大流行期间的数字不平等:普通人群中与covid -19相关的互联网使用和结果差异的定量研究

介绍

背景

世界卫生组织将冠状病毒病(COVID-19)视为威胁全球健康的突发公共事件[1]。世界各国政府已采取严厉行动，包括要求保持社交距离，关闭公共服务、学校和大学，以及取消文化活动[2，3.]。人们被建议或命令呆在家里并进行社会隔离，以避免被感染。4]。目前的大流行代表着空前规模的爆发，它引起了广泛的恐惧和不确定性。

在本文中，我们关注互联网在危机中的作用。互联网已成为公众的一个重要来源，因为它提供了获取一般信息、最新的国内和国际发展以及危机期间行为准则的指导方针。在这方面，互联网在政府面临的巨大挑战中发挥着重要作用，这些挑战涉及向广大人口转移知识和指导方针。当个人了解政府强制措施的必要性和理由时，他们更有动力遵守，甚至自愿采取措施。[5，6]。除了信息目的外，互联网还使个人能够与无法面对面接触的人分享新闻和经验，与朋友和家人保持联系，寻求支持，并向包括卫生机构在内的官方机构提出问题。此外，互联网使人们能够采取主动行动，例如为卫生工作者或失业者等有需要的人筹集资金或准备包装食品。总之，在全球危机时期，互联网对所有社会阶层和背景的人都起着至关重要的作用。因此，所有人都应该能够使用互联网作为信息和交流的来源。

然而，数字不平等研究表明，互联网接入在普通人群中分布并不均匀[7，8]。数字不平等的基本概念源于社会和信息不平等的比较角度，因为互联网接入既有好处，也有缺乏互联网接入的负面后果[9]。灾难往往是不平等的写照。10];因此，在本文中，我们旨在更深入、更广泛地了解人们在应对COVID-19危机期间如何使用互联网的差异。Van Dijk的资源与挪用理论[8]通过考虑个人和位置类别以及个人资源来解释互联网访问的差异或不平等。互联网访问本身被认为是一个占用的过程，涉及态度访问、材料访问、技能访问以及最后阶段的使用访问。后者涉及人们在互联网上进行的活动类型的差异。这个过程的结果就是互联网使用的结果。这些结果反过来又加剧了个人和地位的不平等以及资源分配的不平等[8) (图1)。本文的第一个目标是及时了解与COVID-19大流行相关的不同人群如何使用互联网以及他们从中获得的结果。

互联网的使用和不同人群之间的结果差异可能会对人们如何处理危机产生深远的影响。例如，老年人最有可能感染这种病毒，也最有可能死于这种感染[11他们使用互联网的次数也更少，网络结果也最少[12]。后者可能进一步危及他们的特殊情况，因为有限的互联网使用和结果可能导致缺乏关键信息或必要的支持。

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与covid -19相关的互联网使用和结果

要研究COVID-19大流行期间互联网使用和结果的差异，有必要了解正在发挥作用的使用类型和结果。通常，使用和结果是通过以下概念分类来研究的，这些分类区分了不同的领域，如经济、社会、文化或个人领域[13]。在这里，我们以COVID-19大流行为关注领域。在这个领域中，我们考虑了两种主要的、概念上不同的用途和结果:信息和通信[14，15]。信息互联网的使用包括搜索有关COVID-19各方面的信息。潜在的信息结果包括更好地了解这种疾病，了解为什么需要采取某些措施，并通过提高对自己行为的认识来限制感染的风险。互联网的交流用途包括与朋友谈论危机，在社交媒体或在线论坛上提问，提供建议或向他人提供支持。沟通成果包括在互联网上找到可以提供支持或分享担忧的人，减少孤独感，并保护他人免受潜在的COVID-19风险。研究这两种类型的使用和结果很重要，因为先前的研究表明，通信使用可以补偿信息使用，以获得有益的互联网结果[16]。

