样本由85名女性组成，她们都是经常上网的人，主要是心理学专业的学生(平均年龄= 22.9岁，标准差= 6.5岁)。其中，超过四分之一(n = 22)的饮酒量超过了英国政府建议的每周14个单位的饮酒量。(在英国，一个单位的酒精是8克，大约是半品脱啤酒，一个标准的烈酒计量单位，或一杯葡萄酒。)所有参与者都得到了5英镑的报酬。

该研究采用了参与者之间的实验设计，有一个自变量:参与者被随机分配到积极(n = 42)或消极(n = 43)的线索条件下。该实验具有前瞻性成分，并在1周后进行随访。

参与者分别接受了测试。一到实验室，他们就被告知这项研究涉及对互联网上的健康信息进行评估。在完成预测量后，他们被要求舒适地坐在眼球追踪监视器前，同时研究人员校准系统。每个参与者都被告知她将看到一个由两个页面组成的网站。他们被指示想象他们通过搜索引擎的链接找到了这个网站，并像他们用这种方式找到任何网站一样查看和检查这个网站。他们被告知，他们可以在网站上花尽可能少的时间，也可以花尽可能多的时间。当参与者点击第二个网页底部的链接时，这一阶段的研究就结束了。然后他们完成了操纵后的措施。大约7天后，研究人员通过电子邮件向参与者发送了后续措施。

以随机条件为自变量的单因素方差分析(ANOVA)或两步层次回归分析来检验操作前措施或其他变量在组间的差异。α水平 P所有分析均设= .05。

以随机条件作为受试者间自变量的单因素方差分析(ANOVA)显示各组间无显著差异( 表1；最大F_{1, 56}= 1.52[霍尔斯乳腺癌风险指数]， P= .22, eta²= 03)。因此，随机化似乎是成功的。

与预期的操纵一致，积极线索条件下的参与者更信任网站的两个可信度信任因素，认为网站通过公正性具有更高的可信度(F₈₂= 4.74, P= .03, eta²= .06)和设计(F₈₂= 4.92, P= .03, eta²= 0。06;看到 表3)．因此，操纵似乎是成功的。参与者在访问或个性化信任因素或情绪(最大F₇₀= 3.31[积极情绪]， P= .08, eta²= .04点)。

除非另有说明，其余数据均采用两步层次回归分析。这使我们能够分析基线酒精消费量作为一个连续变量的影响，并评估预测因素组合和单独的影响。当个别预测因子显著时，我们将其(β)报告如下;否则，为了空间的利益，我们只报告预测因子组合的统计数据，包括显著性和效应量( R²)．在第一步，我们评估了条件的主要影响(消极线索= 0;积极线索= 1)和基线饮酒;在第2步，我们添加了条件×消费交互。根据Aiken和West的建议[ 27]，自变量均以均值为中心。

预测因子对参与者在网站上花费的时间没有显著的整体影响(F_{3, 84}< 1, R²= .02)或看课文的时间长短(F_{3, 73}= 1.08, R²= .04点)。没有一个单独的预测因素(病情、饮酒或相互作用)接近这些因变量的显著性。然而，对于该地点的某些特征，条件对眼球运动模式有显著的主要影响(见 表2)．消极线索组的女性看捐赠按钮的时间比积极线索组的女性看TRUSTe印章的时间要长(β = - .43， P<措施)。相比之下，他们花在商标上的时间更少(β = .43， P< .001)，菜单1 (β = .38， P< .001)，站点最后一次更新的时间(β = .27， P= .02点)。情境对回忆有显著的主效应(见 表3)，消极线索组的总回忆明显更好(β = - .22， P= .048)。基线饮酒不影响眼球运动或记忆。没有显著的相互作用。

条件不影响任何措施。没有显著的相互作用。基线饮酒水平不影响对材料的认知反应，但较高水平的酒精与更多的负面情绪相关(β = .48， P< .001)，较高的感知脆弱性(β = .31， P= .004)和更强的减少酒精的意愿(β = .37， P=措施)。

