图源 | Internet
陈静1 段青云1 陈红丽1 陆泉2
1.华中师范大学信息管理学院，武汉，430079；
2.武汉大学信息管理学院， 武汉，430072
摘 要
关键词
健康信息甄别 任务难度 APP页面 信息源选择 认知资源分配策略
引用格式
陈静，段青云，陈红丽，等.健康信息甄别中任务难度对大学生APP使用行为的影响[J].信息资源管理学报，2024,14(2):148-161.
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引言
随着新冠肺炎疫情在全球范围内扩散，国民健康意识全面觉醒，越来越多的国民通过移动医疗APP、网络搜索引擎、社交媒体平台等网络渠道获取健康信息[1]。中国互联网络信息中心（CNNIC）第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2022 年6月，我国在线医疗用户规模达3亿，占总体网民的28.5%[2]，用户健康信息需求日益增加。然而，新冠疫情同时带来了信息疫情，混杂了恐惧、猜想和谣言的信息在社交媒体上日益弥漫，健康信息甄别成为用户的普遍需求。医疗健康信息相较于新闻等非专业信息，具有更高的专业性和科学性[3]，对于大多数用户而言，难以直接对信息的真实性作出准确而肯定的判断，而是需要在线健康信息的支持。再者，大学生是使用电子设备的主力军，是健康信息搜索及替代搜索行为的主体，其搜索行为更为频繁和深入[4]，因此，大学生在线健康信息搜索行为仍需研究者们持续关注。
任务难度是任务的重要属性，常被用于研究用户的信息搜索行为。不少研究从任务难度感知[5]、任务困难原因[6]、任务难度预测[7]等角度出发，或是在特定情景或主题下，探讨任务难度与信息搜索行为的关联关系。通过研究任务难度，力图发现用户在遭遇困难任务时的行为特点及规律，理解任务难度产生的原因[8]。这些研究大多从查询、浏览、查看、保存等方面寻找行为指标，也有部分研究结合了搜索者属性[9]、搜索策略[10]等研究维度。可以看出，现有研究已经证明了任务难度与信息行为存在关联关系，而本文试图在此基础上，进一步探究任务难度对用户基于APP的信息行为的影响。此研究不仅能够更加细粒度地揭示在不同任务难度下用户健康信息甄别的行为机理，还能够揭示如何在此情景下更好地发挥APP自身的资源优势，提升健康信息服务效能，进而帮助用户提升健康信息甄别效率。
鉴于此，本文以健康信息甄别为情景，以查询、浏览、查看和保存行为对应的查询页、搜索引擎结果页、详情页和截图页为研究对象，探究任务难度对大学生信息源选择行为和认知资源分配策略的影响。旨在为健康信息甄别情境下在线健康信息搜索理论提供补充，也为APP服务和人智交互的发展提供建设性建议。
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文献综述
2.1 健康信息甄别相关研究
健康信息甄别是指用户获取、理解或确认健康相关信息，并最终对其真伪作出判断的语言或非语言行为[11]。利用互联网获取健康信息的趋势在持续上升，但信息疫情的泛滥妨碍了用户获取高质量信息，促进了其健康信息甄别的需求[12]，同时降低了公众对在线信息的可信度，用户需要花费更多的时间和精力来辨别健康信息的真伪[13]。因此，有关健康信息甄别的搜索行为成为新的研究热点。如邓胜利等[14]探究了信息的来源、渠道和类型等环境因素对中老年人虚假健康信息理解和判断行为的影响；张秀等[15]探究了性别、年龄等个人因素对用户健康信息甄别能力的影响。目前，关于健康信息甄别行为的研究主要集中在甄别能力及其影响因素方面，但对该过程中用户行为特征的针对性探究还少有涉及。再者，APP是用户完成健康信息甄别的重要载体，因此，本文聚焦于健康信息甄别这一重要情境来探索用户的APP使用行为规律。
2.2 APP使用行为相关研究
