英国公众对NHS COVID-19接触者追踪App的采用和信任:定量在线调查研究

简介

采用数字接触者追踪解决方案监测和管理大流行期间疾病的传播[1］．在英国、欧盟和美国，公众对基于应用程序的接触追踪的接受度很高[2-4];然而，要想有所作为，它们必须被相当大比例的人口采用[5，6］．根据负责任研究与创新(RRI)框架，让用户参与接触追踪的开发、实施和评估，有助于最大限度地提高参与程度和技术接受度[7，8］．因此，本文报告了一项研究，以了解在英国采用COVID-19接触者追踪应用程序的驱动因素和障碍，以帮助提高此类系统的有效性，并为未来的设计提供参考。

英国一项较早的关于假设数字接触追踪的研究表明，人们将采用这种技术来保护家人、朋友和社区，以及阻止大流行，而据报道，潜在的障碍是大流行后监测的风险、日益增加的焦虑和对黑客的恐惧[2，4］．在Velicia-Martin等人的一项研究中，使用技术接受模型(TAM)表明，使用联系追踪应用程序的意图是由它被认为的有用程度决定的;该研究还显示，对隐私的担忧将被对健康的担忧所取代。9］．类似地，德国的一项研究研究了联系追踪应用和数据捐赠应用的感知效用之间的差异。使用和接受联系追踪应用的动机更高，而数据捐赠应用被认为对用户的效用更小[10］．然而，这也可能会产生更广泛的社会影响，比如在工作或地点签到时，你别无选择，只能下载这款应用，而现实世界的使用情况可能与试验中的使用情况不同。

信任也可能显著影响联系追踪应用的采用，[11];例如，在瑞士进行的一项研究表明，对政府和卫生当局更高程度的信任也可能导致吸收量增加[12联系追踪应用程序的感知有效性和应用程序的整体用户体验取决于应用程序被嵌入到卫生系统中。在英国，这可能意味着对国家卫生服务(NHS)的信任或信心可能会影响人们对应用程序的态度和使用。在德国，研究还表明，对官方应用程序提供商的普遍信任以及社会信任发挥了重要作用，突出了数据安全问题和人际团结的重要性[10］．一项针对法国、德国、意大利、英国和美国五个国家的研究也发现，缺乏信任是采用假想的联系追踪应用程序的主要障碍之一。4］．

安全和隐私也被证明很重要。在荷兰，一项旨在确定荷兰人对联系追踪应用程序的潜在接受程度的研究显示，具有更多安全和隐私保护功能的应用程序的采用率高达64%。13］．在爱尔兰，人们非常愿意下载一款公共卫生支持的应用程序来加强联系追踪，54%的受访者肯定愿意下载一款应用程序，30%的人会考虑下载[14］．下载这款应用最常见的原因与社会利他主义有关:帮助家人和朋友，以及对更广泛的社区的责任感。不下载该应用程序的最常见原因与信任、隐私和数据安全问题有关，以及担心科技公司或政府可能在大流行后使用该应用程序技术进行更大的监控。另一项针对法国、德国、意大利、英国和美国五个国家的研究发现，无论应用程序是自愿安装还是自动安装，人们都强烈支持它，但该研究再次指出了对网络安全和隐私的担忧[4］．在澳大利亚，一项针对1500名公民的研究中，37.3%的参与者下载了COVIDSafe应用程序，27.7%拒绝下载[15］．不下载该应用程序的原因包括隐私和技术方面的考虑，由于社交距离，认为该应用程序是不必要的，对政府的不信任，以及冷漠。这项研究还强调了公共卫生信息对于提高应用程序的可接受性及其正确使用的重要性，同时也解决了对隐私、数据存储和操作应用程序所需技术能力的担忧;它还强调了识别和理解使用联系追踪应用程序的具体障碍以改进其设计的重要性。

数据表明，特定人群死于COVID-19的风险更大，包括老年人[16-18以及黑人、亚裔和少数族裔(BAME)社区[19，20.］．荷兰人口面临的主要挑战是提高老年人的使用率，他们最不倾向于安装和使用COVID-19接触者追踪应用程序[13］．与此同时，在德国，年龄与使用数据捐赠应用程序的动机呈负相关[10］．BAME社区的风险尤其与社会经济因素有关[21，22］．此外，最近的研究表明，某些BAME社区对COVID-19疫苗的犹豫增加了[23-25];然而，很少有人知道这种犹豫是否也会延伸到对数字联系追踪的态度上。

