基于AHP-TOPSIS 的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價

李瑋祎，徐中陽，陳 燕

（杭州醫(yī)學(xué)院護理學(xué)院1，圖書館2，浙江 杭州 310000）

近年來，“健康中國”行動的推進，促進了公眾的醫(yī)療健康服務(wù)需求不斷提升[1]。然而，《2019 中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》顯示，當(dāng)前國內(nèi)面臨醫(yī)療保障體系支持力度不足、醫(yī)療資源總量不足等問題[2]。智能手機的普及、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的提出[3]，帶動了移動醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)規(guī)模的迅速擴張，春雨醫(yī)生、好大夫在線等醫(yī)療健康A(chǔ)pp 如雨后春筍般層出不窮。醫(yī)療健康A(chǔ)pp 能夠為用戶提供在線掛號、在線醫(yī)療咨詢等便捷的醫(yī)療健康服務(wù)，為構(gòu)建新型醫(yī)療服務(wù)體系、滿足公眾醫(yī)療需求提供了新的路徑。當(dāng)前國內(nèi)手機網(wǎng)民規(guī)模龐大且增長迅速，截止2020 年3 月，手機網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.97 億，占國內(nèi)網(wǎng)民的99.3%，同比提升0.7 個百分點[4]。可見，醫(yī)療健康A(chǔ)pp 市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?yōu)化醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的用戶體驗?zāi)軌虼龠M醫(yī)療健康A(chǔ)pp 自身的發(fā)展以及國內(nèi)移動醫(yī)療健康行業(yè)整體的進步。如何結(jié)合用戶需求優(yōu)化醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的用戶體驗，是所有開發(fā)者亟待解決的重要問題。因此，本文立足用戶視角，深入調(diào)查當(dāng)前國內(nèi)主流的醫(yī)療健康A(chǔ)pp，基于多種方法構(gòu)建醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)體系，并驗證評價指標(biāo)體系的實踐價值，進而有針對性地為醫(yī)療健康A(chǔ)pp 優(yōu)化用戶體驗提出建議。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者在醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的研究上取得了一定成果。對于醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的作用，Ernsting C 等[5]認(rèn)為醫(yī)療健康A(chǔ)pp 可以幫助用戶改善心血管疾病、糖尿病等慢性病，但用戶需具備一定電子健康素養(yǎng)。Wand Q 等[6]通過焦點小組討論和問卷調(diào)查指出，部分飲食、瘦身類健康A(chǔ)pp 能夠促進用戶養(yǎng)成良好的飲食、運動習(xí)慣，有效改善用戶健康。部分學(xué)者分析了醫(yī)療健康A(chǔ)pp 存在的隱私問題。Huckvale K[7]等、Sunyaey A[8]等分別調(diào)查了79 個英國國家醫(yī)療服務(wù)體系應(yīng)用程序庫認(rèn)證的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 和600 個常用醫(yī)療健康A(chǔ)pp 后指出，大部分App 均存在隱私泄露風(fēng)險。楊雪梅等[9]基于內(nèi)容分析法、德爾菲法等構(gòu)建了健康養(yǎng)生類App 用戶體驗評價指標(biāo)體系。Liu C、Alsswey AH 等通過在線調(diào)查指出醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的用戶體驗提升應(yīng)重視交互性設(shè)計和界面UI 設(shè)計[10，11]。Vaghefi I 等[12]指出用戶體驗是用戶是否持續(xù)使用醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的決定性因素，并提出了包括界面設(shè)計、導(dǎo)航、知識深度等在內(nèi)的用戶體驗設(shè)計框架。

從研究內(nèi)容上看，國內(nèi)學(xué)者對醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的研究相對國外起步較晚、成果數(shù)量較少。在用戶體驗研究上，國外學(xué)者主要從技術(shù)及程序開發(fā)角度提出用戶體驗的優(yōu)化策略，國內(nèi)學(xué)者主要為構(gòu)建用戶體驗評價指標(biāo)體系。總體來看，當(dāng)前國內(nèi)外對于醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗的研究較少，現(xiàn)有的評價指標(biāo)仍有值得改進之處，且缺少實證檢驗。

2 醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)體系構(gòu)建

本文以Google 的用戶體驗HEART 模型為基礎(chǔ)，結(jié)合文獻調(diào)查法、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法以及德爾菲法對其進行補充和完善，進而構(gòu)建醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)體系。

