理解在线医疗社区中奖励与医生贡献之间的非线性因果关系:纵向研究

简介

背景

随着成熟的在线医疗社区的发展，越来越多的人开始使用在线医疗社区内的在线评论来获取关于他们的医生质量的信息[1］．这一现象引起了许多研究人员的注意，并对在线医疗保健社区进行了几项研究，重点关注各种问题，如在线医生评论在不同国家是如何使用的[2-7]，传统医生评论与网上医生评论的区别是什么[8]，以及医学专业领域的差异是否会影响这些综述[5，9］．然而，在中国，尽管在线医疗社区可能会帮助消费者寻找一位好医生，但中国医院的长队却是传奇般的。10)，这意味着与医生预约并不容易。原因是该国的医疗资源相对不足。据统计，医疗开支只占本地生产总值的5.5%，每1000人约有1.8名医生和2.4名护士[11］．中国的卫生资源远低于经合组织(oecd)成员国。更重要的是，医疗资源的地域分配仍然存在严重的不平等;特别是中国西部省份的资源水平最低[12］．由于在线医疗社区有可能缓解农村地区医院等候时间长和医疗资源匮乏的问题，它不再仅仅是一个供公众分享医生评论的网站;它也成为了中国的医患交流平台。

已经有很多公司提供这种服务，其中好医生网站是一个典型的例子[5］．好医生网站(好带福(中文意思是“好医生”)是最早的在线医生评论网站[13自2006年以来一直在中国运营。2016年，它开始与银川市人民政府合作，并获得了医疗机构许可证，以便在中国提供新的在线医疗服务。据好医生网站称，截至2016年底，该网站收录了7216家医院和48万多名医生。其中，约14.2万名医生的实际身份已被核实。他们可以直接为患者提供医疗建议，预约治疗，并分享他们的专业知识。当然，这种线上医疗服务不能完全取代线下医疗互动，但可以减轻中国医疗体系的巨大压力。决定在线医疗保健社区成功的关键因素是医生是否积极参与网站。因此，理解和促进医生在线贡献是在线医疗保健社区管理者的一个关键问题。

研究问题

许多研究调查了其他类型的在线社区的在线贡献行为，如维基百科[14，15]、社交问答网站[16-18]，以及开源软件社区[19，20.］．广泛的研究已经证实了会员对在线社区可持续发展的重要性[16-18，21］．建立有效的激励机制是维持社区贡献行为最常见的方式之一[22-26］．这些相关研究根据研究方法可分为三类。首先，采用问卷调查的方式对知识共享社区进行调查[22-23］．这类研究同时考虑了外部激励和内在激励，并考察了它们对成员贡献行为的影响。实证结果验证了内在激励具有显著的正向作用，而外在激励的影响并不一致。第二，一些研究讨论了问答社区[24]和在线学习社区[25通过实验设计。他们只考虑了外在激励对贡献行为的影响，并得出结论，外在激励对用户的在线贡献有显著的正向影响。第三，应用Web技术收集网络社区公共数据是研究这一问题的另一种方式;研究人员，如Raban [26谷歌Answers是一个在线社区，帮助用户找到其他人在网上拥有的专家信息。高质量的回答会得到更高的评分，作为表达感谢的一种方式，一些提问者可能愿意以自愿支付的形式提供小费。因此，在Raban的工作中，评级和小费分别用于衡量无形和有形的激励。此外，回答的数量被视为用户贡献水平的代理。实证证据表明，无形激励和有形激励对用户在线贡献都有显著的正向影响。尽管在线医疗保健社区已经在世界各地存在了十多年，但我们对能够促进医生在在线医疗保健社区中贡献和与患者互动的激励机制知之甚少。在线医疗社区管理者可以建立激励机制，比如感谢信和虚拟礼物，这可能会鼓励医生捐款。这项研究试图弥补我们在这方面的知识差距。我们设计了一项纵向研究，以检查医生在线贡献是否受到激励机制的影响。

