DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. K-S检验结果 SO 2 浓度指数、NO 2 浓度指数以及PM2.5指数近似服从正态分布 SO 2 浓度指数、NO 2 浓度指数以及PM2.5指数的对应K-S检验结果见表1、表2、表3。 图1. 空气质量监测站位置示意图 Table 1 The result of K-S test (α = 0.05 上风向区 市中心 工业区 N 36 36 36 Normal Parameters a Mean 52.00 57.53 80.28 Std. Deviation 19.570 20.754 30.883 Most Extreme Differences Absolute 0.122 0.118 0.083 Positive 0.122 0.118 0.083 Negative −0.068 −0.075 −0.049 Kolmogorov-Smirnov Z 0.730 0.709 0.500 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.661 0.695 0.964 表1. K-S检验结果(α = 0.05) a. Test distribution is normal. Table 2 The result of K-S test in NO2 concentration (α = 0.05 上风向地区 市中心 工业区 N 36 36 36 Normal Parameters a Mean 60.86 59.11 61.36 Std. Deviation 15.043 16.521 15.882 Most Extreme Differences Absolute 0.076 0.083 0.101 Positive 0.076 0.070 0.101 Negative −0.058 −0.083 −0.062 Kolmogorov-Smirnov Z 0.458 0.497 0.604 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.985 0.966 0.859 表2. 三区NO 2 浓度单样本K-S检验结果(α = 0.05) a. Test distribution is normal. Table 3 The result of K-S test in PM2.5 (α = 0.05 上风向区 市中心 工业区 N 36 36 36 Normal Parameters a Mean 92.81 86.06 95.31 Std. Deviation 43.071 37.561 36.138 Most Extreme Differences Absolute 0.126 0.116 0.116 Positive 0.126 0.116 0.116 Negative −0.110 −0.091 −0.070 Kolmogorov-Smirnov Z 0.759 0.694 0.695 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.613 0.720 0.719 表3. PM2.5指数单样本K-S检验结果(α = 0.05) a. Test distribution is normal. 不难看出，SO 2 浓度指数、NO 2 浓度指数以及PM2.5指数均近似服从正态分布(α = 0.05)。
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user: 5. 空气指数折线图 三大空气指数的月平均指数如图2、图3、图4所示。从图中可看出，工业区的SO 2 浓度要普遍高于非工业区，而就NO 2 浓度、PM2.5指数来说，工业区与非工业区之间的差异并不十分明显。因此有理由做出如下猜想：① 工业区的SO 2 浓度要高于非工业区；② NO 2 浓度在工业区与非工业区之间的差异不明显；③ PM2.5指数在工业区和非工业区之间的差异不明显。
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user: 6. 假设检验结果 为证明4中的猜想，且基于所研究数据均近似服从正态分布这一前提，研究人员决定采用假设检验来予以证明。以SO 2 浓度为例，先假设工业区的SO 2 浓度分别都要高于上风向区和市中心，然后分别对 图2. 月平均SO 2 浓度折线图 图3. 月均NO 2 浓度折线图 图4. 月均PM2.5指数折线图 工业区和上风向区、工业区和市中心区的数据进行假设检验，然后得出结论。具体操作如下： 6.1. 工业区SO 2 浓度明显高于非工业区 先说说明工业区的SO 2 浓度是否明显高于上风向区： 研究人员对两地的数据进行独立样本t检验(右侧检验)，先建立原假设H 0 ：u 3 = u 1 ，备择假设H 1 ：u 3 > u 1 ，t值 = 4.641，拒绝域在[1.667， +∞)中，故拒绝原假设H 0 ，接受备择假设H 1 并得出结论：工业区的SO 2 浓度要明显高于上风向区(α = 0.05)。 再说明工业区SO 2 浓度是否明显高于市中心： 对工业区、市中心的数据进行独立样本t检验(右侧检验)——先建立原假设H 0 ：u 3 = u 2 ，备择假设H 1 ：u 3 > u 2 ，构造t检验统计量，在显著性水平为α = 0.05时，拒绝域为[1.645， +∞)，分别将 = 80.28， = 57.53，σ 3 = 30.883，σ 2 = 20.754，n 3 = n 2 = 36代入公式(3.2)中，经计算得t = 3.669，落入拒绝域[1.667， +∞)中，故拒绝原假设H 0 ，接受备择假设H 1 ，进而得出结论：工业区SO 2 浓度在显著性水平α = 0.05的情况下，明显高于市中心。 综上所述，工业区的SO 2 浓度明显高于非工业区。 6.2. 原因 (1) 工业区的大规模原煤使用显著提升了SO 2 浓度。目前我国能源消耗主要以煤炭为主，煤炭含硫量高，导致SO 2 排放量大 [ 2 ] 。与河东区和兰山区相比，作为工业区的罗庄区煤炭消费量和SO 2 排放量远远高于前两者(表4)，故而直接导致了该地更高的SO 2 浓度。 (2) 盛行风影响SO 2 的扩散(如图1所示)。临沂市盛行东北风，致使SO 2 集中向罗庄区扩散。 6.3. NO 2 浓度和PM2.5指数在工业区和非工业区之间的差异不明显 由于证明方法与5.1相似，故不再赘述。最后得出结论：NO 2 浓度在工业区与非工业区之间的差异不明显；PM2.5指数在工业区和非工业区之间的差异不明显。即，工业区对环境的NO 2 浓度以及PM2.5的影响不明显。详情检验结果可参考表5、表6。 6.4. 原因 NO 2 的人为污染来源包括许多方面，如：汽车尾气排放、工业排放、飞机排放、轮船排放、农业烧荒等 [ 10 ] 。通过检验的结果可知，工业排放不会引起NO 2 浓度的显著升高。由于车辆性能水平、燃油质量和道路条件等因素的影响，机动车尾气污染已成为城市近地面重要的空气污染源之一 [ 11 ] 。