现有关于APP使用行为的研究主要从两方面展开：一方面关注APP本身特征，另一方面关注用户行为特征。关注APP本身特征的研究大多以单个或单类APP为单位探究用户使用特征。如Xu等[16]研究发现，在相同类型的搜索任务中，用户会使用到不同的APP获取信息，且在流量、访问时间、订阅量和地理覆盖范围上存在差异。关注用户行为特征的研究则更多地探究用户使用APP反映出的过程及心理特征。如Hsiao等[17]从实用价值和隐私及安全因素等角度探究生活类APP的持续使用意图影响机制。梁少博等[18]进行了移动任务情景中的跨APP路径分析发现，同类APP间存在信息壁垒，且会增加用户移动信息搜索的负担。其中，在用户行为特征研究中，大学生是最受关注的群体。如陈静等[19]通过实验法，探究大学生健康信息搜索路径特征；吴丹等[20]以大学生为研究对象，探索其在移动环境下的搜索策略。然而，无论是关注APP本身特征还是关注用户行为特征，研究大多是基于整个APP的粗粒度划分，而对APP内部活动页面特征的细粒度研究还较少。深入APP内部，从页面视角对APP进行深入探讨，更有助于探究用户真实的APP使用规律，进而揭示健康信息甄别的行为机理。
页面特征反映了用户健康信息甄别情景下的行为决策过程。现有关于网页特征的相关研究为APP页面研究提供了参考。Wang等[21]将信息的获取和使用过程描述为选择、阅读和引用。用户在选择某信息后，首先判断是否进行阅读；若选择阅读，则之后需进一步判断是否引用该信息。在此研究基础上，Chi等[22]先将网站和网页进行分类，再将健康信息选择行为分为信息访问和信息采用。信息访问可以理解为用户的阅读行为，指用户访问和阅读某种类型的信息资源[23]，信息采用则指用户保存信息以备将来使用的行为。基于此，本文将用户使用的APP进行分类，再从查询页、搜索引擎结果页、详情页和截图页探究用户健康信息甄别中的信息源选择行为。另外，资源限制理论认为，完成每项任务都需要运用认知资源，而不同的任务要求的认知资源也不尽相同，个体认知资源的总量也是有限的[24]。认知策略反映了认知的内在机制[25]。认知资源分配策略可以划分为认知付出率和采用率，认知付出率反映了用户认知付出的侧重点，采用率反映了用户对已阅读信息的利用情况。
2.3 任务难度相关研究
任务情景多元化促进了搜索需求复杂化，越来越多的学者关注了任务特征对用户APP使用行为的影响。任务难度是任务的重要特征之一，影响着用户的信息搜索行为和搜索效果[26]。任务目标的明确性、获取相关信息的难易程度等因素使得人们在任务执行过程中的成功率有所不同，即造成了任务客观难度的差异[27]。现有研究往往从任务构成特征来度量客观任务难度。如Li等 [28]以子任务的数量来区分任务难度；Badcock等[29]以完成任务需要识别信息的数量来区分任务难度；Gelderman[30]以任务的结构化程度来区分任务难度；Wildemuth等[9]以关键词数量来区分任务难度；苏玉婷等[31]从视觉刺激信息的比例来区分任务难度。在信息搜索行为的现有研究中已经发现一些指示任务难度的行为指标。例如，Inthiran等[32]研究表示，用户在困难任务中的检索式更长，完成任务所需的时间更久，且对结果的使用率更高。Liu等[6]研究了用户在不同难度任务中的行为变化，研究得出两种行为信号，即文档停留时间和每次查询查看的内容页面数量能够帮助系统检测用户何时在处理困难的任务。Gwizdka等[33]同样发现，访问网页的数量是任务难度的良好预测指标。Liu等[34]探究了不同类型任务中任务难度与用户行为的关系，结果表明，用户在困难任务中比在简单任务中投入更多的努力，并且可能会因为任务类型的不同而表现在搜索行为的不同方面。总体而言，研究者选择的行为指标或是页面数量、查询次数等数量指标，或是页面停留时间、任务完成时长等时间指标，其研究本质均是探究用户信息搜索行为的特征和变化规律。
