《传播创新研究》是由武汉大学媒体发展研究中心（教育部人文社会科学重点研究基地）主办的学术集刊，以中国传播问题为出发点，“在场”地感知中国传播的难点、疑点与热点，创新重建交流与社会连接的传播行动，发掘比较视角下的传播智慧，进而激活传播创新的实践与理论发展，纾解人类交流的困境与无奈。本辑由健康传播、乡村传播、传播与社会、国际传播、智能传播五个部分组成，从不同角度分析了传播创新研究现状。
本次推送《健康信息的潜在反作用：青年新媒体用户信息规避行为研究》，作者：肖喜珠、杨闻远。
健康信息的潜在反作用：
青年新媒体用户信息规避行为研究
肖喜珠 杨闻远
摘要：本文对青年新媒体用户的健康信息规避行为进行分析，探究健康信息潜在的反作用，并为新媒体健康信息生产者及政府卫生部门提供理论参考。基于S-O-R模型，本文构建了研究假设和模型，对青年新媒体用户从健康信息搜寻、健康信息过载（刺激）到选择性暴露（有机体）以及随之而来的健康信息规避（反应）方面进行研究。通过问卷调查法（N=148）进行研究发现，健康信息搜寻行为与健康信息过载感知程度呈正向相关关系；健康信息过载感知程度会导致用户产生负面情绪，进而使其进一步采取健康信息规避行为。
关键词：健康信息 信息过载 信息规避 S-O-R 模型
一 引言
健康信息（ Health Information） 是指与公众、患者及其家庭有关的医疗治疗、预防、保健、生殖健康、健康教育等方面的健康和医学信息。随着互联网的发展和普及，人们倾向于在新媒体平台上获取健康信息。如今，通过新媒体传播健康信息的方式具有多样化、个性化的特征，这种方式拥有广泛的受众群。与传统媒体使用报纸、广播或电视传播健康知识相比，新媒体采用播客、社交媒体和短视频等多种形式，使受众可以随时随地获得健康信息。用户可以根据个体特征和需求创建个性化和分段的健康信息群组，还可以按照自己的需求通过互联网获取相关健康知识。
健康信息获取属于信息获取行为的一种，指用户为了满足信息需求而主动进行的一种没有特定搜寻策略的信息活动。随着社会压力的增加，许多年轻人出现了不同程度的健康问题，有些疾病甚至开始出现“年轻化”的趋势。因此，人们对健康信息的关注度越来越高，越来越多的人开始使用新媒体获取与健康相关的信息。截至2018年，健康和医疗相关信息的搜索量已经达到32.66亿次，排在所有科普信息搜索量的第二位，仅次于前沿科技。
然而，在当前的健康传播实践中，作为主要渠道的新媒体具有两面性。它推动了健康传播的发展，也带来了一系列问题。虽然，信息越来越丰富，但是其中也有一些错误信息，削弱了健康传播的效力。当前，青年人群是我国社会发展的主力军，面对纷繁复杂的健康信息来源和渠道，很多人在了解自己的健康状况后，出现了避免获取个人健康信息的行为。新媒体的出现给人们带来了大量复杂、难以辨别真伪甚至是矛盾的健康信息，对信息接收者产生诸多影响，其中，健康信息规避（ Health Information Avoidance） 是最为普遍的表现形式之一。
在信息行为学领域中，选择性暴露（ Selective Exposure）同信息规避是一对意义相近的概念，一些学者将其定义为个体对特定信息的选择性接触。吴丹和樊舒发现，选择性暴露和信息规避本质上存在差异：信息规避通过主观方式避免对不愉快信息的获取，来减缓情绪上的悲观与不适；选择性暴露主要强调个体为了避免所获取的新信息与既有认知相异，而主动暴露于与自身态度、观念等一致的信息环境中。基于它们的相似性与差异性，我们将选择性暴露视作健康信息搜寻、健康信息过载的结果，以及进一步产生健康信息规避的诱因，在前人研究的基础上继续探索选择性暴露与信息规避之间的关联。
