《Computers in Human Behavior Reports》：Understanding Usage Intention and Behavior for a Health Chatbot: An Integrated Model Applied to Non-Latino, English-preferring Latino, and Spanish-preferring Latino Populations
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本研究探讨了影响遗传学教育聊天机器人使用意愿与实际使用行为的因素，研究对象为非拉丁裔、偏好英语的拉丁裔及偏好西班牙语的拉丁裔人群，采用了综合的计划行为理论（Theory of Planned Behavior, TPB）与健康信念模型（Health Belie
本研究探讨了影响遗传学教育聊天机器人使用意愿与实际使用行为的因素，研究对象为非拉丁裔、偏好英语的拉丁裔及偏好西班牙语的拉丁裔人群，采用了综合的计划行为理论（Theory of Planned Behavior, TPB）与健康信念模型（Health Belief Model, HBM）框架。该整合框架同时捕捉健康特异性感知与社会影响，较任一单一模型更能全面解释采纳行为。研究开展了一项横断面调查，共纳入963名参与者，并按语言与族裔分组、性别及癌症家族史（family history of cancer, FHC）进行分层。参与者首先接触关于遗传学教育虚拟助手（Genetics Education Virtual Assistant, EVA）的讯息，随后完成评估TPB与HBM构念、使用意愿及实际行为（操作化为立即选择与聊天机器人互动）的测量。结构方程模型分析显示，整合模型解释了使用意愿42.3%的方差，但仅解释初始参与行为4.0%的方差，表明该框架在解释意愿方面较实际使用更为有效。来自TPB（主观规范）与HBM（感知益处、感知障碍、感知易感性）的预测因子均显著预测使用意愿，而使用意愿进一步预测实际行为。偏好西班牙语的拉丁裔人群较非拉丁裔表现出更高的使用意愿与更积极的态度，但感知到显著更多的障碍。男性在多数构念上报告的使用意愿高于女性。癌症家族史通过间接路径与更强的动机因素相关联。鉴于横断面设计，这些发现可为开发和测试文化定制化方法提供参考，此类方法应利用社会影响与感知益处，同时解决感知障碍，尤其是针对偏好西班牙语的拉丁裔人群。
近年来，医疗保健领域正经历深刻的数字化转型，健康聊天机器人因其在提升可及性和减轻系统负担方面的潜力而受到广泛关注，特别是在遗传服务领域，聊天机器人已被逐步应用于检测前遗传学教育、遗传性风险评估及遗传咨询转介等环节。然而，尽管临床试用结果令人鼓舞，公众对健康聊天机器人的采纳率仍然有限，且不同文化与语言背景人群间的采纳模式差异尚未得到充分研究。尤其值得关注的是，偏好西班牙语的拉丁裔人群在健康技术采纳研究中长期代表性不足，尽管其人口规模庞大且持续增长。现有研究多聚焦于结构性获取障碍，而对驱动采纳的潜在心理与认知机制探讨甚少。针对遗传学教育聊天机器人，其采纳面临独特挑战：预防性健康行为往往优先序低于即时健康关切，遗传学术语的复杂性也可能构成认知障碍。因此，亟需理论驱动的研究来系统理解并改善此类工具的采纳。计划行为理论（Theory of Planned Behavior, TPB）与健康信念模型（Health Belief Model, HBM）均植根于价值-期望理论，但各自侧重决策过程的不同维度。已有聊天机器人采纳研究仅孤立应用其中一种模型，尚无研究在健康聊天机器人情境下检验整合的TPB-HBM模型。基于上述空白，本研究旨在考察非拉丁裔、偏好英语的拉丁裔及偏好西班牙语的拉丁裔三组人群在遗传学教育聊天机器人采纳意愿和初始参与行为上的差异及其心理机制，并探讨人口统计学因素如何通过认知构念间接影响采纳结果。该研究发表于《Computers in Human Behavior Reports》。