即汽车尾气、街道扬尘等因素造成的NO 2 和PM2.5污染远远高于工业排放。 另一方面也说明，工厂在排放废气等污染物前，进行了有效的NO 2 、PM2.5净化工作，使得工业区 Table 4 The consumption of raw coal and the emission of SO2 [t] in Linyi， 201 地区 原煤消费量 二氧化硫排放量 二氧化硫排放量/原煤消费量 河东区(上风向) 100，102 1994 1.99% 兰山区(市中心) 940，377 7609 0.81% 罗庄区(工业区) 7，244，822 42，871 0.59% 表4. 2014年临沂市原煤消费量与二氧化硫排放量对照表(单位：t) 资料来源：临沂市统计局、临沂市环境保护局。 Table 5 The t-test result of NO2 concentration (α = 0.05 工业区与上风向区 t值 自由度 P值(双侧) 浓度：假设方差相等 0.137 70 0.891 假设方差不等 0.137 69.795 0.891 工业区与市中心 t值 自由度 P值(双侧) 浓度：假设方差相等 0.589 70 0.558 假设方差不等 0.589 69.891 0.558 表5. NO 2 浓度t检验结果(α = 0.05) Table 6 The t-test result of PM2.5 index (α = 0.05 工业区与上风向区 t值 自由度 P值(双侧) 浓度：假设方差相等 0.267 70 0.790 假设方差不等 0.267 67.949 0.790 工业区与市中心 t值 自由度 P值(双侧) 浓度：假设方差相等 1.065 70 0.291 假设方差不等 1.065 69.896 0.291 表6. PM2.5指数t检验结果(α = 0.05) 直接导致的NO 2 和PM2.5污染出现了大幅减少。
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user: 7. 总结与对策建议 7.1. 总结 (1) 临沂市工业区及非工业区的SO 2 浓度指数、NO 2 浓度指数以及PM2.5指数均近似服从正态分布。 (2) ① 工业排放会显著提升周边地区的SO 2 浓度；② 但工业排放既不会显著提升周边地区的NO 2 浓度；③ 也不会显著提升周边地区的PM2.5指数。 (3) 工业区在排放NO 2 和PM2.5前，进行了有效的NO 2 、PM2.5净化工作，使得工业区和非工业区之间的NO 2 浓度、PM2.5指数没有明显差异。 7.2. 对策建议 对此，研究人员提出如下建议： (1) 应有更多的正态性K-S检验用于不同地区的空气质量数据，这样有利于找出空气质量相关数据分布形态的内在规律； (2) 临沂市对于空气污染物的治理特别是SO 2 污染的治理，可重点从工业区着手。例如，在火电厂可进行大规模推广湿式电除尘器。有研究指出，湿式电除尘器能有效祛除、减少工业排放中的细微颗粒、酸雾等其它有害物质 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。 (3) 改善能源结构，大力发展清洁能源，减少工业污染的排放。 (4) 大力改进研发并推广电动车。目前电动车的动力装置多为燃料电池，具有效率高、无噪音、零排放或极低排放的特点，电动车不但有着乐观的发展前景，它们的普遍使用还能有效降低空气污染 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 。 (5) 对现有的机动车的尾气排放装置则要进行合理改进，如合理推广DOC后处理、POC后处理、DPF后处理等技术手段。 (6) 严控秸秆、垃圾等露天焚烧行为。 (7) 对城市道路要进行定期的洒水车喷洒。路面洒水能有效使地面的尘埃、近地面的悬浮物(TSP)溶于水中，大幅减少空气中的悬浮颗粒。洒水车在降低PM2.5指数上有着见效快，时效短的特点。 (8) 进一步完善相关制度及法律法规。如提高工业污染准入标准、提高我国空气质量水平标准，对排放不达标的工厂要进行处罚、取缔。
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user: 摘 要 纤维增强树脂基复合材料性能优异，广泛应用于航空航天及工业领域，而复合材料在成型过程中不可避免的产生孔隙缺陷，显著影响复合材料的力学性能。本文对纤维增强树脂基复合材料中孔隙的形成机理、测量表征方法以及孔隙对力学性能的影响进行了简要的概述。大量的试验研究表明，孔隙体积含量在0%~4%范围内时，含量每增加1%，层间剪切强度大约降低7%，层间剪切强度减少与孔隙近似呈线性关系。其它机械性能比层间剪切强度所受影响较低。 关键词 :复合材料，孔隙，机理，表征方法，力学性能
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user: 1. 引言 纤维增强树脂基复合材料(Fiber reinforced polymers， FRP)以其优异的比强度、比模量、耐疲劳和耐腐蚀等性能在航空航天以及工业领域有着广泛的应用，如飞机机身和机翼、轨道交通、新能源汽车、风电叶片等。复合材料在生产过程中由于制造工艺和人为因素会在其内部不可避免的形成孔隙、夹杂、分层等缺陷。其中，孔隙是复合材料中最常见的缺陷。这些孔隙的存在对复合材料的力学性能产生不利影响，尤其对像机翼和风电叶片等大型结构件影响更为显著。因此，对复合材料的孔隙及其孔隙对力学性能的影响进行综合评价是非常必要的，对保证复合材料结构的可靠性、防止事故发生以及节约复合材料加工成本具有重大意义。本文简要的介绍了孔隙的形成机理、孔隙的表征评价方法以及孔隙对力学性能的影响。
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user: 2. 纤维增强树脂基复合材料孔隙形成机理 孔隙是复合材料制造过程中形成的空洞，普遍存在于增强纤维束内、树脂基体中以及层间区域。当孔隙尺寸较小时，一般多为小圆球形，分散性较大，主要集中在分布在树脂基体内；当孔隙尺寸较大时，多为细长的椭球形，主要分布在纤维束内以及纤维与树脂的层间界面区域内。孔隙的产生的原因主要有以下几方面因素：1) 纤维和/或树脂基体中裹入空气，在固化过程中包夹的气泡不能完全被排除；2) 树脂基体和有机溶剂在固化反应中产生低分子量挥发物而存留在复合材料内部；3) 树脂基体粘度高、纤维束质地紧密，深层纤维没有被树脂基体完全浸润；4) 成型过程中真空系统泄露，外部空气进行材料内部。 Springer和Kardos [ 1 ] [ 2 ] 从物理包夹现象形成气泡和经典成核理论对复合材料中的孔隙形成进行了研究分析，并建立了扩散控制的气泡生长和消融理论模型。Springer认为机械夹杂形成气泡，它们留存在复合材料内部不能排除而形成孔隙。Kardos认为树脂基体中溶解的水分是形成孔隙的主要原因，当气泡的蒸汽压力小于树脂压力时，溶解在树脂基体中的水分在压力差的作用下通过扩散进入气泡使其变大，当树脂粘度骤增发生凝胶时，气泡被封堵在复合材料内部形成孔隙。张佐光等人 [ 3 ] 详细研究了复合材料成型温度、固化压力和操作工艺等因素对孔隙的影响，并对上述机理进行修正及理论分析，提出吸湿水扩散生长和夹杂空气是复合材料孔隙的主要来源。