方法

研究模型

图1表示研究模型。五个控制变量——过去的医生在线贡献、医生评论评级、诊所职称、医院级别和城市级别——代表医生在特定时间的状态。换句话说，这些都是在时间上测量的存量变量t．在激励机制内，会考虑心理(内在)奖励和物质(外在)奖励[22，23，26］．这两个都是由时间测量的流量变量t1到t．最后，医生在线贡献也是一个流量变量，从时间上衡量t来t+ 1。基于这个框架，我们可以验证获得一定奖励的医生是否会在下一时期改变他们的在线贡献行为。

强化理论，认为刺激是用来塑造行为的[27]，为解决奖励与医生在线贡献之间的因果关系提供了相关基础。从社会心理学的角度来看，人们的态度可以通过内在和外在的奖励而得到强化，无论这种效果是态度的强化还是态度的改变[28］．换句话说，奖励是行为决策的关键因素。24，29，30.]并会导致重复行为[27，31］．在本研究中，我们的激励机制包括心理奖励和物质奖励。心理奖励是通过病人的感谢信数量来衡量的。32］．这种奖励被认为是一种内在奖励，提高了医生的自我效能感和自我价值[22，23，33］．物质奖励是用收到的象征性礼物的数量来衡量的，这些礼物在在线医疗保健社区出售，用来表达对医生的感激之情。这些“虚拟礼物”可以转换成现金等价物，然后存入医生的个人研究基金。因此，它们是一种外在利益或经济利益[22，23］．进一步，根据“边际效用递减规律”[34，这是经济学中的经典定律，我们进一步探讨心理和物质奖励如何影响医生的在线贡献。根据人类的普遍经验，这一定律表明，与前一个单位相比，每增加一个单位所产生的边际效用都会减少。在我们的环境中，当医生获得更多的心理或物质奖励时，每个额外奖励对医生在线贡献的边际效应会下降。在数学上，一阶导数为正，二阶导数为负的函数被称为向下凹递增函数。我们调查了奖励与医生在线贡献之间这种向下-递增关系的存在。

数据收集和处理

通过网络爬虫技术，本研究的数据来自好医生网站，在该网站上可以找到超过423,916名医生的资料。但是，只有在医生申请个人网页后，他或她才能提供完整的在线服务(例如，与患者进行在线对话或分享专业文章)。因此，出于研究目的，在该网站上拥有个人网页的142,457名医生被认为是真正参与了该网站的人，而其他人则不包括在我们的样本中。此外，为了确保医生目前在网站上是活跃的，最近的登录时间必须在1个月内。因此，我们集中调查了40,300名拥有个人网站并最近登录过好医生网站的医生。为了调查增加心理和物质奖励是否会改变医生的在线贡献行为，我们设计了一项纵向研究，涉及三波数据样本。数据收集过程如图所示图2．具体来说，在一开始(2017年6月25日)，我们收集了包括医生身份证和收到的感谢信和象征性礼物数量在内的数据，作为心理和物质奖励的代表。在1个月后的随访阶段(2017年7月26日)，我们收集了第二波数据，包括医生评论评分、诊所名称、医院级别、城市级别、感谢信、代币礼物和在线贡献评分。在最后一个阶段(2017年8月25日)，我们再次收集了每位医生的在线贡献评分，时间跨度为1个月。需要注意的是，由于数据收集时间的特殊性，我们的分析可能存在季节性偏差(例如，包括医生在内的许多人通常在夏季有更多的假期)。

