| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-20页 |
| 1.1.1 国民健康状况堪忧,健康关注度不断提升 | 第17-18页 |
| 1.1.2 社交媒体快速崛起,渗透力和影响力不断扩大 | 第18-19页 |
| 1.1.3 健康信息传播变革,社交媒体的作用越来越显著 | 第19-20页 |
| 1.2 研究问题和研究意义 | 第20-21页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第20-21页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-30页 |
| 1.3.1 信息采纳相关研究综述 | 第21-26页 |
| 1.3.2 社交媒体用户行为预测研究综述 | 第26-30页 |
| 1.3.3 现有研究的特点及不足 | 第30页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第30-32页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第30-31页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第31-32页 |
| 1.5 研究框架与论文结构 | 第32-34页 |
| 1.5.1 研究框架 | 第32页 |
| 1.5.2 论文结构 | 第32-34页 |
| 1.6 主要创新点 | 第34-35页 |
| 第2章 理论与技术基础 | 第35-51页 |
| 2.1 信息采纳相关模型 | 第35-40页 |
| 2.1.1 信息采纳模型 | 第35-37页 |
| 2.1.2 IAM的衍生模型 | 第37-39页 |
| 2.1.3 其他信息采纳模型 | 第39-40页 |
| 2.2 健康信念模型 | 第40-44页 |
| 2.3 支持向量机 | 第44-50页 |
| 2.3.1 机器学习 | 第44-45页 |
| 2.3.2 统计学习理论 | 第45-46页 |
| 2.3.3 SVM的基本原理 | 第46-47页 |
| 2.3.4 SVM参数的选择 | 第47-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 理论模型构建与问卷设计 | 第51-75页 |
| 3.1 概念的界定 | 第51-54页 |
| 3.1.1 社交媒体健康信息 | 第51-52页 |
| 3.1.2 信息采纳 | 第52-53页 |
| 3.1.3 采纳水平 | 第53-54页 |
| 3.2 探索性访谈 | 第54-57页 |
| 3.2.1 访谈样本 | 第54-55页 |
| 3.2.2 访谈结果分析 | 第55-57页 |
| 3.3 研究假设与模型构建 | 第57-65页 |
| 3.3.1 研究变量与研究假设 | 第58-64页 |
| 3.3.2 理论模型框架 | 第64-65页 |
| 3.4 问卷设计 | 第65-66页 |
| 3.4.1 问卷设计过程 | 第65页 |
| 3.4.2 问卷内容结构 | 第65-66页 |
| 3.5 预调查 | 第66-74页 |
| 3.5.1 数据采集 | 第66-67页 |
| 3.5.2 数据分析 | 第67-73页 |
| 3.5.3 正式问卷的形成与发放 | 第73-74页 |
| 3.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 实证结果分析 | 第75-101页 |
| 4.1 样本描述性统计分析 | 第75-79页 |
| 4.1.1 研究样本分布情况 | 第75-76页 |
| 4.1.2 研究样本利用社交媒体获取健康信息的概况分析 | 第76-79页 |
| 4.2 样本正态分布与信度检验 | 第79-81页 |
| 4.2.1 样本正态分布检验 | 第79-80页 |
| 4.2.2 信度检验 | 第80-81页 |
| 4.3 测量模型验证 | 第81-85页 |
| 4.3.1 因子拟合指标检验 | 第81-82页 |
| 4.3.2 建构效度检验 | 第82-85页 |
| 4.4 SEM模型分析 | 第85-92页 |
| 4.4.1 模型的构建与识别 | 第85-86页 |