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user: 3. 纤维增强树脂基复合材料孔隙的表征方法 纤维增强树脂基复合材料孔隙的表征一般分为定性指标和定量指标。定性指标是指孔隙的大小、尺寸和分布等信息。定量指标是指孔隙的含量，用孔隙率来表征，孔隙率又分为体积孔隙率和面积孔隙率，即单位体积内所含孔隙的体积百分数和单位面积内所含孔隙的面积百分数；复合材料孔隙检测方法分为有损检测和无损检测。其中有损检测方法有密度法 [ 4 ] ，水吸收法，显微照相法等 [ 5 ] [ 6 ] ；无损检测方法有超声扫描法 [ 7 ] [ 8 ] ，超声衰减法 [ 9 ] ，射线检测法 [ 10 ] ，热红外成像法 [ 11 ] 等。 3.1. 密度法 复合材料的孔隙含量与增强纤维、树脂基体和复合材料的密度以及纤维和树脂的百分比有关，用式(1)计算体积孔隙率 为： (1) 式中 ——纤维所占体积百分比； ——树脂所占体积百分比； ——纤维所占重量百分比； ——树脂所占重量百分比； ——树脂密度； ——纤维密度。 纤维和树脂含量的测量采用化学或热学方法，在去除树脂过程中纤维自身氧化失重而造成测量误差。在计算纤维和树脂密度及含量时若有0.01%的误差，就会导致孔隙率2.5%的误差。所以密度法具有局限性，测得的孔隙率数值偏差不大于±0.5%。由该法得到的是基于小样品的总的孔隙体积分数，孔隙尺寸、形状和分布无法测定。该方法的优点是比较容易实现，不需要精密仪器。 3.2. 显微照相法 把样品进行剖切，经抛光后在配有格栅的显微镜下观察。计算孔隙率 时(式2)，只计算落入格栅交线处的那些孔隙。 (2) 式中 ——孔隙上格点数； ——格点总数； 该方法是一种破坏测试法，检测时样品必须进行切割，测完孔隙率后不能进行力学性能测试。若先进行力学性能测试，测量的孔隙率很难将试验过程产生的微裂纹与原有孔隙分开。显微照相法也能测定孔隙的形状、大小及分布等一些较为具体的信息，比密度测定法准确，是目前孔隙率检测方法中精度较高的，但因小试样不能代表整体，所以总的精度只能比±0.5%稍高一点。 3.3. 超声检测法 超声检测方法方便、快捷，是目前复合材料中尤为重要和有效的孔隙率测试手段，它是利用超声波在不同介质中传播速度的差异以及在传播方向上有能量损失和信号衰减来确定材料内孔隙缺陷的存在，实现对整个测试样品的孔隙率进行评价，但是该方法只能给出孔隙分布的定性评价，不能给出孔隙含量、孔隙的大小、尺寸和形状等信息。 Stone和Clarke [ 12 ] 较早开展超声衰减法来进行孔隙的测定试验。分析试验结果，发现衰减α和孔隙率P近似成平方关系，得到经验公式：α = kP 2 。给定频率下，k为常数；当频率变化时，可以将k近似表示成指数形式，因而α与P的关系可以表示成：α = 0.0794f 1.27 kP 2 。通过对用预浸料制备的复合板进行试验发现，当孔隙率P ≤ 1.5%时，孔隙率是由挥发物导致的，直径在5~20 µm之间，孔隙呈球形，孔隙率越大，孔隙直径也就越大；当孔隙率P ≥ 1.5%时，孔隙是由空气引起的，孔隙被压平和拉长。Stone和Clarke采用双线性函数表示了衰减与孔隙率之间的关系： 当P < 1.5%时，α = a1(f) + b1(f) 当P ≥ 1.5%时，α = a2(f) + b2(f) 式中，a1、b1、a2、b2在给定频率下是常数。图1为双线模式的计算结果与试验结果的对比图，从图中可以看出，试验结果很好的印证了计算结果。Stone和Clarke的经验公式和总结的结论至今仍被复合材料孔隙的研究人员进行参考和引用，被当成经典。 Hsu和Nair [ 13 ] 在试验中发现，孔隙率P不但与衰减系数随频率变化率dα/df有很好的线性关系，而且随着孔隙率的增加，中心频率单调降低。中心频率的下降量与孔隙率也存在良好的线性关系。高频率导致高衰减，低频率导致低衰减。Hsu [ 14 ] 用试验结果并与理论结果进行了对比，如图2所示。从图中可以看出，当孔隙率<10时，理论结果与试验结果符合的非常好。 3.4. 射线检测法 将感光胶片置于被检测样品后面，接收透过试样不同强度的射线，胶片经过暗室处理后得到透射影像，根据影像的形状和黑度确定被测样品中孔隙的大小、形状和位置。 图1. 双线性模式的理论与试验结果对比图 [ 12 ] 图2. 孔隙率与频率变化率的关系曲线 [ 14 ] 3.5. 热红外成像法 采用某种加热的方式激励被测样品的内部缺陷，使被检测样品表面形成反映这些缺陷的温度差，探测器将强度不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成人眼可见的视频图像，实现对物品缺陷的检测。
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user: 4. 孔隙对纤维增强树脂基复合材料力学性能的影响 复合材料中孔隙的存在降低其力学性能，如层间剪切强度，纵向和横向弯曲强度和模量，纵向和横向拉伸强度和模量，压缩强度和模量等。而且，不同的孔隙含量、尺寸和分布等因素对不同组分复合材料材料的力学性能影响程度差别较大，离散程度较高。因此，从理论上预测孔隙率对复合材料力学性能的影响比较困难。所以，国内外复合材料研究者对孔隙对于复合材料力学性能的影响做了大量的理论分析和试验研究。 Judd和Wright [ 15 ] 通过研究后指出，当复合材料的孔隙率在0%~4%范围内时，孔隙率每增加1%，层间剪切强度大约降低7%。当孔隙率大于5%时，材料强度损失过大，层间剪切强度随孔隙率变化变缓甚至趋于稳定。 Olivier等人 [ 16 ] 研究了两种不同碳纤维/环氧树脂预浸料在不同固化压力下产生的孔隙率对复合材料力学性能的影响。研究结果表明，复合材料纵向拉伸模量和泊松比几乎不受孔隙率的影响，这主要是因为复合材料固化后纤维体积含量很高。从图中可以看出，当孔隙率从0.3%增加到10.3%时，纵向拉伸强度下降约为12%，这可能是由于较大的孔隙主要是位于层间，并且大部分孔隙表面与纤维接触，使得纤维局部变形所致。从图3(a)和图3(b)中可知，，横向拉伸强度和模量对孔隙率很敏感，两种材料的横向拉伸强度均下降30%左右，横向拉伸模量下降10%左右。图3(c)表明，对于复合材料A，当孔隙率从0.3%增加到6.8%时，弯曲模量下降约4%；而对于复合材料B，当孔隙率从1.4%增加到8.4%时，弯曲模量下降约15%。从图3(d)中可以看出，复合材料A的孔隙率从0.3%增加到6.8%时，层间剪切强度下降约为15%；复合材料B的孔隙率从1.4%增加到8.4%时，层间剪切强度下降约为35%。这表明孔隙率对层间剪切强度的影响是非常大的。从图中还可以看出，两种材料的性能受孔隙率的影响程度是不同的，Olivier等认为这是由孔隙的形状、尺寸和分布等差异而造成的。因此，孔隙的形状、尺寸和分布等因素对复合材料力学性能的影响是十分必要的。 