，说明问卷效度良好。

（三）验证性因子分析

验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）主要是用来检验所提出的理论模型与实际测量的数据之间的一致性。以下将对数据进行验证性因子分析，并对模型进行修正。

1.聚合效度

聚合效度反映一个变量的测度项之间是否具有高度相关性，主要测量指标有因子载荷（Factor Loading）、平均方差抽取值（Average Variance Extracted，AVE）。结果显示，所有因子载荷均大于0.6，变量的AVE值均在临界值0.5以上，达到判别标准，说明该测量模型内在质量可以接受，聚合效度符合要求。

2.区分效度

区分效度是指判断不同变量的测量项之间的相关性是否尽可能小的指标。评价标准是每个变量的AVE值的平方根必须大于该变量与其他变量的相关系数。表4中的对角线为AVE的平方根，均大于非对角线上的相关系数，说明测量模型具有较好的区分效度。

综上，检验指标均达到统计学要求，说明本调查数据具有较好的信度和效度。

（四）测量模型的拟合优度及假设检验分析

本研究首先进行直接效应的检验，采用结构方程模型进行路径分析，通过观测路径的显著性与否判断假设的成立与否，对测量模型的拟合优度加以评估。

根据修正指标及期望参数改变值，对假设理论模型进行适度修正。在对模型的修正后，本研究采用最大似然估计法（maximum likelihood）进行模型参数估计。有研究者认为χ2/df，GFI和AGFI等指标对样本量的大小较为敏感，而RMSEA、CFI和 TLI等指标对样本量不敏感（Fan，Thompson & Wang，1999）。因此，本文主要以RMSEA=0.051<0.08，CFI=0.955>0.9，TLI=0.947>0.9，NFI=0.918>0.9等指标评估 模型对数据的拟合优度，并参考χ2/df=1.975<2.00, GFI=0.926>0.9和AGFI=0.892等指标综合判断。数据显示，以上指标满足拟合指数最优标准，说明该测量模型具有较好的拟合指数，即该理论模型与数据之间的适配度较高，模型合理且具有理论价值。基于路径分析，提取显著的路径系数，得到如下变量关系（见图2）。

五 结论与讨论

本文以微信用户为研究对象，在文献回顾的基础上，结合计划行为理论、社会认知理论和技术接受模型，构建出微信用户健康信息分享行为的影响因素概念模型；通过调查问卷获取数据，并以结构方程模型分析拟合实证分析，对模型进行验证。如图2所示，结构方程模型路径系数可以较好地反应出影响因素作用程度的不同，同时也揭示了微信用户在健康信息分享行为方面各个影响因素所发挥作用的大小。

由上述结构方程模型路径系数和显著性水平可知，微信用户健康信息分享意愿对分享行为有显著的促进作用，假设H1成立；同时，在影响分享意愿的因素当中，各因素均与分享意愿呈正相关，因此假设H2至H7得到基本验证。在控制变量方面，年龄和自感健康状况对健康信息分享行为方面有差异，因此H8b、H8d得到验证。

（一）微信平台健康信息分享意愿是分享行为产生的直接前因。

根据路径系数显示，微信平台用户的健康信息的分享意愿与分享行为之间呈正相关。这与多项理论和研究结果保持一致，即意愿的产生与行为的发生呈现直接正向关系。例如，计划行为理论、技术接受模型、理性行为理论、使用与满足理论等等，均认为意愿是行为发生的前提。

健康类信息是微信平台中被最广泛传播的信息类型之一，主要依赖于用户对于信息的分享和转发。微信朋友圈被认为是用户获取健康养生信息的主要渠道，几乎所有的被调查者均转发、分享过健康类信息。本文也通过实证研究验证了微信用户健康信息分享意愿与分享行为之间呈现正相关的促进关系。

（二） 价值因素是影响用户健康信息分享意愿的主要因素。

根据路径系数可见，自我效能的路径系数为0.652，明显得高于其他因素的路径系数，说明自我效能感是影响微信用户健康信息分享意愿的主要因素。自我效能感体现在对微信使用的技术、分享内容和分享能力方面的自信程度。这说明，对于技术的掌握，是用户选择接收和转发分享信息的主要动因之一。因此，社交媒体平台的设计者应充分考虑到不同层次水平的用户在技术使用时的接受能力，设计较为简洁的操作界面，便于用户操作。

同时，在价值因素当中，另一指标感知收益的路径系数为0.418，对健康信息分享意愿也呈现积极效果。感知收益是指他人对用户所分享内容和行为的看法。以微信为代表的社交媒体使得每一位用户成为自媒体，可以随时转发和发布信息，用户也更加注重自身所分享的内容在其他朋友中所树立的形象。为了在社交媒体中塑造自身的形象并且得到内心的满足感，用户在健康信息分享时会充分地考虑朋友对自己分享内容和行为的看法。因此，作为信息的原始发布者，微信公众号在推送健康信息时，更应该增加积极的健康内容，从受众的角度考量信息在转发后对于用户形象的塑造是否产生积极效果，才能够在一定程度上有效地提升信息的传播效果。

