顺应这一趋势，网络辅助烟草干预(WATI)被证明是有效的[ 20.- 22］．WATI的一个流行组成部分是社交网络，由具有共同兴趣的人组成的在线社区，他们使用网站相互交流，也通常称为 支持团体， 用户论坛,或 讨论版．尽管有一些证据表明，社交网络有可能提高电子卫生干预措施的有效性和依从性[ 23， 24，很少有研究是关于社交网络是如何运作的，以及谁会访问它们。它们的实现或维护没有最佳实践。

在2010年的一项研究中，Cobb等人[ 25]确定了大型戒烟在线社区QuitNet中特定成员长期以来的持续贡献。2010年，Selby等人[ 24他发现，在戒烟中心网站(SSC)发布的第一个帖子中，有25%的人是最近戒烟的人，他们正在努力戒烟。他们的研究亦发现，首次回复的会员中，35.0%是在过去一个月内戒烟的会员，49.0%是戒烟超过一个月但不到一年的会员，而新讯息的首次回复中，6.6%是戒烟超过一年的资深会员[ 24］．坎宁安等人在2007年对酗酒者在线社交网络“酗酒帮助中心”的分析中[ 26]发现讨论集中在一个或多个活跃用户的节点上。最近在2011年，Jones等人[ 27)在一个自残论坛(SharpTalk)中发现了一些用户，他们登录的时间比其他人长得多，而且主要是为了回应其他参与者。

通过提供直接支持、建议和指导来承担领导角色的社会网络成员被Cobb等人定义为 关键球员，由Selby等人 海报，由Cunningham等人 活跃用户，由Jones等人 看护人．为了在本研究中保持一致性，我们将主要参与者、发帖者、活跃用户或看护者统称为 超级用户．这项观察性研究的目的是分析来自两个大型但不同的WATI的数据，以帮助深入了解超级用户的人口特征以及他们如何使用社交网络。

虽然通过合法和有效的电子健康干预来帮助个人的潜力是令人兴奋的，但互联网访问的爆炸式增长与网站和互联网协议(或ip或url，通常称为)数量的不断增加是同步的 域名或 IP地址)．对于一般互联网用户来说，在区分合法和非合法的电子健康资源时，数量庞大的可用网站尤其会使他们感到困惑[ 28］．由于绝大多数搜索引擎和目录通过在一般搜索中推广网站url来获得收入，而广告商可以通过使用算法向特定的人口统计和心理特征提供有吸引力的活动来最大化他们的预算，因此合法的eHealth资源吸引新用户可能会变得越来越困难和昂贵。

合法的电子卫生干预措施吸引用户的一种方法是通过Beacon [ 29这家总部位于澳大利亚的组织只公布经过随机对照试验并通过专家小组独立审查的电子健康ip。像Beacon这样的重要资源所面临的挑战是，它们需要持续的国际资助、推广和跨合作支持来保持有效性。用户还可能会寻求新的、创新的技术，而这些技术可能会被这些目录所遗漏，因为随机对照试验的结果数据的发布滞后于新兴工具的采用。

另一种吸引普通用户的草根方法是通过社交网络和留住超级用户。超级用户扩大了网络的规模，促进了讨论，是电子健康社交网络招募和留住的宝贵资产。

对于实施和管理在线社交网络的组织来说，识别和留住超级用户有助于网站流量的自然发展和增长，并提高黏性。我们面临的挑战是如何识别超级用户，如何吸引他们，以及如何提高他们的留存率。这个过程的第一步是开始了解谁是超级用户。

作为调查超级用户特征的第一步，这项观察性研究分析了来自两个大型戒烟社交网络的数据:加拿大癌症协会的吸烟者在线帮助热线(SHO) (http://smokershelpline.ca; 图1， 图2) [ 30.]，以及SSC (http://www.stopsmokingcenter.net; 图3， 图4) [ 31］．这两个程序都是免费的，而且是匿名的。我们选择了SHO和SSC社交网络，因为它们的规模大，参与活跃，并且在操作上有很大的差异。

作为一个在国际上享有知名度和声誉的公共资助项目，SHO在互联网、电视、广播和平面广告上开展了大量的促销活动，吸引了许多吸烟者。SHO社交网络也被用于推广线下活动，如安大略戒烟挑战。此外，SHO计划的健康教育工作者必须严格监督成员发布的内容。不限数量的个人可以注册SHO计划。SHO是SSC的授权版本，由加拿大癌症协会修改和更新。

相反，SSC不是一个公认的品牌，从来没有做过广告或推广，而是作为一个社会企业来维持。运营SSC的组织(Evolution Health System Inc, San Francisco, CA, USA)没有积极推广该计划，也没有优化搜索引擎排名或积极寻求其他网站的链接。因此，使用SSC的成员是一个自我追求、自然主义的互联网群体。尽管用户必须签署用户协议才能参与SSC社交网络，但与SHO不同的是，健康教育工作者控制的成员发布的内容非常少。