Almeida等人 [ 17 ] 研究指出：当孔隙率低于某个临界值时，复合材料的拉伸强度、弯曲强度和层间剪切强度受孔隙率影响较小。有些研究表明，引起材料力学性能下降的临界孔隙率是1%~4%。 Hagstrand等人 [ 18 ] 研究了单向玻璃纤维聚丙烯复合材料的孔隙率对结构抗弯性能的影响。研究结果表明：当孔隙率小于4%时，孔隙率每增加1%，层间剪切强度降低约7%。随着孔隙含量的增加，拉伸、剪切、抗弯和抗压强度也降低，其中弯曲模量和强度分别下降20%和28%。 Bowles等人 [ 19 ] 以碳纤维/环氧树脂层合板和碳纤维/双马来亚胺树脂层合板为研究对象，研究孔隙率对其力学性能的影响。研究结果表明：常温下，当孔隙率小于0.9%时，复合材料的力学性能受孔隙率的影响非常小，几乎可以忽略；当孔隙率大于0.9%时，复合材料的弯曲强度和剪切强度开始显著下降。Almeida等人通过大量试验研究不同孔隙率对复合材料静力学特性和耐疲劳性能的影响，研究结果指出，复合材料的静态力学性能受孔隙率的影响程度要比疲劳寿命所受到的影响小的多。 国内也对孔隙率对纤维增强树脂基复合材料力学性能的影响进行了大量的试验研究。刘志真等人 [ 20 ] 研究表明：复合材料的弯曲强度随孔隙率的增加逐渐下降，如图4(a)所示，当孔隙率大于3%时，弯曲强度的下降趋于平缓，弯曲强度保持率约75%。孔隙率对复合材料的弯曲模量影响不大。图4(b)为剪切强 图3. 拉伸模量和强度(a)、(b)、弯曲模量(c)和层间剪切强度(d)随孔隙的变化图谱 [ 16 ] 图4. 孔隙率和弯曲性能(a)及剪切强度(b)之间的关系 [ 20 ] 度和孔隙率之间的关系曲线，从图中可以看出，随着孔隙率的增加，剪切强度逐渐下降。当孔隙率小于0.75%时，孔隙率对剪切强度的影响不大；当孔隙率大于1.5%时，剪切强度迅速下降约40%。
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user: 5. 结论 理论和试验都表明，孔隙的存在降低复合材料层间剪切强度、纵向和横向强度和模量和耐疲劳性等力学性能。在4%以内每含有1%的孔隙，复合材料的层间剪切强度减少约7%，在4%以上降低较为缓慢。其它力学性能也受到不同程度的影响。由于孔隙的形状、尺寸、分布以及纤维、基体和界面的力学性能等可变因素，孔隙对复合材料层力学性能的影响是个非常复杂的问题。能正确测量孔隙含量、弄清孔隙的形成机理和评价孔隙对复合材料性能的影响，对纤维增强树脂基复合材料的应用和制备有重要的意义。
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user: 摘 要 本研究主要以理性行为理论为基础，纳入科技-个人-环境理论之三个研究构面，以了解哪些因素会影响医疗社群网站使用者之忠诚度与持续使用意图。本研究针对有使用Facebook医疗社群网站之法定成年人进行问卷发放，共收集到205份有效问卷，并以统计软件Smart PLS 3.2与SPSS 22去验证各变量之间的假设关系及依变量间之解释能力。研究结果发现，影响医疗社群网站使用者之忠诚度与持续使用意图的因素有态度、主观规范、满意度等变项，而态度会受到知觉易用性、知觉有趣性、信任、隐私政策所影响，进而再影响持续使用意图。鉴于国内对于医疗社群网站之相关文献仍为付之阙如，故本研究之研究议题具有高度创新性及再深入剖析之研究范畴，冀望为学术上扮演重要参考依据之一。 关键词 :医疗社群网站，理性行为理论，科技-个人-环境理论，脸书
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user: 1. 引言 传统医疗服务中，面对面之医疗服务，在网络医疗中无法满足此需求，鲜少有人愿意成为网络病人，仅要求在家寻求医疗咨询或在网络上寻求帮助，而不是排队数小时，只是与医院或诊所的医生进行几分钟谈话(Greene et al.， 2011) [ 1 ] 。然而，现实生活中，仅能找到少数的网络医疗服务，近日，医疗2.0活动是由病患、医护人员、医疗专业人士和其他医疗保健利益相关者所发起，目的是促进参与医疗保健，通过使用Web 2.0科技，如社群网站(Gajanayake et al.， 2011) [ 2 ] 。 社群网站为医疗领域带来了一股新的革命，同时新的网络科技和软件程序，相较于以往，使医疗从业人员更能容易使用它，且能及时在网站上找到个人化的医疗信息，以及病患自我管理与其分享之相关医疗信息(Gajanayake et al.， 2011) [ 2 ] 。因此所谓之医疗社群网站(Health Social Networking Sites， HSNS)便顺应而生。 在我国，医疗社群网站市场之发展尚未成熟且相关研究为数不多，著名的例如：长庚运动医疗社群(2014年成立)、北医的“抢救急诊室”脸书专页(2011年成立)，其研究团队并发表“脸书造成台湾医疗之革新”(Facebook use leads to health-care reform in Taiwan)一文投稿于英国《The Lancet》期刊，并获刊登，进而引起国内外医学界重视，其研究讨论台湾急诊专科医师如何利用Facebook串联来引领医疗改革，这不仅为台湾第一个透过社群网站发难医疗问题的专页，亦是全球首例透过社群网络之医务管理。惟与国外相比之下仍为起步较晚，虽然卫福部并未限制医疗机构建置脸书或社群网站，然而为保障民众之就医安全，医疗法第五章对于医疗广告之管理已有明定，又鉴于现今网络信息之通达，为使医疗机构可透过因特网提供正确之医疗信息予民众参考，卫福部已于民国99年发布“医疗机构因特网信息管理办法”。 本此，社群网站已经成为网络用户之间，或是用户与企业之间的互动平台，却又因为社群网站之间的竞争相当激烈，容易因为虚拟社区使用人数与族群，进而影响使用者对社群网站的忠诚度。因此，该如何借由满足使用者之需求，建立社群成员对此社群网站忠诚度(Darley et al.， 2010) [ 3 ] ，让其对社群网站产生持续使用之意图，最后让社群网站能永续经营，是一个重要的研究课题。 在相关文献指出，医院若善用社群网站为其社交媒体或健康信息传播之工具，将能改善病患服务质量，提高病患满意度、医院营收及利于员工招聘，让员工有发表自我意见之论坛，并能建立目前病患以及潜在病患对于医院之忠诚度，且因特网发展迄今使用率十分普及，显示社交媒体影响医院层面甚巨(Richter， Muhlestein， & Wilks， 2014) [ 4 ] 。Gruman et al. (2010) [ 5 ] 指出医院善用社交媒体，是解决健康促进和疾病预防、慢性病管理、患者的用药依赖性之途径。因此，透过医院积极参与社交媒体，可使民众藉此增加其关于健康促进之知识，并进而提高对于病患之服务质量。 Lee (2012) [ 6 ] 认为使用网络搜寻医疗信息的人数与日俱增，在美国有80%的网络用户会借由网络获得医疗信息，Gallant et al. (2011) [ 7 ] 亦指出系为美国热门在线活动排行榜之第三名，仅次于电子邮件与搜寻。然而，目前并非所有的病患都会自动接受医生之建议，而自行去进行网络之搜寻(Ratzan， 2011) [ 8 ] ，如果病患与医疗专业人员之正面沟通不能满足病患自我需求之实现，将容易使得病患变得沮丧，并增加病患对于自我疾病之不确定性，导致病患将网络当成备用的医疗知识来源(Tustin， 2010) [ 9 ] 。Hernández-Ortega (2011) [ 10 ] 表示促使病患或使用者持续使用HSNS之重要因素系为信任，信任对医疗照护之消费者而言，可减少其对于科技媒介环境之不确定性，因此信任可谓扮演相当重要之角色。有鉴于此，本研究将以使用者的角度为出发点，分析Facebook使用者对于医疗社群网站忠诚度与持续使用意图之影响，以及探讨其中关键因素之影响程度。