在新媒体平台上获取健康信息的行为越来越普遍，而青年用户潜在的健康信息规避行为可能对他们的健康状况产生负面影响。基于此，通过深入研究青年用户在新媒体平台上获取健康信息的行为和心理机制，本文旨在分析青年新媒体用户健康信息规避行为，探究新媒体健康信息潜在的反作用，从而为健康传播者提供更有效的策略，以提高健康信息的接受度和传播效果。借助S-O-R模型，我们构建模型和假设，试图理解健康信息搜寻行为与健康信息过载感知之间的关系（S），以及它们对选择性暴露的影响（O），还有因此产生的健康信息规避行为（R）。
本研究具有一定的实践价值。一方面，本文为S-O-R模型的应用提供新的实证研究，通过完整的健康信息行为传导链条，探索选择性暴露与信息规避的联系与差异，为健康传播领域的理论发展和实践做出贡献；另一方面，本文的发现可以为政府卫生部门提供如何更好地利用新媒体平台传播健康信息的建议，促进其制定更加精准的健康传播策略，加强对青年用户的健康教育，促进公共健康事业发展。
二 文献综述与研究假设
（一）S-O-R模型
S-O-R（Stimulus-Organism-Response）模型由Mehrabian和Russell提出，包含刺激（S，Stimulus）、有机体（O，Organism）和反应（R，Response）三个要素（如图1所示）。其中，刺激（S）代表特定环境中的一组感觉变量，以及描述这些刺激成分间时空关系的信息载量；有机体（O）代表刺激对心理动态的影响，分别有享受程度、精神警觉程度，以及对活动的控制感三个维度；反应（R）则代表接触或规避行为。该模型解释了外部刺激如何影响个体的情绪状态，从而影响他们的行为反应。前人的研究表明，S-O-R模型被信息科学和信息系统研究人员广泛运用于研究接近行为和规避行为。例如，Soroya等借助S-O-R模型，深入研究新冠疫情期间人们的健康信息行为；王文韬等基于此模型构建了在线健康信息搜寻与线下就医行为关系的研究模型，探索可行的优化方案；更有学者在研究社交媒体信息行为时，用S-O-R框架研究信息过载、信息焦虑和信息规避等现象。因此，我们认为，采用S-O-R框架研究青年新媒体用户的健康信息行为同样重要。
我们将模型中的刺激（S）分为内部刺激（ Internal Stimulus） 和外部刺激 （ Environmental Stimulus）。 内部刺激与个体自身的偏好、兴趣和动机有关，而外部刺激由外部环境施加，个体无法完全控制。通过回顾前人的研究,我们发现，人们通过搜寻健康信息以消除对疾病的不确定性，所以本文将健康信息搜寻行为作为内部刺激。信息过载与放弃社交媒体使用之间存在一定的联系，于是，我们将健康信息过载这种客观状态作为一种外部刺激。由于个体的生理和心理状态是内在的，我们提出以选择性暴露（衡量心理健康）为有机体（O），以信息规避为反应（R）。下文将阐述本文S-O-R框架的具体内容。
（二）S：健康信息搜寻和健康信息过载
健康信息搜寻（ Health Information Seeking） 指针对具体事件或情境，用户在获取、澄清及确认与健康相关知识或信息的过程中表现出来的口头或非口头的行为。研究发现，人们对健康信息的需求不断高涨。Gray等探索了健康信息搜寻的动机，个体可能因某种特定健康状况或对营养膳食的需求而在网络上搜寻健康信息；根据Musarezaie等的发现，个体的压力增加和其对自身健康状态的关注会增加其对健康信息的需求，导致他们更频繁地从各种来源获取健康信息。而且，主动搜寻健康信息的人往往不会相信单一信源，倾向于从多个信源获取健康信息。用户在从海量信息中对所需信息进行定位、解读和整合时，会面临信息过载问题，而健康信息环境下的信息过载现象尤为严重。