虽然支持者认为DTCA有好处，如教育消费者和改善医患互动，但反对者认为它有许多有害影响，如误导患者和过分强调好处[ 10］．美国及新西兰是唯一两个DTCA合法的发达国家[ 11］．美国食品和药物管理局(FDA)负责DTCA监管，并对通过传统广播媒体出现的药物营销进行了监管，禁止误导性陈述，并为不同类型的广告创建了分类。产品声明广告会提到一种特定药物的名称和它打算治疗的疾病。这类广告必须遵循“公平平衡”原则，即利益和风险被同等地覆盖。在广告中只提及疾病而不提及药物名称的求助广告和只提及药物而不提及治疗内容的提醒广告不符合公平均衡原则。

社交媒体和其他互动平台的出现只会加剧与DTCA相关的担忧，导致著名学者和卫生专业人员怀疑“……FDA的监管反应是否响应性和适应性足以应对数字化和基于互联网形式的DTCA所面临的固有挑战”(p 271 [ 12])。具体来说，研究人员和卫生专业人员非常担心，公司将以以下方式在网上营销他们的药物:(1)模糊公司在提供药物信息方面所扮演的角色，(2)从战略上控制用户生成的贡献，以促进对公司及其产品的有利、片面的看法[ 5， 8， 12］．最近的一项内容分析清楚地记录了制药公司如何显著地使用Facebook、YouTube和Twitter进行促销活动。 3.］．为了更好地理解这些关于在线DTCA的具体问题可能如何影响社交媒体上出现的药物信息的评估，我们借鉴了更广泛地研究新媒体特征如何影响信息评估的研究。

研究人员应用了担保理论[ 13， 14]以了解新媒体的特点如何影响人们的评价[ 15]、公司[ 16， 17]，产品[ 18]，及网站[ 19］．担保理论的一个核心前提是，人们对信息的信任或多或少取决于其担保价值;信息的保证值被定义为信息被其描述的目标控制或操纵的程度。人们越认为目标(如个人、组织、公司)的信息处于目标的控制之下，就越不相信这些信息[ 20.］．

就像在线DTCA的情况一样，新媒体的复杂性可能会使人们难以知道信息源的真实身份或该信息源与谁有关联。研究人员记录了网络资源试图通过掩盖观众的真实身份来影响他们的多种方式[ 21， 22］．由被评估对象委托或制作的虚假在线评论普遍存在[ 23]，提供了一个突出的例子，说明了来源混淆是如何在网上发生的。担保理论预测，由第三方产生的信息越不受被评估对象的控制，其影响力就越大。 13］．最近的一项研究支持了这一预测，该研究表明，当人们不确定评论者的真实身份时，在线评论的影响力就会降低[ 16］．

总体而言，比起传统广告，消费者更倾向于相信用户评论或口口相传。 24， 25］．个人推荐在卫生环境中的说服力价值也得到了充分理解[ 6]，使研究人员[ 9]因此担心在线DTCA，其中个人或公司与制药公司的关系没有披露。与担保理论一致，人们越不认为药品制造商与第三方信息源有关联，就越会相信社交媒体上关于药品的有利信息。这一期望适用于在社交媒体上发布药物信息的组织以及对此类帖子发表评论的人。暗示组织或评论者与药品制造商之间的联系的线索会降低他们所产生的任何有利评价的保证价值，因此(1)使信息不那么值得信赖，(2)使人们不太可能推荐该药物，(3)使人们不太可能在他们的社交网络中与他人分享信息。

