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随着人民生活水平的日益提高和居民健康意识的不断提升，人们对医疗资源的需求也在日益增长。根据2019年《中国卫生健康统计年鉴》，2018年，我国卫生医疗机构诊疗量为83.08亿人次，相较于2010年的58.38亿人次增长了42.31%；2018年，居民平均诊疗次数为6.0次，相较于2010年的4.4次增长了36.36%。据统计，2018年，我国执业（助理）医师为360.7万人，相较于2010年的241.3万人增长了49.48%；2018年，每千人口执业（助理）医师为2.59人，相较于2010年的1.80人增长了43.89%。近几年，虽然我国居民诊疗量和每千人口执业（助理）医师数均在增长，但是供给和需求仍然存在一定的差距，医疗资源存在供给不足和严重紧缺的问题。除此之外，我国医疗资源还存在分布不均衡的现状。根据2019年《中国卫生健康统计年鉴》，2018年，我国各地区医疗卫生机构数量为99.75万个，其中，东部地区37.40万个，中部地区31.07万个，西部地区31.28万个；2018年，我国各地区执业（助理）医师总计360.71万人，其中，东部地区165.05万人，中部地区104.88万人，西部地区90.78万人。
面对医疗资源长期以来供给有限且分布不均的现状，为推进实施“健康中国”战略，优化医疗资源配置，提高服务效率，降低服务成本，满足人民日益增长的医疗健康需求，根据《“健康中国2030”规划纲要》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，国务院于2018年提出促进“互联网+医疗健康”的发展意见（刘笑笑，2019）。互联网正在医疗健康领域发挥着重要作用。根据观研报告网《2020年中国互联网医疗行业分析报告——市场深度分析与发展前景研究》，我国互联网医疗市场规模已经从2015年的200亿元增长到2020年的980亿元。除此之外，根据第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，使用互联网医疗的用户已经达到了2.15亿人，占总网民数的21.7%，相较于2016年的1.95亿人增长了10.26%。2020年，受新冠疫情影响，互联网医疗的优势开始凸显，行业迎来重要发展机遇。截至2020年10月底，我国已经有900多家互联网医院，相较于2016年的17家增加近900家，远程医疗协作网覆盖了所有地级市，5500多家二级以上的医院可以提供线上服务。在疫情期间，有74%的中国网民参与过在线问诊、医药电商或互联网健康咨询等互联网医疗服务；67.1%的网民表示对互联网医疗接受程度有所提升，认为互联网医疗能够减少人群聚集和接触、避免交叉感染和减轻门诊压力。由此可以看出，互联网医疗行业正在蓬勃发展，得到了人们的广泛认可。
作为社交媒体在互联网医疗行业的一种应用，在线医疗社区（Online health community）将医疗服务延伸到了互联网环境，有助于提升和改善医生与患者之间沟通、互助的方式，已经越来越受到大众欢迎。一方面，在线医疗社区使医生不再局限于在实体医院和诊所提供健康知识及医疗服务，还可以利用碎片化时间在网络环境中为患者提供健康知识和医疗服务。另一方面，在线医疗社区为患者提供了获取健康信息、医疗服务以及管理其健康状况的新方法，使患者有机会远程向全国医院的医生咨询，也可以让患者通过在线方式不受拘束地与医生进行沟通交流，从而获得更多便利和优质的医疗服务。通过参与在线医疗社区，医生和患者不仅能够改善彼此之间的沟通交流（Van De Belt et al., 2010），而且患者能够分享自己的看病经验和表达自身情感（Liu et al., 2016；Randeree, 2009）。因此，在线医疗社区使医疗模式有了全新的发展，在降低医疗成本、提高医疗资源配置效率、增强医疗资源公平性以及建立良好的医患关系方面具有重要意义。