根据Eppler和Mengis的定义，信息过载（ Information Overload） 是指个人需要处理大量信息却处理能力不足时所处的状态。这种情况会给用户带来认知负担和情感障碍，甚至会影响用户的健康信息行为。研究表明，在经历信息过载时，用户更容易感到压力、困惑和自我怀疑，从而影响身心健康。在众多表现形式中，健康信息过载现象尤为突出。在该领域，早期研究主要集中在医疗机构的信息过载问题上，但随着越来越多的用户在互联网上搜寻健康信息，学者开始关注个体在线健康信息搜寻行为可能诱发的信息过载问题。
通过回顾前期研究，我们发现，健康信息搜寻行为在一定层面上会带来更高程度的信息过载感知。Bapat等的研究表明，接触信息源会增加信息过载和信息焦虑的可能性；Serçekuᶊ等发现，接触更多与癌症相关的信息会使个体对此感到明显的信息过载；Farooq等进一步发现社交媒体使用和信息过载之间的联系；Roetzel的信息过载研究框架指出，信息过载的初始情境是影响后续信息搜索、信息处理和决策过程的事前相关因素，包括任务因素（目标、困难和复杂程度）、环境因素（背景和情境需求）、激励因素（决策绩效）以及个人特征（经验、知识、能力和动机）。这些因素可能会导致后续健康信息搜寻行为改变，由此导致信息过载感知。据此，本文提出以下假设。
H1：健康信息搜寻行为越频繁，健康信息过载感知程度越高。
（三）S-O：健康信息过载和选择性暴露
选择性暴露是从认知失调理论（ Cognitive Dissonance Theory）中衍生出来的一个心理学理论，主要关注人们选择性接触信息的行为，是当前分析健康信息规避的主要理论框架。举例来说，抽烟的人往往不愿接触指出吸烟有害的信息；酒类广告更加吸引酗酒的人；对于避孕套的使用具有更高积极性、更多经验的人更有可能参与艾滋病预防辅导讲座。该理论认为，人们倾向于寻找和接受支持自己态度、信仰和行为的信息，而回避可能挑战自己态度、信仰和行为的信息。这揭示了一种普遍现象，即人们在信息搜寻和评估中存在验证性和不对称的倾向，避免可能挑战他们认知的信息，并寻求可能支持他们的信息来增强他们的态度和信念。健康信息过载可能导致这种选择性暴露。Swar等证实，个体的信息过载感知程度与心理不健康正向相关。除此以外，认知紧张（ Cognitive Strain）、压力、困惑及抑郁症、焦虑、动力缺乏都是信息过载潜在的结果。张帅和马费成依据选择性暴露理论，将大学生健康信息规避行为的诱因划分为三个维度：负面情绪、认知冲突和行为改变。本文结合陈琼等的研究中对感知信息过载与信息规避行为相关性的验证，提出以下研究问题。
RQ1a：健康信息过载感知会否导致负面情绪？RQ1b：健康信息过载感知会否导致认知冲突？RQ1c：健康信息过载感知会否导致行为改变？
（四）O-R：选择性暴露和健康信息规避
健康信息规避（ Health Information Avoidance） 是人们面对健康问题时所表现出来的一种普遍的信息行为，其主要是指个人避免或推迟获取有价值的但又不想要的健康信息的行为。《中国青年报》和人民网的社交网络使用调查结果显示，互联网中的信息规避行为十分普遍，规避特定信息可以帮助人们提高信息处理效率，但也可能会导致信息同质化、信息延迟等问题。有关研究可以追溯到20世纪初，内容涉及传播学、心理学、图书情报学等领域。其中，不同学者以不同方式研究人们倾向于忽视或避开某些信息的行为，特别是在医疗健康方面。根据Yang和Kahlor的研究，为了保持或增加信息的不确定性，人们通常会避免接收特定的健康信息，从而避免产生新的担忧，进而避免消极的健康信息对情绪产生负面影响；Degner和Sloan发现，即使癌症病人需要更加了解他们自己的病情，他们也仍存在主动规避的行为；另外，有研究表明，医生在接诊时可能会提供增加不确定性的信息；而患者则可能主动获取增加不确定性的信息来保持不确定性。