与covid -19相关的互联网使用和结果的决定因素

数字不平等研究表明，关于COVID-19大流行的大量基于网络的信息和交流可能性可能难以被部分普通人群掌握和概念化[7]。一些经常观察到的个人分类不平等是性别、年龄、个性和健康[7]。早期的研究表明，男性和女性在互联网活动上存在差异;女性更倾向于使用电子邮件和社交媒体，而男性则更倾向于使用互联网获取信息。17，18]。一般而言，年龄对互联网的使用及结果有负面影响[7]。在2019冠状病毒病危机中，老年人尤其脆弱;因此，他们知道如何行为和安全是非常重要的。我们假设(H1)男性更可能参与与信息相关的使用和结果，而女性更可能参与与covid -19相关的互联网使用和结果的通信相关的互联网使用和结果。我们还假设(H2)年龄对covid -19相关的互联网使用和结果有负面影响。

个人的个性可能会阻碍或刺激他们参与某些与covid -19相关的活动。认知评估理论认为，个体在危机中完成两种类型的认知评估过程[19]。这一过程始于对危机的评估，将其视为危险或生活中断的潜在来源。如果危机没有被确定为危险，它就不会被视为压力源，也不需要干预。如果确定危机是相关的，则将其视为压力源，必须通过平衡危机的需求和个人资源来进一步评估[20.]。在这一点上，性格进入了等式[20.]。在研究人格特征时，人们对大五人格模型有一个普遍的共识。该模型提出了五种人格特征:宜人性、神经质性、尽责性、内向性和开放性[21]。然而，对于这些特征是否有助于或不利于抵抗干扰，尚无一致意见[20.]。五大人格特征与互联网使用的关系也没有达成共识[7，22]。例如，尽责性与遵守规则的人有关。一方面，有人可能会争辩说，这将导致对如何行为的信息的更大需求。另一方面，互联网是非结构化的，很大程度上缺乏规则和政策。在将人格特征与互联网使用联系起来以进行心理调整以应对COVID-19危机时，这些特征是否会支持或阻碍与COVID-19相关的互联网使用和结果并不明显。我们假设(H3a)宜人性、(H3b)神经质、(H3c)争议性、(H3d)内向性和(H3e)开放性与covid -19相关的互联网使用和结果有关。

个人的健康状况可能在他们如何应对COVID-19方面发挥重要作用。为了详细了解健康与covid -19相关的互联网使用和结果之间的关系，我们遵循了早期区分不同健康方面的研究[23[英语词汇]:一个人的身体功能或其健康目前对运动、搬运杂货、爬楼梯和散步等活动的干扰程度，他们的精神健康或心理困扰和幸福感，以及他们对自己总体健康评级的健康感知。在危机期间，我们预计有健康问题的人更有可能转向互联网寻求安慰和保证。我们假设(H4a)身体功能、(H4b)心理健康和(H4c)健康感知对covid -19相关的互联网使用和结果有负面影响。

本研究考虑的最后一种个人不平等是传统读写能力，众所周知，这对互联网的使用方式有重大影响[24，25]。我们认为读写能力是读、写和理解文本的能力，它也被概括为功能性读写能力或基础读写能力[24]。功能性识字或传统识字可被视为所有识字概念的基本维度[26]。考虑到互联网在2019冠状病毒病危机中发挥的关键作用，识字率低是理解信息和参与基于网络的交流的潜在巨大障碍。我们假设(H5)传统扫盲对与covid -19相关的互联网使用和结果有积极贡献。

教育是数字鸿沟研究中观察最多的位置类别不平等，它可能在当前背景下发挥作用。受教育程度较高的人士更能理解网上资讯，并从使用互联网中获益。[7]。我们假设(H6)教育对与covid -19相关的互联网使用和结果有积极贡献。

在研究互联网使用和结果的差异时，人们可以访问的资源通常来自皮埃尔·布迪厄的资本理论[27]，它强调不仅要包括经济资源，还要包括社会和文化资源，以决定一个人在社会中的地位和地位。在2019冠状病毒病大流行期间，经济和社会资源可能很重要，因为早期的研究表明，拥有更多经济资源的人——在数字不平等研究中主要作为收入进行操作——能够更有效、更有成效地使用互联网[7，28]。拥有更多社会资源的人更有可能在互联网上接触到家人、朋友或其他联系人。29]。我们假设(H7a)经济和(H7b)社会资源对covid -19相关互联网使用和结果有积极贡献。