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样本特征

一些样本特征值得进一步研究。首先，40300名医生来自中国3607家不同的医院，10个不同的主要专业领域，31个不同的省或直辖市。这表明我们的样本并不局限于一个特定的群体。特别是,图3显示了不同专业领域的医生数量。外科、内科、儿科和中医的医生人数最多，分别约占医生总数的23%、16%、9%和9%。图4代表31个省或直辖市的医生数量。此外,图4亦显示2015年相应的人口，数据可由中国国家统计局[35］．总体而言，人口规模越大，好医生网站上的医生数量就越多，除了北京和上海这两座大城市，它们分别是中国的政治和经济中心。虽然北京和上海常住人口总数仅占全国总人口的3.3%，但约22%的医生来自这两个城市。这可能反映了大城市医疗资源的相对充足，也可能部分得益于好医生网站的推广策略。这自然反映了大城市医疗资源的相对充足。二是全国统一门诊职称，对应四个级别:住院医师、主治医师、副主任医师、主任医师(从初级到高级)。这四个水平分别占我们样本中医生总人数的9.1%、30.5%、33.3%和27.1%。第三，大约82%的医生来自三级医院，这是最高质量医院的官方认证。最后，我们还收集了医生的评论评分，这可以看作是网络口碑。这些评分的平均值为3.84(标准偏差[SD] 0.34)，从1到5分，5分为最高分。

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措施

在线的贡献

从本质上讲，在线投稿的存在意味着成员参与到与社区相关的活动中，例如积极分享信息，积极回答其他成员的问题，以及与其他成员进行直观的互动[16，21］．在这项研究中，我们通过好医生网站上列出的贡献分数来衡量医生的在线贡献。贡献分数的改变主要有三种方式。首先，当医生及时更新其个人信息，如门诊信息、会诊范围等，通过在线医疗社区管理员审核，提高其贡献分数。其次，鼓励医生在网站上为病人发表医学文章。文章被好医生网站引用后，贡献评分更新。第三，如果医生能够在线回答患者的问题，他或她的贡献分数将会增加。在本研究中，医生在线贡献增量以基线到随访的贡献评分增量除以自然对数形式的时间间隔长度来衡量。公式如式1所示图5．

这个方程中基线和随访天数除以天数的原因需要解释。为了避免干扰好医生网站的正常运行，我们的爬虫进程没有非常频繁地下载数据。我们花了大约3天的时间一次性收集所有医生的数据，如图所示图2．因此，对于每个医生来说，这个时间并不是精确地等于30天。除以天数(不需要是整数)可以消除这种轻微的估计偏差。其中，医生在线捐款被视为每日医生在线捐款的衡量指标。另外两个与奖励相关的流量变量也通过类似的测量得到。

心理上的奖励

收到感谢信的数量被用作心理奖励的指标。感谢信是由病人写来表达他们的感激之情。心理奖励增量是用基线到随访期间收到的感谢信增量的自然对数除以时间间隔长度来衡量心理奖励的变化。公式如式2所示图5．

物质奖励

患者可以通过在好医生网站上购买虚拟鲜花、牌匾和锦旗等虚拟礼物来表达对医生的感激之情。这些礼物被转换成现金等价物，存入医生的个人研究基金。因此，在本研究中，象征性礼物的数量可以被视为物质奖励的代理。具体而言，物质奖励增量是物质奖励的变化量，用基线到后续所收到的token礼品增量的自然对数除以时间间隔长度来衡量。公式如式3所示图5．

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控制变量

在这项研究中，我们采用了一些控制变量:过去医生在线贡献的时间t［15，16];每次医生评论评分的平均值t［5，26];诊所名称的虚拟变量，其中主任医师和副主任医师编码为1，其他医师编码为0 [5];医院级别的虚拟变量，如果医生来自三级医院，则设为1，否则设为0 [5];以及城市级别的虚拟变量，如果医生来自北京或上海，则设为1，否则设为0 [5］．在本研究中，所有的控制变量都是库存变量，它代表了当时医生的线上和线下状态t．所有变量的定义和测量报告在表1．

统计分析

为了检验心理和物质奖励是否会影响医生在线贡献的研究问题，构建了一个多元线性回归模型，如模型1所示图5．

为了研究奖励与医生在线贡献之间的下凹递增关系，我们进一步考虑了模型2中提出的多元二次回归模型图5．

为了检验心理(或物质)奖励增量的平方对曲线的影响，心理(或物质)奖励增量以均值为中心，以降低多重共线性的概率，并与原始分数相乘[36］．如果β₈(β₉)显著正或负，该结果将证实心理(或物质)奖励与医生在线贡献之间的非线性因果关系。