根据王文韬等的研究，个体面对健康信息产生的选择性暴露（即负面情绪、认知冲突和行为改变）是健康信息规避行为的主要诱因。负面情绪包括恐惧、焦虑、后悔以及失望等情绪，这与个体的健康信息规避行为存在直接关联；个体倾向于维护自我的态度和信念，选择接受与既有认知指向一致的信息，而负面的健康信息则会对其产生挑战，由此导致个体对健康信息的回避；健康信息可能需要个体改变原有行为或习惯，但这种改变并不容易，并可能带来一些负面影响。据此，本文提出以下假设。
H2：负面情绪程度越高，越可能参与健康信息规避行为。
H3：认知冲突程度越高，越可能参与健康信息规避行为。
H4：行为改变程度越高，越可能参与健康信息规避行为。
综合上述讨论，本文将S-O-R模型作为理论基础，立足新媒体健康信息特点，提出将健康信息搜寻作为内部刺激，将健康信息过载作为外部刺激；将选择性暴露（即负面情绪、认知冲突、行为改变）作为有机体处理内容（O）；健康信息规避行为则被作为反应（R），研究新媒体中的信息规避行为。本文的研究模型如图2所示。
三 研究方法
（一）研究样本
笔者于2022年5月以滚雪球抽样法招募了164名17～53岁的新媒体用户参与线上问卷调研，通过“问卷星”平台发放问卷。新媒体用户在信息传播行为中具有连锁效应，采用滚雪球抽样法能够提高研究效率。通过参与者的自我推荐和分析其在社交网络中的联系，我们努力确保样本的多样性和广泛性，以使研究结果更具普适性。按照《中长期青年发展规划（2016—2025年）》划分的年龄范围，本研究选取14～35岁青年受访者的答卷作为样本。最终有效样本为148份，超过基于G*Power的预测样本量46份，问卷回收率为90.24%。被调查对象大部分为在校大学生，都有获取健康信息的经历。表1描述了被调查对象的基本人口统计学特征。其中，男性为51人（占34.46%），女性为97人（占65.54%）；学历为小学及以下的为2人，高中/中专/技术学校为1人，大学专科为12人，大学本科为124人，硕士研究生及以上为9人。
（二） 调查问卷
本文的调查问卷由两部分构成：第一部分是个人基本信息，包括被调查对象的性别、年龄、学历、月收入以及婚育状况；第二部分是健康信息行为量表，测量健康信息搜寻、健康信息过载、负面情绪、认知冲突、行为改变、健康信息规避6个变量。问卷采用 Likert 7 分尺度 ，“1～7”分别代表“非常不同意”“不同意”“有些不同意”“既不同意也不反对”“有些同意”“同意”“非常同意”，被调查对象根据实际情况对各测量项目进行评分。
本文包括6个变量，每个变量均包含3～6个测量项目，所有测量项目都来自现有文献，以确保变量测量的内容效度。其中，健康信息搜寻测量项目改编自Yang和Kahlor、Soroya等的研究；健康信息过载测量项目改编自Jensen等和Chae的研究；选择性暴露测量项目（负面情绪、认知冲突、行为改变）改编自张帅和马费成等的研究；健康信息规避的测量项目改编自Howell等和Liao等的研究（参考文献详见附表1）。
（三）信度与效度检验
本文采用因子分析法对问卷的信度和效度进行检验，结果如表2所示。其中，利用Cronbach’s α系数和组合信度（Composite Reliability，CR）衡量各变量的信度。一般认为，Cronbach’s α系数和CR值均大于0.7被认为满足信度标准。在本文中，各变量的Cronbach’s α系数为0.836～0.931且组合信度均大于0.7，这表明测量项目具有较高的信度。此外，各变量的因子负荷量（Factor Loading）都大于0.5，并且在0.001的水平上显著。各变量的平均方差抽取量（Average Variance Extracted，AVE）为0.529～0.688，这表明所有测量项目具有较高的收敛效度。