在本文报告的研究于2020年12月21日结束时，英国有2183,506人的COVID-19检测呈阳性，约占人口的3.2% [26］．2020年9月24日，英国政府发布了NHS COVID-19应用程序。该应用程序是完全自动化和去中心化的，它依赖于蓝牙接近以及症状和检测结果的自我报告[27，28］．该应用程序已被下载超过2100万次，这表明在16岁及以上拥有智能手机的人群中，56%的人使用了智能手机。29，30.］．最近的一项研究还表明，该应用程序有效地减少了英国COVID-19阳性病例的数量;该应用追踪了170万名用户，据估计，在第二波COVID-19期间，病例减少了四分之一。然而，在这项研究之前，只有28%的人积极使用过这款应用。31］．对于推动或阻碍应用程序采用的视图，我们知之甚少;我们的研究解决了这一差距。该研究调查了英国公众对数字联系追踪的信任和采用情况，包括报告的原因、遵从性和对应用程序的理解，特别强调了弱势群体的显著差异。

方法

招聘

该研究获得了作者所在机构的研究伦理委员会的伦理批准。该招募由益普索·莫里通过电子邮件向全国具有代表性的样本进行，样本基于年龄、性别和地区，从符合相关标准的参与者中随机抽取。BAME受访者也有10%到15%的配额，采用相同的流程以确保达到最低要求的配额。随着实地工作的进行，他们特别针对仍然需要满足最终概要的配额组，再次在这些组中随机选择。参与者通过向他们的小组账户支付金钱补偿来激励他们参与调查。作为一家市场研究机构，益普索·莫里遵循市场研究协会的行为准则，符合通用数据保护条例，因此参与者的隐私得到了保障。数据仅通过他们的调查平台以匿名形式接收，因此没有接收到参与者的个人身份信息。共发出了2575份参与研究的邀请。

有代表性的样本是1001名16到75岁的英国人口，根据性别、地区、工作状态和种族的已知离线比例进行了加权。参与者被询问了一系列人口统计问题，这些问题的全部细节载于年的表S1多媒体附录1．主要自我报告特征的摘要载于表1．

材料和过程

2020年12月11日至21日期间进行了一项在线调查，当时英国处于“二级封城”至“三级封城”之间，并受区域分级制度限制。问卷的开发分几个阶段进行。首先，在2020年夏天，对公众进行了一系列采访，了解他们对英国的检测和追踪应用程序何时发布的看法和使用意图(论文即将发表)。从这些访谈中，我们确定了一系列主题，从而使调查基于扩展TAM (TAM2) [32］．TAM2确定了采用新技术的几个关键因素，并已用于探索各种技术的接受程度，包括假设的COVID-19追踪应用程序[9］．概念模型扩展了“信任”作为接受的一个因素，因为它可能显著影响联系人追踪应用程序的采用[11］．作者团队制定了一份相关问题清单;这些问题是由Ipsos MORI问卷开发专家参与测试和改进的。图1说明了这些问题是如何与TAM2框架相关和扩展的。

益普索·莫里调查公司进行了招募和数据收集工作，并对问卷进行了试点。问卷在第一天对61名受访者进行了初步数据审查;它被彻底检查以确保所有数据都被正确收集(例如，检查路由和正确答案选项的显示)，并检查异常和理解。为确保数据质量，在213名受访者完成调查后，再次对数据进行了审查。

参与者被提供了信息和隐私通知，并在知情的情况下同意参与。所有的问题都是封闭式的，要么是多项选择，要么按照李克特或李克特类量表进行评分，从1(“非常不同意”或“完全不同意”)到5(“非常同意”或“完全同意”)，只有一个开放式问题是为了进一步评论而纳入的;参与者根据之前的回答被引导到相应的问题。