综上，任务难度影响用户的信息搜索和利用行为，APP则是该过程中重要的信息载体。现有关于APP使用行为的研究主要是以APP为单位进行的粗粒度分析，对于APP中各活动页面的深入探究较少。基于这一现状，本文以健康信息甄别为背景，从页面视角对APP行为规律进行更加细粒度的分析，有助于深入剖析健康信息甄别过程中用户的APP使用行为规律，了解用户APP交互的行为机理。
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研究方法
3.1 实验用户
本研究从武汉两所高校征集了32名大学生作为受试者。其中，男性12人（37.5%），女性20人（62.5%）。其年龄分布在18—28岁之间。学历包括本科生、硕士生和博士生，且均具有利用APP进行健康信息甄别的经验。绝大多数受试者有管理学的教育背景，具有较好的组织和配置资源的能力。其基本信息如表1所示。
表1 人口基本信息统计
3.2 实验任务与流程
研究中常见的任务属性包括任务目标[35]、任务难度[9,26-34]和任务复杂度[36]等，其中任务难度是一个很重要的变量。从现有关于任务难度设置的研究来看，任务难度的度量往往从子任务数量[28]、结构化程度[30]、关键词数量[9,37]及关键信息比例[31]来区分。由于本研究设置的是信息甄别任务，用户只需要回答一个是与否的问题，且任务材料词句的数量不均匀，难以用关键信息比例来区分，因此选择以关键词数量来衡量任务难度的大小。在查阅健康信息需求类文献以及访问各大权威健康信息数据平台[38-39]后发现，人们普遍关注公共卫生流行病类的信息，且健康信息甄别的研究在公共卫生疫情中有着重要意义[40]。因此，本文以此为研究主题，并基于世界卫生组织等官方机构提供的信息提取了4条任务材料。确定任务难度设置方法及任务来源后，根据六级医学主题词表[41]对关键词级别进行等级区分，最终将任务难度设置为2项高难度（H）和2项低难度（L），其中，低难度任务材料中包含1个三级关键词，高难度任务材料中包含2个四级关键词，三级关键词相较于四级关键词更易于限定检索，缩小检索范围。任务材料中有2个真实（T）材料和2个虚假（F）材料，详情如表2所示。
表2 任务材料
在实验过程中，受试者需要用提供的移动设备进行健康信息搜索，并完成四项甄别任务。具体实验流程为：①实验准备阶段，研究人员向受试者说明实验的目的、方法以及数据收集的要求；②受试者需要完成三份实验前问卷，以获取他们的基本人口统计信息、健康信息素养和应用程序使用情况；③指导受试者提前熟悉实验设备的功能和操作方法，并根据其使用情况安装其他应用程序；④研究人员清除所有APP上的历史搜索记录和缓存数据，并确保设备的正常使用；⑤正式实验开始，受试者阅读任务材料，以熟悉任务目标；⑥受试者在移动设备上自由使用各类应用程序搜索在线信息，同时，研究人员同步开启移动设备中的AWARE日志记录软件和设备自带的录屏软件，记录受试者在信息搜索过程中的所有操作；⑦受试者对感知有用的信息进行截图保存；⑧实验完成后，受试者完成调查问卷，以判断任务材料的真假；⑨研究人员对受试者进行事后访谈，以了解其在信息搜索过程中各项操作的目的。任务顺序采用拉丁方轮换，以减少近期性或首要性的影响。每次给受试者一项任务材料，每个搜索任务没有时间限制。任务结束后，每位受试者会得到一定金额的报酬。
3.3 数据收集与分析
本文以APP类型为依据，从页面类型的视角出发，探究任务难度对用户信息源选择和认知资源分配策略的影响。在使用AWARE日志记录软件和设备自带的录屏软件记录用户健康信息搜索行为数据后，本文引用Carrascal等[42]提出的APP类型分类方法，采用编码法得到用户使用的APP类型，并统计用户在各APP中各类型页面的数量。