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user: 2. 文献综述 2.1. 医疗社群网站 关于医疗社群网站之定义，系指网络医疗信息交流的网站，网站使用者可以在网站上搜寻到不同层次的医疗信息，且网站所提供之服务范围是可以从情感上的支持至临床追踪实验访谈(Nigro et al.， 2015) [ 11 ] 。 医疗社群网站所存在之关键价值，是具有提供找到类似健康状况及分享相关情况、症状、治疗信息之潜力，利用他人之相关经验，以帮助个人做出决定。医疗社群网站最初主要针对之对像是病患，但照护者、研究人员、其他有兴趣或学识渊博的人亦能参与；目前最知名且规模最大之医疗社群网站，系为Patients Like Me (http://www.patientslikeme.com/all/patients)，它创始于2004年，迄今拥有约35万名会员，2800万份关于疾病之数据。 医疗社群网站为了让医师们分享临床案例、影像、影片与医学知识；且促进病患对疾病之认识，并能以积极心态及主动的行为去对抗疾病，因此提供在线技术之基础措施(Greene et al.， 2011) [ 1 ] 。许多社群网站允许使用者自定义其隐私设定，以及某些医疗社群网站提供免费获得医疗相关信息之机会，且无需事先透露个人信息(Gajanayake et al.， 2011) [ 2 ] 。 Liang et al. (2012) [ 12 ] 指出HSNS系为安全且有效率的沟通平台，让病患与医生能透易于分享医疗信息，因此被广泛使用迄今，并在其研究中为确保在HSNS共享医疗信息的安全性与隐私保护，而提出认证和传输之方案，透过安全及验证分析，可以帮助HSNS让用户共享医疗信息并提供令人满意之功能；并认为HSNS轻松有效地整合了集体之经验，通过连接到HSNS，病患可从资深医生得到快速且准确的医疗服务，同时医生可以及时检查反馈于他们的病患，且将HSNS视为一个属性可信之机构，在HSNS之使用者可以扮演不同的角色，如病患、医生。病患有具体的症状和疾病，而医生亦有其特色和专业水平。 2.2. 忠诚度 关于忠诚度之定义，大多数学者认为应以态度及行为两方面才能概括解释其定义。行为方面，Bloemer and Kasper (1995) [ 13 ] 认为以行为面之观点而言，衡量顾客忠诚度最普及之方式，即为针对顾客之持续性再购行为模式之权衡。Luis et al. (2010) [ 14 ] 则着重于态度及顾客重复购买意图之关系。Smith (2001) [ 15 ] 指出网站忠诚度(e-loyalty)与以往所提及之忠诚度(loyalty)于本质上十分相近，惟核心因素在于能否充分运用信息科技工具，传达用户之需求，进而与使用者建立良好之互动关系。因此，现实社会中有关忠诚度之定义在网络的世界里依然适用。 2.3. 持续使用意图 由于信息系统之价值和用户持续使用与否，是具有相当密切之关系，因此对于个人持续使用信息科技之相关研究主题，让越来越多学者们感兴趣(Ortiz & Markus， 2009) [ 16 ] ；因此信息科技之持续使用，成为近年来之热门研究主题。 关于持续使用意图之定义，最早源自于营销研究中Oliver (1980) [ 17 ] 之期望确认理论中消费者再购行为；Bhattacherjee (2001) [ 18 ] 认为系指用户在初步采用信息系统之后，仍想要继续使用之意图，且认为信息系统之所以成功是取决于能让使用者想继续使用，胜过于让使用者所能接受；因为当个人开始使用信息系统时，内心动机将进而影响其持续使用之决定；即为个人持续使用特定服务或系统之程度。 2.4. 理性行为理论 理性行为理论(Theory of Reasoned Action， TRA)，其理论基础源自于社会心理学，经过不断地调整与修正，Ajzen and Fishbein终在1980年提出完整的理性行为理论之架构 [ 19 ] ；其目的在于了解与预测个人行为，广泛地应用于探讨持续使用意图之研究领域。近年来，许多研究虚拟社区之学者们运用理性行为理论，解析如何递增使用者对于网站的投入程度。例如透过采访教师及相关教育者，有意持续使用虚拟社区之意愿(Cheung & Lee， 2009) [ 20 ] ；以及藉由Facebook建立更强之连结进而增进校友之志愿服务及慈善捐赠(Farrow & Yuan， 2011) [ 21 ] 。 TRA之理论，“行为意图”(Behavioral Intention， BI)系指个人决定采取某行为之主观判断，亦反映出个人采取某行为之意图强度；行为意图主要是受到源自个人因素之态度以及源自外在因素之主观规范所影响，TRA认为行为意图是个人决定采取某行为与否之直接关键因素。“态度”(Attitude toward the Behavior， AB)系指个人对于采取某行为，所抱持之正面或负面的感受。“主观规范”(Subjective Norm， SN)系指个人在采取某行为时，所受到社会或大众压力影响之程度。值得经意的是，关于某一信念，其对态度(AB)或主观规范(SB)之影响，将为该信念赋予首要性。 惟理性行为理论亦有实行上之限制，尤其是个人意志遭受到无法自我控制之外来因素所影响时，时常对于行为不具有充分的解释力，然而行为往往不只裁决于态度与主观规范，更要思索个人对于行为之意志力控制而论定，因此越是无法支配之因素，越会干预个人施行某行为之能力。 2.5. 科技-个人-环境之理论 科技-个人-环境之理论(Jiang， Chen， & Lai， 2010) [ 22 ] 之前身系为TOE (Technology， Organization， Environment)理论，TOE系为广泛运用于企业层面之科技接受理论，亦属为全方位之研究模式，包括科技、组织、环境三大研究层面；然而TOE之本质原是为了企业层面所设计之科技接受理论，因此Jiang et al. (2010) [ 22 ] 提出既继承TOE之全面性，亦是适用于个人层面之TPE (Technological-Personal-Environmental)理论；由于TPE Model对于各层面之变量细项并无详列，惟其变量须以个人层面之调节为主。
