来检验所提出的假设模型，如 图2作为我们研究工作的第一步，研究1是通过基于网络的问卷实验进行的，并采用了受试者之间的设计。通过随机实验操作，将研究参与者分为实验组和对照组。在输入社会人口统计数据后，两组都收到了以下信息:“医生评级网站为医疗保健消费者提供了匿名评估医生的机会。这些评估可以帮助未来或潜在的患者对未来的医疗护理做出决策。”除此之外，实验组被要求想象一个影响他们行为的人，或者对他们很重要的人，或者他的意见被欣赏的人建议使用prw，而对照组没有收到这个额外的信息。在第一部分之后，受访者被要求评估他们对PRW使用的感知可信度和绩效期望，以及他们使用PRW的行为意图。

在研究1的实验设置中使用的基于网络的问卷是基于采用已建立并经过验证的量表[ 24， 26， 49， 84- 88]。问卷的项目措辞可在 多媒体附录1［ 24， 26， 49， 84- 88]。所有使用的项目都由英语和德语母语人士进行翻译和回译，他们各自在各自的外语方面都有流利的语言技能。为了识别潜在的措辞歧义，对20名参与者进行了预测。在预测结果的基础上稍加修改后，形成了最终版本的问卷，并将其用于主要研究。

使用基于网络的调查工具谷歌Forms进行数据收集。通过电子邮件或社交媒体等多种网络渠道邀请受访者参与(雪球抽样)，调查时间为1个月，从2019年4月15日至2019年5月14日。

在奥地利，在与人类参与者进行研究时，不需要经过机构审查委员会或伦理委员会。调查问卷和研究方法遵循奥地利和欧盟隐私法。这项研究以及调查问卷已经得到了许多学者和大学教授的认可。参与者被适当告知并指示他们自愿参与网络调查，并保证他们的数据将使用可接受的方法、流程和协议严格保密。自由决定参加调查的个人在填写问卷之前和之后都会收到书面通知。这些数据是以严格保密和匿名的方式处理的。

在问卷开始时，参与者被告知没有正确或错误的答案，如果他们诚实地回答问题，以最大限度地减少共同方法偏差的潜在风险，将最能达到调查的目的[ 89]。与会者亦被告知，他们的资料将以适当的技术、程序和协议完全保密的方式处理[ 90]。

SPSS统计(版本27;IBM Corp .)被用来检验这些假设。数据采用线性回归分析[ 91]。除此之外，基于回归的中介分析[ 92使用SPSS的PROCESS宏[ 93]。PROCESS宏中包含的92个模型中，Hayes在相应的书的附录中也有描述[ 94]，我们确定了型号6 ( Y= 我_y + c” X+ b₁米₁ + b₂米₂ + e_y )作为调解分析的合适模型[ 92， 94]。此外，我们纳入了5000个bootstrap并选择了95% CI。 社会影响定义为自变量( X), 行为意向将使用prw定义为依赖结果变量( Y), 信誉以及 绩效期望都被定义为调解人( 米₁ 和 米₂ ）.

Cronbach α在0.88 ( 绩效期望)至0.98 ( 行为 意图使用PRWs)进行所有多项测量。构式手段的评价c值较高 的信誉(4.04, sd 1.43); 绩效期望(4.39, SD 1.55) 行为 意图使用prw (4.15, SD 1.96)。 表1提供了模型结构和措施的总结，包括均值、标准差和Cronbach α计算结果。

表2显示了各个构念是如何相互关联的。很明显，两者之间存在着高度的相关性 绩效期望和 行为 意图使用PRWs。相比之下，两者之间的相关性较低 信誉和 绩效期望以及两者之间 信誉和 行为意向使用PRWs [ 95]。

共有194名参与者参加了这项研究。由于问卷主要是在大学环境中发出的，可以假设大多数研究参与者是奥地利一所中型大学的成员(学生和员工)。 表3提供样例描述。

在假设1中，我们提出一个正的 社会影响导致更高的 行为意向使用PRWs。这种关系不能被数据证实，因为没有直接影响 社会影响在 行为意向如欲使用PRWs，请浏览( b=−0.032; P =点;SE−0.008; t₁=−0.114)。因此，假设1必须被拒绝。 图3的直接影响 社会影响在 行为意向使用PRWs。

在假设1a中，我们假设，在中介模型中， 社会影响和 行为意向与单一线性回归相比，使用prw的效果较弱。然而，由于两者之间的直接影响 社会影响和 行为意向在假设1中不能证明使用prw，不能假设中介模型中自变量和因变量之间存在直接影响。数据证实了这一假设，因为两者之间没有显著的直接影响 社会影响和 行为意向在中介模型中使用prw ( b=−0.037; P =多多)。因此，假设1a必须被拒绝。

