网络问诊医生问诊量的影响因素研究基于微医平台的分析市场营销专业.docx
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网络问诊医生问诊量的影响因素研究基于微医平台的分析市场营销专业
网络问诊医生问诊量的影响因素研究
——基于微医平台的分析
【摘要】人们生活日益便捷和互联网技术的发展，在医疗领域需求的不断增长和医疗服务的发展，促进了网络问诊平台的快速发展。
使用和利用好网络问诊能够合理配置医疗资源，方便了患者也提高医院的服务质量。
那么提高在线问诊平台的用户粘性，对资源分配和提升医生的问诊量都具有重要研究意义。
本文以移动医疗app微医为例，探究何种因素影响用户对医生的选择意愿。
本文通过各种文献收集分析，结合了信任理论、感知理论、需求理论和从众理论，以及运用收集微医app的医生有效信息进行实证分析和用问卷调查法进行数据的分析，对提出的几个因素所属城市、医院等级、医生职称、用户评价，回复速度、问诊价格进行假设，探讨因素是否与问诊量有影响，一一进行分析的出结果，也分析因素之间的相关性的分析，发现信任因素影响较小，需求和感知理论影响较大，从众理论也有影响。
最后，将得出的结果进行总结，并且将基于上述数据结果提出了提升医生问诊量的建议。
【关键词】网络问诊；医生问诊量；信任理论
Astudyontheinfluencingfactorsoftheamountofdoctors'consultationontheInternet
——Analysisbasedonmicromedicalplatform
[Abstract]WiththerapiddevelopmentofInternettechnology,thegrowingdemandinthemedicalfieldandthedevelopmentofmedicalservices,therapiddevelopmentofonlineconsultationplatformhasbeenpromoted.Usingandmakinggooduseofnetworkconsultationcanreasonablyallocatemedicalresources,facilitatepatientsandimprovehospitalservicequality.Therefore,toimprovetheuserstickinessoftheonlineconsultationplatformisofgreatsignificancetotheresourceallocationandthepromotionofdoctors'consultationvolume.Thispapertakesmicromedicineofmobilemedicalappasanexampletoexplorewhatfactorsaffectusers'willingnesstochoosedoctors.Throughthecollectionandanalysisofvariousliteratures,combiningthetrusttheory,perceptiontheory,demandtheoryandconformitytheory,andusingtheeffectiveinformationofdoctorscollectedfrommicromedicalappforempiricalanalysisandquestionnairesurveyfordataanalysis,thispaperhypothesizesandexploresthefollowingfactors:
City,hospitallevel,doctortitle,userevaluation,responsespeedandconsultationpriceItisfoundthattheinfluenceoftrustfactorissmall,theinfluenceofdemandandperceptiontheoryislarge,andtheconformitytheoryisalsoinfluential.Finally,theresultsaresummarized,andbasedontheabovedata,suggestionsareputforwardtoimprovethenumberofdoctors.
[Keyword]onlinedoctorsdoctorconsultationamounttrusttheory
1绪论
1.1研究背景
我国甚至世界各国都面临着医疗资源紧缺以及分布不平衡、机构重复、效率低下、医疗技术和服务质量、医疗改革等卫生问题。
在我国大医院“看病难”一直是个显著突出的问题，很多医疗资源也难以集中在最需要的患者身上，资源分布不均匀造成我们的“看病难”。