本文参考已有对网页特征的研究来探究用户的信息源选择行为，并从信息访问和信息采用来探究其行为特征[22]。页面数量是研究用户信息搜索行为的重要指标。查询页、搜索引擎结果页和详情页反映了用户在查询、浏览和查看详情三类基本活动过程的特征[43]，截图页则反映了用户在该过程中的信息利用情况，因此确定信息源选择的指标包括查询页数量、搜索引擎结果页数量、详情页数量和截图页数量。另外，资源限制理论表明，人们在完成任务时，会根据特定资源的数量和质量的变化，将认知资源分配到任务的不同环节。策略是认知研究中的一个重要方面[44]，认知策略代表着认知的内在机制，因此，本文以认知付出率和采用率来探究用户的认知资源分配策略。其中，认知付出率反映了用户认知付出的侧重点。参考已有文献，选择以查询页数量、搜索引擎结果页数量以及详情页数量和总页面数的比率的形式来表达[25]，而在采用率的表达方面，由于用户只在搜索引擎结果页和详情页中获取信息，截图只出现在这两种页面中，因此，用截图页数量与搜索引擎结果页和详情页数量之和的比来表示，其反映了已被阅读信息中被认为有用的比率。基于此，确定认知资源分配策略的指标包括查询页数量比率、搜索引擎结果页数量比率、详情页数量比率和截图页数量比率。表3列出了每项指标的定义说明。
表3 研究指标
由于并非所有的数据都满足正态分布，因此本文采用Mann-Whitney U 检验，以考察在不同任务难度下，用户在各类APP中的信息源选择和认知资源分配策略是否存在显著差异。
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研究结果
4.1 任务难度与APP类型选择
在128个任务中，受试者在健康信息甄别过程中总共使用了342次APP。其APP类型的分布结果如表4所示。
表4 APP分类频数及比率
由统计结果可以看出，在健康信息甄别过程中，受试者主要选用浏览器类、健康类、社区类、影音类和新闻类这五类APP进行健康信息搜索，且不同类型的APP使用频次存在较大差异。其中使用较多的是浏览器类、健康类和社区类APP，占比分别为54.09%、20.47%、17.84%，其体现了用户信息需求的广泛性、专业性和交互性。在完成甄别任务过程中，大多数受试者会选择使用浏览器类APP，实验中，32名受试者总共完成128项任务，对在这128项任务中首次使用的APP类型进行统计发现，有114个（89.06%）受试者会选择浏览器为首类APP。这些受试者首先选择使用浏览类APP搜索任务关键词的定义，受试者P37在完成第1项任务时表示：“搜索引擎找东西比较快。”浏览器类APP能够帮助用户广泛、准确、迅速地收集信息。健康类APP的被使用占比排名第二，在面对健康类问题时，部分用户会倾向于使用“春雨医生”“丁香医生”等专门用于记录、指导和分析健康数据的APP进行健康信息搜索。如受试者P37在完成第4项任务时表示：“我想在医学软件上看一下，然后看专家怎么评论药物的，因为他们比较专业。”对于用户而言，这类APP更多地满足了其对信息的专业性需求。社区类APP的使用率也较高，受试者希望能在知乎、微博等社区互动平台中探索有助于健康信息甄别的信息。如受试者P38在完成第4项任务时表示：“我打开了知乎，里面一般会有那种比较好一点的科普类小文章，比较有趣的东西，然后会给出一些比较中庸的回答。我就想看一下他是怎样说明的。”用户希望从问答或评论中获取健康信息，体现其信息需求的交互性。已有研究同样表明，社区类APP的“问答属性”和“社交属性”满足了用户的信息交互需求和情感需求[45]。
任务难度是影响用户信息甄别行为的重要因素。由于在实际的健康信息甄别过程中，影音类和新闻类APP的使用频次较低，样本量不足，因此本文只讨论浏览器类、健康类和社区类APP的使用情况。同时，不同用户在信息甄别过程中的APP使用个数不同且个别用户差异较大，因此，本文通过各类APP在各任务中的使用占比来讨论任务难度对用户APP选择的影响，并进行Mann-Whitney U检验。
APP类型选择的检验结果如表5所示。任务难度对三类APP的使用比率都没有显著性影响，其 p 值分别为0.159，0.127，0.067。然而，从描述性统计结果可以看出，任务难度对APP的使用比率存在一定影响。浏览器类和健康类APP的使用比率随着任务难度的增加而降低（ML=66.67%，MH=50.00%；ML=66.67%，MH=50.00%），而社区类APP的使用比率则随着任务难度的增加而提高（ML=33.33%，MH=42.86%）。