假设2到6描述了两者之间的间接影响 社会影响和 行为意向透过两种媒介(即 信誉和 绩效期望）.在这种情况下，假设2表明，积极的 社会影响导致更高的 信誉PRWs。参照这一假设的结果证实了这一结论是肯定的 社会影响导致了 信誉的数目( b= 0.572; P =.005)。这表明，对于实验组来说，prw似乎比对照组更可信。因此，假设2得到了证实。

参照假设3，人们认为更高 信誉也导致更高 行为意向使用PRWs。然而，这种关系不能被观察到( b=−0.123; P =只要)。因此，假设3必须被拒绝。

假设4检验的影响 信誉在 行为意向使用PRWs。中介模型中的分析证实了预期的关系。更高的 信誉导致了…的增加 绩效期望（ b= 0.340; P<措施)。因此，假设4得到了证实。

假设5假设一个更强的 社会影响也导致了直接的增加 绩效期望．这种关系不能被观察到( b=−0.298; P=。)。因此，假设5必须被拒绝。

假设6检验的影响 绩效期望在 行为意向使用PRWs。中介模型中的分析证实了预期的关系。更高的 绩效期望导致了大幅度的增长 行为意向使用PRWs ( b= 0.630; P<措施)。因此，假设6得到证实。 图4显示中介模型，包括估计和 P线性回归的值。除此之外， 表4显示了我们提出的中介模型的详细结果，包括模型摘要、se和双尾模型 t测试和 P值。

然而，为了检验所提出的效应链的外部有效性并重复研究结果，我们进行了另一项研究。为了保证外部效度，采用了另一种研究设置(即横断面研究而不是实验设置)。此外，第二项研究的目标样本应该反映更广泛的个体范围，以更好的方式代表一般(基于网络的)人群，我们打算使用更大的样本量，而不是来自奥地利南部一所大学的194名主要是大学成员(学生和员工)的小样本。

在研究2中，再次使用现有的和经过验证的测量方法来测量构念[ 24， 26， 49， 84- 88， 96- 98]。研究2中使用的问卷可以在 多媒体附录2［ 24， 26， 49， 84- 88， 96- 98]。同样，所有项目都由母语为英语和德语的人进行翻译和回译，他们每个人在各自的外语方面都有流利的语言技能。除人口统计变量外，所有感兴趣的变量的量表选项范围从1(“非常不同意”)到7(“非常同意”)。

与研究1中采用的实验研究相比，研究2中采用的横断面研究方法不太适合表明所提出效应的方向。因此，影响的方向不明确，可以建立具有替代效应链的研究模型。然而，在分析中介效应时，使用横断面数据是很常见的，因为横断面研究通常是某些主题的唯一可行方法[ 99- 109以及我们在研究2中所打算的更大的样本量。因此，我们在研究2中使用的横断面研究方法与现有文献使用横断面数据来检验假设模型的方法一致[ 99- 109]。我们的两项研究采用了不同的方法方法，但得出了可比较的结果。结果中的这种一致性支持了所提出的中介模型的有效性。然而，前面已经提到，单独的横截面数据可能不适合证实或拒绝提出因果关系方向的假设。为了谨慎行事并预见到这方面的批评，我们决定不在研究2的结果部分报告假设是否被证实或必须被拒绝，而是报告数据是否与提出的假设一致。

数据收集工作于2021年2月和2021年3月进行。数据是通过网络面板(Clickworker GmbH)收集的，这是一个研究众包平台，可与亚马逊的Mechanical Turk相媲美。

研究方法、问卷和调查工具均遵循欧盟和奥地利隐私法。调查问卷没有涉及任何敏感话题，评估过程也无法对调查对象得出任何结论。这些问题都是一般性的，回答这些问题也不会有任何伤害的风险。没有一个小组成员被要求提供任何敏感信息，他们都同意收集数据。如前所述，这项研究是通过众包平台Clickworker进行的。本平台承诺遵守通用数据保护条例标准，并已获得ISO 27001认证。在获得批准之前，所有项目和订单都必须通过审核程序。在此过程中，专业工作人员会审查任何调查问题、个人信息要求以及歧视性或不道德内容的实例。要求提供个人信息或包含冒犯性或不道德内容的订单不被接受。向参与者提供了关于他们自愿参加网络调查的适当信息和指示，并知道他们的数据将以绝对保密的方式处理。 The processing of the data was completely private and anonymous.