改善医疗卫生领域的资源配置问题成为当前提高国民整体健康水平和满意度的热门议题，为了扭转当前这一格局，解决资源配置不均衡问题，党和国家不断出台各种医改政策。
在这个背景下，互联网的飞速发展也促使传统的医疗行业有了新的发展模式。
“医疗互联网+”也成为国民一大热议话题。
[1.2]近年来，政府已经出了许多政策促进网络问诊的发展，2020年的新型冠状病毒也促使了线上“云看病”的大爆发。
疫情期间，人们自觉在家里隔离，感觉身体不舒服不敢随意去医院，通过网络问诊先行看病，先使用网络问诊咨询后再确定要不要去医院，这一做法，可以有效地减少交叉感染的发生。
线下患者问诊需要选择医生，那么人们在网络问诊时看重的莫过于选择医生，也就是说医生的服务质量提高了，给网络问诊的人一个好的体验感，之后便会继续使用网络问诊并进行推荐，医生的问诊量也提高了。
所以研究用户在使用在线问诊平台选择医生时受到哪些因素影响，对如何促进医生和用户高效使用网络问诊平台，使流量转化更多的用户使用问诊平台，让医、患、平台三方获益，对我国医疗发展也具有深远的意义。
1.2研究目的
现在是信息透明化的时代，网络问诊的医生也都需要实名认证，在医生主页上会清楚的写出医生的城市、医院、职称，也还包括价格，评分和回复速度等，本文通过实证分析法和问卷调查法结合微医收集的信息运用spss分析，探索当前用户使用移动医疗平台——微医过程中，影响用户在医疗平台中选择医生的影响因素——所属城市，医生职称，医院水平，价格，评分，回复速度等分析这些影响因素是如何影响用户选择医生的，研究各因素的相关性和问诊量的回归分析。
进而提出完善微医医疗平台在医生管理方面需要加强的对策与建议，更好推动移动医疗平台的发展。
1.3研究意义
发展网络问诊必然会是我国医疗领域的一个大变革，我们普通老百姓对健康的需求越来越高，发挥好互联网医疗的作用，无论城乡，也无论贫富都可以使我们有限的医疗资源发挥更大的作用。
[3]中国发展到现阶段，大数据等新技术能产生巨大的“健康红利”，就好像乘上风驰电掣的医疗“高铁”。
医疗平台是近年来的一个新兴互联网产品，因为新型冠状病毒使之更加的火爆，此文与之前研究的文章和传统媒体中的探究略有不同，因此可以作为此类文章的一个小补充。
此外，通过研究为当前国情下的医疗平台出微薄的贡献，可以给与医疗平台一些小的建议，更好的发展此类平台。
1.4研究方法
（1）文献分析法：
本研究在选题之前进行了大量的文献搜集工作，进而分析本文的相关选题的正确性和可行性。
本研究认真收集国内外资料并对资料进行有逻辑的分类和整理。
研究中所涉及的文献包括学术研究文献、网络评论和文章、移动医疗ＡＰＰ中公开的评论等各种网络资料。
以此对网络问诊医生问诊量的影响因素研究——基于微医平台的研究成果和进展有更好的系统、全面的了解，并以此为理论基础，设计了调查问卷。
（2）实证分析方法：
研究收集了微医上医生的数据，在此基础之上，采用spss数据分析软件对于数据之间的相关性和回归性做统计分析，从而确定本研究提出的对移动医疗平台使用意愿的影响因素模型进行验证，最终得出当前影响网络问诊医生问诊量的因素且得出最终验证的结论，并且提出相应的对策与建议。
（3）问卷调查法：
本文主要以网络问卷为主，线下某大型三甲医院为辅，经行调研和发放问卷，对用户进行整群随机抽样，回收的问卷进行挑选和整理。
结合理论资料和文献加上准确的实证考查，做到了理论与实际相结合。
问卷主要调查用户的采纳行为和采纳影响因素研究。
1.5研究技术路线
通过各种资料的前期准备和理论基础，研究线路和研究的方法设计的研究路线图如下所示：
图1-1研究技术路线
2.理论回顾与研究假设
2.1相关理论阐述
2.1.1网络问诊
随着国家和互联网的发展，卫计委提了的“智慧医疗”构想，网络问诊也成为了热点话题。
[4]网络问诊服务是用户利用电子设备在网络问诊平台上和医生进行交流，最后得到诊疗结果。
这种模式下服务成本较低，给医生和用户都带来很大的便利。
由于冠状病毒的影响网络问诊从之前作用在于分流患者以及提供健康咨询服务到现在扛起医院下分门诊的一片天地，网络问诊的作用越来越强大。
但现实网络问诊平台多，并且提供的质量良莠不齐。
[7]因此很多患者还是愿意亲自去医院问诊，所以网络问诊平台的发展还有很大的空间。
以下是网络问诊流程
图2-1网络问诊流程图
2.1.2医生网络问诊量
医生网络问诊量是指用户通过评估自己找到适合的医生进行问诊，医生和用户进行沟通后，完成交易。
医生问诊量的多少取决于用户的选择。
在线问诊量的快速增长得益于平台拥有优质的医疗资源，以及医生的个人水平以及其他因素都会影响到医生的网络问诊量的多少。
由图2.1可知医生网络的问诊量和许多的因素有关。
每个流程都会出现几个影响的因素，影响着用户的选择和判断。
2.1.3信任理论