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图2显示调查流程和用于分支的结果主要子种群。调查的第1部分要求参与者说明他们对COVID-19和NHS检测和追踪应用程序的知识和经验;例如，如果他们被要求自我隔离，他们遵守的程度，他们是否下载了应用程序，如果没有，为什么不。第2节关注的是那些使用该应用的人，收集了下载该应用的原因和使用该应用的体验。第3节询问了应用的功能和涉及的技术，包括该应用是否有用、容易使用或有益;理解它是如何工作的;以及选择加入或退出接触追踪等功能的重要性。第四部分询问了应用程序不同方面的信任程度，包括责任、安全、可靠性、功能、数据使用、利益相关者和更广泛的社会。

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统计分析

使用SPSS软件(26版;IBM Corp)和Excel (Microsoft 365)。提取所有问题的汇总统计数据(即平均值、中位数、标准差和IQR)或频率。比例的置信区间为95%水平。大多数问题的偏度和峰度表现出明显的非正态，因此是非参数检验是合适的。在本文中，我们报告了样本均值，给出了统计检验结果，以及李克特样量表的中值响应。所有的推论统计分析与P<．05为差异有统计学意义的阈值。缺失数据被报告为“无响应”，并被包括在频率计算中;排除了用于推理统计分析和均数计算的缺失数据。

采用独立样本曼-惠特尼亚群分析U或卡方检验用于比较那些被告知要自我隔离的人和那些没有被告知要自我隔离的人，白人参与者和BAME参与者，65岁以下的参与者和65岁及以上的参与者。独立样本Kruskal-Wallis测试用于比较那些使用了该应用程序、没有使用该应用程序、删除了该应用程序或打算下载但还没有这样做的人。进行了事后测试，以确定哪些组之间有显著差异，Bonferroni修正考虑了多次测试。由于使用了推理统计的非参数版本，并且由于数据的加权值都四舍五入为1，所以没有使用加权。然而，探索性分析显示，当使用测试的参数版本时，没有显著性差异。

结果

采用测试和跟踪应用程序

共有1001名参与者参与了这项研究。大多数参与者(n=963, 96.2%;95% CI 95.0%-97.4%)听说过NHS COVID-19手机app，其中50.9% (490/963;95%可信区间(CI 47.8%-54.0%)下载了该应用程序，并仍在手机上使用。还有13.3% (128/963;95% CI 11.2%-15.4%)尚未下载但打算下载，27.4% (264/963;95% CI 24.6%-30.2%)不打算下载，8.4% (81/963;95% CI 6.7%-10.1%)下载过，但已删除。

在27.4%(264/963)不打算下载应用程序的参与者中，最常见的原因是不想被跟踪，不认为它会有效，不想以这种方式参与联系追踪，以及对应用程序的开发人员缺乏信任(表2)．在8.4%(81/963)决定删除应用程序的用户中，这主要是因为他们认为它不有效或不想被跟踪。有意下载该应用程序的13.3%(128/963)参与者给出的理由主要是为了帮助NHS或帮助保护他们的朋友和家人或自己，以及减少病毒的传播和帮助保护更广泛的社会(表3)．

在50.9%(490/963)的参与者中，92.0% (451/490;95% CI 90.3%-93.7%)打开app并四处查看过，66.7% (327/490;95% CI 63.8%-69.6%)曾使用它进行场地登记，58.4% (286/490;95%可信区间55.3%-61.5%)使用了“检查症状”部分，71.2% (349/490;95% CI 68.4%-74.0%)始终打开接触者追踪，20.4% (100/490;95% CI 17.9%-22.9%)有时开启接触者追踪，1.8% (9/490;95%可信区间1.0%-2.6%)从未开启接触者追踪，6.5% (32/490;95% CI 5.0%-8.0%)不知道是否启用了接触者追踪。下载这款应用的最有力理由是帮助英国国家医疗服务体系(NHS)和保护朋友和家人(表3)．