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究架构 本研究以曾经在Facebook使用医疗社群网站之一般社会大众为研究对象，以理性行为理论为主，结合TPE Model之研究模型，是以“知觉易用性”、“知觉有趣性”、“信任”、“隐私政策”为信念构面之自变量，“态度”则为中介变量；以“社群转换成本”、“满意度”构面作为评价构面之自变量，以“忠诚度”构面作为知觉自愿性构面之依变量，并以“持续使用意图”作为行为意图构面之依变量，其中TPE Model包含了科技、个人、环境等三个研究构面，以使用者个人角度为出发点，更能加以广泛之研究构面于剖析社群网站忠诚度与持续使用意图之影响。 根据上述，延伸提出的研究架构图如图1所示。 3.2. 研究假说 (1) 知觉易用性与态度 在行动商务领域，Sum Chau and Ngai (2010) [ 23 ] 指出年轻用户对于网络银行服务之知觉易用性对于其态度有正向之影响；周君倚与陆洛(2014) [ 24 ] 在探讨数字学习使用态度之研究中，发现知觉易用性对于态度之间存在显着正向的影响。依此提出以下假说： 【H1】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“知觉易用性”会正向影响“态度”。 (2) 知觉有趣性与态度 Lee et al. (2012) [ 25 ] 指出知觉有趣性之认知，对于网络之使用频率有正向影响，本此认为知觉有趣性也会是影响个人行为的因素之一。Hsu and Lin (2008) [ 26 ] 发现知觉有趣性对使用者使用部落格的态度有正向显着性的影响。依此提出以下假说： 【H2】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“知觉有趣性”会正向影响“态度”。 (3) 信任与态度 学者Shin (2010) [ 27 ] 在探讨关于社群网站使用者安全、信任和隐私忧虑之研究中，发现当使用者之信任显着时，将积极影响使用者对于网站之使用态度；Shih et al. (2013) [ 28 ] 在调查在线论坛使用者之研究发现，使用者之信任是显着正向影响其态度。在智能型互动科技服务研究之中，显现信任对于态度有正向影响。依此提出以下假说： 【H3】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“信任”会正向影响“态度”。 (4) 隐私政策与态度 学者徐凯玲与任文瑗(2011) [ 29 ] 以行动体适能健康管理软件服务，探讨用户对于系统的使用意图，认为用户若对于个人的信息保护隐私越为正向，网站之隐私政策越周全，用户对于个人信息不当使用之疑虑也会减少进而正向影响到使用的态度。Stutzman et al. (2011) [ 30 ] 认为隐私政策若显露越少个人信息， 图1. 研究架构 将对用户态度越会造成正面影响。依此提出以下假说： 【H4】：医疗社群网站之“隐私政策”会正向影响Facebook使用者之“态度”。 (5) 态度与持续使用意图 先前关于态度之相关研究，说明态度积极影响持续使用意图(Karaali et al.， 2011) [ 31 ] 。在探讨数字学习使用态度之研究中，发现态度对持续使用意图有正向的影响(周君倚、陆洛，2014) [ 24 ] ；依此提出以下假说： 【H5】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“态度”会正向影响“持续使用意图”。 (6) 主观规范与持续使用意图 Baker and White (2010) [ 32 ] 在探讨青少年使用社群网站之研究中，发现主观推范对于青少年持续使用社群网站之意图有显着的正向影响。Ku， Chen and Zhang (2013) [ 33 ] 指出主观规范是社群网站使用者持续使用之重要因素，且主观规范对于持续使用意图有正向影响。在用户接受信息系统之相关研究中，显示主观规范积极正向影响持续使用意图(Lankton et al.， 2012) [ 34 ] 依此提出以下假说： 【H6】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“主观规范”会正向影响“持续使用意图”。 (7) 忠诚度与持续使用意图 在Cheung and Lee(2009) [ 20 ] 的研究中，验证了社群成员的承诺正向影响对社群的持续意图。本研究将此“承诺”概念，视同为本研究之“忠诚度”变数。余朝权等人(2012) [ 35 ] 在脸书网站品牌粉丝专页之研究中，发现忠诚度对于持续参与意图有正向影响。依此提出以下假说： 【H7】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“忠诚度”会正向影响“持续使用意图”。 (8) 满意度与忠诚度、持续使用意图 Bhattacherjee (2001) [ 18 ] 提出使用者满意度是为维持其忠诚度的主因。Ryu et al. (2014) [ 36 ] 在影响手机平台开发者忠诚度因素之研究中，亦指出满意度正向于忠诚度。许丽玲等人(2011 [ 37 ] )认为部落客对于实际使用后的满意度，会影响部落客持续使用部落格之意图，且其研究结果发现满意度对于持续使用意图有显着正向影响。 依此提出以下假说： 【H8】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“满意度”会正向影响“持续使用意图”。 【H9】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“满意度”会正向影响“忠诚度”。 (9) 社群转换成本与忠诚度 Lam et al. (2004) [ 38 ] 其研究结果中可看出转换成本对于忠诚度的影响再次得到实证。总而言之，不论是高满意度或高黏着度所造成的高转换成本，或是市场竞争所显现之转换成本，高转换成本皆有助于忠诚度之提升。 徐纯慧与王董文(2011) [ 39 ] 在在线购物平台忠诚度之研究中，亦指出转换成本对于维持顾客忠诚应有正向的影响。余朝权等人(2012) [ 35 ] 主张转换成本可谓为影响社群成员持续参与特定社群网站的因素中之首要观点，系为社群网站提高忠诚度之重要因素，且认为社群转换成本正向影响社群忠诚度。依此提出以下假说： 【H10】：Facebook使用者使用医疗社群网站之“社群转换成本”会正向影响“忠诚度”。 3.3. 问卷设计 本研究共分为十个研究构面，此外，本研究亦参考相关文献之后，将问项修改为符合本研究之主要目的。为了促使问卷内容具备信度与效度，待问卷设计完成之后，在问卷初稿完成时，寻求医管、信息及相关领域之专检视问卷内容，力求能明确表达各问项真切之涵义，将问卷中语意不清及容易混淆之部分进行修正，期望能达到问卷之适切性、完整性、代表性。 本问卷在设计部份采用李克特五点尺度做为评分之标准。问卷之问项如表1所示。 3.4. 样本来源及抽样方法 问卷收发时间为2016年2月底至3月底，本研究以有使用Facebook医疗社群网站之法定成年人为研究之族群。本研究亦申请人体试验委员会(Institutional Review Board)临床试验研究计划，计划编号为【10412-L02】。研究地点以南部某区域教学医院之院内为主，研究对象以曾使用Facebook之医疗社群网站的院内员工及一般社会大众为主，以实地发放方式给门诊卫教护理站之病患或家属，以及院内各大单位；排除条件为法定未成年人。 3.5. 数据分析方法 本研究将对回收之有效问卷，使用SPSS 22统计软件针对受测者之基本资料以叙述性统计方式实行分析，信度与效度则以Smart PLS 3.2软件来进行样本之分析，目的在于为了解所搜集的样本之合理性，以确保本研究之统计分析结果具有意义。