研究2中包含的构念是与普通方法偏倚风险相关的自我报告测量[ 110]。为了尽量减少常见方法偏差的潜在风险，我们告知参与者，没有正确或错误的答案，如果他们尽可能诚实地回答问题，将最能达到调查的目的[ 89]。除此之外，参与者被告知他们的数据将以绝对保密的方式使用合适的方法、程序和协议来处理[ 90]。

此外，我们进行了多次预测试，消除了不清楚或不精确的数据集[ 111]。使用调查工具limessurvey (limessurvey GmbH)，彻底检查了数据不一致的回答模式、平坦线和非常短的回答时间。在这种情况下，我们排除了在问卷中使用降序或升序的数字序列(不一致的回答模式)，始终使用相同的答案(平淡)或在<265秒内完成问卷(非常短的回答时间)的受访者的问卷。回答问卷的最短反应时间由作者预先测试。

通过在基于网络的问卷中纳入3个安全级别，我们遵循指导方针，在使用众包平台时减少有效性问题(例如，参见Aguinis等人[ 112])。首先，通过逻辑任务和注意力测试验证了调查参与者的注意力和完整性是否得到了保持。在开始回答问题之前，参与者必须解决一个数学方程，以验证他们是人类，并且他们有资格。除此之外，还有一个关注检查。看到 多媒体附录3举个例子，方程和注意检查。为了验证参与者已经阅读了第三个问题组的介绍性文本，他们必须在一个特定的问题中选择一个特定的答案，作为注意力检查的一部分(参见Oppenheimer等人)。 113]和Kung等人[ 114])。最后，每个参与者都被分配了一块饼干，以防止他们再次参与。

调查中没有遗漏数据，因为问卷工具的设置不允许未回答的问题。

SPSS统计(版本27;IBM Corp .)被用来检验这些假设。数据采用线性回归分析[ 91]。除此之外，基于回归的中介分析[ 92使用SPSS的PROCESS宏[ 93]。PROCESS宏中包含的92个模型中，Hayes在相应的书的附录中也有描述[ 93]，我们再次确定了6号模型( Y= 我_y + c 'X+ b₁米₁ + b₂米₂ + e_y )进行调解分析，而第8号模型( Y= 我_y + c '₁X+ c '₂W+ c '_3.XW+ b₁米₁ + b₂米₂ + e_y )查阅有调节的中介分析[ 92， 94作为我们案例中的合适模型。此外，我们纳入了5000个bootstrap并选择了95% CI。 社会影响定义为自变量( X), 行为意向将使用prw定义为依赖结果变量( Y), 信誉以及 绩效期望两者都被概念化为调解人( 米₁ 和 米₂ ）. 年龄， 性别, 电子健康素养以及 审查的怀疑在我们的模型中充当调节变量。分析是按层次顺序执行的，从基本中介模型开始。之后，提议的主持人被一个接一个地纳入。

Cronbach α从。79（ 绩效期望) to.97（ 行为 意图使用PRWs)进行所有多项测量。建构手段的评价也相当高 信誉(4.44, SD 1.11) 行为 意图使用prw (4.14, SD 1.90)。的平均值 绩效期望(3.62, SD 1.26)略高于刻度的中点。然而，平均而言， 社会影响(2.47, SD 1.56)在现实生活中的prw领域(与研究1中对社会影响的实验操纵相反)似乎相当低。 表5提供了模型结构和措施的总结，包括均值、标准差和Cronbach α计算结果。

表6显示了各个构念是如何相互关联的。很明显，两者之间存在着高度的相关性 绩效期望和 行为 意图使用PRWs。相比之下，两者之间的相关性较低 社会影响和 信誉．其余构念的特点是彼此之间的相关性中等[ 95]。

奥地利共有852名参与者参加了这项研究，其中334人(39.2%)因无法通过操纵检查(239/334,71.6%)或反应行为不合理或回答时间不足(95/334,28.4%)而被淘汰。看到 多媒体附录4获取图形化数据清理描述。通过这种数据清理机制，共有518名调查参与者构成了本研究的计算样本。 表7提供样例描述。

在假设1中，我们提出积极的社会影响导致更高的使用PRWs的行为意愿。这一关系与数据一致，因为数据显示，与受社会环境影响较小的受访者相比，受社会环境影响较大的受访者似乎有更高的使用PRWs的行为意愿( b= 0.503; P<措施;SE 0.049; t₁= 10.197)。因此，数据符合假设1。 图5显示了社会影响对PRWs使用行为意愿的直接影响。然而，在假设1a中，我们假设的影响 社会影响在 行为意向使用prw的部分原因是中介变量 信誉和 绩效期望．因此，这一结论将导致的直接影响 社会影响在 行为意向使用prw在中介模型中比在简单线性回归中更弱。在这种情况下，数据符合假设1a作为的直接影响 社会影响在 行为意向在中介模型中使用PRWs的能力较弱( b= 0.177; P<.001)比简单线性回归( b= 0.410; P<措施)。在这些结果的基础上，数据符合假设1a。