遵守官方建议和自我隔离

在1001名参与者中，近一半(n=434, 43.4%;95% CI 40.3% ~ 46.5%)至少有以下一种经历:4.0% (n=40;95% CI 2.8%-5.2%)的COVID-19检测呈阳性，14.1% (n=141;95% CI 11.9%-16.3%)有一名家庭成员检测呈阳性，27.9% (n=279;95%可信区间25.1% ~ 30.7%)有另一名与其密切接触者检测阳性，8.5% (n=85;95% CI 6.8%-10.2%)被要求以任何形式进行自我隔离，无论是通过app还是其他方式。受影响或被要求自我隔离的参与者，或其家庭成员中有一人(207/1001,20.7%)，被要求说明他们在多大程度上遵从了他们收到的任何官方建议，无论通过应用程序还是其他来源;四种经历的平均反应是“非常多”(平均值3.88，标准差1.292)。然而,10.6% (22/207;95% CI 7.9%-11.5%)表示，他们根本没有收到任何官方建议，最常见的情况是，他们的家庭非家庭成员检测呈阳性(12/ 87,14%; 95% CI 11.7%-15.9%) (图3)．请注意，这意味着一些参与者因此不认为被要求自我隔离是“官方建议”。

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在47.3%(473/1001)目前没有使用该应用程序的参与者中，大多数人表示，如果他们接到电话，他们会非常或完全遵循自我隔离的建议(352/473,74.4%;95%可信区间71.7% - -77.1%)。使用app的参与者(490/963,50.9%)，13.5% (66/490;95% CI 11.4%-15.6%)已通知自我隔离，45% (30/66;95%可信区间42.4% ~ 48.6%)表示完全遵循了建议。然而，85.3% (418/490;95% CI 83.1%-87.5%)， 70.6% (295/418;95% CI 73.4%-78.6%)表示，如果他们收到了应用程序的推荐，他们会完全遵循(图4)．一个independent-samples Mann-WhitneyU将接受过建议从应用程序中自我隔离的人(66/490,13.5%)与未接受建议的人(418/490,85.3%)进行比较的测试表明，报告的遵从建议的意愿明显强于报告的实际遵从性(平均值)_意图4.59、SD 0.738;的意思是_实际4.06、SD 1.094;U= 17673.0;P<措施)。

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对应用的理解和态度

在目前拥有该应用程序、已删除或打算下载该应用程序的参与者中(699/963,72.6%)，大多数人表示，他们认为发送自我隔离通知的决定是由人类和应用程序共同做出的(379/699,54.2%;95%可信区间51.1% - -57.3%);只有19.5% (136/699;95% CI 17.0%-22.0%)认为它们只是由应用程序制作的。使用该应用程序的参与者一致认为，他们知道该应用程序是如何工作的，它很容易使用，它对他们和更广泛的社会是有用的，有关该应用程序的规定是足够的，他们可以从该应用程序获得解释和验证信息，他们可以与一个人谈论他们收到的任何建议，如果他们愿意，他们可以选择退出接触追踪。他们对数据问题和是否有下载应用程序的选择持中立态度。他们倾向于不同意他们曾因应用程序的通知而感到沮丧。独立样本Kruskal-Wallis测试显示，删除应用程序的参与者(81/963,8.4%)对应用程序的理解明显低于仍然使用该应用程序的参与者(490/963,50.9%)²₂= 16.1,P=.003)，对他们是有用的(χ²₂= 26.2,P<.001)或更广泛的社会(χ²₂= 29.7,P<.001)，说明规定是充分的(χ²₂= 12.9,P=.003)，或易于使用(χ²₁= 41.2,P<措施)。对他们来说，能够验证应用程序通知(χ²₂= 18.3,P<措施)。然而，他们更关心他们的数据如何被使用(χ²₂= 25.7,P<.001)，更有可能被来自app的通知(χ²₁= 18.3,P<措施)。没有其他的陈述(表4)差异显著。

相信测试和追踪

而那些仍然使用该应用的人(490/963,50.9%)倾向于同意他们对该应用的各个方面都有信任(表5)，独立样本Kruskal-Wallis检验显示，选择不下载该应用程序的人(264/963,27.4%)对该应用程序的信任程度显著降低，对该数据被负责地使用持中立态度(χ²_3.= 222.2,P<.001)，并安全存储(χ²_3.= 236.3,P<.001)，说明应用程序做了它应该做的事情(χ²_3.= 273.9,P<.001)，且该应用程序基本值得信任(χ²_3.= 243.1,P<措施)。他们对他人的信任度也明显降低，对于是否信任他人下载应用程序(χ²_3.= 128.8,P<.001)或自我隔离(χ²_3.= 74.1,P<措施)。选择不下载应用程序的参与者也明显更不相信他们的数据会被删除时，应用程序说它将被删除(χ²_3.= 251.1,P<.001)或应用程序是可靠的(χ²_3.= 277.7,P<措施)。信任被认为是所有参与者在使用该应用程序时感到舒适的重要因素，但对于那些选择不下载它的人(χ²_3.= 24.0,P<措施)。