即使信息来源确实是与他们所评估的目标没有任何联系的第三方，新媒体的特性仍然可以允许目标对他们所产生的信息施加控制。值得注意的是，目标可以选择性地删除一些用户生成的内容，以促进对自己或其产品的有利看法。当目标可以删除用户生成的内容时，他们可以对第三方内容施加控制，不是通过编辑或影响消息的内容，而是通过策划在线出现的第三方消息的组成。因此，目标可以精心策划一种虚假的外观，即所有在线评论者或审稿人对某些问题或产品都有相同的意见(例如，他们都对某种药物持积极态度)。研究目标如何从战略上控制第三方信息的传播变得越来越重要，因为人们对用户生成的内容的信任增强了[ 26- 29］．如果没有迹象表明目标控制用户生成内容的传播，观看者可能会认为用户生成内容具有高度的保证价值[ 13］．然而，表明目标控制用户生成内容传播的行为或线索(例如，删除评论，限制对内容的访问)会降低信息的感知保证价值，从而对观众的态度和行为产生影响。最近的一项在线评论实验支持了这一预测，该实验显示，对一家公司的积极评论导致了对该公司更有利的态度，更多的观众认为公司无法控制或影响所显示的评论。 16］．我们认为，同样的原则应该适用于控制社交媒体上用户生成的药物评估。具体来说，显示用户生成的药物评价已从帖子中删除的线索应该会增加药品制造商控制用户生成评价传播的感觉，从而(1)降低对任何剩余的有利用户生成评价的信任，(2)使人们不太可能推荐该药物，(3)使人们不太可能在社交网络中与其他人分享信息。

在这个2(组织关联)× 2(评论关联)× 2(评论删除)的受试者间实验中，参与者被随机分配到八个条件中的一个。在所有条件下，参与者都要观看由一个虚构的健康组织在Facebook上发布的信息图表，该图表是关于一种名为OpenAir的虚构处方过敏药物的;这篇文章总是伴随着用户生成的评论。在观看刺激材料后，参与者完成了一份在线问卷，并对他们的参与表示感谢。

该研究由俄亥俄州立大学机构审查委员会根据美国卫生与公众服务部确定为2类豁免研究。最恰当的分类是使用普通调查程序的研究。作者没有前瞻性地注册试验，因为他们不认为这是一个临床试验。

该样本由一个在线小组的674名参与者组成，他们的参与获得了经济补偿。参与者年龄从18岁到85岁(平均52.86岁，标准差15.00岁)，被确定为白种人(n=587岁)，非裔美国人(n=44岁)，亚裔或亚裔美国人(n=20岁)，印第安人(n=3岁)，西班牙裔(n=10岁)和其他(n=10岁)。女性(n=515)多于男性(n=159)。参与者由Qualtrics公司招募;激励措施由Qualtrics处理，并在参与者参与之前向他们披露。

在所有条件下，参与者都要查看卫生组织医学专家意见(EOIM)发布到Facebook上的信息图表。这张信息图总是引用一名医生的话，介绍达比制药公司(Darby Pharmaceuticals)生产的一种名为OpenAir的处方过敏药。这句话表明，这种药对治疗季节性过敏有效。该信息图总是附有使用者的三条评论，他们表示这种药物非常有效。健康组织EOIM、达比制药公司和处方药OpenAir都是虚构的，是为了模仿真实的实体而创建的。

对于组织从属因素，对信息图进行了更改，以诱导参与者对EOIM与Darby pharmaceuticals (OpenAir药物的表面制造商)从属关系的认识的变化。在非附属条件下，信息图底部出现了以下声明:“医学专家意见-一个独立的研究组织。”在附属条件中，声明写着“医学专家意见-达比制药公司资助的研究机构”。除了这一差异之外，信息图中还引用了一位为EOIM工作的医生的话。非附属条件表明，该医生是EOIM的执行董事，而附属条件补充说，他也是Darby Pharmaceuticals的OpenAir高级研究科学家。

我们在信息图的评论区操纵了另外两个实验因素。在所有的条件下，有三个对信息图帖子的积极评论。对于评论者隶属关系的诱导，在隶属关系条件中，“Darby Pharma”出现在评论者的名字旁边(例如，Mel L, Stockton-Darby Pharma)。在非隶属关系条件下，没有迹象表明评论者与达比制药公司有关联。对于传播控制诱导，在删除条件下，评论上方出现“我们保留隐藏或删除评论的权利”的说明。此外，评论区还指出，一些评论被隐藏了。在未删除条件下，没有提供关于组织删除政策的声明，也没有线索表明已经发生了删除。中提供了刺激样例 图1而且 2．

在进行初步分析之前，我们研究了参与者对注意力检查问题的反应。对一个或多个注意力检查项目回答错误的参与者从分析中删除(n=265)。没有错误回答任何问题的参与者被保留(n=409)。这两组参与者在年龄、性别、种族、Facebook使用情况或是否患有季节性过敏方面没有显著差异(所有这些都是季节性过敏) P值> . 21)。

对于每个实验因子，我们首先提供一个 t直接估计每种诱导如何影响对预期变化的中介结构(即组织从属关系、传播控制或评论者从属关系)的感知的测试。接下来，宏PROCESS [ 31]被用来估计每个诱导对结果测量的间接影响，通过提出的中介。我们首先提供未经调整的间接效应估计，然后提供协变量调整的估计。提供了一个零阶相关矩阵，其中包括分析中所有变量的均值和标准差( 表1）.