| 4.4.2 模型的适配度评估 | 第86-88页 |
| 4.4.3 模型的修正 | 第88-90页 |
| 4.4.4 模型的复核效化 | 第90-92页 |
| 4.5 路径分析 | 第92-94页 |
| 4.5.1 假设检验 | 第92-93页 |
| 4.5.2 效果计算 | 第93-94页 |
| 4.6 特征变量对潜变量的影响作用分析 | 第94-97页 |
| 4.6.1 研究方法 | 第94-95页 |
| 4.6.2 对因变量的影响作用 | 第95页 |
| 4.6.3 对中间变量的影响作用 | 第95-96页 |
| 4.6.4 对自变量的影响作用 | 第96-97页 |
| 4.7 特征变量对研究假设的调节作用分析 | 第97-100页 |
| 4.7.1 研究方法 | 第97页 |
| 4.7.2 调节作用检验 | 第97-99页 |
| 4.7.3 调节作用结果分析 | 第99-100页 |
| 4.8 本章小结 | 第100-101页 |
| 第5章 采纳水平预测指标的提取与分析 | 第101-129页 |
| 5.1 预测指标来源因素的选择 | 第101-102页 |
| 5.2 预测指标的选取依据 | 第102-104页 |
| 5.2.1 信源可信度特征 | 第102-103页 |
| 5.2.2 信息质量特征 | 第103-104页 |
| 5.3 研究对象的选择 | 第104-106页 |
| 5.3.1 微信健康传播概况 | 第105-106页 |
| 5.3.2 微博健康传播概况 | 第106页 |
| 5.4 预测指标的提取 | 第106-109页 |
| 5.4.1 微信 | 第107-108页 |
| 5.4.2 微博 | 第108-109页 |
| 5.5 预测指标的区分度分析 | 第109-127页 |
| 5.5.1 数据采集 | 第110-113页 |
| 5.5.2 总体采纳水平分析 | 第113-114页 |
| 5.5.3 微信预测指标区分度分析 | 第114-120页 |
| 5.5.4 微博预测指标区分度分析 | 第120-127页 |
| 5.6 本章小结 | 第127-129页 |
| 第6章 采纳水平预测的实证研究 | 第129-149页 |
| 6.1 研究方法和研究步骤 | 第129-131页 |
| 6.1.1 研究方法 | 第129-130页 |
| 6.1.2 研究步骤 | 第130-131页 |
| 6.2 微信健康信息采纳水平实证研究 | 第131-140页 |
| 6.2.1 编码规则 | 第131-132页 |
| 6.2.2 生成样本数据集 | 第132页 |
| 6.2.3 模型的训练与预测 | 第132-137页 |
| 6.2.4 预测模型评价 | 第137-138页 |
| 6.2.5 预测指标贡献率分析 | 第138-140页 |
| 6.3 微博健康信息采纳水平实证研究 | 第140-146页 |
| 6.3.1 编码规则 | 第140-141页 |
| 6.3.2 生成样本数据集 | 第141页 |
| 6.3.3 模型的训练与预测 | 第141-144页 |
| 6.3.4 预测模型评价 | 第144-145页 |
| 6.3.5 预测指标贡献率分析 | 第145-146页 |
| 6.4 预测结果的对比分析 | 第146-147页 |
| 6.5 本章小结 | 第147-149页 |
| 第7章 结论与建议 | 第149-157页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第149-152页 |
| 7.1.1 社交媒体健康信息采纳的影响因素研究 | 第149-150页 |
| 7.1.2 社交媒体健康信息采纳水平预测研究 | 第150-152页 |
| 7.2 思考与建议 | 第152-154页 |
| 7.2.1 对提高社交媒体健康信息服务水平的启示 | 第152-153页 |
| 7.2.2 对提升大众健康素养的启示 | 第153-154页 |
| 7.3 主要研究贡献 | 第154-155页 |
| 7.4 研究局限与展望 | 第155-157页 |
| 参考文献 | 第157-167页 |
| 附录A 用户访谈提纲 | 第167-169页 |
| 附录B 社交媒体上的健康信息采纳调查 | 第169-173页 |
| 攻读博士学位期间科研成果清单 | 第173-175页 |
| 致谢 | 第175-177页 |