结果

描述性统计

从2017年7月26日至2017年8月27日，收集了40,300名医生的贡献评分，间隔约1个月。所有医生贡献分数的增量为10,609,215，意味着增长率约为2.8%。因此，每位医生贡献评分的平均增量约为263.2 (SD 701.9)。调查10个主要专业领域的差异是特别有趣的。表2说明妇产科和儿科专科医师的贡献分值比其他专科医师的贡献分值提高较多。其中，每位医生贡献分数的平均增量为413.5 (SD 981.3)和362.2 (SD 822.3)。我们还观察到，在每个专业领域，感谢信和象征性礼物的数量都有所增加。表2表明外科和眼科专业的医生收到了更多的感谢信(即，每个医生分别收到0.85和0.80封信)。各专业领域的代币礼物数量的平均增量表示在表2．平均而言，一名医生收到1.45份象征性礼物，但儿科和妇产科医生分别收到1.95份和1.91份象征性礼物。

奖励与医生在线贡献的因果关系

表3给出模型1的40,300名医生样本的回归估计。我们报告标准化回归系数，标准误差，t值,P所有变量的值。决定系数比较高(R²= .534);也就是说，该模型能够解释因变量中的大量方差。结果表明，心理奖励对医生在线贡献有显著影响(β₁= 0.192)。我们还发现物质奖励与在线贡献之间存在显著的正相关(β₂= 0.359)。

对于控制变量，结果显示过去的医生在线贡献(β_3.=0.450)和医生评论评分(β₄=0.246)与医生在线贡献的增加呈正相关，但诊所名称(β₅= -0.115)，医院水平(β₆= -0.114)，城市水平(β₇= -0.149)与医生在线贡献的增加呈负相关。所有估计均有统计学意义(P<措施)。

奖励对医生在线贡献影响的二次效应

表4报告模型2的回归分析结果，包括标准化回归系数、标准误差、t值,P所有变量的值。与模型1相比，决定系数从。534提高到。570，说明加入两个二次变量可以改善原模型。所有的估计表4有统计学意义(P<措施)。控制变量系数的特征与模型1的结果非常相似。在心理奖励和物质奖励的效应方面，两种奖励的主要效应均显著为正(β₁=0.261， β₂= 0.688)。更重要的是，奖励的二次效应显著为负(β₈= -0.015和β₉= -0.049)。因此，奖励与医生在线贡献不遵循线性关系。其中，正的主效应和负的二次效应代表了奖励与医生在线贡献之间的一种向下-递增的关系。

为了进一步理解和验证这一关系，所有医生根据收到的感谢信(或象征性礼物)的数量进行分组，并计算每组医生在线捐款增量的平均值，结果如图所示图6．根据数据范围的限制，收到10封以上感谢信(或象征性礼物)的医生被排除在外图6之后，99.3%(或97.0%)的医生仍然被包括在内。这两个数字清楚地表明，奖励的主要影响是积极的，边际贡献随着奖励水平的增加而减少。

奖励主效应和二次效应的稳健性检验

本研究进行了两项稳健性检验。我们首先验证了奖励对在线贡献的主效应和二次效应对至少收到一封感谢信或象征性礼物的医生是否稳健。具体来说，我们忽略了相对不活跃的医生，结果样本量减少到16,029。基于这些数据，模型2的回归估计结果在表5．与心理和物质奖励相关的系数与表4．

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更重要的是，我们进一步探讨了奖励对不同专业领域的医生在线贡献的影响。表6结果表明，物质奖励的主效应和二次效应在各专业领域均具有鲁棒性;这些估计有统计学意义(P<措施)。对于心理奖励，口腔健康和癌症专科医师的二次效应没有显著的负系数，但其他专科医师的结果仍然支持上述论点。总而言之，这里提供的额外经验证据进一步证实了奖励与医生在线贡献之间的因果关系的稳健性。