2.1 文獻調(diào)查法 以CNKI 和Webof Science 核心合集中的SCIE、SSCI 作為國內(nèi)外文獻數(shù)據(jù)來源，時間跨度均為2015～2020 年，檢索時間為2020 年6 月15 日。在CNKI 中分別以“用戶體驗”“App AND 用戶體驗”“（醫(yī)療App OR 健康A(chǔ)pp）AND 用戶體驗”為主題詞檢索核心期刊、CSSCI、CSCD、碩博士學(xué)位論文，經(jīng)過合并、去重、篩選后得到有效文獻116 篇。在Web of Science 中分別以“medical app OR health app”“（mhealth OR mobile health）AND userexperience”“（medical app OR health app）AND userexperience”檢索期刊文獻，經(jīng)過合并、去重、篩選后得到有效文獻279 篇。

2.2 HEART 模型 HEART 模型是由Google 公司的用戶體驗師Rodden K 等[13]提出，該模型將用戶體驗劃分為愉悅度、參與度、接受度、留存度、任務(wù)完成度等5 個維度，見圖1。與其他模型相比，HEART 模型的適用范圍更廣、評價指標(biāo)更全面，其評價指標(biāo)能夠同時面向于用戶和開發(fā)者，進而能有效量化用戶體驗的實際效果，為產(chǎn)品的設(shè)計和改進提供參考。因此，本文選擇HEART 模型評價醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的用戶體驗。本研究綜合文獻調(diào)查和HEART 模型，構(gòu)建了包括在線醫(yī)療、健康管理、健康科普等在內(nèi)的5 個一級指標(biāo)、10 個二級指標(biāo)、20 個三級指標(biāo)的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)框架。

圖1 HEART 用戶體驗?zāi)Ｐ?/p>

2.3 德爾菲法 本研究從開發(fā)者、研究者、使用者三方出發(fā)，邀請了3 位醫(yī)療健康A(chǔ)pp 產(chǎn)品經(jīng)理或用戶體驗師、3 位圖書情報或電子商務(wù)副高級以上職稱專家以及3 位資深醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶組成專家組。在匿名且互不交流的情況下從維度劃分、指標(biāo)名稱、指標(biāo)增減等方面對框架提出修改意見。在經(jīng)歷2 輪修改后，于2020 年6 月24 日取得一致意見，構(gòu)建了包括5 個一級指標(biāo)、12 個二級指標(biāo)、25 個三級指標(biāo)在內(nèi)的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)體系，并對其編碼，見表1。

表1 醫(yī)療健康網(wǎng)站用戶體驗評價指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重

表1（續(xù)）

3 基于TOPSIS 的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價

3.1 評價指標(biāo)權(quán)重確定 本文采用層次分析法確定各評價指標(biāo)權(quán)重。層次分析法是由美國運籌學(xué)T.L.Saaty 教授在20 世紀(jì)70 年代提出的一種定性與定量相結(jié)合的層次權(quán)重決策分析方法[14]。于2020 年6月25 日邀請專家組內(nèi)各專家在互不交流的情況下，將各評價指標(biāo)兩兩比較進行打分（因素i 比因素j：同等重要=1；稍微重要=3；較強重要=5；強烈重要=7；極端重要=9；兩相判斷的中間值=2、4、6、8），計算各項指標(biāo)的總得分的算數(shù)平均數(shù)并取整，構(gòu)建判斷矩陣。最后，使用MATLAB2019a 軟件計算各判斷矩陣的權(quán)重向量并對其進行一致性檢驗。當(dāng)CR＜0.1 時，認(rèn)為該判斷矩陣的一致性通過檢驗[14]。最終確定醫(yī)療健康A(chǔ)pp 評價指標(biāo)體系的各指標(biāo)權(quán)重。

3.2 TOPSIS 法 在已知指標(biāo)權(quán)重的情況下，選用TOPSIS 法對醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的用戶體驗進行評價。TOPSIS 法是由C.L.Hwang 和K.Yoon 在1981 年提出的，該方法是根據(jù)與理想目標(biāo)的相似度從而確定各評價對象相對優(yōu)劣程度，可用于復(fù)雜問題的評價排序[15]。具體步驟如下：