独立样本 t测试表明，当信息图提供资金披露时，参与者认为组织EOIM与达比制药公司的关联更大( t₄₀₇= 12.23, P<措施，η²= 10)。使用宏观过程的模型4，我们估计了诱导通过对组织隶属关系的感知对每个结果测量的间接影响;每个估计值都基于10,000个重采样提供其相应的95%偏差校正自举置信区间。组织信任(积分估计-0.45,95% CI -0.69至-0.24)、评论信任(积分估计-0.44,95% CI -0.68至-0.22)、药物推荐似然(积分估计-0.35,95% CI -0.59至-0.15)和Facebook背书似然(积分估计-0.37,95% CI -0.64至-0.16)发现了显著的间接影响。前面的分析是重新控制传播控制的感知(即，达比制药控制了评论的出现)和评论隶属于达比制药的感知。当中介模型中包含协变量时，所有的间接影响都变得不显著。

为了进一步探究这些关系的本质，我们使用PROCESS中的模型14对有调节的中介进行了测试。先前报告的显著间接影响并没有被参与者认为评论者与达比制药公司有关联的看法所缓和。然而，传播控制的观念确实缓和了三个显著的间接影响。总体模式表明，当传播控制的感知较低时，组织隶属关系诱导不会间接影响(1)对组织的信任，(2)对评论的信任，(3)推荐药物的可能性。然而，随着对传播控制的认识增加，间接影响的规模显著增加到实质性程度。对于每个结果测量，间接影响在三个调节变量(即传播控制)水平上进行估计:低于平均值1个标准差，处于平均值，高于平均值1个标准差。每个结果的得分估计值如下:组织信任(得分估计值-0.09，-0.29，-0.47)，评论信任(得分估计值-0.02，-0.12，-0.26)和药物推荐可能性(得分估计值0.01，-0.14，-0.29)。调节中介对每个结果的直接检验如下:组织信任指数(点估计-0.11,95% CI -0.21至-0.02)，评论信任指数(点估计-0.09,95% CI -0.18至-0.002)和药物推荐可能性指数(点估计-0.09,95% CI -0.18至-0.004)。在Facebook的背书结果中也发现了类似的模式，但95%的置信区间勉强包括0:指数(点估计-0.08,95% CI -0.19至0.01)。

独立样本 t测试表明，当提示删除发生时，参与者认为达比制药公司对EOIM帖子上出现的评论有更多的控制( t₄₀₇= 4.39, P<措施，η²= . 05)。使用宏观过程的模型4，我们通过对传播控制的感知来估计诱导对每个结果测量的间接影响。组织信任(积分估计-0.31,95% CI -0.47至-0.17)、评论信任(积分估计-0.35,95% CI -0.53至-0.20)、药物推荐似然(积分估计-0.26,95% CI -0.41至-0.14)和Facebook背书似然(积分估计-0.28,95% CI -0.45至-0.15)发现了显著的间接影响。之前的分析是重新进行的，以控制该组织和评论者与达比制药公司有关联的看法。当包括协变量时，所有的间接影响仍然显著;每个调整后估计的置信区间与其各自未调整的置信区间重叠。也就是说，这些估计在量级上没有显著差异。