（三）态度和环境因素是影响用户健康信息分享意愿的重要因素。

根据路径系数分析发现，个体对信息的态度以及环境对个体的影响均与分享意愿之间呈正相关。首先，在态度因素方面，感知有用和信息质量均与健康信息分享意愿呈正相关，其中信息质量的影响更为显著。这也在一定程度上为提升微信平台健康信息传播效果提供了重要方向。对于微信平台健康信息的传播，主要来自于对微信公众号所发推文的转发。若想提升传播效果，就要首先注重健康信息的质量，这包括信息的准确度、专业度以及表现形式。这与以往的相关研究结论一致，即信息质量会直接影响到用户的分享意愿。特别是如今移动互联网的普及，用户在手机上阅读和获取信息的总体使用时间更长，但对于单条信息的浏览时间有限，快速地吸引受众的目光，产生分享意愿才有可能增强传播效果。因此，无论是在内容还是信息的表现形式方面，要想快速达到良好的传播效果，就必须注重健康信息的质量，符合用户在短时间内了解、理解信息的能力。在发布信息科学、正确、专业的前提下，丰富传播方式，有助于增强用户的分享意愿，从而提升传播效果。

其次，在环境因素方面，社会支持与个体健康信息分享意愿呈正相关。用户在分享相关健康信息后，希望能够得到朋友的积极回应、互动和反馈。社会支持的影响作用也与微信用户长期线下的社会交往情况有关。用户健康信息的分享行为得到其他用户支持，通过分享的信息，保持和增强自己的社交关系，并且得到他人的认同、获得声誉。

（四）群聚效应对健康信息分享意愿虽然呈正相关，但相关程度较弱。

在研究中发现，群聚效应，即周围朋友对某条健康信息的转发，对健康信息分享意愿的影响程度较弱（路径系数为0.096），且远远低于其他影响因素的路径系数。这在一定程度上说明，用户对于健康类信息分享意愿的产生，更多的是以自身的实际需求和判断为主，而受外界广泛转发的热点健康信息的干扰程度较弱。

（五）性别、教育程度与健康信息分享行为无相关性，但年龄、自感健康状况与微信用户健康信息分享行为具有一定相关性。

研究发现，性别与健康信息的分享行为之间不存在相关性，即无论男性还是女性，均对健康信息有较高的关注度，并且愿意转发和分享健康信息。这与之前关于网络信息分享相关研究的结果有所不同。本研究进一步对不同性别的用户构建结构方程模型检验发现，在影响分享意愿的因素当中，女性更看重信息质量，而感知有用性则对男性的影响更大。虽然不同性别的人群对于信息的关注类型会有所不同， 但是健康类信息仍是用户广泛关注的焦点。

而用户所受到的教育程度也并未对其分享意愿和行为产生影响。一方面说明，微信具有非常广泛的用户群体，其使用方式简单、便于操作，使得不同教育背景的用户均可以较好地使用微信。同时，健康信息是人人所关注的问题，与教育水平的相关性不大。虽然教育程度并不是健康信息分享的阻碍，但微信平台及各类公众号也应注重健康知识的科普，面对不同教育层次的用户的接受程度，探索适合的科普方式，精准的科普才是未来的发展方向。

同时，数据显示，年龄、自感健康状况与微信用户健康信息分享行为相关。随着年纪的增长，用户会更加的关注健康信息，即呈现正向相关。研究发现，无论年 纪的大小，用户均对健康信息有一定关注和分享行为；但是随着年龄的增长，用户对于健康信息的分享意愿更加地强烈。微信用户之间的强关系导致好友中大多所处层次相近，受到环境因素的影响，可能会导致虽然不同年龄层次的用户同样关注健康信息，但是考虑到自身所处的环境和在社交媒体中所塑造的形象，不一定会将此类信息进行分享。

此外，用户自感健康越差，则会越关注健康信息，会主动在网络上获取相关信息，同时周围的社交圈子也会将看到的信息推送给微信用户，用户接收到的相关信息越多，则更愿意分享健康信息，形成正向循环。这说明健康状况较差的用户，更关注相关健康信息，特别是与自身状况相关的信息。分享信息不仅能够为自己存储和记录相关有用信息，同时也可能会为他人提供帮助。

综上所述，本研究是将健康传播效果与信息行为研究结合，关注在以微信为代表的社交媒体平台上，引发用户对所获取到的健康信息进行二次转发的影响因素，探讨行为发生的内在机理。在当前新媒体技术发展背景下，结合健康信息内容的特殊性，经典理论以无法适应当前具体的社会及媒介环境。因此，本文在计划行为理论基础上，结合技术接受模型和社会认知理论，引入新的构念，建立新的维度，将所有因素均作为一阶构念进行模型建构，最终构建出微信用户健康信息分享行为的理论整合模型。假设与模型的分析结果能够进一步支持理论的解释度，有助于更加深入思考用户对信息分享行为的影响，也为健康传播决策过程提供新的参考视角。同时适应“健康中国2030”所提出的关于坚持用户和内容为导向的要求，结合本文所提出的理论整合模型，能够为更好地传播健康知识，促进全民健康素养和健康水平的提升提供理论支持。

当然，本研究尚存在一些不足之处。首先，本研究最终所收集的样本量相对较少，未来可以进一步扩大样本进行分析。第二，健康类信息范围较大，包含不同的主题和形式，且不同主题形式之间的差异较大，本文未将健康类信息进行具体限定。第三，缺乏对潜在调节变量和条件性机制的考察。因此，在未来的研究中，可以将不同平台（微信群、微信朋友圈、微信公众平台）的行为进行详细区分，以此探讨更多调节变量对分享行为意向的影响。这也是有待在今后进一步探讨和研究的问题。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2022年第10期。

封面图片来源于网络

本期执编/小韩

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