李月琳，张建伟，张 婳

（1.南开大学商学院信息资源管理系，天津300071；2.南开大学信息行为科学研究中心，天津300071）

1 引言

据《2018中国卫生健康统计年鉴》显示[1]，中国卫生健康事业的城乡发展不均衡的问题较为突出，医疗基础设施差异较大，2017年千人医师数量比城市为3.97人、农村为1.68人。在“互联网+健康医疗”[2-3]政策的影响下，在线健康医疗平台成为缓解上述问题的途径之一。利用在线健康医疗平台进行问诊的方式超越了空间和时间的限制，有效地缓解了“看病难、看病贵”这一长期困扰我国居民的问题[4]，已成为网络用户了解自身健康状况和获取健康信息的重要途径。

近年来，以“春雨医生”“好大夫在线”“丁香医生”等为代表的在线健康医疗平台实现了医生的实名认证，直接向网络用户提供各种线上医疗服务，越来越被用户接纳，并且用户的活跃度逐年增长[5-6]。然而，当前的相关研究主要关注用户采纳行为[7-8]、平台用户隐私问题[9-10]、在线健康信息质量[11-12]等，缺乏关注用户与医生在网络健康信息平台环境下的交互行为研究，尤其缺乏对二者的会话效率的探讨，无法有针对性地提出有效措施来改善两者之间的交互效率。此外，当前在线健康医疗领域的研究方法多采用机器学习技术[13]，但该技术对用户与医生交互会话的语义深层挖掘及特征识别存在不足。因此，本研究采用开放编码和会话分析（conversation analysis）相结合的方法，通过分析用户与医生的会话文本，识别用户与医生交互的模式和特征，从而揭示影响交互会话效率的关键因素。……