这个理论出发点是互动，是社会里人与人的一种复杂的关系，在医疗互联网市场的信任理论是指用户在采纳、决定和到最后的付费购买过程中,对产品/服务的提供者有信心并且产生依赖意愿（包括有形商品和无形服务等）。
[5]本研究中主要探讨用户对医生的选择在信任方面主要有三个指标包括医生职级、所在医院等级、所属城市。
互联网医疗中,所有注册医生都有经过实名认证,而且都要登记医生的医院、现在的职称和医院所在城市等级。
因此从这些角度探讨是否这些因素影响到用户的选择。
2.1.4感知理论
顾客感知价值的核心是感知利益与感知付出之间的权衡。
[6]那么这一理论也适用于网络问诊当中，收益要比付出成本高，才会让用户感知满意，回复速度快会让用户觉得损失减少，用户评分高会让用户觉得增加了感知利益，所以在本研究中主要提出几个因素包括用户评分和回复的速度。
2.1.5需求理论
在市场经济中，价格是个主导的因素，消费者在某一特定时期内，在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量。
[7]价格高会影响需求量的降低，线下医院不同的医生问诊价格不同，患者选择会不同，线上的也是如此，那个这个价格也会影响用户的选择。
因此提出价格因素对用户选择医生的影响。
2.1.6从众理论
从众是心理的一个普遍现象同时也是市场经济中刺激消费的一个方法，是指在团体或媒体的压力下,个人放弃自己的意见而采取与大多数人一致的行为。
[11]网络问诊是否会因为他人和朋友的选择而影响自己的选择医生呢，因此在这一理论中选择他人影响这一因素进行探究。
2.1.7微医平台
微医最开始名挂号网，在经过10年的发展后，成为国内著名的移动医疗服务平台之一。
它接通了全国3000多家医院和将近30万名医生，为将近2亿用户提供智能化的健康服务。
并且微医平台用户界面比较美观，操作简单。
2020年疫情期间微医也做出了很好的贡献，提供了许多的义诊服务，为抗击疫情贡献自己的一份力，增强了其品牌的美誉度。
让微医网络医院的名气上更上一层楼。
微医的用户数量还在不断攀升，无论是医生还是用户，其数量都在呈现一个爆炸式的增长，因此研究用户在微医使用时选择医生的影响因素是非常有意义的，可以更好的促进其发展。
2.2国内外发展现状和趋势
研究用“网络问诊”、“问诊”、“移动医疗”、“使用意愿”、“影响因素”等关键词，明确了本研究的主题等相关议题。
目前学术界己经出现了一些关于移动医疗的研究。
在美国医疗APP也已经开发的相当成熟丰富，也会根据医生专业强项等因素为患者推荐适合的医生。
现如今，移动医疗基本已经渗透到医疗服务的各个环节。
国内移动医疗的应用引入相比国外要晚一些。
在2014年8月29日，国家就发布文件《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》首次开发了医疗B2C业务。
于2018年4月1日，出台《关于促进“互联网+医疗健康”的发展意见》明确确定发展“互联网+医疗健康”措施，并且不断鼓励其发展。
事实上，因为移动互联网的不断发展，网络医疗必将在社会起到越来越重要大的作用，无论是对个人影响还是对传统医疗形式的冲击。
在有关资料中，大部分文献是围绕在线健康信息对用户的有效性研究以及分析互联网医疗国内外其中存在的问题并提出解决的相关研究。
如：
Ｓillence等提出了用户分享经验可以为其他人的选择提供更好的参考，但是如有一些商业行为就会降低用户的信任；[8]李琪等也提出了用户选择医生会受到从众心理的影响，[9]因此本文在此基础上将探究他人是否真的影响用户的选择。
范晓妞等也探究了网上问诊的效果以及医生和用户行为的关系；[10]刘江等人也分析了用户会受到信息质量和风险的感知的影响，对收益和风险的对比后而选择满意的医生。
[17]因此本文提出感知理论的影响进行探究。
沈婷婷等人提出了如何构建在线医疗服务模式的建议；[11]Ｈｕ等考察了信息源对健康信息的感知可靠度的影响。
［12］用户进行网络问诊对医生的信任程度会受到医生质量、来源、知识水平等因素的影响。
［13］所以本文在这基础上探究信任理论带来的影响，此外，研究网络在线问诊还在逐步深入发展当中，相关的研究也在不断的探索，通过智能化的医疗和电子数据，让国民医疗服务大大提质增速。
2.3研究基础
表2-1研究基础
理论
因素
研究基础
信任理论
所属城市
陆泉,李易时等[14]、李琪等[9]、姜锦虎等[15]、HU[12]]等
医院等级
李琪等、吴江等[9]、陆泉,李易时等[14]、
医生职称
李琪等、吴江等[9]、陆泉,李易时等[14]、
感知理论
用户评价
刘江等[16]、K.BMurray等[17]、
回复速度
李棋等[9]、R.A.BAUER等[18]、、
需求理论
问诊费用
陆泉,李易时等[14]、李琪、吴江等[9]
从众理论
他人影响
陆泉,李易时等[14]、刘江等[16].