而那些仍然使用该应用程序的人(490/963,50.9%)同意他们信任参与NHS检测和追踪系统的大多数利益相关者(表6)，独立样本Kruskal-Wallis检验显示，选择不下载app的人(264/963,27.4%)对大型科技公司的态度更为中立(χ²_3.= 82.1,P<.001)，小型接待场所(χ²_3.= 34.8,P<.001)，大型接待场所(χ²_3.= 56.1,P<.001)，他们的地方议会(χ²_3.= 61.7,P<.001)，对英国政府信任度的负面评价显著增加(χ²_3.= 61.7,P<措施)。使用该软件的受访者对民营承包商的信任度为中性，未使用该软件的受访者对民营承包商的信任度为负值(χ²_3.= 85.6,P<措施)。最后，两组在信任NHS方面趋于一致，但未使用app的人群信任程度明显降低(χ²_3.= 78.9,P<措施)。

弱势群体

在11.5%(115/1001)的参与者中，53.0% (61/115;95% CI 49.9%-56.1%)有任何COVID-19的密切经历，包括得到诊断的朋友和家人，而42.3% (371/876;95% CI 39.2%-45.4%)的白人参与者(表7)．卡方检验显示，BAME患者中有一名家庭成员阳性(χ²₁= 10.0,P< . 05)。虽然与白人参与者相比，更多的BAME参与者检测呈阳性或有另一个亲近的人检测呈阳性，但差异并不显著;同样比例的人被要求自我隔离。BAME参与者下载app的人数明显少于White参与者(χ²₁= 4.7,P<.05)，删除app者较多(χ²₁= 4.5,P< . 05);虽然较少的BAME参与者不打算下载该应用程序，而更多的参与者打算下载它，但差异并不显著(表8)．BAME参与者对于他们下载应用程序来帮助NHS(意思是_BAME4.02、SD 1.000;的意思是_白色4.46、SD 0.710;U= 7803.5;P=.001)和认为这是他们工作的要求的人数显著增加(意思是_BAME3.19、SD 1.437;的意思是_白色2.45、SD 1.341;U= 13734.0;P<措施);没有其他原因显示出差异。

在65岁或以上的12.7%(127/1001)参与者中，只有22.0% (28/127;95%可信区间19.4%-24.6%)有任何与COVID-19密切接触的经历，而46.6% (407/874;95% CI 43.5%-49.7%)为65岁以下受试者。卡方检验结果显示，65岁以下人群中有一名家庭成员阳性(χ²₁= 10.4,P<.05)或与他们关系密切的其他人(χ²₁= 4.7,P<.05)，在COVID-19检测呈阳性或被要求自我隔离方面无显著差异。65岁及以上的参与者下载了app (χ²₁= 7.0,P<.05)， 65岁及以上人群删除者较少(χ²₁= 8.2,P<.05)，但65岁及以上的受访者不打算下载app的比例明显高于65岁以下的受访者(χ²₁= 13.5,P< . 05);65岁及以上的参与者明显更同意他们下载应用程序来帮助NHS(意思是_≥654.59、SD 0.656;的意思是_{< 65}4.39、SD 0.764;U= 16164.0;P=.02)和帮助保护他们的朋友和家人(意思是_≥654.50、SD 0.846;的意思是_{< 65}4.34、SD 0.782;U= 16220.0;P= 0.02)或更广泛的社会(平均_≥654.45、SD 0.786;的意思是_{< 65}4.16、SD 0.910;U= 16630.5;P= .008);然而，他们不太可能同意他们有必要入住场馆_≥653.15、SD 1.256;的意思是_{< 65}3.60、SD 1.157;U= 11089.5;P=.005)或为他们的工作(意思是_≥651.94、SD 1.188;的意思是_{< 65}2.63、SD 1.364;U= 9874.0;P<措施);没有其他原因显示出差异。

