数字鸿沟对癌症知沟的影响研究

　　李凤萍，云南大学新闻学院讲师。

　　本文系云南省教育厅科学研究基金项目“边疆少数民族地区城乡数字鸿沟研究”（项目编号：2019JS012）成果之一。

　　一

　　前言

　　目前知沟假说的主要应用研究领域之一是新媒体的普及过程研究。网络是信息互动和让科学知识大众化的有效方式，然而网络和电脑使用者与非使用者之间的数字鸿沟已被证明是低收入、低文化消费者当中的普遍现象。随着互联网等新媒体成为普通大众的重要健康信源，有关互联网时代的健康知沟表现形式和作用机制逐渐成为该领域的研究热点。

　　关于数字鸿沟与知沟间的关系，有学者认为可将知沟研究视为数字鸿沟研究的一个方向，而数字鸿沟的研究也为知沟研究提供了新的发展潜能（Bonfadelli，2002）。于是，关注网络接入和使用后的深刻社会后果就成为目前相关研究的一种转向。

　　本文试图借助数字鸿沟的理论框架探索互联网接入沟、使用沟以及投入沟对癌症知识获取的影响，采用北京、合肥健康与癌症信息调研数据（样本量为2568），在中国地域对知沟假说加以检验，并紧密结合中国的新媒体环境下人们知识获取方式和渠道发生的重大变革，对健康领域知沟假说的具体表现形式和作用机制进行分析，从而将数字鸿沟研究和知沟假说研究融会贯通，以开辟新媒体时代知沟研究的一个新方向。

　　二

　　研究框架的选择和研究假设的提出

　　为了更加深入地了解网络时代知沟的特殊表现形式和作用机制，在此将进一步严格区分互联网接入、互联网健康信息使用和网络使用类型多样性/技能（即互联网投入度）对知沟的不同影响，并对其相互之间的关系加以分析，从而提出本文的研究假设。

　　（一）互联网接入对知沟的影响

　　互联网接入概念是数字鸿沟研究中的一个基本概念，有四个层面的含义：1. 由于缺乏兴趣、电脑焦虑症而缺乏基本的数字体验（心理接入，mental access）；2. 没有电脑和网络连接（物质接入，material access）；3. 由于使用友好性较差、不充足的教育或社会支持导致的数字技能缺乏（技能接入，skill access）；4. 缺乏显著的使用机会（使用接入，usage access）（van Dijk & Hacker，2003）。显然，公众舆论和政策都关注第二种接入概念。由于接入这个概念维度的多元化，学者们在实际研究过程中为了让研究的问题指向更加明朗化，并区分清楚每个维度概念的作用和影响，因此在使用“接入”这一概念时更多指的是物质接入，而其他几个维度的接入概念也会根据研究需要而给予其不同的操作定义。在此，本研究延续这一做法，文中的互联网接入仅指物质接入，而上文提到的使用沟、技能沟等，在后文的分析中则具体对应互联网健康信息使用和互联网投入度。据此提出如下假设：

　　H1：互联网接入能够显著预测癌症知识差异。

　　（二）互联网健康信息使用对知沟的影响

　　目前数字鸿沟研究领域的热点正从物质接入沟转向使用沟的研究。纵观知沟研究，大部分涉及媒体使用的研究均采用个体的自评媒体使用频率来进行测量，当涉及到互联网的使用时也采用同一方法。而数字鸿沟中的互联网使用概念则要更加丰富、多样和深入，它不再是简单地指使用频率，而是涉及到由用户的社会结构背景、既有知识、网络技能和能力等所决定的对互联网上海量、异质信息的选择性接触。

　　因此，本文选取互联网的健康信息使用来探讨其对癌症知沟的影响，对网上健康信息的使用本身就包括了用户对互联网上各种信息的选择过程，也显示了用户对这类信息的兴趣，可以预测它对知沟的影响应该与普遍意义上的媒体接触频率有很大不同。而相关研究也显示，互联网政治信息使用能够显著预测政治知沟，并且其预测作用要大于互联网接入。基于以上分析提出如下假设：