独立样本 t测试表明，当“达比制药”的提示出现在参与者的名字旁边时，他们会认为评论者与达比制药更有关联( t₄₀₇= 10.59, P<措施，η²= 22)。使用宏观过程的模型4，我们通过对每个结果测量的评论隶属关系的感知，估计了诱导的间接影响。组织信任(积分估计-0.68,95% CI -0.90至-0.49)、评论信任(积分估计-0.81,95% CI -1.04至-0.59)、药物推荐可能性(积分估计-0.61,95% CI -0.82至-0.43)和Facebook背书可能性(积分估计-0.63,95% CI -0.87至-0.43)发现了显著的间接影响。之前的分析是重新进行的，控制了该组织隶属于达比制药公司的看法，以及达比制药公司控制评论传播的看法。当包括协变量时，所有间接影响仍然显著，每个调整估计的置信区间总是与其各自的未调整置信区间重叠，只有一种情况例外。协变量调整对评论信任的间接影响显著减弱(点估计-0.37,95% CI -0.54至-0.23)。

如前所述，如果参与者错误地回答了其中一个注意力检查项目，他们就会被从分析中删除。移除参与者的目的是为了减少误差，并对假设的关系提供更清晰的测试。然而，在现实环境中，人们可能只会对社交媒体帖子给予短暂的关注，并且/或可能无法准确地回忆起他们所看到的内容。因此，对整个样本进行详尽的评估是有一定价值的——即使这包括那些没有诚实地试图阅读或回应调查项目的参与者。如 表2，所有间接效应对整个样本都是显著的。虽然完整样本的估计相对于缩减样本有所衰减，但由于它们各自的95%置信区间重叠，因此无法在统计上区分它们。

这项研究的结果说明了更好地理解DTCA在新媒体环境中的影响是多么重要。在过去的研究中表达的一个主要问题[ 5， 7， 9在线信息来源可能是“模糊的”，这使得很难知道制药公司何时赞助或影响药物信息的生产。这项研究的结果表明，揭示卫生组织和制药公司之间联系的线索会影响人们如何处理发布在社交媒体上的药物信息。具体来说，公开所属机构会降低(1)对发布药物信息的组织的信任，(2)对其他网站用户发布的关于该药物的评论的信任，(3)向家人或朋友推荐该药物的可能性，以及(4)在他们的在线社交网络中进一步传播该药物信息的可能性。研究结果说明了包含多个信息源的新媒体环境的复杂性，结果还表明，当网站所有者似乎控制了网页上用户生成的评论的传播时，这些影响会越来越明显。

除了调节组织隶属关系感知对结果测量的影响外，对用户生成内容传播的控制感知独立地影响了结果。这种对用户生成内容的战略控制已被强调为在线DTCA的主要关注点[ 7， 9］．研究结果证实了这些担忧，并有助于估计控制用户生成内容的传播会在多大程度上影响查看在线发布的健康信息的人。一些线索表明，一个组织删除了一些用户生成的评论，这些评论伴随着他们的帖子，这增加了人们对药品制造商在背后删除的看法。值得注意的是，人们越认为药品制造商在控制用户评论的传播，就越不相信用户评论和发布信息图的卫生组织。这里再次说明了新媒体环境的复杂性。网站用户发布的信息如何被认为受到控制，不仅影响人们如何评估剩余用户的贡献，还影响人们如何看待网站的所有者(例如，卫生组织EOIM)。除了影响人们对用户生成的评论和卫生组织EOIM的信任程度外，对用户生成内容传播的控制还会影响人们向他人推荐该药物的可能性，并在其在线社交网络中与他人认可/分享该信息。

评论隶属关系诱导对所有结果测量都有相似但独立的影响。结果表明，在评论者的名字旁边添加一个隶属关系线索，可以显著增加人们对评论者隶属于制药公司的了解，这反过来又会影响对卫生组织的信任、评论信任、药物推荐的可能性，以及在网上认可和与他人分享信息的可能性。由于来自普通市民的个人证词具有很大的影响力，受薪代表或公司员工在网上发布信息而不透露他们与制药公司的联系被认为是极其麻烦的。 9］．这项研究的结果清楚地表明，当公司附属人员伪装成中立的第三方在线贡献者时，会产生多大的影响。

从实际的角度来看，研究结果强调了未来FDA指导方针的必要性，要求制药公司明确披露他们直接资助、控制或以某种方式支持的任何网站或社交媒体平台上发布的消息中的联系。过去的研究表明，公司会尽量减少或掩盖此类信息披露。 32］．然而，更大的挑战是，监管制药公司如何在新媒体平台上控制有关其产品的信息是否可行，因为它们可能只是间接地影响或控制这些信息。 7， 12］．显然，不应该指望制药公司监管整个互联网。然而，根据这项研究的结果，仅针对发布在“官方”公司媒体上的内容的规定可能忽略了将极大地影响人们如何评价药物信息的关系。