四 研究发现
本文利用SPSS对收集到的数据进行统计、整理与分析，并通过线性回归分析研究问题并对假设进行检验。在回归分析过程中将样本人口统计学特征作为控制变量，排除其对研究主效应的影响，图3展示了研究模型的路径系数。
在进行回归分析前，我们先针对所有变量做了相关性分析，结果如表3所示。
H1探究健康信息搜寻行为频率与健康信息过载感知程度之间的关系。结果显示，健康信息搜寻行为越频繁，研究对象对于新媒体中的健康信息越容易感到信息过载(β=0.463，p<0.001）。因此假设H1得到支持，假设成立，健康信息搜寻行为越频繁，健康信息过载感知程度越高。
RQ1a～RQ1c进一步探讨了健康信息过载感知程度与负面情绪、认知冲突和行为改变之间的关系。结果显示，健康信息过载感知程度对负面情绪(β=0.540，p<0.001）、认知冲突(β=0.245，p<0.01）和行为改变(β=0.370，p<0.001）具有正向影响（见表4）。该结果回答了RQ1a～RQ1c，即健康信息过载感知会导致负面情绪、认知冲突和行为改变。
H2～H4则探讨了负面情绪、认知冲突、行为改变与健康信息规避行为之间的关系。结果显示，研究对象的负面情绪越高，越可能规避健康信息(β=0.502，p<0.001）。因此H2得到验证，即负面情绪越强烈，越可能践行健康信息规避行为。但是认知冲突与行为改变没有对健康信息规避行为产生显著影响，所以H3、H4没有得到支持。在此回归模型中，三条路径的VIF值均小于5（见表5），说明不存在共线性问题；模型拟合程度指标调整后R2为0.477，说明该模型拟合程度良好。
五 研究讨论
当前，网络已经成为最主要的信息传播途径之一。新媒体已经成为健康传播的主流渠道。《第53次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023年12月，中国手机网民规模达到10.91亿人，网民使用手机上网的比例高达99.9%。本文基于现实情况，分析青年新媒体用户健康信息规避行为，调查新媒体健康信息潜在的反作用，借助刺激-有机体-反应（S-O-R）模型，试图研究以下几个问题：健康信息搜寻行为与健康信息过载感知程度之间的关系（S）；健康信息过载感知是否会导致选择性暴露（O）；选择性暴露和健康信息规避行为之间的关系（R）。
第一，我们发现，青年新媒体用户的健康信息搜寻行为越频繁，健康信息过载感知程度越高。这一结果印证了前期研究，接触各种信息源易让人产生信息过载，甚至可能会导致大学生放弃使用社交媒体。新媒体平台提供的丰富健康信息可促进新媒体用户关注自身的健康情况，从而激发用户更频繁地进行信息搜索。同时，个体的需求和健康意识也有一定的促进作用，尤其是青年人通常对健康保持较高关注度，因而更频繁地搜寻相关健康信息。用户在主动搜寻过程中面临大量信息时，可能感到难以筛选及消化这些信息，从而提高了对信息过载的感知程度。还有研究表明，那些对搜寻信息能力信心不足、认为自己难以衡量信息质量或难以理解信息的人更容易遇到信息过载问题。