　　H2：互联网健康信息使用对癌症知识有显著的预测作用。

　　H3：互联网的癌症信息使用比互联网接入更能预测基于教育程度的癌症知沟。

　　（三）互联网投入度（Internet engagement）对知沟的影响

　　网络投入度涉及到个体花在互联网上的时间、使用互联网的年限、地点数量、网络使用类型和心理因素等。因为本研究主要试图采用网络投入度来指代个体的网络技能，同时也受到二手数据的限制，文中的网络投入度主要指人们使用网络所从事的活动类型（以健康信息领域为例）。虽然互联网投入度也涉及到网上健康信息的使用这一概念，但与前文提到的互联网健康信息使用概念有很大不同。网络健康信息使用指的是人们对健康类信息的选择性接触，互联网投入度更多地是指由技能所决定的对这类信息的使用方式。

　　有关数字鸿沟的研究已发现教育和一个人对ICT的投入度之间有着显著相关（Lee，2009），教育是人们采用新的ICTs以及接下来是否使用他们、如何使用他们（即使用模式）的一个重要因素（Selwyn & Gorard，2004b）。基于以上分析提出如下假设：

　　H4：教育程度与网络投入度有着正相关。

　　本研究更重要的目的是检测互联网投入度对知沟的影响程度，以及个体对互联网健康信息的使用对癌症知识的影响是否受到网络投入度的影响。有研究发现网络素养或互联网搜寻技能决定着人们从网络资源中学习到多少知识及其网络行为模式（Lee，2009）。可见，网络使用的效果（即获得知识）在有着较高网络投入度的群体中会更大。

　　综上分析提出以下假设：

　　H5：互联网投入度能够显著预测癌症知识差异。

　　H6：互联网投入度比互联网使用更能预测基于教育程度的癌症知识差异。

　　H7：在互联网的健康信息使用与互联网投入度之间存在着交互作用，表现为在互联网投入度高的群体中，同样程度的网络使用会获取更多的癌症知识。

　　除此之外，关于互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度与知沟假说之间关系的实证研究还较少，已有文献更多地是探讨不同层面的数字鸿沟概念对知识获取的影响，而较少回应这种影响在不同教育程度群体间是否相同。为了进一步探究教育程度对知沟的影响机制，本研究还试图回答下面两个问题：

　　Q1：教育是否通过影响互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度进而影响癌症知识的获取？

　　Q2：互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度是否可以缩小由教育程度差异引起的癌症知沟？

　　要回答第一个问题首先需要分析教育是否影响互联网接入、互联网健康信息使用、互联网投入度，然后再分析以上三个变量是否对知识获取有显著影响。针对第二问题则需要检验教育与几个数字鸿沟概念在知沟形成过程中的交互作用，以研究不同教育程度群体在同样的互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度下，其知识获取速度是否存在差异，是否扩大或缩小了癌症知沟。

　　三

　　研究方法

　　（一）数据来源

　　本文所用数据来源于中国人民大学舆论研究所、国家癌症中心与中国健康中心在2012年所进行的“北京、合肥癌症与健康信息调查”。该调查采用多阶段分层随机抽样方法，以区（县）、街道（乡镇）、居（家、村）委会及家庭户分别作为初级、二级、三级、四级抽样单元，涉及到北京、合肥各行政区区县所有家庭户中的15到69岁常住人口。调查样本量为2568人，其中51.5%来自北京，48.5%来自合肥；男性占48%，女性为52%；农村人口有49.2%，城市居民占50.8%，农村城市比例接近1:1，与我国人口普查数据较为吻合。从被调查者的年龄来看，20-29岁占15.2%，30-39岁占26.1%，40-49岁占24.5%，50-59岁占25.6%。被调查者从事的职业较为分散，其中最主要的职业依次为农业劳动者（24.2%）、工人（11.8%）、无业或失业人员以及退休人员（11%）。从教育程度来看，被调查者中初中及以下学历占比最高（38.7%），其次为大专及以上（34.6%），高中学历占比26.2%。