①設(shè)有m 個評價對象，n 個評價指標(biāo)；

②根據(jù)權(quán)重數(shù)據(jù)，構(gòu)建評價指標(biāo)權(quán)重向量W：

③根據(jù)調(diào)查所得評價值數(shù)據(jù)構(gòu)建原始評價矩陣R'。其中，r'ij（i=1，2，…，n）（j=1，2，…，m）為第j 個評價對象的第i 個評價指標(biāo)的評價值；

④將原始評價矩陣R'中的評價指標(biāo)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)，經(jīng)過正向化和求和歸一化處理后得到標(biāo)準(zhǔn)化評價矩陣R。其中，rij為第j 個評價對象的第i 個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化評價值；

⑤構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化評價矩陣H。其中hij為第j個評價對象的第i 個評價指標(biāo)的加權(quán)評價值；

⑥選擇各評價指標(biāo)的最高值和最低值，分別構(gòu)建正理想解hj+和負(fù)理想解hj-；

⑦利用歐幾里得距離公式分別計算各對象的各指標(biāo)的加權(quán)評價值與理想解hj+和負(fù)理想解hj-距離Dj+、Dj-（j=1，2，…，m）；

⑧計算各評價對象與理想目標(biāo)的相似度Cj，并根據(jù)Cj的大小進行排序，Cj值越大則排位越靠前；

3.3 實證分析 為驗證所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系的合理性及可信度，從《互聯(lián)網(wǎng)周刊》公布的“2019 醫(yī)療App 排行榜”中選取5 個均為綜合型的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 作為評價對象并編碼，見表2，并將三級評價指標(biāo)按照五級李克特量表形式設(shè)計了調(diào)查問卷，其中“非常不同意”至“非常同意”，分別代表“1”至“5”分。

表2 醫(yī)療健康A(chǔ)pp 評價對象

于2020 年6 月25 日至6 月30 日邀請15 位來自浙江中醫(yī)藥大學(xué)、杭州醫(yī)學(xué)院的具有以上5 款醫(yī)療健康A(chǔ)pp 資深使用經(jīng)驗的副高級以上職稱的專家用戶填寫調(diào)查問卷。匯總所有調(diào)查問卷取各指標(biāo)得分的算數(shù)平均數(shù)作為最終評價值，得到原始評價矩陣R'。根據(jù)表1 中的合同權(quán)重及公式（1）構(gòu)建了權(quán)重向量W。對原始評價矩陣R'中數(shù)據(jù)進行正向化和求和歸一化后，得到標(biāo)準(zhǔn)化評價矩陣R。根據(jù)公式（4）得到了加權(quán)規(guī)范化評價矩陣H，見表3。

根據(jù)表3 數(shù)據(jù)，并結(jié)合公式（5）（6），可構(gòu)建正理想解hj+和負(fù)理想解hj-：

根據(jù)公式（7）（8）（9），可得各評價對象的Dj+、Dj-、相似度Cj，并根據(jù)Cj的大小將評價對象排序，見表4。

將表4 所得分析結(jié)果與表2 對比可得，基于TOPSIS 分析得出的評價排序結(jié)果與《2019 醫(yī)療健康A(chǔ)pp 排行榜》中的排序一致，從而驗證了本文所構(gòu)建的醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗評價指標(biāo)體系具有一定合理性和可行性。

表3 加權(quán)規(guī)范化評價矩陣H

表4 TOPSIS 分析結(jié)果

4 醫(yī)療健康A(chǔ)pp 用戶體驗優(yōu)化建議

4.1 完善資源內(nèi)容建設(shè) 從本研究可知，愉悅度（A）的一級指標(biāo)權(quán)重為0.442，在一級指標(biāo)權(quán)重中位列第一。可見，提升用戶體驗首先需要提升用戶的愉悅度。而在愉悅度的二級指標(biāo)中，資源內(nèi)容（A1）的二級指標(biāo)權(quán)重為0.376，位列第一，且在資源內(nèi)容（A1）中，資源內(nèi)容權(quán)威（A14）、資源內(nèi)容全面（A11）的三級指標(biāo)權(quán)重分別為0.421、0.274，位列前二。因此，醫(yī)療健康A(chǔ)pp 開發(fā)者應(yīng)從資源內(nèi)容的權(quán)威性和全面性完善醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的資源內(nèi)容建設(shè)，進而提升用戶的愉悅度。具體如下：①加強內(nèi)容審核：對在App內(nèi)發(fā)布的文章、視頻進行嚴(yán)格的審核，保證其資源內(nèi)容的權(quán)威性和可信性；②提升資源內(nèi)容的全面性：當(dāng)前大部分醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的資源內(nèi)容主要為健康科普知識、在線健康課程等，開發(fā)者可適當(dāng)增加部分常見疾病的發(fā)病機理、臨床表現(xiàn)、治愈案例等內(nèi)容，如"平安好醫(yī)生"的資源就包含了部分疾病的治愈案例。通過提升內(nèi)容全面性，從而形成疾病從預(yù)防、發(fā)現(xiàn)、治療、治愈的全過程的醫(yī)療健康信息服務(wù)，進而提升用戶體驗。