表5 APP类型选择Mann-Whitney U 检验结果
4.2 任务难度与信息源选择
信息源选择行为是根据页面数量来探究用户在APP内各活动页面上的注意力程度，本部分依据APP中的活动页面进行划分，探究任务难度对用户信息源选择行为的影响。
4.2.1 任务难度与信息访问
本研究通过受试者在三类APP中的查询页、搜索引擎结果页和详情页的数量来探究用户在查询、浏览和查看详情三类活动中的信息访问行为特征。
信息访问的检验结果如表6所示。在社区类APP中，不同任务难度下的查询页、搜索引擎结果页和详情页都存在显著差异，其p值分别为0.013、0.008、0.028；且在高难度任务中（MH=2.00，5.50，3.00）各类型页面的数量都显著多于低难度任务（ML=1.00，3.00，1.50）。说明在高难度任务中，用户在社区类APP中发起的查询、浏览和查看详情的行为更多。在健康类APP中，两组在详情页数量上表现出显著差异（p=0.001），且在高难度任务中详情页数量（MH=2.00）显著多于低难度任务（ML=1.00），在查询页和搜索引擎结果页数量指标上没有显著差异（p=0.539，0.443）。从统计结果来看，在健康类APP中产生查询页（QP）但没有产生详情页的任务总共有9个，其中8个是低难度任务，1个是高难度任务，即，受试者选择使用这类APP并发起了查询，但只停留在搜索引擎结果页面，而没有进一步点击详情页进行阅读并获取信息。如受试者P35在完成第3项任务时表示：“这种科普性的东西感觉差不多，但还是试了一下，最后还是没有什么结果。”说明用户在低难度任务中会尝试性地使用健康类APP，但其认为现有的信息已足够支持该甄别过程，因此不会再点击到详情页中进行深入阅读。在浏览器类APP中，不同任务难度下的查询页、搜索引擎结果页和详情页数量都没有显著差异，其p值分别为0.057、0.245、0.779。
表6 信息访问Mann-Whitney U 检验结果
4.2.2 任务难度与信息采用
本研究通过受试者在三类APP中截图页的数量来探究用户信息采用行为特征。
信息采用的检验结果如表7所示。在社区类APP中，高难度任务中（MH=2.50）的截图数量显著多于低难度任务（ML=1.00），且差异具有统计学意义（p=0.001）。说明面对高难度任务，受试者在产生更多查询页、搜索引擎结果页和详情页的同时，会获取更多主观有用信息。这一方面是因为用户在社区类APP中花费了更多的时间和精力用于信息甄别，另一方面是来源于对此类APP的信任。如受试者P35在完成第4项任务时表示：“先看一下他的文章本身……然后再看一下这个人的资历。去他主页看了一下，看是不是一个比较专业的人，查一下发现好像还是比较权威的，所以这个资料基本上也是可信的。”社区类APP不仅提供了一个自由发言和讨论的平台，同时也会对用户个人信息进行管理。例如在知乎平台，个人认证对于发言者而言，可以保证和提高身份的真实性和可信度，同时已认证用户会优先展示的机制可以增加其信息曝光度；对于阅读者而言，认证标识可以增加其阅读兴趣，并提高其对该信息的信任感。而在浏览器类和健康类APP中，不同任务难度下的截图数量没有显著差异，其 p 值分别为0.286和0.950。
表7 信息采用Mann-Whitney U 检验结果
4.3 任务难度与认知资源分配策略
信息源选择行为是根据页面数量来探究用户在各活动页面上的注意力程度，认知资源分配策略则从比率分配的角度探究用户对自身认知资源的使用策略。
4.3.1 任务难度与认知付出率
本研究通过受试者在三类APP中的查询页、搜索引擎结果页和详情页的数量占总页面数量的比率来探究用户的认知付出率情况。