　　该调查的问卷设计借鉴了美国的HINTS1，并根据中国的国情和社会情况进行了修订。主要包含以下五个部分的内容：一、健康信息获取与寻求方面的情况；二、癌症信息获取与寻求方面的情况；三、健康状况；四、医疗保健方面的情况；五、个人的基本情况和社会关系。调查中涉及到癌症知识测量、个体对不同媒体（特别是互联网）的接触频率和接触方式等知沟假说和数字鸿沟研究中核心变量的测量，因此对本研究具有很高的适用性。

　　（二）验证方法

　　根据知沟假说的研究框架，采用截面数据对知沟假说进行验证时须满足下面两个前提条件：1. 包含三个主要的焦点变量，即媒体报道量、知识水平和调节因素（可以是社会层面的因素，如教育，也可以是个体层面的因素，如动机）；2. 媒体报道量需要与调节变量之间做交互作用的分析以厘清其对因变量（知识水平）的影响。也就是说，仅证明不同教育程度群体之间存在知识水平差异并不能证明知沟假说成立，还要进一步讨论这种差异是否受到媒体接触和使用频次的影响。而数字鸿沟的研究大多仅讨论不同程度的数字鸿沟对知识获取的影响。本文将结合两个领域的验证方法，综合讨论不同程度数字鸿沟的主效应及其与教育之间的交互作用，从而对研究假设和研究问题做出回应。

　　（三）变量测量

　　1.因变量

　　癌症知识。在健康传播运动语境下，知识通常概念化为关于特定疾病、风险行为和解决健康问题策略方面的事实性信息。在“北京、合肥癌症与健康信息调查”问卷中共有2个问题是关于癌症知识的。第一个问题让被调查者回答关于一些防癌知识的看法，如“经常体检可以帮助发现初期的癌症”等。第二个问题则让被调查者选择所知道的癌症治疗方案。在第一个问题上，回答正确的记为“1”，否则记为“0”。在第二个问题上，被调查者每选择一个正确的治疗方案就记为“1”，其余记为“0”。最后将得分相加就是其总的癌症知识得分。

　　2. 控制变量

　　本研究中将收入、年龄、性别、婚姻等变量作为控制变量处理。除此之外，被调查者所属区域（城乡）、自评健康状况、传统媒体使用也对健康知识有显著预测作用，因此这几个变量也作为控制变量处理。

　　传统媒体健康信息使用。在问卷中对应的问题是“在过去12个月内，您是否经常通过媒介接触健康或医疗信息？”下面涉及到对健康类杂志/报纸、综合性报纸、综合性杂志、广播、地方电视台、央视和卫视等传统媒体使用的回答。被试需要在“从不”“很少”“有时”“经常”中做出选择。在本研究将以上关于具体传统媒体健康信息使用的问题合成为传统媒体健康信息使用这一变量。

　　3. 自变量

　　社会经济地位（SES）。本文延续采用教育程度来测量社会经济地位。

　　互联网接入。该变量在问卷中对应的问题是“在过去12个月内，您是否上网？”回答“否”的编码为“0”，回答“是”的编码为“1”。

　　互联网使用。在问卷中对应的问题是“在过去12个月内，您是否经常通过媒介接触健康或医疗信息？”下面涉及到对计算机上网、手机或iPad上网两种类型互联网健康信息使用的问题。同样地，也是将答案为“否”的编码为“0”，其他答案编码为“1”，然后合成为互联网使用这一变量。