讨论

主要结果

在线医疗社区不仅不能减少医疗信息不对称[37]，帮助网络用户找到好医生或获取医学知识，但它也能让患者直接与医生在线交流。因此，在线医疗社区是解决城乡健康差距问题的潜在解决方案[38]，尤其是在中国等发展中国家。然而，在线医疗社区的成功取决于是否有足够多的医生积极参与其中。我们首先应该认识到，我们的实证结果不能用来解释所有医生对患者的线上和线下贡献，而只能解释他们的线上医疗社区参与行为。我们的研究结果表明，在不同的专业领域，医生在线贡献的平均水平是不同的。表2表明妇产科和儿科专科医师的在线贡献远高于其他专科医师。一个可能的原因是，这些医生有更多的机会在线上或线下为患者服务。具体来说，儿科和产科对大多数人来说是一个普遍的事件。大多数人不会做心脏手术，但相对较高比例的夫妇会决定要孩子。特别是，中国人非常关注与孩子有关的医疗问题，这也为医生回答病人的问题创造了更多的机会。这一观点在一定程度上得到了以下事实的支持:在中国，妇产科和儿科医生的平均评论数量最多[5］．另一个可能的原因是，与其他专业相比，人们认为妇产科和儿科专业的医生更以人为本，更富有同情心。这两个特点可能会导致他们更愿意花额外的时间来帮助更多的病人。综上所述，我们的研究结果可以帮助人们了解中国医生在线贡献的现状，但需要注意的是，批评任何医生对在线医疗社区的贡献较少是非常不合适的。

我们进一步调查了影响医生在线投稿的因素。我们首先讨论了与控制变量相关的结果，包括过去在线投稿、医生评论评分、诊所名称、医院级别和城市级别，这些变量不容易在短时间内操纵或改变。过去的在线贡献和医生评论评分都可以被视为医生过去在线行为的衡量标准。具体而言，过去在线贡献较高的医生意味着他或她更愿意参与在线医疗保健社区活动，医生评论评分较高的医生意味着他或她在在线医疗保健社区中拥有更好的声誉。如表3而且4，较高的过去在线捐款和医生评论评分导致下个月的在线捐款更多。这些结果与先前的文献一致(即人们过去的贡献与他们后来的贡献高度相关)[15，16]，而评论评分是在线参与的推动因素[26］．其他三个控制变量与医生的离线状态有关。来自三级医院的主任医师和副主任医师，以及来自北京或上海的医生较少参与在线医疗社区。由于这些控制变量对于在线医疗社区管理者来说难以操纵，因此本研究更关注激励机制相关的变量。

我们在激励机制方面的研究设计有两个特别的优点。首先，基于多期样本，我们考察了医生在第一个月获得不同程度的奖励是否会导致他们在下个月的在线贡献行为有所不同。结果显示，奖励与医生在线贡献之间存在明显的因果关系，而不仅仅是相关关系。其次，我们考虑了心理和物质奖励，分别由感谢信和象征性礼物的数量来衡量。虽然象征性礼物的价值并不高(5- 100元)，但与感谢信不同的是，它们可以转换为经济用途。之前关于在线问答社区的研究[18]和开源软件开发社区[39研究发现，外在动机(即经济奖励)会使参与贡献增加，但内在动机(即自我价值或自我效能)可能与参与贡献没有显著关联。然而，我们的研究结果表明，心理和物质奖励都可以显著增加医生的在线贡献。比较这两种奖励，表3表明物质奖励和心理奖励增量的标准化回归系数分别为0.359和0.192，说明物质奖励的影响大于心理奖励。此外，我们在模型2中检验了多元二次回归模型。积极的主效应(β₁= 0.261,β₂=0.688)，负二次效应(β₈= -0.015,β₉= -0.049)表明奖励与医生在线贡献之间的关系是凹向下增加的。如表5而且6，所有的实证结果都是稳健的样本子集，其中医生收到至少一封感谢信或象征性礼物，并在不同的专业领域是稳健的。