尽管在线医疗社区可以在一定程度上解决或缓解医疗资源短缺和医患纠纷（Chen et al., 2015；Lu et al., 2019；Wu and Lu, 2017），但是由于医疗服务和在线虚拟环境的特殊性，在线医疗社区发展还存在一些局限性。首先，医疗服务是一种典型的信任商品。相较于患者，医生能了解和掌握更多关于患者状况的信息以及患者需要的治疗方案，但患者不能评估医生提供的健康信息与医疗服务是不是合适和最佳的。这种信息不对称使医生向患者提供超过其自身实际需要的诊断和治疗，或者不能向患者提供足够的诊断和治疗方案，或者向患者提供比实际需求更高价格的治疗（Dulleck and Kerschbamer, 2006）。其次，与传统的面对面医疗服务不同，在在线医疗社区中，医患之间的交流只能通过文字或者语音，患者难以清楚、详细地描述自己的病情和疑问，医生也难以给出准确、肯定的解答和意见。这使患者无法从在线医疗社区的医疗服务中获得有效信息，医生和患者之间的在线交流存在异步性（刘笑笑，2019）。最后，虚拟社区为了向用户提供各种在线服务，需要收集用户信息，加之一些不法人员以非法手段刻意收集用户个人信息，虚拟环境中的隐私问题成为用户普遍关注的问题。在医疗健康领域，一些疾病的特殊性加剧了患者对在线医疗服务的感知隐私风险。这些局限性使在线医疗社区存在用户转化率和服务利用率偏低的问题。以好大夫在线网站（www.haodf.com）为例，2016年，社区中选择医疗服务的患者占社区访问者的比例不足0.30%，通过电话咨询或者远程视频就诊的患者比例只有0.08%，通过“预约转诊”功能加号的患者比例只有2.96%，连续向同一个医生咨询的患者也不足30%（马骋宇，2016）。因此，如何提高在线医疗社区的用户转化率和服务利用率是社区管理者与服务提供者亟待解决的问题。
虽然在线医疗社区得到了业界和研究者的广泛关注，但是对于如何提高在线医疗社区的用户转化率和服务利用率尚不清楚。本书基于现有个体在线决策过程和网站转化率的研究成果，通过分析在线医疗社区患者在线决策过程中各个阶段的在线行为和影响因素，以及在线医疗社区转化率和影响因素，为在线医疗社区的设计和运营提供决策支持，也为参与在线医疗社区服务的个人提供决策依据。
在线医疗社区在缓解医疗资源短缺和分布不合理、提高医疗资源配置效率等方面具有重要作用，但是由于医疗服务和在线虚拟环境的特殊性，在线医疗社区还存在用户转化率和服务利用率较低的发展局限性。因此，本书旨在为在线医疗社区管理者和医疗服务提供者提供决策支持。
首先，在线决策过程中的消费者行为与网站的利用效率密切相关。对于网站管理者和产品或服务提供者来说，需要了解在线决策过程的消费者行为及其影响因素，可以通过提高各个阶段的消费者参与度改善网站利用率。因此，参考在线决策过程中的消费者行为研究，本书在现有患者在线行为的研究基础上，分析信息搜索、选项评估、购买（咨询）决策和购后（咨询）反馈四个阶段的患者在线行为及其影响因素。具体来说，主要包括信息搜索阶段的信息采纳行为、选项评估阶段和购买（咨询）决策阶段的服务采纳行为，以及购后（咨询）反馈阶段的评论撰写行为。
其次，零售商还利用多种技术和策略增加网站流量，但是仅仅依靠网站流量的增加并不能保证销售额的增加，只有将网站的访问者转化为消费者才更加有效（Cezar and Ögüt, 2016；Perdikaki et al., 2012）。在线医疗社区作为医疗健康领域一种代表性的服务型网站，只有将社区的访问者转化为消费者才能真正提高社区的用户转化率（Chen et al., 2020），这也是在线医疗社区管理者和服务提供者需要解决的重要问题。
因此，本书通过持续跟踪和分析在线医疗社区中的用户行为数据，主要回答以下研究问题。
本书关注信息搜索阶段的患者信息采纳行为，以及健康信息特征、信息提供者特征和用户特征。那么，在在线医疗社区中，影响信息搜索阶段患者信息采纳的因素有哪些？这些因素如何影响患者信息采纳行为？
本书关注选项评估阶段和购买（咨询）决策阶段的患者服务采纳行为。除了初始采纳服务，在线随诊服务作为一种在线服务类型，是线下医疗服务的有力补充，也是对患者后采纳服务的体现。那么，在在线医疗社区中，影响选项评估阶段和购买（咨询）决策阶段患者初始采纳服务及后采纳服务的因素有哪些？这些因素如何影响患者初始采纳服务和后采纳服务？影响患者初始采纳服务和后采纳服务的因素有何不同？
本书关注购后（咨询）反馈阶段的患者在线评论的形成过程，即患者撰写文本评论的背后动机以及如何撰写文本评论。那么，在在线医疗社区中，影响购后（咨询）反馈阶段患者评论撰写行为的因素有哪些？这些因素如何影响患者的评论撰写行为？
网站转化率是指消费者占网站访问者的比例，反映了用户转化率和网站利用率。参考Jackson（2004）对服务型网站转化率的定义，本书将给出在线医疗社区转化率的定义。那么，在在线医疗社区中，影响网站转化率的因素有哪些？这些因素如何影响在线医疗社区的网站转化率？