认知付出率的检验结果如表8所示。在浏览器类APP中，任务难度对DP/T指标存在显著影响（p=0.048），且在高难度任务中（MH=0.275）DP/T显著小于低难度任务（ML=0.300），即受试者在高难度任务中会分配更少的资源在详情页中，他们认为在高难度任务中，浏览器类APP已经无法满足其信息需求，因此无需耗费过多的认知资源。QP/T和SERP/T两个指标在不同任务难度下没有显著差异（p=0.243，0.423）。在健康类APP中，任务难度的显著影响表现在QP/T（p=0.007）和DP/T（p=0.000），且在高难度任务中，受试者会分配更少的认知资源在查询页上（ML=0.330，MH=0.270），而会选择分配更多的资源在详情页上（ML=0.170，MH=0.290）。在健康信息甄别情景下，用户更加倾向于寻求专业人士的支持，而选择花费更多的时间和精力在健康类APP的详情页中，以获取更加详实的信息。在社区类APP中，三类认知付出率指标都无显著差异，其值分别为0.227、0.753、0.686。对于用户而言，在社区类APP中的查询、浏览和查看活动都很重要，不因任务难度差异而有所侧重。
表8 认知付出率Mann-Whitney U 检验结果
4.3.2 任务难度与采用率
本研究通过受试者在三类APP中的截图页数量占搜索引擎结果页和详情页数量之和的比率来探究用户采用率情况。
采用率的检验结果如表9所示。对于健康类APP而言，高难度任务中（MH=0.170）的信息采用率显著高于低难度任务（ML=0.000），且差异具有统计学意义（p=0.007）。说明面对高难度任务，受试者会减少查看在浏览器类APP详情页和健康类APP查询页上的资源，同时，分配更多的资源在健康类应用的详情页上，其信息利用率也显著提高。在不同任务难度下，浏览器类和社区类APP中的信息采用率没有显著差异，其 p 值分别为0.905和0.292。
表9 采用率Mann-Whitney U 检验结果
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研究结论与机理分析
由研究结果可知，任务难度对用户APP类型的选择无影响，但是会影响用户在各类APP中的信息源选择行为和认知资源分配策略，且在不同APP中表现出不同特征，本文对研究结果及其行为机理进行了总结，如图1所示。
图1 研究结果及行为机理
（1）健康信息甄别中任务难度对用户APP使用行为具有内外智力资源的“同步唤醒”作用。
任务难度既会促使用户投入更多自身认知资源并提升其注意程度，同时也会引发用户对专业人机对话或人际帮助等外部智力支持的需要。数据分析结果显示，在健康类APP中，高难度任务使用户更注重详情页上的信息。而从认知资源分配策略方面来看，高难度任务促使用户减少在健康类APP查询页上的资源消耗，选择分配更多的认知资源在其详情页中，寻找与主题相关的有用信息，并且在该过程中，信息的采用率也相对更高。在此过程中，用户希望寻求专业人机对话的支持，同时调配自身认知资源和注意程度。在社区类APP中，面对高难度任务，用户会发起更多的查询、浏览和查看详情行为，其投入在查询页、浏览页和详情页中的注意力程度全面提高。任务难度促进了用户对人际帮助的需要，想寻求社区这类提供自由评论和交流平台的应用的人际帮助，希望通过群体的智慧以更好地完成健康信息甄别任务。
因此，对于企业而言，一方面，需要加强识别用户的注意力分配特征，探究用户认知资源分配策略，深入挖掘用户需求，以提高用户健康信息甄别效率和满意度。另一方面，研究结果显示，在健康信息甄别情景下，用户会更倾向于寻求垂直类APP提供的专业人机支持，但已有文献表明，我国用户对医疗健康类APP的认可度较低[46]，因此，健康信息服务平台需要不断加强宣传力度，改善用户对专业健康信息平台有需求但不知如何使用的现状，化解用户在面对高难度任务时对专业信息的需求困扰。而面对人际帮助的需要，则应该加强算法信任的机理研究，并通过相应法律法规、伦理道德等制度加强公众对算法的掌控感和信任度。同时，探索在高难度任务情境下的算法规避策略。