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user: 4. 资料分析与结果 4.1. 信度与效度分析 4.1.1. 信度分析 本研究各个构面的Cronbach’s α值，除了“知觉有趣性”为0.689，趋近于高信度，其余皆介于0.755至0.9之间，均达Cronbach’s α值0.7以上之标准，显示各构面大多具有高信度，而整份问卷之Cronbach’s α值亦达0.917。总体而言，本问卷之信度一致性与稳定性高。如表2所示。 4.1.2. 效度分析 在进行因素分析之前，须先透过取样适切性量数(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy， KMO)与Bartlett球形检定来判别是否能够测量出变量间之相关性。KMO值愈大则代表愈适合进行因素分析，而本研究KMO值采Hair et al. (1998) [ 48 ] 之建议作为判定依据，若KMO值大于0.6，则适合实行因素分析。 运用统计软件SPSS 22对205份有效问卷进行KMO与Bartlett球形检定。分析结果如表3所示，显示本研究之KMO值为0.895 > 0.6、Bartlett 球形检定统计量p值为0.000 < α = 0.01达显着水平，表示适合进行因素分析。 4.2. 结构模型分析 4.2.1. 本路径系数检定 本研究以统计软件SmartPLS 3.2内建的BootStrap法对205份有效问卷进行路径分析系数(Path Coefficient)之检定，将样本数反复进行1000次抽样后，计算出路径系数(β)及t-value值，由路径分析可得知研究变量间关系之方向与强度，若系数为正值，代表变量之间呈现正向相关；若为负值则为反向相关，检定结果如图2所示，其中虚线部份表示p-value为不显着，实线则表示p-value为显着。。显示本本研究路径系数检定结果，变量“社群转换成本”对“忠诚度”不显着，其余假说皆为显着关系。 4.2.2. 模型预测力之评估 本研究以统计软件SmartPLS 3.2针对205份有效问卷进行模型预测力估计。经由检测结果可知本研究变量之忠诚度的R 2 为30.9%，显示满意度对忠诚度，以及社群转换成本对忠诚度之解释能力尚待加强， Table 1 Variable items conten 变数 问项内容 参考文献来源 知觉 易用性 1.学习在Facebook使用医疗社群网站是简单的。 2.与Facebook之医疗社群网站互动是容易的，且不需花费太多精神。 3.我发现易于使用Facebook之医疗社群网站去获得我想要的信息。 Davis (1989) [ 40 ] 知觉 有趣性 1.使用Facebook之医疗社群网站让我蛮感兴趣的。 2.我使用Facebook之医疗社群网站是因为其内容引起我的好奇。 3.有时觉得使用Facebook之医疗社群网站是打发时间的愉快方式。 Gao et al. (2009) [ 41 ] 信任 1.我相信透过Facebook之医疗社群网站进行信息交流是可靠的。 2.我信赖于Facebook之医疗社群网站应用于信息交流之相关服务。 3.基于过去使用Facebook医疗社群网站之经验，我确信仍然会使用它。 Gefen et al. (2003) [ 42 ] 满意度 1.在使用Facebook之医疗社群网站之后，我感到满足。 2.在使用Facebook之医疗社群网站之后，能让我觉得高兴。 3.整体而言，在使用Facebook之医疗社群网站之后，我感到满意。 Au et al. (2008) [ 43 ] 社群 转换 成本 1.在时间上，我觉得转换最常浏览的医疗社群网站的代价很高。 2.在心力上，我觉得转换最常浏览的医疗社群网站的代价很高。 3.在情感上，我觉得转换最常浏览的医疗社群网站的代价很高。 4.我认为转换最常浏览的医疗社群网站将使我失去许多。 Bansal et al. (2004) [ 44 ] 隐私 政策 1. Facebook之医疗社群网站有先进的技术来保护用户的个人信息。 2. Facebook之医疗社群网站在透露个人信息给第三方之前，会事先征求使用者之同意。 3. Facebook之医疗社群网站曾透露将对违反隐私声明者采取法律行动。 Culnan， Carlin， and Logan (2006) [ 45 ] 态度 1.我觉得使用Facebook之医疗社群网站是个好主意。 2.我认为使用Facebook之医疗社群网站是个愉快的经验。 3.我觉得使用Facebook之医疗社群网站是一个愚蠢的选择。 Schierz et al. (2010) [ 46 ] 主观 规范 1.对我很重要的人建议我应该继续使用Facebook之医疗社群网站。 2.基于亲友之影响，让我发现使用Facebook之医疗社群网站是有益的。 3.因为大家都有继续使用Facebook之医疗社群网站，所以我也跟着继续使用它。 Schierz et al. (2010) [ 46 ] 持续 使用 意图 1.我打算增加对于Facebook医疗社群网站之使用频率，而且不会停止使用它。 2.我将跟以前一样，一如以往地持续使用Facebook之医疗社群网站。 3.未来我将继续使用Facebook之医疗社群网站。 Bhattacherjee (2001) [ 18 ] 忠诚度 1.即使有其他医疗社群网站之选择，我还是会持续使用Facebook之医疗社群网站。 2.我会推荐其他人使用Facebook之医疗社群网站。 3.即使我的好友推荐另一个医疗社群网站，我还是会持续使用Facebook之医疗社群网站。 Deng et al. (2010) [ 47 ] 表1. 变量问项内容 Table 2 Study variable reliabilit 构面 Cronbach’s Alpha系数 整份问卷Cronbach’s Alpha值 知觉易用性 0.755 0.917 知觉有趣性 0.689 信任 0.804 满意度 0.9 社群转换成本 0.893 隐私政策 0.794 态度 0.78 主观规范 0.774 持续使用意图 0.87 忠诚度 0.839 表2. 研究变数信度 其解释力偏低表示还有其他因素未被找出；而在态度、持续使用意图之部分，R 2 值分别为43.5%、65.1%，显示二者均具有充足之解释力，各构面R 2 值如表4所示。 4.3. 研究假说检定结果 假设检定结果如表5所示。