互联网拨款流程

资源与占有理论的核心是技术的获取，技术的获取被认为是一个涉及态度、材料、技能和使用获取的占有过程。态度访问涉及一个人对互联网的态度;根据技术采用理论，这种接入方式对使用互联网至关重要[30.]。物质访问可以根据人们用来访问互联网和所有其他基于网络的资源的不同设备来定义，包括台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、游戏机和交互式电视[31]。技能获取涉及使用互联网所需的技能，从操作和信息技能到社交和内容创作技能[32]。先前的研究显示，这三种上网方式直接影响上网的使用和结果[16]。我们假设(H8a)态度上网、(H8b)物质上网和(H8c)技能上网对与covid -19相关的互联网使用和结果有积极贡献。

covid -19相关互联网使用对其相应结果的影响

最近对数字不平等的多方面考虑揭示了互联网使用对结果的强烈影响[12]。此外，就互联网使用结果的不平等而言，人们的互联网活动似乎比他们的个人特征更重要。这表明，当人们参与与covid -19相关的互联网信息使用时，前几节讨论的变量对于获取信息结果将变得不那么重要。与covid -19相关的通信用途和结果也是如此。本文的第二个目标是揭示在人们参与相应的使用之后，所讨论的指标对于获得互联网结果仍然重要的程度。

方法

招聘

这项研究使用了一项基于网络的调查，并利用了在荷兰收集的样本。为了获得具有代表性的人口样本，我们使用了市场研究专业组织PanelClix，提供了大约110,000人的小组。小组成员每完成一项调查，就会得到一笔小额奖励。在荷兰，98%的人口使用互联网;因此，就其社会人口构成而言，互联网用户人口非常能代表一般人口。该小组包括新手和高级互联网用户。总的来说，我们的目标是获得一个包含大约1700名18岁以上受访者的数据集。最终，这导致在2020年4月的一周内收集了1733份回复。在数据收集期间，对抽样框架作了三次修正，以确保荷兰人口的代表性。因此，分析显示，我们的受访者的性别、年龄和正规教育程度在很大程度上符合官方人口普查数据。 As a result, only very small post hoc corrections were needed.

这项基于网络的调查使用软件检查缺失的回复，并提示用户回复。该调查在两轮中对10名互联网用户进行了试点测试。根据所提供的反馈意见作出了修订。在第二轮投票中，没有人发表重大评论。完成调查的平均时间为20分钟。

措施

我们初步制定了11个与covid -19相关的互联网使用调查项目。受访者被要求使用5分制(“每天不”到“每天多次”)来表明他们在过去一个月里使用互联网进行各种活动的程度。主成分分析与变量旋转确定两个潜在的使用集群，一个与信息有关，一个与通信有关。每个项目的因子负荷为0.4或以上[33]。在一个特征值大于1.0的双因子结构中，总共保留了8个项目(信息3个，传播5个)，占总方差的76%。

针对covid -19相关信息和传播互联网成果，我们开发了14个项目映射到使用项目上。采用5分协议量表作为有序水平测量。主成分分析与变量旋转得到的结构与信息结果(4个项目)和沟通结果(4个项目)的概念定义相匹配。这两个因素的特征值大于1.0，解释了65%的方差。

性别作为二分类变量，直接询问年龄(平均值50.2，标准差17.0)。

用快速大五人格问卷来测量性格[34]，它由30个形容词组成，反映了对五大特征的有效和可靠的衡量。参与者被要求对一个特定的形容词在他们身上的应用程度进行评分，满分7分，从完全不真实到完全正确。5个性状的Cronbach α值分别为亲和性0.89、神经质性0.88、尽责性0.88、内向性0.87、开放性0.81。