（2）健康信息甄别中存在媒介依赖和权威依赖现象。
媒介依赖理论认为，用户通过依赖媒介获取信息以满足特定的信息需求并达成目标[47]。数据分析结果显示，媒介依赖现象在社区类APP中体现尤为明显。从信息源选择分析结果来看，对于社区类APP，用户在高难度任务中产生的查询页、搜索引擎结果页和详情页更多，即任务难度增强了用户的媒介依赖程度。在面对高难度任务时，用户选择与社区类APP进行更持续的接触行为，其希望通过不断接触此类媒介，获取更多的信息，以满足自身的求真心理，表现出的媒介依赖程度更为强烈。对于用户在健康信息甄别过程中表现出的媒介依赖，服务平台需要加强自身建设及管理，根据页面浏览情况识别用户遇到搜索困境的环节，并提供实时性强、质量高且具有差异性的信息，维护与用户的依赖关系。
另一方面，从认知资源分配策略的分析结果来看，任务难度虽然会影响用户对社区类APP各类页面的关注程度，但不会影响其在各类活动中认知资源分配比率，这三类活动对用户而言同等重要。相比之下，任务难度对用户在健康类APP中的认知资源分配策略存在显著影响。在健康类APP中，面对高难度任务，用户会减少在查询页上的资源消耗，而选择花费更多的认知资源在详情页中，寻找与主题相关的有用信息，并且在该过程中，信息的采用率也相对更高。可见，虽然用户希望通过不断地查询、浏览和查看详情来获取更多的信息，但是他们还是会更多地关注健康类APP提供的权威信息。医疗健康信息区别于新闻、突发事件等非专业信息，其科学性与专业性更强，大多数用户为非医护从业者，对于医疗健康这类专业知识的储备相对匮乏，缺乏直接分析和甄别信息的能力。任务的难度越高，用户的知识储备越难覆盖到该内容，带来的不确定性也就越高。因此，用户更希望通过健康类APP获得更为权威的帮助，因而形成了对信息的权威依赖。然而，现有的健康类APP还没能很好地满足用户的健康信息需求，如受试者P44在完成第4项任务时表示：“因为这是好医生，但打喷嚏是飞沫这个信息它不属于医疗健康这个方面，所以得到的信息不是很多。”因此，健康信息服务平台需要扩充信息库的知识覆盖范围，同时加强对虚假信息的过滤，保证信息的可靠性，维护用户信任。
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总结
本文以APP类型为依据，从页面类型的视角出发，通过实验法探究用户在不同难度任务下的信息源选择行为和认知资源分配策略。研究表明，健康信息甄别中任务难度对用户APP使用行为具有内外智力资源的“同步唤醒”作用。任务难度既促使用户投入更多自身认知资源以提升注意程度，同时也引发用户对专业人机对话或人际帮助等的外部智力支持需求。
本研究虽验证了健康信息甄别中的媒介依赖和权威依赖现象，但是仍然存在一定的局限性。比如实验样本的数量和类型相对局限，研究中所有的受试者都是各高校受过高等教育的年轻大学生，他们具有较高健康信息素养。再者，研究样本规模较小。在后续的研究中应将样本扩展到低健康信息素养的人群以提升研究的普适性。同时，需要扩充招募渠道，提高实验报酬，以期招募更多的受试者以增加研究的可靠性。另外，本文从页面类型对APP进行更为细粒度的划分，由于前期数据采集的限制，本研究只考虑了页面数量的差异，没有考察各类页面的停留时间，我们将在未来进一步研究这一问题。
参考文献
作者简介
*原文载于《信息资源管理学报》2024年第2期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。
* 引用格式
陈静，段青云，陈红丽，等.健康信息甄别中任务难度对大学生APP使用行为的影响[J].信息资源管理学报，2024,14(2):148-161.
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制版编辑 | 王伊杨
审核 | 于 媛
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