共有75/85(88%)名参与者回复了随访问卷。这些妇女在操作后所采取的任何随机或操作检查措施上与无反应者没有显著差异(最大F₈₂= 1.1[信任因子3]， P= .30, eta²= .013)。病情与随访反应之间无显著相关性(χ²₈₅= 1.71, P= .33)。基线酒精摄入量有显著的主效应(β = .72， P< .001)，而不是条件(β = - .12， P= .17)在过去7天内饮酒报告。然而，更重要的是，在报告的饮酒量上，条件和基线消费量之间存在显著的相互作用(β =−.22， P= 0.02)，这表明女性在接触该网站时报告饮酒的量决定了她们对提示的反应程度，随后减少了饮酒。简单斜坡的检查[ 27]表明，在较高和中等水平的基准酒精消费量下，积极线索比消极线索导致更大的减少( 图1)．总的来说，在积极线索条件下的人报告了平均减少1.3个单位，而在消极线索条件下的人报告了平均增加0.6个单位。

至于操作后，随访中基线酒精水平越高，负面情绪就越多(β = .52， P< .001)，感知脆弱性更大(β = .39， P= .001)，以及更强的戒酒意愿(β = .26， P= .04点)。此外，那些在基线时饮酒较多的人现在认为酒精与乳腺癌相关的证据明显较弱(β = - .24， P= .02)，因此可能显示了对该信息进行防御性重新评估的第一个迹象。事实上，在这一证据可信度测量中，条件与基线酒精摄入量相互作用(β = .38， P= .001)，在积极线索条件下的效果比在消极线索条件下更明显。

图1

在第1周的随访中，病情与基线酒精摄入量之间相互作用的简单斜率;简单斜率在基线消费的平均值(中等消费)、+1标准差(较高消费)和- 1标准差(较低消费)水平下计算

我们在这里已经表明(据我们所知，这是第一次)，健康信息和建议中看似肤浅的可信度线索可以随着时间的推移继续影响反应。然而，我们承认我们的研究有一些局限性。我们招募了一个主要是学生的样本，在实验条件下参与一个有点人工的环境。我们不能排除一些参与者可能觉得自己“太年轻”，没有患乳腺癌的风险，或者觉得有义务接受网站上包含的健康信息。我们试图通过明确地指示参与者花时间来直观地探索网站，就像他们自己通过搜索引擎发现它一样，来尽量减少这种情况。我们还确保保健信息特别针对年轻妇女。然而，我们认识到，实验条件也意味着参与者被迫查看网站，因此不能像在更自然的环境中那样选择“选择”网站。

尽管存在这些局限性，但这些发现可能非常重要，因为风险人群通常是最难说服的。 12， 13］．基于网络的干预项目也可以帮助到大量重度饮酒者，否则他们可能不会寻求帮助。 31， 32］．我们的研究结果表明，将不相合的信息与积极的可信度线索结合起来可能会对健康有益(尽管从长期来看，这种好处仍有待研究)。设计方面的含义并不局限于材料的在线呈现。在非互联网材料中也会出现糟糕的设计特征，例如病人宣传单[ 33]，消极的设计线索，如标志、赞助和广告，在这些材料中很常见。

我们需要更多的此类研究来探索设计线索对健康认知和行为的即时和长期影响。这项研究的信息是强有力的，有说服力的，不容易被拒绝。在对健康风险信息的评估中，广告等负面设计线索的影响可能更直接。同样，未来的研究需要探索，当包含可信设计线索的网站呈现不正确的信息，而不可信的网站呈现正确的信息时，会发生什么。还需要进行长期随访，以及针对其他健康风险信息和人群的研究。

书面资料，通常以病人单张的形式出现，通常被视为医疗专业提供口头资料的辅助资料[ 34]可以促进和鼓励行为的改变[ 35］．英国卫生服务部门正在努力评估向病人传递信息的传统方法，并开发和评估新的方法[ 36］．设计线索对后续行为的影响对那些参与产生有用和有效的患者信息的人有影响。