　　互联网投入度。在问卷中对应的问题是“在过去12个月内，您上网时有过以下哪些行为？”下面涉及到从信息搜寻，如“寻找医院或医生的信息”“寻找减肥、健身、体育锻炼信息”“寻找有关戒烟的信息”，到社交运用，再到网络购物，如“网上购买维生素或保健品”，以及网络医疗服务，如“网上预约挂号”等各种网络健康信息运用的问题，从侧面反映出了人们的各种网络技能。以上问题被调查者需要回答“是”或“否”，回答“是”的记为1分，“否”的记为0分，得分相加就是互联网投入度这一变量的测量结果。

　　四

　　研究假设的验证

　　将性别、年龄、婚姻、所属地区（城乡）、收入、教育程度、自评健康状况、传统媒体健康信息使用作为控制变量，互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度作为自变量，教育*互联网接入、教育*互联网健康信息使用、教育*互联网投入度作为交互变量对癌症知识做多元阶层回归分析后结果见表1。该表显示，控制变量可以解释癌症知识总变差的3.9%。其中对癌症知识影响最大的是教育程度（β=.135，p<.001），其次为自评健康状况（β=.114，p<.001）、年龄（β=.081，p<.001）和城市（β=.053，p<.05），其余变量没有显著影响癌症知识水平。值得一提的是，传统媒体的健康信息使用并没有显著影响人们的癌症知识水平，无论人们是否借助传统媒体获取健康信息，其癌症知识水平都不存在显著差异。

　　在控制了人口统计变量和自评健康状况、传统媒体健康信息使用等因素对癌症知识的影响后，可见，人们的网络投入度越高，其癌症知识水平也越高，网络投入度与癌症知识水平之间存在正相关，从而证明了假设H5。互联网接入也能够显著预测癌症知识水平，但是与研究假设相反的是，实现互联网接入的人群其癌症知识水平反而低于没有互联网接入的人群，互联网接入与癌症知识水平之间有着负相关（两者间的β系数为负），从而否定了假设H1。互联网健康信息使用并没有显著影响人们的癌症知识水平，使用互联网接触健康信息和不使用互联网接触健康信息的群体之间不存在显著的癌症知识水平差异，从而否定了假设H2。同时，以上数据进一步显示，互联网接入对癌症知识水平的预测能力要大于互联网健康信息使用。

　　再来看交互变量对癌症知识水平的影响，数据显示，从对基于教育程度的癌症知沟的影响程度来看，互联网接入的影响力要大于互联网健康信息使用和互联网投入度，而互联网投入度的影响要大于互联网健康信息的使用。从而否定了假设H3：互联网的癌症信息使用比互联网接入更能预测基于教育程度的癌症知沟，以及假设H6：互联网投入度比互联网使用和互联网接入更能预测基于教育程度的癌症知识差异。由于在教育、互联网健康信息使用和互联网投入度之间不存在显著的交互作用，因此假设H7没有得到证明，不同社会经济地位群体间并不会因为互联网投入度高低而从互联网健康信息使用中获得不同水平的癌症知识。

　　进一步结合各自变量对癌症知识获取的主效应分析以上结论可以发现，虽然网络投入度对癌症知识水平的影响非常显著，但由于它对不同教育程度群体的影响是一样的，即不同教育程度群体因为网络投入而获取的知识水平提升量不存在差异，因此网络投入度不会调节因教育程度差异而导致的癌症知沟。而网络接入度对癌症知识水平也有着显著影响，但它对不同教育程度群体的影响是不同的，网络接入与教育之间的交互变量对癌症知识回归的β系数为负，说明教育程度低的群体能从网络接入中获取更多的癌症知识，从而缩小不同教育程度群体间的癌症知识差异。而互联网的健康信息使用既不能显著影响癌症知识水平，也对教育与癌症知识水平之间的关系无显著影响。这就对本文提出的研究问题Q2做出了回应。关于研究问题Q1，研究结果显示，教育程度显著影响了互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度，但仅有互联网健康信息使用和互联网投入度显著预测了癌症知识水平，互联网健康信息使用对癌症知识水平的影响不显著，因此教育程度通过影响互联网接入和互联网投入度影响着人们的癌症知识水平，但互联网健康信息使用不是教育和癌症知识水平之间的中介变量。