最后，根据我们的研究结果，我们为在线医疗保健社区管理人员提出了两个具体的建议。首先，各专业领域的医生在线投稿方式存在较大差异;因此，在线医疗保健社区管理者应该努力重新平衡不同专业医生的在线工作量。特别是,表2表明妇产科、儿科专科医师网络贡献较多，但数量相对较少，如图所示图3．因此，在线医疗保健社区管理者应该尝试招募更多的妇科/产科和儿科专业的医生。其次，我们的研究结果验证了激励机制在在线医疗保健社区中的重要性。心理和物质奖励都能让个人更愿意做某事。由于在线医疗社区的持续有效运作必须依赖于医生的参与，因此需要制定可行的激励机制。我们提出两个指导原则供管理者参考:(1)物质奖励比心理奖励更有用，即使所获得的经济效益非常有限;(2)为了最大化医生在线贡献，在线医疗社区管理者应避免将奖励过度集中在少数医生身上。换句话说，对于每个医生来说，适当的奖励水平就足够了，因为边际在线贡献随着奖励水平的降低而降低。

局限性和未来工作

我们注意到一些局限性，并指出未来可能的研究问题。首先，所有数据都是从一个在线医疗保健社区“好医生”网站收集的。虽然它是中国最大的第一个在线医疗保健社区，但这意味着我们的结果可能只部分反映了医生在线贡献行为的现实。第二，由于贡献分数增量计算时间为2017年7月26日至8月27日，可能存在季节性偏差。例如，内科专业的医生可能在冬天比夏天更忙。在未来的研究中，如果我们可以通过跨季节样本观察医生的在线贡献行为，可能会发现更有趣的结果。第三，通过好医生网站的贡献评分来衡量医生在线贡献，这是一个定量指标，不能反映贡献的定性价值。例如，如果一名医生仔细地回答了5个病人的问题，他或她得到的贡献分数仍然比另一名医生更不仔细地回答了更多病人的问题。然而，正确衡量贡献的质量是一项具有挑战性的任务。

与医生在线贡献相关的另外两个问题可以在未来的工作中进行调查。首先，慢性或急性疾病患者的症状不同，治疗过程也不同[40-42］．特别是，大多数患有急性疾病(如流感)的人很快就会康复，但慢性疾病(如糖尿病)通常不能治愈，只能控制。慢性或急性疾病可能导致不同医生的网上捐款行为。其次，也许更重要的是，医生在线贡献必须满足不同类型的社会支持需求，包括信息[43]和情感支持[44］．前者可分为基于经验的信息、非常规信息和医学事实[45］．相比之下，情感支持涉及病人的情绪或感觉;例如，医生需要以一种有益和令人放心的方式倾听和谈论患者的担忧。就心理健康而言，情感支持可能比信息支持更重要。因此，探索医生在线贡献为患者提供的社会支持类型也是值得的。

结论

总之，我们在中国调查了一个新型的在线医疗社区，它可以被视为一个医患交流平台。如果这个在线医疗社区运作良好，可以缓解医院排队问题和农村医疗资源不足的问题。然而，这个社区中最重要的部分是医生:只有当医生愿意积极参与时，在线医疗社区才有成功的机会。因此，本文以医生在线投稿为主题。

本研究有几点贡献。首先，通过分析从中国最受欢迎的在线医疗保健社区收集的大量真实数据，这是第一个进一步了解医生在线贡献行为的研究。其次，我们的发现可以增加对医生在线捐款行为的理解。我们发现，10个主要专业领域的在线贡献平均值是不同的。具体来说，妇科/产科和儿科专业的医生比其他人更多地参与在线医疗社区。此外，过去在线贡献较多、评论评分较高、诊所级别较低、非三级医院、非大城市的医生在在线医疗社区投入更多精力来分享医疗知识和帮助患者。最后，我们发现，当医生们收到更多的感谢信(心理奖励)或象征性礼物(物质奖励)时，他们愿意在下个月做更多的工作，无论他们的专业领域是什么。物质奖励的影响大于心理奖励的影响。我们进一步发现，为了提高在线贡献，极端奖励的效果略低于适度奖励。因此，我们的研究结果为在线医疗保健社区管理者设计一个有效的激励机制来提高医生的在线贡献提供了指导。