在没有使用该应用程序的参与者中，BAME和White参与者遵守要求他们自我隔离的电话的意愿是相同的_BAME3.93、SD 1.201;的意思是_白色4.14、SD 1.192;U= 13909.0;P=.06)和65岁及以上参与者与65岁以下参与者之间(平均值_≥654.39、SD 1.000;的意思是_{< 65}4.08、SD 1.207;U= 10573.0;P=厚)。在那些使用了该应用程序并被告知要自我隔离的人当中，不同人群之间的依从性没有显著差异(平均_BAME3.67、SD 1.234;的意思是_白色4.18、SD 1.034;U= 291.5;P= .14点;的意思是_≥654.25、SD 1.500;的意思是_{< 65}4.05、SD 1.078;U= 150.0;P= 0.51)，但在那些没有被通知的参与者中，白人参与者报告了明显更高的服从意愿(平均值_BAME4.26、SD 0.855;的意思是_白色4.63、SD 0.700;U= 4544.5;P=.006)， 65岁及以上的参与者(平均_≥654.90、SD 0.349;的意思是_{< 65}4.54、SD 0.774;U= 13838.5;P<措施)。

BAME参与者对app如何决策的理解明显较低(χ²₂= 9.2,P< . 05) (表9）;更多的参与者认为要么只有人类，要么只有人类和应用程序，而理解只有应用程序的人要少得多。尽管65岁及以上的参与者比65岁以下的参与者更多地认为决策完全是由人类做出的，但认为决策是由人类和应用程序同时做出的人更少，他们中更多的人正确地识别出决策完全是由应用程序做出的;年龄组别间无显著差异(表9)．

BAME参与者更关心他们的数据将如何被使用_白色3.07、SD 1.232;的意思是_BAME3.58、SD 1.091;U= 31052.5;P=.001)，更强烈地觉得他们别无选择，只能下载应用程序(意思是_白色2.95、SD 1.267;的意思是_BAME3.59、SD 1.065;U= 20857.0;P<.001)，并因为应用的通知而感到沮丧_白色2.59、SD 1.263;的意思是_BAME3.42、SD 1.219;U= 21961.5;P<措施)。他们对应用程序容易使用的感觉不那么强烈_白色4.11、SD 0.871;的意思是_BAME3.75、SD 1.039;U= 12844.5;P=.004)或它对更广泛的社会有用(意味着_白色4.05、SD 0.885;的意思是_BAME3.75、SD 0.960;U= 21371.5;P= . 01)。65岁及以上的参与者不太关心他们的数据将如何被使用(平均_≥652.72、SD 1.269;的意思是_{< 65}3.20、SD 1.216;U= 20663.0;P=.009)，不太可能觉得他们别无选择，只能下载应用程序(意思是_≥652.68、SD 1.215;的意思是_{< 65}3.07、SD 1.260;U= 14010.0;P=.01)，也不太可能因为应用通知而感到沮丧_≥652.09、SD 1.129;的意思是_{< 65}2.77、SD 1.283;U= 11854.5;P<措施)。对他们来说，可以选择参与或不参与接触者追踪也不那么重要_≥653.18、SD 1.119;的意思是_{< 65}3.56、SD 1.101;U= 19243.0;P<措施)。在态度上没有其他显著差异。

BAME参与者认为，他们是否信任这款应用(意思是_白色4.04、SD 0.898;的意思是_BAME3.79、SD 0.996;U= 43247.5;P= .008)。他们更信任大型科技公司(意思是_白色3.14、SD 1.106;的意思是_BAME3.43、SD 1.109;U= 57731.5;P=.008)和私人承包商(意思是_白色2.78、SD 1.099;的意思是_BAME3.24、SD 1.081;U= 61597.5;P<.001)，但对NHS的信任度降低(意味着_白色4.12、SD 0.954;的意思是_BAME3.97、SD 0.912;U= 44705.5;P= .04点)。相反，65岁及以上的参与者对大型科技公司的信任度较低_≥652.97、SD 1.133;的意思是_{< 65}3.21、SD 1.100;U= 49432.0;P=.04)和私人承办商(意思是_≥652.53、SD 1.133;的意思是_{< 65}2.88、SD 1.092;U= 46020.0;P=.001)，但更信任英国政府(意味着_≥653.24、SD 1.269;的意思是_{< 65}2.97、SD 0.945;U= 62275.5;P= .02点)。在信任方面没有其他显著差异。