假设2到6描述了两者之间的间接影响 社会影响和 行为意向透过两种媒介(即 信誉和 绩效期望）.在这种情况下，假设2表明，积极的 社会影响导致更高的 信誉PRWs。参考这一假设的结果表明，对于那些受社会环境影响较大的受访者来说，使用这些网站的prw似乎比受社会环境影响较小的受访者更可信( b= 0.208; P<措施)。因此，数据符合假设2。

假设3假设更高 信誉也增加了 行为意向使用PRWs。那些认为prw更可信的研究参与者似乎也有更高的 行为意向使用PRWs ( b= 0.402; P<措施)。因此，假设3是符合数据的。

参考假设4，人们认为更高 信誉也导致更高 绩效期望向PRWs。结果显示，受访者的报酬率较高 信誉的比例也有所上升 绩效期望向prw ( b= 0.431; P<措施)。在这些结果的基础上，假设4符合数据。

假设5假设一个更强的 社会影响也导致了直接的增加 绩效期望．在这种情况下，可以观察到，社会环境在更大程度上影响他们使用这些网站的受访者也报告了更高的 绩效期望有关护工( b= 0.312; P<措施)。因此，假设5是符合数据的。

假设6检验的影响 绩效期望在 行为意向使用PRWs。中介模型中的分析表明，被调查者报告了更高的满意度 绩效期望的比例也有所上升 行为意向使用PRWs ( b= 0.605; P<措施)。因此，假设6与数据相符。 图6显示中介模型，包括估计和 P线性回归的值。除此之外， 表8显示了我们建议的中介模型的详细结果，包括模型摘要、se和 t测试和 P值。

假设7和8控制了我们模型中潜在的调节效应。在假设7a中，我们认为 年龄参与者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs，以及两者之间 社会影响和 信誉PRWs。为了验证这一假设，我们创建了一个由两个年龄组组成的子样本。年龄<39岁的被调查者被分配到年龄较小的组(443/518,85.5%)，年龄≥39岁的被调查者被分配到年龄较大的组(75/518,14.5%)。在检查时没有发现明显的相互作用效应 年龄作为一个潜在的调节变量。因此，假设7a必须被拒绝。然而，它可以显示更高 年龄有负面影响吗 绩效期望（ b=−0.501; P= .04点)。 表9总结了相应的有调节中介模型的研究结果。

在假设7b中，我们认为 性别参与者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs，以及两者之间 社会影响和 信誉PRWs。为了检验这一假设，我们排除了报告他们属于的参与者 双性类别。由于该人群的应答率非常低(2/518,0.4%)，因此排除该人群。在检查时没有发现明显的相互作用效应 性别作为一个潜在的调节变量。因此，假设7b必须被拒绝。 表10总结了相应的有调节中介模型的研究结果。

在假设8a中，我们认为高水平的 电子健康素养削弱了两者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs，以及两者之间 社会影响和 信誉PRWs。因此，高 电子健康素养在有调节的中介模型中，应弱化直接效应和间接效应。尽管在模型中显示 电子健康素养有积极的影响吗 信誉（ b= 0.266; P=.002)，该效应在 电子健康素养和 行为意向使用PRWs ( b= 0.173; P=。)。除此之外，所提出的相互作用效应也不能被观察到 电子健康素养对两者之间的效果没有显著影响 社会影响和 信誉（ b= 0.018; P=.55)或两者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs ( b= 0.005; P= .92)。因此，假设8a必须被拒绝。 表11总结了相应的有调节中介模型的研究结果。

最后，在假设8b中，我们建议高水平的 审查的怀疑削弱了两者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs，以及两者之间 社会影响和 信誉PRWs。因此，高水平的 审查的怀疑在有调节的中介模型中，应弱化直接效应和间接效应。尽管在模型中r 触摸屏的怀疑有负面影响吗 信誉（ b= −0.254; P<.001)，在 审查的怀疑和 行为意向使用PRWs ( b= −0.111; P= .24)。除此之外，所提出的相互作用效应也不能被观察到 审查的怀疑对两者之间的效果没有显著影响 社会影响和 信誉（ b= 0.025; P=.25)或两者之间的影响 社会影响和 行为意向使用PRWs ( b= 0.017; P= 58)。因此，假设8b必须被拒绝。 表12总结了相应的有调节中介模型的研究结果。