第二，健康信息过载感知会导致出现负面情绪、认知冲突和行为改变。这些发现与前期研究指向一致，例如，陈琼等发现信息过载感知程度与负面情绪间呈强相关关系;Jones证明了信息过载会导致出现认知压力;Howell和Shepperd发现，健康信息会导致行为改变，有时也会引发更多负面结果。用户在面对海量真假难辨的新媒体信息时，可能由于信息量过大、信息间相互冲突以及信息与自我过往认知相悖等原因，感知到自身信息处理能力受到挑战，进而产生焦虑、不安、恐惧等负面情绪。在这种情绪下，个体需要耗费更多的精力来处理信息，使行为决策变得更为困难。因此，用户可能会倾向于选择与既有信仰、态度和价值观一致的信息，以减轻认知负担。这一发现为S-O-R理论提供了新的视角，强调信息刺激对有机体选择性反应的过程，这有助于深入理解新媒体用户选择性暴露于特定健康信息的原因。同时，研究结果为政府部门、主流新媒体运营商等组织提供了可参考的措施。一方面，政府卫生部门应加大对信息的监管力度，降低信息冗余程度，提高权威信息发布门槛，保证健康信息的可信度；另一方面，新媒体健康信息生产者要重视用户心理健康问题，尽可能生产客观、科学的健康科普产品，减轻用户的情绪负担。
第三，我们发现，研究对象的负面情绪越高，其健康信息规避意愿越强烈。这一结果与前期研究结论的指向一致，健康信息导致的负面情绪将直接影响大学生做出健康信息回避的行为。负面情绪指个体参与信息行为时因特定内容感知恐惧、感知焦虑、预期后悔以及感知失望等情绪，是大学生健康信息回避行为的主要驱动因素之一。规避健康信息可以适当减少精神上的不适和焦虑，降低遇到不愉快信息的可能性，例如，对于癌症等疾病信息的规避就是一种最为直接的体现。这种选择性规避的根本目的是维持自己愉悦的情感状态，具有较强的目的性。然而，认知冲突与行为改变未对健康信息规避行为产生显著影响，这一结论没有得到理论支持。这在一定程度上可能受限于研究样本量较少（N=148）、受访者背景相近等。
除此之外，结果显示，青年用户获取健康信息时使用最为频繁的前五位新媒体平台分别为：微信、搜索引擎、抖音、新浪微博、小红书。微信已成为青年群体获取健康信息的主要途径。强关系社交网络也为微信的健康信息传播带来了许多挑战，例如，不实信息大范围传播、信息过载等产生了负面影响，这对政府相关部门提出了更高的要求，即政府相关部门要加强对微信公众号、朋友圈等功能区块的信息监管，规避健康信息的负面影响。同时，搜索引擎是青年人获取健康信息的重要来源之一，这反映了该群体对自身健康状况有较高的关注度，其主动获取健康信息的需求较为旺盛，这为健康传播工作奠定了良好的基础，新媒体健康信息生产者加强产品定向投放会取得较好的传播效果。
六 结论
本文回顾健康信息行为有关文献，提出了一个基于S-O-R模型的理论框架，构建了创新的实证模型和相关假设，描述了收集数据的方法，分析了模型估计的结果，得到以下结论。新媒体健康信息确实存在潜在反作用，过多的健康信息可能导致青年用户产生选择性暴露行为，如产生负面情绪、抵触行为改变等，进而导致该群体出现健康信息规避行为。而这种健康信息过载则是由更强的信息搜寻意愿导致的。基于此，本文为政府相关部门、新媒体健康信息运营者提供了监管和生产方面的策略建议，也对当下新媒体语境中针对健康信息规避行为的实证研究予以补充。需要注意的是，本研究以148名青年新媒体用户为调查对象，调查对象背景相近、样本量较小，因此研究结论在普适性上存在一定局限，后续研究可以沿用本文中的模型，在全国范围内开展大规模问卷调查，把背景多样的青年人作为研究对象，增强研究结果的有效性。
备注：全文引用及参考文献从略
引用参考
肖喜珠,杨闻远.健康信息的潜在反作用：青年新媒体用户信息规避行为研究[J].传播创新研究,2024(01):27-46+218.
作者简介
肖喜珠 ，青岛大学文学与新闻传播学院副教授 ，研究领域为健康传播。
杨闻远，青岛大学文学与新闻传播学院新闻学本科毕业生 ，研究领域为健康传播。