身体健康、心理健康和健康感知采用荷兰版的医疗结果研究(MOS)简易一般健康调查(SF-20) [35]。这一工具使答复者能够评估其总体健康状况，并生成代表不同健康类型的综合综合得分。我们标准化了量表，分数越高代表功能越好。身体健康分为5个项目(2点量表;α= .89;平均1.75，标准差0.34)，心理健康共5项(5分制;α= .85;平均3.65，标准差0.77)，健康感知有5个项目(5分制;α= .86;平均值3.39，标准差0.85)。

为了测量传统的读写能力，我们使用了经过验证的11项诊断文盲量表[36]。样本项目包括“我在阅读和理解市政府的信息方面有困难”和“我发现很难阅读和理解我的电话账单”。采用了5分制的一致性量表。量表上的得分表现出高度的内部一致性。项目被重新编码，以便更高的分数与更高的文化水平相对应(α= 0.94;平均值4.33，标准差0.71)。

为了评估教育，收集了有关获得学位的数据，并将其分为三组:低(小学)、中(中学)和高(高等)教育成就。

经济资源是通过寻求家庭在过去12个月的年收入来客观衡量的。12个类别被重新划分为3个类别:低于3万欧元(35,503.50美元)的低类别，3万至7万欧元(35,503.50美元至82841.50美元)的中类别，以及5万至7万欧元(82841.50美元)的高类别。在社会资源方面，我们采用了社会支援调查[37]。受访者完成了18个项目，包括情感支持(例如，“当你需要说话时，你可以依靠的人会倾听”)，信息支持(例如，“有人在危机时给你好的建议”)和有形支持(例如，“如果你被困在床上，有人会帮助你”)。所有项目都以5点李克特量表进行评分，锚点为无时间(1)和大部分时间(5)。我们计算了支持可用性的总测度(α= 0.96;平均值3.83，标准差0.85)。

态度上网是由三个项目改编自数字动机量表[38]。采用5分制的一致性量表，对所有项目的反应方向进行平衡(α= 0.74;平均值4.10，标准差0.70)。一个例子是“像互联网和移动电话这样的技术使生活更容易。”为了测量物质互联网接入，我们考虑了7种用于连接互联网的设备(平均值3.43，标准差1.53)。包括台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能电视、游戏机和智能设备(如活动跟踪器)。最后，技能互联网接入是改编自互联网技能量表背后的概念[32]。我们提出了反映操作、信息导航、社交和创造性互联网技能的30个项目。主成分分析产生了一个20项的单技能结构。所有项目都以5分制进行评分，范围从“完全不真实”到“非常真实”，并表现出高度的内部一致性(α= 0.96;平均值3.67，标准差0.97)。例如“我知道如何打开下载的文件”，“我发现很难决定在线搜索时使用的最佳关键词是什么”，以及“我知道哪些信息应该在线分享，哪些不应该在线分享”。

统计分析

为了检验假设并解释与covid -19相关的互联网使用与结果之间的顺序，使用了分层回归分析。在第一个模型中，我们通过分析两种与covid -19相关的互联网使用类型和两种相应结果的重要决定因素来检验我们的假设。在第二个模型中，我们试图确定在将互联网使用添加到模型后决定因素的重要性的变化。

结果

表1提供研究中被调查人员样本的概述。

表2显示与互联网使用和互联网结果有关的调查问题的平均得分。

本文的第一个目标是在第一个模型中提出的表3，其中揭示了COVID-19用途和结果的几个重要决定因素。

表3男性更有可能参与与covid -19相关的通信使用。年龄与COVID-19相关信息的使用呈正相关，与COVID-19通信的使用和结果负相关。在人格特征方面，亲和性与covid -19相关信息和沟通使用以及沟通结果呈负相关。神经质与使用和沟通结果呈正相关。