2.4模型建立
本研究在信任理论、感知理论、需求理论和从众理论的细分角度的基础上，结合各个理论下的研究因素制作出了本文的研究模型，如图2-2。
其因变量为医生问诊量，自变量为信任（城市、医院、职称）、需求（价格）、感知（评价和速度）和从众理论（他人影响）。
H1
信任理论
H3
H2
H4
感知理论
H5
需求理论
H6
H7
从众理论
图2-2研究模型
2.5变量定义及假设
2.5.1信任理论
其实用户选择医生也是一种购买意愿，所以便是信任与购买意愿行为之间的关系，进而归纳并推导网络问诊中用户对医生的信任与医生问诊量有关的关系。
医院所在的地区发展好，那么医院的整体条件好，会吸引更高的优秀人才。
医生的水平可以从其职称等方面可以看出，那这些条件也会影响到用户对医生的选择，所以信任理论中我选用有关医生声誉的因素：
医院、职称和所在城市。
基于以上的分析，我们提出如下假设：
Ｈ1：
医生所属城市对其问诊量具有显著影响。
H2:
医院等级对医生问诊量有显著的正向相关关系
H3:
医生职称对医生问诊量有显著的正向相关关系
2.5.2感知理论
感知理论主要是感知风险和感知收益。
那本文研究主要选取感知风险的身体风险和时间风险。
用户的评级高，那么代表这位医生所受到的认可号，用户趋向去选择，所以会感知收益。
在回复的时效上，若医生回复时间过于长，那么就会耗费用户的时间成本，那么时间回复快的医生会受到用户更多的欢迎。
因此，我们提出假设：
H4:
用户评价对医生问诊量有显著的正向相关关系
H5：
回复速度对医生问诊量具有影响。
2.5.3需求理论
价格因素总是影响着市场经济的，且价格和需求一般呈现反向规律。
在线网络问诊中用户的选择也会受到这个因素影响。
在差不多条件的基础上，用户一般会选择问诊价格实惠的医生进行问诊。
因此，基于以上我们提出假设：
H6：
问诊价格对医生问诊量有负向的影响。
2.5.4从众理论
不同个体在性格上有明显差异，在日常的决策行为中我们经常受到朋友或者是群体的影响，当用户的朋友推荐使用时或是别人都用时，会影响我们的选择医生，就是我们的从众心理，在这里的从众理论中主要探讨的因素就是他人的影响。
因此提出以下假设：
H7：
用户会受到他人的影响去选择医生进行问诊
3.数据采集和实证分析
3.1数据采集
本研究采取数据来自于“微医”网络问诊平台，且以平台上普通内科医生为研究对象，通过微医网络问诊平台的医生公开信息采用语言编写爬虫程序进行收取。
获取微医在线问诊平台中近年的医生公开信息，在专家问诊列表中获取医生医院和所在城市的信息数据，在医生的主页中获取医生提供的服务所得到的评价和回复速度的快慢以及医生的问诊量。
随机取得了共计：
75位医生问诊量数据。
研究自变量包括所属城市、医院等级、医生职称、用户评价、回复速度、问诊价格，后依据模型假设进行选择选取对应的实证指标。
因变量就是本文的研究目标，医生主页中也有显示接受用户问诊的咨询总人数。
因此医生问诊量为因变量，探究各因素对医生问诊量的影响。
收集数据后对数据进行清洗和处理、主要的步骤有有效信息的赋值转换、空缺值的填充和异常值的剔除、对数据进行转化是数据正态化的标准化。
有效信息的赋值转换为：
所属城市：
一线=3、二线=2、三线=1；医生职称：
主任医生=3、副主任医生=2、主治医生=1；医院等级：
三级医院=3、二级医院=2、一级医院和普通医疗机构=1；用户评价：
100=5；99=4；98=2；97=1；回复速度：
一小时内=5，两小时内=4以此类推；在对异常值等进行处理，剔除5个医生数据。
最后整理后的数据如表3-1所示：
表3-1整理后数据
所属城市
医院等级
医生职称
用户评价
回复速度
问诊价格
问诊量
3.00
3.00
3.00
4.00
2.00
200.00
46.00
3.00
3.00
2.00
5.00
5.00
20.00
14000.00
2.00
3.00
1.00
5.00
5.00
10.00
67000.00