要积极参与各个社交网络，必须注册。然而，积极参与社交网络是自愿的;在研究期间，只有7.90% (n = 1670)的SHO注册用户和14.25% (n = 1627)的SSC注册用户在社交网络上发布了至少一个帖子(见 表1)．程序注册者和潜伏者不需要注册就可以浏览每个社交网络中的成员对话。

每个支持小组的每一篇帖子都会立即发布。但是，为了确保符合项目规则和规定，经过培训的健康教育工作者通过WebTriage (Evolution health System Inc, San Francisco, CA, USA)对每个帖子进行审核和批准，WebTriage是一种旨在促进快速批准、编辑或删除每个帖子的软件应用程序。

SHO健康教育工作者是领薪水的员工，他们还管理加拿大癌症协会的电话戒烟热线。SSC健康教育工作者是Evolution health Systems Inc.的有偿员工。除了使用WebTriage的培训外，所有健康教育工作者还接受了认知行为疗法、改变阶段、动机性访谈、生活指导、数据保护和用户隐私方面的培训。在高流量季节，SSC健康教育者协助SHO健康教育者管理SHO社交网络(WebTriage)。

5年来，SHO和SSC的社交网络管理人员每两个月举行一次会议，讨论社交网络管理政策、每个支持小组内的具体事件、旨在增加社交网络流量的调节策略以及超级用户群体的管理。

每季度，SHO和SSC的社交网络管理人员开会审查累计统计报告，其中包括项目注册人数、社交网络帖子数量、流量统计(页面浏览量、访问量和独立访问者)以及注册时收集的基本人口统计数据。

在本研究开始时，我们对健康教育工作者及其管理团队进行了非正式的定性访谈。在这些采访中，我们要求受访者反思双月和季度会议，每个节目的宣传和运营差异，以及每个网络的基调和社会环境。在这些访谈中，所有健康教育工作者都认为，每个项目都吸引了具有异质特征的超级用户，并且在每个社交网络中，发帖行为和人口统计数据是相关的。

然而，健康教育工作者和社交网络管理者表示，根据他们多年的经验，他们无法将超级用户概括为单一类别，存在三种不同类型的超级用户:(1)累计发布帖子数量最多的超级用户( 海报)，(2)主要启动线程的超级用户( 线程开始)，以及(3)只与某些会员( 集团成员)，并且每个超级用户子组的管理风格各不相同。

所有研究参与者都同意将他们的匿名数据用于研究目的。资料收集程序符合国际私隐指引[ 32- 34]并与2008年修订的1975年赫尔辛基宣言一致[ 35］．由于该研究基于无法识别的档案数据，因此该研究被认为无需进一步审查。

注册到SHO和SSC都是匿名的，没有任何承诺或费用。从2008年6月26日到2010年10月12日(839个日历日)，有1670名成员在SHO社交网络上至少发布过一次帖子，7916个线程中有84599条帖子。从2007年5月17日到2010年10月12日(1245个日历日)，有1627名成员在SSC社交网络上发布了至少一次帖子，在10,967个线程中发布了133,753条帖子(见 表2)．在研究期间，两个项目在人口特征分析中使用相同的问题格式和回答选项。

用户在注册程序时完成了一份基线问卷。问题基于北美戒烟热线联盟最小数据集[ 36］．所有数据均为自我报告。注册时，为每个用户分配一个匿名用户标识，该标识成为他或她的主键。我们从每个程序定制的结构化查询语言数据库中提取了包含发帖行为和人口统计特征的截面数据集。健康教育工作者的职位被排除在分析之外。用户的主键将他们的发帖行为与他们的人口统计数据联系起来。

根据Cobb等人的观察[ 25]，塞尔比等[ 24]，坎宁安等[ 26]，以及Jones等[ 27]，对两个社交网络的发帖行为的分析显示了右偏分布，这意味着，累积起来，大多数用户不频繁发帖，超级用户负责大部分发帖(见 图5而且 图6)．

在每个社交网络中，我们将前100名的发帖者(根据他们的帖子总数排名)、线程启动者(根据他们启动的线程总数排名)和小圈子成员(根据他们参与的线程数排名)合并到一个单一的数据库中(n = 300)。重复的条目被删除，只留下219个独特的超级用户样本。我们进行了功率分析[ 37]，并估计95个SHO和124个SSC超级用户的总样本量为>80%，以验证假设 P< .05显著性水平。