讨论

主要发现和与先前工作的比较

只有超过一半的受访者下载了这款应用，这与其他对英国的估计结果一致。29］．应用程序普及的原因主要是为了帮助NHS、保护他人和减少病毒传播，这与之前的研究基本一致[2，4］．老年人更有社区意识和利他主义的态度，更有可能下载应用程序来帮助NHS、朋友、家人和社会，但他们也不太愿意下载应用程序。然而，在最初下载应用程序的人中，几乎有1 / 9的人最终删除了应用程序，尤其是BAME参与者，尽管这些参与者下载并保留了应用程序的数量与白人参与者相似。然而，这种缺失的增加尤其令人担忧，因为研究发现，BAME参与者的COVID-19检测呈阳性或有一名家庭成员检测呈阳性的人数是BAME参与者的两倍，反映了他们的脆弱性。

与以往的研究一致[4，10，13-15]，不下载或删除应用程序的原因与不想被跟踪、感觉它没有效率以及对开发应用程序的人缺乏信任有关。决定删除应用程序的人比保留应用程序的人更有可能觉得应用程序没有用或不容易使用，正如TAM2所预期的那样[32];他们还觉得自己对它的工作原理了解得更少，更关心的是他们的数据将如何被使用，更有可能被应用程序的通知所挫败。这表明，可靠的用户体验对于采用联系追踪应用程序是多么重要。拥有该应用程序的BAME参与者对自己的数据也有更高程度的担忧，他们觉得该应用程序不太容易使用，对社会的用处也不大，而且更有可能对该应用程序感到沮丧;这可能会导致他们在未来删除该应用程序。那些参与联系追踪设计的人应该特别注意BAME应用程序用户的需求。另一方面，老年人对自己的数据不那么关心，也不那么沮丧。根据RRI框架，让用户参与接触追踪的开发、实施和评估，有助于最大限度地提高参与程度和技术接受度[7，8]，帮助设计师考虑一项技术的更广泛的社会影响，以及现实世界的使用可能与试验或原型中的使用有何不同。与用户合作预测问题并开发解决方案是实现采用数字解决方案的有效机制。

在BAME参与者中，缺乏使用应用程序的选择的感觉最为强烈，而在老年人中这种感觉最低;BAME参与者也更有可能表示，他们必须为工作下载应用程序。参与者需要对应用程序有一定程度的控制，他们觉得获得解释、核实并与人们谈论通知，以及能够选择退出联系追踪很重要;有趣的是，后者对老年人不那么重要。大多数人表示，他们将会或曾经高度遵守自我隔离的建议，尽管意愿明显高于实际报告的遵守程度，尤其是在老年人中。尽管我们的研究结果表明，白人倾向于夸大他们遵守的意图，但不同群体实际报告的遵守情况相似。如上所述，这一结果可能受到对政府信任度降低的影响，以及人们认为缺乏合规激励措施[33］．同样有趣的是，当被问及他们在多大程度上遵守了“官方建议”时，一些被应用程序或其他方式要求自我隔离的参与者偶尔回答说，他们没有收到任何官方建议。这意味着，自我隔离的指示被视为一种建议，而不是具有任何权威，这反过来可能导致参与者没有采取与他们认为自我隔离的指示是一项官方要求时相同的预防措施。

人们对这款应用的信任度并不高。没有下载该应用程序的参与者对该应用程序的信任度明显较低，尤其是在他们的数据是否会被删除和应用程序是否可靠方面。他们对其他用户和应用周围的利益相关者的信任度也明显较低，这表明信任是设计联系追踪应用的一个重要考虑因素。对政府的信任度特别低，这可能是采用基于应用程序的联系人追踪的一个因素[2，4，34，35，尽管这一比例在老年人中更高，他们更关心大型科技公司和私人承包商。BAME人群更信任大型科技公司和私人承包商，但不太信任NHS。BAME参与者也明显不太可能下载应用程序来帮助NHS。最近一项关于与健康有关的生活质量的研究揭示了英国少数民族内部的不平等现象[36]，包括初级保健经验差、当地服务机构支持不足以及患者自信心低。这表明，政府的口号，如“保护NHS”可能没有达到预期的效果，对BAME社区，应该重新考虑，以更包容。然而，BAME人员对英国政府和机构缺乏信任的原因可能与结构性种族主义的持续问题有关[37，因此，不太可能仅通过单一的措施来改变，如政府信息。