3.00
3.00
1.00
4.00
4.00
60.00
509.00
2.00
2.00
2.00
5.00
4.00
20.00
830.00
3.00
3.00
1.00
4.00
2.00
200.00
70.00
2.00
3.00
1.00
5.00
5.00
30.00
7000.00
3.00
2.00
1.00
5.00
3.00
30.00
6380.00
3.00
3.00
2.00
3.00
2.00
200.00
55.00
3.00
3.00
2.00
4.00
1.00
100.00
34.00
2.00
2.00
2.00
5.00
4.00
30.00
700.00
3.00
3.00
2.00
4.00
2.00
200.00
27.00
3.00
3.00
2.00
4.00
4.00
100.00
62.00
3.00
3.00
3.00
5.00
5.00
30.00
2664.00
3.00
3.00
3.00
4.00
3.00
180.00
52.00
2.00
2.00
1.00
4.00
2.00
30.00
500.00
2.00
3.00
2.00
3.00
2.00
50.00
64.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
160.00
86.00
2.00
2.00
3.00
4.00
5.00
28.00
3548.00
3.00
3.00
3.00
4.00
2.00
100.00
85.00
2.00
2.00
1.00
5.00
1.00
30.00
420.00
2.00
3.00
1.00
4.00
2.00
30.00
362.00
2.00
3.00
2.00
5.00
5.00
10.00
21000.00
2.00
3.00
2.00
5.00
5.00
30.00
3670.00
2.00
3.00
1.00
5.00
5.00
20.00
4690.00
3.00
3.00
3.00
3.00
2.00
100.00
31.00
2.00
2.00
2.00
2.00
1.00
20.00
35.00
2.00
3.00
1.00
5.00
1.00
30.00
80.00
3.00
3.00
3.00
5.00
3.00
30.00
2580.00
2.00
2.00
1.00
5.00
3.00
30.00
508.00
3.00
3.00
3.00
2.00
2.00
100.00
55.00
3.00
3.00
3.00
5.00
2.00
60.00
360.00
2.00
2.00
3.00
4.00
2.00
60.00
80.00
1.00
3.00
2.00
5.00
3.00
30.00
570.00
2.00
3.00
1.00
5.00
5.00
20.00
22200.00
2.00
3.00
1.00
5.00
5.00
30.00
7500.00
3.00
2.00
1.00
5.00
3.00
30.00
6490.00
3.00
3.00
2.00
3.00
2.00
200.00
50.00
3.00
3.00
2.00
4.00
1.00
100.00
40.00
2.00
2.00
2.00
5.00
4.00
30.00
700.00
3.00
3.00
2.00
4.00
2.00
200.00
27.00
3.00
3.00
2.00
4.00
4.00
100.00
62.00
3.00
3.00
3.00
5.00
5.00
30.00
2550.00
3.00
3.00
3.00
4.00
3.00
180.00
52.00
2.00
2.00
1.00
4.00
2.00
30.00
510.00
2.
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