在注册时，SHO和SSC对以下人口统计学变量使用了相同的格式和回答选项:性别、年龄、每天抽多少支烟、曾经尝试戒烟、同居吸烟者、吸烟年限和过去使用尼古丁替代疗法。这两个程序都收集了其他人口统计数据，但问题格式或回答选项存在显著差异，因此我们将这些数据排除在分析之外。

描述统计有关一般张贴行为和人口统计特征的两个超级用户组首先提出。接下来，我们进行了单变量逻辑回归，以检测SHO和SSC超级用户之间的人口统计学特征差异。最后，计算皮尔逊相关性，以检测每个超级用户子组的行为和人口特征之间的关系。所有分析均使用SPSS for Windows 18.0版(IBM公司，Somers, NY, USA)进行。显著性水平设置为 P< . 05。

95个SHO和124个SSC超级用户分别占程序注册总人数的0.4%和1.1%，占所有活跃社交网络成员的5.7%和7.6%。他们对所有社交网络帖子的34.78% (n = 29,422)和46.22% (n = 62,820)负责 表3)．

对登记时收集的人口特征(均值)及其标准差的分析显示，从营销和调节技术的角度来看，略有不同的人群(见 表4)．

多因素logistic回归分析显示两组人群的人口学特征无统计学差异。性别、年龄、每天抽多少支烟、戒烟史、同居吸烟者、吸烟年限、过去或现在使用尼古丁替代疗法的情况均无统计学意义。

为了进一步了解超级用户和超级用户子集的特征，我们确定了皮尔逊相关性来调查发帖行为与五个关键人口统计特征(年龄、每天吸烟数量、戒烟尝试、同居吸烟者和吸烟年限)之间的关联。

据我们所知，这是第一个比较两个旨在帮助戒烟的社会化网络的最活跃参与者(超级用户)的人口特征和发帖行为的研究。一个特别的优点是，与典型的基于互联网的临床试验的进入障碍相比，这两个项目的注册障碍相对较小[ 39]，因为我们收集了WATI在自然主义互联网环境中运行的数据。

另一个优点是研究结果的适用性。这项研究的结果将影响SHO的推广工作和运营。网络推广通常针对特定和有针对性的人口统计数据，如加拿大卫生部一般人口调查报告。但是，要想吸引超级用户，就必须加大宣传力度。第二，由于这项研究的结果，管理层将修改SHO和SSC健康教育者的培训计划。健康教育工作者将被引入鼓励超级用户参与网络的策略，并且正在开发计算机算法，以协助健康教育工作者早期识别超级用户和超级用户子类型。

需要注意的是，我们使用术语超级用户和三个超级用户子组(发帖者、线程启动者和小圈子成员)只是为了澄清这个特定调查中的观察结果。这些参与式模式尚未得到验证，需要进一步研究以确定它们是否在其他类型的WATI或基于医疗保健的社交网络中可见。

为了更彻底地了解超级用户特征，未来的研究应该比较超级用户群体与非超级用户群体(或创建有限帖子的社交网络成员)以及在WATI注册但不积极参与社交网络的人(潜伏者)。未来的研究还应纳入其他人口统计学和心理学特征的分析，如职业、教育水平、戈德堡抑郁量表评分、Fagerström尼古丁依赖测试评分或互联网使用频率。这些数据可在注册时收集;然而，根据我们的经验，在用户注册时提出的问题通常被认为是侵入性的。为了在自然的环境中最大限度地利用基于网络的程序，注册问题应该保持在绝对最低限度，并且在交互式程序内容中应该使用其他创造性的数据收集手段。

同样值得注意的是，这项研究只关注吸烟者，未来的研究应该从超级用户、超级用户子集、中度用户和其他疾病领域(如抑郁症、恐慌症、酗酒问题、自残或健康体重)的潜伏者中研究社交网络行为和人口统计学特征。这种类型的研究可以为那些被互联网程序吸引的用户提供一般用户特征的洞察，并可能用于预测算法的开发。

这项研究的结果表明，超级用户在社交网络流量中扮演着强大的角色。虽然SHO和SSC超级用户仅占程序注册用户总数的0.4%和1.1%，但他们负责34.78%和46.22%的社交网络内容。本研究结果支持了Cobb等人、Selby等人、Cunningham等人、Jones等人之前的研究，表明不同类型的超级用户(以及超级用户子组)经常存在。

公认的重大治疗障碍包括阻止寻求治疗的社会污名[ 40]以及亲自参加治疗或亲自参加团体治疗所带来的不便[ 41］．无论个人是超级用户还是被动地阅读其他人的帖子，互联网匿名和方便地接触大量个人的能力都可以显著影响人口水平的健康。

这项研究的结果表明，需要对这个快速发展的领域进行进一步的研究，并且有可能将促进健康的社交网络的影响最大化。然而，为了充分理解基于互联网的行为改变的独特机制，建议研究人员、非营利组织和私人组织之间进行合作和知识转移。