最后，尽管参与者认为他们理解了应用程序的工作原理，但结果显示，大多数人并不知道关于通知的决定完全是由应用程序做出的。27，29)，无需人工参与。在BAME社区，人们的理解程度特别低。这种缺乏理解可能会影响应用的接受和继续使用，因为它可能会对信任产生负面影响，从而影响应用的受欢迎程度、感知有效性和可靠性[38］．与此同时，人们认为的人为干预可能会错误地增加对应用程序的信任，因为一个完全自动化的系统很可能被认为对人群产生了不公平的影响，在不考虑个人环境的情况下限制了自由[39］．

局限性和未来的工作

虽然样本在年龄、性别、地区和种族方面代表了英国人口，但一些没有被衡量的人口统计数据，如收入和政治倾向，可能会影响结果。此外，这种代表性意味着脆弱群体的样本量，尽管与人口成比例，但与总体样本相比是小的。今后的工作应考虑从少数民族人口中增加更多的参与者以丰富样本，以便更彻底地获取他们的观点。此外，虽然样本来自一个在线小组，但这种对在线人口的偏见在这项研究中被认为是可以接受的，因为重点是使用智能手机应用程序，这意味着上网。最近的估计表明，英国92%的成年人是最近才上网的，其中包括54%的75岁以上的人和81%的残疾成年人;只有6.3%的成年人从未使用过互联网[40］．然而，这并不意味着那些没有接入或没有能力使用互联网的潜在受访者——不属于在线调查小组的个人——无法参与这项研究。虽然这超出了本文的范围，但这应该在未来的研究中进行检验，因为这些问题可能不成比例地影响弱势社区。

未来的工作还应考虑多变量分析，以考虑到参与者的人口结构，以帮助解释脆弱亚群体之间的差异。例如，对政府或NHS的信任度较低可能是由年龄、性别或教育等因素造成的。同样，对其他群体的进一步调查也可能是有益的，例如，测试测试呈阳性对他们的观点或行为的影响。检测呈阳性的参与者比例略高于全国比例(4% vs 3%)，相当多的参与者报告说，他们在其他方面受到了病毒的影响;有可能一些参与者就是因为这个原因被吸引到这项研究中来的。然而，由于受访者中自我报告阳性病例的总体数量较低，这一群体在本文中没有被排除或强调。

最后，与所有自我报告研究一样，除了受密切影响的参与者可能超额认购外，本研究还可能存在其他报告偏差;例如，社会可取性偏见和对自我隔离建议的遵从性的过度报告。然而，正如上面所描述的，有相当多的参与者报告根本不遵守或不打算遵守，尽管似乎有夸大意图的倾向。如果把这与自我隔离的实际记录行为联系起来，将会很有趣。

结论

这篇论文通过报道一个实时应用程序的接受度调查，增加了现有的关于数字联系追踪的证据，该应用程序在研究时已可下载近3个月。基于添加了信任因素的TAM，在具有代表性的参与者样本中开展了一项在线调查，研究英国NHS检测和追踪应用程序(NHS COVID-19)的使用情况和态度，包括对65岁及以上参与者和潜在脆弱用户BAME社区成员的亚组分析。结果表明，摄入量仅限于约1 / 2人。收养的原因主要围绕着帮助NHS、朋友、家人和社会的愿望，尤其是在老年人中，尽管BAME受访者对他们的原因是帮助NHS的认同明显较低。然而，在使用这款应用的人中，只有五分之一的人知道发送自我隔离通知的决定是由应用做出的，没有人的参与;此外，BAME参与者的负面观点明显更多。未使用该应用的受访者表示，对该应用的信任度明显较低，负面看法更多。在与其他研究的队列中，证据表明，使用数字联系人追踪应用存在相当大的障碍，而且这些障碍在不同人群中存在差异。必须特别考虑到潜在的脆弱群体，以确保此类干预措施有效。潜在用户必须参与设计，以提高测试和追踪应用的吸收和接受度，特别关注那些可能难以接触到或可能对接受度持有不同态度的群体。