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：其一，构建整合计划行为理论与健康信念模型的综合理论框架，将自我效能与知觉行为控制合并为单一构念，并以主观规范、态度、自我效能、感知益处、感知障碍、感知易感性和感知严重性共同预测使用意愿，进而预测实际行为；其二，采用横断面调查设计，通过Welcome Research在线问卷平台招募963名成年人，样本按性别、语言与族裔组（偏好英语的非拉丁裔、偏好英语的拉丁裔、偏好西班牙语的拉丁裔）及癌症家族史分层；其三，运用多群组验证性因子分析检验测量不变性，采用加权最小二乘均值与方差调整法（WLSMV）估计结构方程模型；其四，通过t检验、方差分析及路径分析检验人口统计学差异与中介效应。
研究结果部分：整合模型（假设H1-H8）验证结果显示，模型拟合优良（CFI=0.991，TLI=0.990，RMSEA=0.026，SRMR=0.046），解释使用意愿42.3%的方差，但仅解释实际使用行为4.0%的方差。其中，主观规范（β=0.29，p<0.001）、感知益处（β=0.36，p<0.001）、感知易感性（β=0.07，p=0.04）均正向预测使用意愿，感知障碍（β=-0.14，p<0.001）负向预测使用意愿，使用意愿正向预测实际行为（β=0.20，p<0.001）；态度、自我效能与感知严重性未显著预测使用意愿，故H1、H4、H5、H6、H8获得支持，H2、H3、H7未获支持。人口统计学差异（RQ1）分析显示，男性在使用意愿、主观规范、自我效能、态度、感知益处方面均显著高于女性，且感知障碍显著低于女性；有癌症家族史参与者在使用意愿、主观规范、自我效能、感知益处、感知易感性、感知严重性上均显著高于无家族史者；教育水平仅与自我效能显著相关；偏好西班牙语的拉丁裔使用意愿显著高于非拉丁裔，且主观规范、态度亦显著更高，但感知障碍显著高于偏好英语的拉丁裔，自我效能则显著低于非拉丁裔。中介分析（RQ2）显示，性别对使用意愿无显著直接效应，但存在显著总间接效应，通过主观规范、态度、感知益处和感知障碍发挥中介作用；癌症家族史无显著直接效应，但通过主观规范与感知益产生显著间接效应；教育水平无显著直接或间接效应；偏好西班牙语的拉丁裔较非拉丁裔存在显著直接效应，且通过主观规范产生正间接效应，通过自我效能产生负间接效应。序列中介分析（RQ3）显示，性别和癌症家族史通过主观规范、感知益处、感知障碍等路径经使用意愿间接影响实际行为；偏好西班牙语的拉丁裔较非拉丁裔通过主观规范-使用意愿路径产生显著总间接效应。
讨论部分总结指出，主观规范、感知益处、感知障碍与感知易感性是使用意愿的关键驱动因素，而态度、自我效能与感知严重性未呈现显著直接预测作用。整合模型的价值在于互补性：主观规范作为TPB的核心构念弥补了HBM忽视社会影响的局限，而HBM的健康特异性评估则弥补了纯TPB框架的不足。研究揭示了显著的意图-行为差距，提示在真实临床情境中，促进条件可能缩小该差距。针对偏好西班牙语的拉丁裔人群表现出的高意愿与高感知障碍并存的现象，研究人员建议开发和测试融合社会影响凸显、益处清晰传达及障碍降低策略的文化定制化干预方案，并指出未来需开展纵向追踪及真实医疗环境中的实施研究。研究结论部分翻译如下：本研究阐明了认知因素与人口统计学特征在塑造健康聊天机器人采纳意愿和行为方面的复杂交互作用。整合的TPB-HBM模型有效识别了关键驱动因素，其中感知益处和主观规范对意愿的影响尤为显著。显著的人口统计学差异——尤其是偏好西班牙语的拉丁裔表现出高兴趣但感知到相当多障碍——表明开发和测试公平的、文化定制化方法的潜在价值。虽然意愿是关键前因，但持续的意图-行为差距提示需要创新策略将积极意愿转化为有意义的健康行动，最终为所有人群提供更具包容性和有效性的数字健康解决方案。为弥合这一差距并推进包容性数字健康解决方案，未来研究应优先进行纵向采纳追踪以理解用户参与和信任随时间的变化；此外，亟需从模拟环境转向真实世界实施和临床整合测试，在真实医疗工作流程中评估这些聊天机器人，以获取优化其部署的务实证据，确保其有效服务多元人群并切实减少现有获取障碍。