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user: 5. 结论与建议 本研究之研究结果在理性行为理论方面，证明使用者在使用Facebook之医疗社群网站的态度、忠诚度、主观规范均正向于使用者之持续使用意图，鉴于路径系数可显然得知忠诚度对于使用者于Facebook使用医疗社群网站之持续使用意图影响最高，整体而言，让使用者持续使用Facebook之医疗社群网站，具备正向之态度，忠诚度是最重要的枢纽构面，而主观规范与态度亦具备有相当之影响程度。 在影响持续使用意图之因素部分，依照路径系数显示，态度、忠诚度、主观规范三个变量，皆对持续使用意图有正向显着影响，研究结果与先前影响持续使用意图之相关文献(Lankton et al.， 2012) [ 34 ] 其结论相符。 Table 3 KMO and Bartlett tes Kaiser-Meyer-Olkin 测量取样适当性 0.895 Bartlett球形检定 近似卡方分配 3881.248 自由度 465 显着性 0.000 表3. KMO与Bartlett球形检定 Table 4 Model predictive powe 构面 R 2 态度 0.435 持续使用意图 0.651 忠诚度 0.309 表4. 模型预测力 图2. 结构模型之路径图 Table 5 The hypothesis test result 编号 研究假说 关系 结果 H1 Facebook使用者使用医疗社群网站之“知觉易用性”会正向影响“态度”。 正向 ○ H2 Facebook使用者使用医疗社群网站之“知觉有趣性”会正向影响“态度”。 正向 ○ H3 Facebook使用者使用医疗社群网站之“信任”会正向影响“态度”。 正向 ○ H4 医疗社群网站之“隐私政策”会正向影响Facebook使用者之“态度”。 正向 ○ H5 Facebook使用者使用医疗社群网站之“态度”会正向影响“持续使用意图”。 正向 ○ H6 Facebook使用者使用医疗社群网站之“主观规范”会正向影响“持续使用意图”。 正向 ○ H7 Facebook使用者使用医疗社群网站之“忠诚度”会正向影响“持续使用意图”。 正向 ○ H8 Facebook使用者使用医疗社群网站之“满意度”会正向影响“持续使用意图”。 正向 ○ H9 Facebook使用者使用医疗社群网站之“满意度”会正向影响“忠诚度”。 正向 ○ H10 Facebook使用者使用医疗社群网站之“社群转换成本”会正向影响“忠诚度”。 负向 X 表5. 假说检定结果 备注：○：检定结果成立；X：检定结果不成立。 此外，从本研究架构中，藉由路径系数亦可得知满意度影响忠诚度甚巨，其次为持续使用意图，皆呈现正向显着之影响，研究结果与先前满意度应用于信息科技之相关文献(Ryu et al.， 2014) [ 36 ] 其结论相符。而由本研究结果显示，社群转换成本对于忠诚度呈现负相关，且不显着，此与李奇勋、苏瑞莲(2012) [ 49 ] 对于顾客忠诚度之研究结论不谋而合。 本研究之研究对象单就以曾经在Facebook使用医疗社群网站之一般社会大众，且限定受试者需为法定成年之年龄20岁(含)以上，故建议后续研究者能针对Facebook以外之医疗社群网站进行相关之研究，并扩大样本数及年龄层，进而更加详细地检验样本特性，增进样本代表性，以及论述其异同之处。 鉴于以研究模型对于探讨医疗社群网站使用者忠诚度与持续使用意图之文献仍相当匮乏，建议后续研究者可参考本研究模型，加入其他可能影响忠诚度与持续使用意图之变量，以达到更加缜密之实证研究。 本研究之变数分别为十大构面，研究问卷之文项共有31题，然而，这仅能检测大方向之影响因素，难以深入探讨其影响因素，因此建议后续研究者，扩充更符合之研究变量及增加问项题数，进而更加了解及探究受试者之真意。
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user: 摘 要 目的：探讨情绪与时间压力对经营管理情境中创造性问题解决的影响。方法：以《经营管理情境中创造性问题解决实验材料库》中的30道题目为实验材料，采用“一对一”的“学习-测试”范式。结果：诱发情绪状态对经营管理情境中创造性问题解决有显著影响，积极情绪组正确率最高，消极情绪组正确率最低；时间压力对创造性问题解决有显著影响，无时间压力组的正确率显著高于有时间压力组；情绪和时间压力在创造性问题解决上存在显著交互作用。 关键词 :情绪，时间压力，创造性
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user: 1. 引言 全球范围内许多成功企业都极具创造性。麦肯锡全球研究院一项新研究称，中国的创新能力远胜于世界对它的估计，甚至在一些领域，它的创新能力已经达到了引领全球的水平 [ 1 ] 。随着劳动力和资本这些传统生产要素增长放缓，创新是中国未来十年能否保持经济增长的决定性因素，中国将需要加快创新速度 [ 2 ] 。如何提高经营管理情境中领导者和员工的创造力一直是心理学家、管理学家们研究的重要课题。研究指出组织中的创造性是人力资源开发的一项重要议程，管理者和人力资源开发专家可以通过提供培训项目和学习发展机会增强员工的创造力 [ 3 ] 。 情绪是员工创造性的重要影响因素之一 [ 4 ] ，管理好员工的情绪资源是人力资源管理部门不可忽视的职责 [ 5 ] 。国内外关于二者的关系虽已有大量研究成果，但并未得出一致结论。通过梳理可以将其大致归为两类理论流派：Basch [ 6 ] 的“认知资源理论”认为情绪促进创造性思维，即积极情绪有利于创造性活动、消极情绪阻碍创造性活动；Abele [ 7 ] 的“心境修复理论”则认为情绪抑制创造性思维，即积极情绪阻碍创造性活动、消极情绪有利于创造性活动。已有大量实证研究分别验证了以上两种观点 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。也有研究表明情绪和时间压力对认知的影响存在交互作用，如风险决策领域的相关研究 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，而时间压力也已成为组织中激发员工绩效的重要管理方式 [ 15 ] ，对创造性思维有显著影响，但二者之间的关系也未达成共识。有研究表明高时间压力促进创造性 [ 16 ] ，也有研究认为高时间压力阻碍创造性 [ 17 ] 。 综上所述，情绪与时间压力被证实为个体创造性行为产生过程中的重要影响因素，但已有研究结果均存在争议，且在探讨二者的交互作用时多数集中在决策的相关研究领域，较少研究将其引入经营管理情境中去探讨它们对创造性问题解决的影响。我国学者张庆林等人 [ 18 ] 指出顿悟是创造性思维的重要形式之一，主要指在目标和手段之间建立起相应的内部完形，并提出了“原型启发”理论，其研究团队也通过一系列实验对该理论进行了检验和证实 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。通过文献梳理发现，顿悟研究较多以图形、数字和字谜等为实验材料 [ 22 ] [ 23 ] ，这些材料虽数量充足，但生态效度不高。基于此，本研究试图依据顿悟的原型启发理论，以魏青青编制的《经营管理情境中创造性问题解决实验材料库》为实验材料 [ 24 ] ，模拟现实生活中的创造性问题的解决过程，采用“一对一”的“学习-测试”实验范式，探讨情绪与时间压力对创造性问题解决的影响，拟将情绪管理和时间压力管理纳入人力资源开发议程中，以采取恰当的方式提高员工的创造力。