FDA已经发布了指导文件草案，概述了(1)公司何时对用户生成的内容负责，(2)他们应该如何回应不需要他们回应的用户生成内容的建议，以及(3)当在线平台有空间或字符限制时如何传达风险信息的建议[ 33， 34］．值得注意的是，这些文件没有直接讨论公司应该如何应对在线平台，这些平台使得内容贡献者难以清楚地披露公司的从属关系以及任何从属关系的确切性质。具有讽刺意味的是，关于用户生成内容的指导文件仅为处理来自独立、非关联来源、存在于公司没有编辑或删除任何第三方内容的平台上的用户生成内容提供了指导。“因此，公司负责其雇员或代表公司的任何代理人在互联网和基于互联网的平台(如社交媒体)上进行的宣传，以推广公司的产品，这些宣传必须符合任何适用的监管要求”(第3-4页[ 33])。指导文件确认现有法规适用于公司关联来源生产的内容，以及存在于公司施加控制的平台上的内容，这是有益的。然而，问题仍然存在，许多著名的社交媒体网站(如Facebook)的特性使得掩盖信息源的身份变得容易，而且很难确定公司是否删除了用户生成的贡献。

本研究的发现通过展示核心理论命题如何在新的语境中准确地解释和预测现象，有助于扩展证明理论的解释力和预测力。不同于先前对保证理论的测试，这些测试直接检查了在线信息源真实身份的不确定性[ 16]，这项研究更直接地改变和衡量了信息源与被评估目标的关联程度。尽管这种区别可能看起来很小，但第三方来源真实身份的不确定性可能会对保证价值的看法产生不同的影响，这与第三方来源与评估目标有关联的看法不同。例如，一个未知的来源实际上可能是目标，与目标有关的人，或者与目标无关的人。未来的研究可能会进一步探索这两种关于第三方来源身份的考虑是如何相互关联的，以及如何影响对网上出现的信息的评估。

这项研究的一个显著发现是，组织隶属关系的感知对结果的影响不同于评论隶属关系的感知。在本研究中，差异效应可能归因于构造的操作方式。然而，个人和目标之间的感知关联也可能与组织/公司和目标之间的感知关联起不同的作用。如果信任一个在线评论者的上限大于信任一个组织的上限，可能会产生不同的影响。未来的研究可能会更直接地探索这些可能性。

实验研究普遍存在的局限性适用于本研究。虽然结果支持理论上预测的关系，未来的研究可能寻求进一步的研究结果的普遍性。例如，研究人员可以在不同的人群中，使用不同的药物信息，在不同的社交媒体平台上，研究在线DTCA的影响。研究人员还可能试图研究消费者对药品营销的普遍怀疑态度是如何调节本研究中发现的影响的。

这项研究的一个局限性是注意力检查问题可能过于敏感。例如，一些参与者看到的信息图表明EOIM是“一个独立的研究组织”。那些表明EOIM不是一个独立组织，而是由达比制药公司资助的参与者被排除在外。然而，在一些EOIM非隶属条件下，评论被删除，评论者隶属于达比制药公司。有可能参与者将这些线索的组合解释为EOIM并不是真正独立的，尽管有这样的说法。为了克服这一限制，我们提供了完整样本的结果，但未来的研究人员应该考虑在寻求包括旨在减少测量误差的注意力检查项目时，多个线索如何共同作用。

制药公司将寻求通过人们经常消费的任何媒体来营销他们的药物。在当前的媒体格局中，这意味着药物营销将通过社交媒体和在线平台进行，这些平台是交互式的，包括来自多个来源的信息。任何对在线DTCA进行监管的尝试都需要彻底考虑新兴通信技术的独特功能和特征。监管能否跟上通信技术发展的步伐还有待观察。然而，本研究的结果提供了明确的证据，表明模糊(1)信息源的真实身份，(2)信息源的隶属关系，以及(3)对用户生成内容的控制会极大地影响消费者的健康知识和行为。