数据驱动的在线医疗服务质量影响因素研究（下）

4 研究设计与数据分析

4.1 数据收集

研究数据来源于健康160在线平台，健康160是互联网健康服务平台，目前已接入国内7000余所大型医院，日服务用户达300万人次。由于健康160成立时间长，运营系统完善，用户量大且活跃，因此选择其为研究对象。

本研究利用八爪鱼采集软件爬取了健康160在线平台上2021年10月至2022年2月期间包括北京大学深圳医院、深圳市第二人民医院、深圳市人民医院等14家医院共166名医生5585条医患交互数据、医生的职称、预约人数以及医生的线上评价分数。为保证数据的多样性和可靠性，提供数据支持的医院是根据健康160上的医院预约人次排名进行选择的，最终选取了排名前14的北京大学深圳医院、深圳市儿童医院、深圳市宝安区妇幼保健院、深圳市第二人民医院、深圳市人民医院、深圳市宝安区人民医院、深圳市妇幼保健院、深圳市中西医结合医院、深圳市第三人民医院、深圳市中医院、深圳市龙岗中心医院、华中科技大学协和深圳医院（南山）、深圳市龙岗区妇幼保健院和深圳市宝安中医院。由于这14所医院皆属于三甲医院，因此医生信息数据中不考虑其所属医院变量。经过数据清洗和筛选后，最终获得110名医生数据作为样本用作数据分析。研究选取的这些数据主要是针对传染病科、风湿免疫科、妇科、呼吸内科、精神心理科、老年病科、内分泌科、神经内科、神经外科、肾内科、消化内科、心血管内科、血液内科、肿瘤内科和肿瘤综合科这15个科室。

4.2 变量计算

在表1中列出了本研究的具体变量以及计算方法。本研究以每名医生为单位进行分析，并以医生5个月内的平均表现来衡量其医患交互因素。

本研究的因变量为医生服务质量类型，主要是将患者对于医生所提供的在线服务评分进行分类所得。其中患者对于医生的服务评分为1～5星，将其转化为1～5分的评价，并计算每一位医生在数据选取的时间段内的个人平均得分，最后统计所有医生的平均得分作为分类的界线，其中高于平均得分的医生服务质量类型将被划分为高质量服务，低于平均得分的医生服务质量类型被划分为非高质量服务。

本研究的自变量包括医生提供的信息支持、信息强度、情感支持、职级和预约人数。本研究根据医生在单次交互过程中产生信息提供行为的次数来衡量医生的信息支持，具体测量过程如图2所示。

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