尽责性与任何用途或结果都无关。内向与covid -19相关的沟通使用和结果呈负相关，这表明外向的人更多地进行这种沟通。最后，公开性与信息使用和两种结果呈正相关。

结果进一步表明，在三个健康指标中，身体健康与通信使用和结果呈负相关。心理健康对任何使用或结果都没有贡献。健康认知对信息的使用和两种结果都有积极的贡献。

传统扫盲与信息类型的使用以及两者的结果呈正相关，教育与covid -19相关的信息和通信使用呈正相关。经济和社会资源与COVID-19的任何用途或结果无关。

态度互联网接入与信息使用和结果正相关，但与沟通使用和结果负相关。物质互联网接入对所有用途和结果都有积极的贡献，技能接入与所有用途和结果都有积极的关系。表4提供假设的概述。

最后，为了解决研究的第二个目标，我们测试了当相应的用途被添加到分析中时，结果决定因素的贡献会发生什么(模型2:见表5和6)。增加使用显著增加了解释方差;此外，个人和职位类别之间以及资源和结果之间的一些关系变得微不足道。年龄、健康认知和传统文化对信息结果的影响仍然显著。此外，态度互联网访问仍然显著。就交流结果而言，年龄、开放程度和传统文化水平之间的关系仍然很重要。

讨论

主要结果

本文旨在对前所未有的卫生大流行情况下的数字不平等进行全面检查。该研究的第一个目标是揭示不平等如何在与covid -19相关的互联网信息和通信使用和结果中表现出来。研究结果揭示了背景变量与两种类型的互联网使用和结果之间的几种关系。

研究发现，在危机时期，老年人使用互联网获取信息和沟通的能力较差。然而，他们更有可能参与与covid -19相关的信息型互联网使用，可能是因为他们面临的疾病风险最大[11]。这并没有带来更多有益的信息结果。互联网技能在将互联网的使用转化为有益的互联网成果方面发挥着重要作用[39]，先前的研究表明，老年人的上网水平总体上较低[32]。老年人不太可能进行交流活动或获得与交流相关的结果，这一发现与先前的研究一致[15];然而，这些结果很重要，因为老年人在被诊断患有COVID-19时更有可能出现严重并发症。在性别方面，与一般的互联网使用情况相反，在危机期间，男性比女性更有可能参与与covid -19相关的通信型互联网使用。一种可能的解释是，男性和女性对危机新闻的反应可能不同[40]。

神经质的积极影响表明，愤怒、焦虑或抑郁等负面情绪的倾向促使人们转向互联网获取与covid -19相关的信息和沟通。在神经质量表上得分较高的人可能更需要关于如何减轻风险的指导，或者可能需要更多来自他人的支持来获得安慰。此外，开放性特征支持信息和通信互联网的使用和结果。一种可能的解释是，重大危机会引发冒险、非常规的想法、想象力、对感情的意识、好奇心或各种各样的经历，所有这些都与高度开放有关[21]。随和的负面影响引发了一些问题。一种可能的解释是，随和的人很少被寻找进行交流活动。然而，对于不那么讨人喜欢的人来说，互联网也可能是一个非常有吸引力的环境。责任心似乎并不是一个重要的决定因素。更顽固、更专注或更灵活、更自发的人似乎都参与了与covid -19相关的信息和通信型互联网使用和结果。外向性是一种支持使用互联网进行交流的特征;这是可以预料的，因为外向的特点是与外部世界的明显接触[21]。

虽然我们预计心理困扰会在当前情况下发挥作用，因为对他人的信息和支持的需求相对较高，但心理健康并没有成为一个重要的因素。此外，我们确实发现，身体健康问题似乎鼓励了基于网络的与covid -19相关的通信使用和结果。最可能的解释是，有潜在健康问题的人面临的风险更大(因此更离不开家)，因此更需要与朋友和家人交流。健康观念产生积极影响的一个可能原因是，认为自己健康状况良好的人可能会觉得在COVID-19大流行期间更有能力支持他人。

不出所料，传统文化发挥了重要作用。在COVID-19大流行的情况下，缺乏阅读、写作和理解文字的一般能力进一步使个人处于不利地位，因为他们获得信息和通信来源的机会较少。COVID-19是一种新的、未知的、复杂的疾病，其特征通常用难以理解的医学语言描述。在受教育程度上也发现了类似的结果。长期以来的研究表明，教育是数字鸿沟研究中最突出的位置变量之一[7]。然而，我们的研究结果表明，当受教育程度较低的人参与信息和通信互联网的使用时，他们与受教育程度较高的人一样有可能达到相应的结果。这是为教育水平较低的儿童设计干预措施的一个重要发现。

