| Author: | 赖光强 Lai, Guangqiang |
| Title: | 人工智能（AI）赋能线上健康社群的减重管理 |
| Other Title: | Enhancing weight-loss management with artificial intelligence（AI） in online healthcare communities |
| Advisors: | Lim, Kai (MM) |
| Degree: | D.Mgt. |
| Year: | 2025 |
| Department: | Faculty of Business |
| Pages: | 1 volume (unpaged) : color illustrations |
| Language: | Chinese |
| Abstract: | 背景：糖尿病、高血压、抑郁症、肿瘤等慢性病的困扰是现代社会人类之痛，肥胖正是慢性病肆虐的罪魁祸首，与之相对应的体重管理已经逐步成为当代公共卫生管理界的共识。2022 年世界卫生组织（WHO）宣布启动《世卫组织加速遏制肥胖计划》，2024 年 6 月国家卫生健康委宣布开展连续三年的 “体重管理年” 活动，成为体重管理领域的重大里程碑事件。体重管理的困难和普遍失利在于发病个体的难于坚持和错误的认知，还包括药物的滥用和医疗界的忽视。体重管理需要包括饮食、运动、睡眠及其行为矫正，并在必要时药物治疗等多方面的有效管治手段。近些年，随着 AI 技术发展，数字技术支持的体重管理有机会为肥胖流行病提供可扩展的、个性化的和有效的解决方案。本研究聚焦于 “平安百万慢病项目” 过去三年内的近 150 万慢病管理客户，其中包括 83 万名糖尿病的客户、36 万名高血压的客户，以及 27 万名超重或肥胖的客户，旨在探索一整套行之有效的减重管理解决方案。在此过程中，约有 11 万名客户参与了在线健康社群管理，并运用了人工智能技术，以帮助实现更及时、更全面和连续的减重管理服务。初步成果表明，这一新型减重管理范式在安全性、持续性、有效性及低成本运营方面取得了显著进展。 目的：本研究旨在探索影响线上健康社群（OHCs）减重效果的关键因素，构建一个综合性的影响因素模型。具体而言，本研究围绕三个核心研究问题展开：（1）RQ1：在线健康社群中，社会支持和社会比较如何影响用户的打卡行为与减重成效？两者的交互作用呈现何种动态模式？（2）RQ2：为什么某些形式的社会支持会产生反向作用？用户的公平感知如何调节社群互动对其满意度和持续参与意愿的影响？（3）RQ3：不同类型用户（糖尿病、高血压、单纯肥胖）的健康决策动机模式有何差异？哪些打卡行为和社群因素对减重及慢病控制结局具有决定性影响？通过探讨打卡行为、社会支持和社会比较如何共同作用于用户的健康行为与疾病控制成效，并结合组织正义理论（Justice Model）探讨用户内在动机的形成机制及其在健康管理过程中的作用。 方法：为回答上述三个研究问题，我们采用了 multi method 的方法，结合二手数据分析和问卷调查，综合评估在线健康社群的减重作用及其机制。本研究进行了三类分析：（1）针对 RQ1，基于 150 万慢病管理客户的面板数据，结合零样本分类的大语言模型，量化并分析社会比较与社会支持对用户内在动机和减重成效的影响，运用固定效应模型评估两者的交互作用对行为改变的作用机制。（2）针对 RQ2，基于第一部分分析中发现的社会支持存在反向作用现象，我们基于 Justice Model 设计了实验并进行问卷调查，采用结构方程模型探讨用户观察到的社群互动如何影响用户对公平的预期及持续参与意愿，从而揭示反向效应背后的机制逻辑，为优化健康管理策略提供实践依据。（3）针对 RQ3，基于 11 万名社群用户的结营数据，采用广义线性潜在与混合模型，分析打卡行为、用户特征及社群表现对减重及慢病控制效果的影响，并通过分层回归深入刻画不同慢病背景下用户的健康决策动机模式与结局的差异化路径，为个性化健康管理策略提供理论支持。 结果：围绕三个研究问题，本研究获得以下核心发现。关于 RQ1，研究发现社会支持和社会比较在减重过程中发挥了重要作用。社会支持，尤其是社群领袖的情感支持，在短期内快速激励用户的减重行为，然而社群领袖的信息支持，在短时间内会给用户带来信息过载，对用户减重行为产生消极作用。而社会比较则通过激发用户的竞争意识促进了减重进程。长期来看，社会支持对减重的影响更加显著，表明长期有效的社群互动和支持体系对于健康行为的维持至关重要。关于 RQ2，组织正义模型问卷结果显示，核心用户在观察健康管理师与他人的互动时，其公平感知在满意度和持续参与意愿的形成中发挥了中介作用。信息支持主要提升了分配公平感知，而情感支持则更显著地增强了人际公平感知，这一发现解释了社会支持 “反向效应” 的内在机制。关于 RQ3，在线健康社群中的打卡行为在减重和慢病管理中被证明具有显著的正向效果，但效果模式因用户类型而异。定期的打卡和健康监测不仅有效促进了减重目标的达成，也显著提升了慢病管理效果。对于减重，餐食打卡行为和监测的数据收集提供了可量化的健康反馈，而对于慢病管理，餐食评估和科普内容在提高用户的饮食控制和健康习惯的认知方面起到了关键作用。 结论：通过对在线健康社群中不同干预策略的比较，研究明确揭示了打卡行为、社会支持以及社会比较在促进减重和慢病管理中的显著作用。结果表明，社群互动中的情感支持及社会比较机制在短期内有效促进了减重行为的转变，而长期的社会支持则为用户的持续健康行为提供了稳定的动力。此外，研究也指出，部分社群互动中的支持形式可能引发用户的负面感受。组织正义问卷结果表明，信息支持主要增强核心用户的分配公平感知，而情感支持则更显著地提升其人际公平感知，从而共同促进满意度与持续参与意愿。 |
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