　　五

　　研究结果讨论

　　本研究将数字鸿沟概念化为互联网接入、互联网健康信息使用、互联网投入度几个维度，并探讨以上几个概念之间的相互关系及其在知沟形成过程中的作用，以了解关于新媒体背景下知沟现象的最新表现形式和变化趋势，并进一步厘清数字鸿沟对知沟的影响机制，从而为数字鸿沟和知沟研究之间的融合跨出尝试性的一步。

　　研究结果显示，互联网接入并不能导致癌症知识的提升，同时互联网的健康信息使用也不能显著预测癌症知识，这与研究假设有很大出入。原因可能在于人们在互联网接入之后所选择的健康信息更多地是普遍意义上的健康或医疗信息，而不是具体的癌症信息，或者是因为网上健康信息鱼目混杂，混淆了人们的正确癌症知识，从而导致对互联网的接入和健康信息使用都不能够提升人们的癌症知识水平。有研究表明，人们在主动寻求关于健康信息的同时，也有部分人会回避那些让自己心里感到不适的负面信息，而关于癌症的信息以及通过基因检测预测患癌风险行为的知识，在这个方面表现得尤为突出（卢路，2010）。这也许也是互联网健康信息使用对癌症知识水平缺乏影响力的一个重要原因。而互联网投入度则能够提高人们的癌症知识水平，这可能是因为教育程度高的群体所具备的网络技能也较高，能够在网上从事更加多样化的活动，以帮助这一群体获得更多相关知识。

　　在教育程度、数字鸿沟和知识水平三者之间的关系上，仅在教育和互联网接入之间发现交互作用，互联网接入虽然不能带来癌症知识的提升，但由于教育程度高的群体从互联网接入中提升的知识要显著少于教育程度低的群体，从而缩小了两者之间的癌症知沟。互联网健康信息使用和互联网投入度均对基于教育程度差异的知沟没有显著影响。这可能是因为高教育程度群体由于享有更佳的医疗保障服务，从其他渠道（包括医疗服务机构）已经获得了相对饱和的癌症知识，因此可以从互联网接入中获取的癌症知识相对较少。而互联网健康信息使用和投入度对教育程度要求较高，低教育程度群体从中能获取的癌症知识较少，从而无法调节不同群体间的癌症知识差异。教育程度影响了互联网接入、互联网健康信息使用和互联网投入度，其中对互联网接入的影响程度最大，教育通过影响网络接入从而进一步造成了癌症知识水平的差异。

　　笔者进一步将以上研究结果总结为图1，以更为直观地展示本研究的主要结论。从数字鸿沟的研究视角来看，教育和收入等社会经济地位指标对癌症知识的影响是通过互联网接入、互联网投入度等中介变量来实现的，这为我们理解知沟的形成原因和作用机制提供了新的视角。另一方面，长久以来，人们将互联网接入后的效果看作是理所当然的，认为只要实现了互联网接入，那么公众似乎就能使用各种互联网信息，自然而然地从事各种互联网活动，并获取相关知识。本研究结果为这种技术乐观主义的观点提供了相反的证据：互联网接入并不能带来癌症知识水平的正面提升，而相较之下，互联网投入更能带来癌症知识水平的上升，从而使得我们开始重新审视新技术对不同教育程度群体知识获取的影响。总之，数字鸿沟的研究历史虽然较为短暂，但为知沟未来的研究发展提供了无限潜能，而将知沟看做是数字鸿沟的一个结果，则为数字鸿沟产生的社会影响（特别是知识获取方面的影响）提供了佐证。

　　本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2019年第7期。

　　封面图片来自网络

　　本期执编/库萝