【摘 要】
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随着科技的发展和生活水平的提高,人们的健康意识也在不断增强,对于健康的需求也在不断提高;同时,在“健康中国2030”的时代背景下,国家需要将人民群众的健康融入到社会治理的过程,为人们提供全面的健康服务和保障体系。然而,一方面,由于医疗资源的有限性和资源配置的局限性无法满足广大人民群众日益增长的健康需求;另一方面,用户迫切希望通过更加便捷的方式对自身的健康数据进行实时监测。解决以上问题,在个人层面上
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随着科技的发展和生活水平的提高,人们的健康意识也在不断增强,对于健康的需求也在不断提高;同时,在“健康中国2030”的时代背景下,国家需要将人民群众的健康融入到社会治理的过程,为人们提供全面的健康服务和保障体系。然而,一方面,由于医疗资源的有限性和资源配置的局限性无法满足广大人民群众日益增长的健康需求;另一方面,用户迫切希望通过更加便捷的方式对自身的健康数据进行实时监测。解决以上问题,在个人层面上,可以满足个人的健康需求,提高个人的健康水平;在国家层面上,可以帮助国家加速推进“健康中国2030”的发展战略。而量化自技术的普及为以上问题提供了一个良好的解决方案。量化自我技术可以为个人提供了一个实时便捷的方式监测健康数据。该技术可以充分调动个人积极性,满足个人日常的健康需求,提高健康管理的效率和效果。现有研究表明,量化自我技术的技术因素、用户的认知因素和社会因素都会影响用户对技术的接受程度、使用行为和使用意愿。然而,对于量化自我技术的示能性和个人健康管理行为的研究略显不足,对于它们之间关系的相关研究不够深入。从研究方法上来看,大多数研究使用了单一的定量方法,很难探索变量之间的复杂关系。综上所述,针对在量化自我技术背景下的个人健康管理行为的研究是非常有必要的,运用示能理论和混合研究方法可以为这项研究增加更多的洞察力。本研究选取智能手表作为量化自我技术的代表案例,旨在探究在量化自我技术背景下的个人健康管理行为的前因后果,其中包括明晰量化自我技术的示能性对个人健康管理行为的影响路径、分析个人健康管理行为间的影响和分析个人健康管理行为对健康认知的影响。第一,本研究探讨了在量化自我技术背景下的个人健康管理行为的相关因素。本研究以智能手表为案例,通过采访23位智能手表用户的使用体验,运用Gioia方法论对数据进行了分析。本研究总结了量化自我技术的三个示能性,即技术示能、社会示能和数据示能;个人健康管理行为的五个细分,即持续使用行为、运动监测行为、运动计划行为、运动习惯和个人健康管理习惯;个人健康管理行为导致的两个结果,即健康认知和健康状况。依据访谈数据,本研究总结出了在量化自我技术背景下的个人健康管理行为的行为框架,并提出三个命题。第二,本研究探讨了量化自我技术的示能性与个人健康管理行为的关系,即深入探究个人健康管理行为框架中命题1所述内容。本研究基于第三章所构建的行为框架,依托扩展的技术接受模型和示能理论,构建了示能性对个人健康管理行为影响的研究模型。通过使用问卷调查的方法,收集了 251份有效问卷。通过结构方程模型对回收的数据进行数据分析。结果表明技术示能、社会示能和数据示能正向显著影响用户感知有用性,进而影响用户持续使用行为、运动监测行为、运动计划行为、运动习惯和个人健康管理习惯。此外,三种示能还正向显著影响用户感知便利性,进而影响用户持续使用行为、运动监控行为和个人健康管理习惯。本研究将性别、年龄、健康状况和量化自我技术使用的熟练程度纳入调节变量进行多群组分析。结果显示用户性别和健康状况的不同,在模型路径上存在着显著差异。第三,本研究探讨个人健康管理行为间的影响,即深入探究个人健康管理行为框架中命题2所述内容。本研究深入探讨个人健康管理行为中量化自我技术使用行为对用户健康习惯行为之间的关系。基于第三章所构建的行为框架,依据习惯理论,本研究构建了个人健康管理行为间的影响模型。通过使用调查问卷的方法收集数据,通过结构方程模型方法分析数据。结果发现,持续使用行为、运动监测行为和运动计划行为对运动习惯和个人健康管理习惯有正向显著影响。本研究将性别、年龄、健康状况和量化自我技术使用的熟练程度纳入调节变量进行多群组分析。结果显示用户的熟练程度的不同,在模型路径上存在着显著差异。第四,本研究探讨了在量化自我技术背景下的个人健康管理行为对健康认知的影响,即深入探究个人健康管理行为框架中命题3所述内容。本研究基于第三章所构建的行为框架,依据社会认知理论,构建了个人健康管理行为影响健康认知的研究模型。通过调查问卷的方法收集数据,使用模糊集定性比较分析方法分析数据。结果得出了三条导致高健康认知出现的路径。根据行为组合,本研究将它们命名为规律运动型用户,个人健康管理为主的数据热衷型用户和个人健康管理为主的运动辅助型用户。第五,本研究总结了实践启示、研究不足与展望。基于研究结果,本研究从技术示能、社会示能和数据示能方面为量化自我技术提供了改进建议。基于用户不同的性别、年龄、健康状况和熟练程度,本研究为用户提供量化自我技术的使用建议。同时,基于本研究的局限,提出了未来的研究重点和方向。
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