4.2 加強功能服務(wù)設(shè)計 在愉悅度的二級指標(biāo)中，功能設(shè)計（A2）的二級指標(biāo)權(quán)重為0.334，位列第二，且在功能設(shè)計（A2）中，隱私保護（A21）、健康科普（A25）、在線醫(yī)療（A22）的三級指標(biāo)權(quán)重位列前三，分別為0.360、0.277、0.034。因此，醫(yī)療健康A(chǔ)pp 開發(fā)者可從隱私保護、健康科普以及在線醫(yī)療等方面入手，強化App 的功能，以此讓用戶獲得更好的體驗。具體如下：①完善隱私保護功能：開發(fā)者可以完善用戶隱私保護政策以及App 內(nèi)注冊醫(yī)生所簽約的用戶隱私保護條款，對惡意泄露隱私的行為追究責(zé)任；②提升從業(yè)人員的專業(yè)化程度：App 本身需要對注冊醫(yī)生、科普文章作者等從業(yè)人員需要制定審核方式，對其進行嚴(yán)格審核，保證從業(yè)人員兼具專業(yè)知識和職業(yè)道德，例如，在申請成為注冊醫(yī)生前需要通過App 給出的在線測試；③創(chuàng)新功能服務(wù)：開發(fā)者可結(jié)合公共衛(wèi)生事件或者用戶的需求反饋創(chuàng)新App 功能服務(wù)，從而提升用戶體驗，如“健康之路”在新冠疫情期間開設(shè)了核酸檢測預(yù)約服務(wù)。

4.3 提升用戶持續(xù)使用意愿 留存度（D）所對應(yīng)的三級指標(biāo)持續(xù)使用意愿強（D11）的合成權(quán)重為0.265，在所有三級指標(biāo)合成權(quán)重中位列第一。可見，用戶對于醫(yī)療健康A(chǔ)pp 的持續(xù)使用意愿能夠直接反映該App 的用戶體驗情況。在App 開發(fā)者已經(jīng)完善資源建設(shè)和加強功能設(shè)計的基礎(chǔ)上，本研究認(rèn)為可以通過以下方式提升用戶的持續(xù)使用意愿：①開展宣傳活動：開發(fā)者可以開展邀請用戶體驗新功能、每日簽到、每日任務(wù)等活動，并且在用戶完成后給予一定獎勵，使得用戶能夠為了獲得獎勵而持續(xù)使用App；②打造信息生態(tài)圈：開發(fā)者可以在App 中提供社交功能，方便用戶與醫(yī)生或其他用戶的相互溝通交流，提升用戶的長線留存度。例如：“好大夫在線”提供了醫(yī)患社區(qū)。

4.4 優(yōu)化App 自身系統(tǒng)設(shè)計 任務(wù)完成度（E）的一級指標(biāo)權(quán)重為0.164，在一級指標(biāo)權(quán)重中位列第三。其三級指標(biāo)任務(wù)完成效率高（E11）、任務(wù)完成效果好（E21）以及操作錯誤率低（E31）的合成權(quán)重分別為0.041、0.041、0.082。可見，任務(wù)完成度對用戶體驗同樣存在較強的影響。因此，App 開發(fā)者應(yīng)當(dāng)優(yōu)化App自身的系統(tǒng)設(shè)計提升任務(wù)完成度，從而提升用戶體驗。具體如下：①精簡任務(wù)流程：通過精簡任務(wù)流程，能夠有效幫助用戶降低任務(wù)完成所需時間。例如，用戶首次登錄App 后可保持登錄狀態(tài)，下次打開App 后無需再次登錄；②結(jié)合高新技術(shù)：開發(fā)者可在App 的系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計中結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術(shù)，可在App 中添加AI 向?qū)Щ駻I 客服，為用戶提供24 小時的幫助與向?qū)В瑥亩档陀脩舻牟僮麇e誤率。