在与covid -19相关的互联网使用和结果方面，没有出现经济资源的影响。参与者的收入对获取与covid -19相关的互联网结果的信息和沟通没有影响。早期的研究经常表明，收入对消费性和与工作相关的互联网使用尤其重要[17]，这里没有考虑的话题。出乎意料的是，社会资源并没有产生影响。显然，一个拥有离线支持网络的人在危机期间不一定会更多地转向基于网络的信息和沟通支持。

关于互联网接入，我们首先可以得出结论，一个人的互联网态度对于参与信息使用和获得信息结果很重要。出乎意料的是，互联网态度对沟通使用和结果的贡献为负，这表明总体上对互联网持负面评价的个人更有可能在重大危机事件中使用沟通。物质和技能互联网接入在实现所有用途和成果方面都发挥了重要作用。使用更多样化的设备与更高的与covid -19相关的互联网使用率和更多的结果相关。众所周知，设备提供的机会与互联网使用和结果的不平等有关。由于每种设备都有其特定的特性和优势，因此设备的多样性更高，可以支持更大范围的使用活动和结果[31]。此外，互联网技能在covid -19相关用途和取得有益成果方面发挥着根本作用[12]。

在本文中，人们对基于网络的covid -19相关使用和结果的几个指标浮出水面。各种重要指标提出了一个问题，即在危机时期解决数字不平等问题的一般政策是否有效。不同指标与互联网使用和结果之间的复杂关系要求制定更有针对性的政策，例如与健康指标有关的政策，以及需要提供信息以加强健康结果。这项研究表明，一个人的现有优势越大，他们在危机时期从互联网中获益越多;反之亦然。边缘化人群采取行动、按要求行事或从帮助中得到安慰的渠道可能更少，从而形成一种恶性循环，使已经边缘化的群体在危机时期进一步边缘化。

以积极的方式结束，当我们解决本文的第二个目标时，情况可能会变得稍微不那么复杂。当人们在危机情况下使用信息和通信网络时，他们的个人特征对实现相应的结果变得不那么重要。这表明，为了取得信息和传播成果，政策或研究应特别侧重于鼓励人们参与相应的互联网使用，因为我们可以在某种程度上认为，参与与COVID-19相关的信息和传播使用是在最需要的时候取得有益成果的最佳途径。

限制

目前的研究是在荷兰进行的，这个国家的公民家庭互联网普及率很高，受教育程度也很高。虽然教育背景和收入方面的差异是存在的，而且已被考虑在内，但在人口同质性较差的国家，观察到的不平等现象可能更为严重。鉴于最大的死亡负担发生在人口非常多样化的国家，种族和相关因素可能起主要作用。

这项研究的目的是提供一个关于在重大全球健康危机的情况下如何使用互联网的不平等的更广泛的图景。考虑了范围广泛的决定因素，并揭示了这些指标的相对重要性。然而，更深入的了解和进一步的调查，以揭示导致这些指标发挥作用的确切潜在机制，将提供额外的解释。这表明，需要进一步的定性研究，不仅要深入了解机制，而且要了解观察到的不平等的后果，以补充目前定量方法的发现。

结论

数字不平等是国内和国际学者和政策制定者关注的主要问题。在本文中，我们旨在通过将正在进行的COVID-19危机作为实证工作的背景，在重大卫生大流行的情况下提供更广泛的理解。有几个群体被确定为弱势群体，如老年人和受教育程度较低、身体健康有问题、神经质程度较高、文化水平较低、信任度较低的人。总的结论是，已经处于相对有利地位的人更有可能利用互联网提供的信息和通信机会在健康大流行中为自己谋利，而处于更不利地位的人则不太可能从中受益。因此，2019冠状病毒病危机也加剧了现有的不平等。