本研究係以一般消費者於以自然語言及具體描述之句子，利用社會性問答服 務平台，以匿名提問之方式，來表達自身之健康資訊需求。藉由探討台灣 Yahoo 奇摩知識+之 1500 則健康資訊提問，所歸納出 4 個範疇、16 個屬性及 97 個特徵 等，擬從研究結果提出實務建議及未來研究建議。
一、 實務建議
依據所找出之特徵要素分析結果，提出實務建議供政府部門、消費者健康資 訊網站及醫療從業人員參考，如下：
（一） 提供社會性問答服務系統檢索介面修改 1. 自訂關鍵字或標籤
2015 年 4 月改版之 Yahoo 奇摩知識+，其瀏覽介面改與其他國家同步，與美 版、香港地區相同，主畫面僅提供簡單關鍵字查詢，雖提供全文式的模糊查詢
（Fuzzy Search）功能，但較難滿足消費者個人化、情境化的差異 （Zhang & Fu, 2011）；且一則提問中所提問之子問題往往不只一種，亦包含症狀判斷、治療方 法、就醫建議或是抒發情緒等（吳寂娟，2013）。在此若服務介面提供使用者自 訂標籤，尤以提問者回答期待之最常見「請求相似經驗/親身經歷」，更可幫助 使用者快速查詢相類似經驗。
2. 自動分類或自動回答之系統比對功能
以往 Yahoo 奇摩知識+之分類是由提問者發表提問時，可自行選取個人認為 之適宜分類，但根據研究者挑選研究樣本時發現，提問者常無視分類而隨意挑選，
故可能在一般疾病類別見到詢問寵物治療之提問；現行階段改版後之機制變更為 提問者發表提問後，由系統決定類別即刊登於網站上，提問者再以編輯方式修正 類別，但若系統判定之類別錯誤，而提問者又不修正分類時，將導致網站上充斥 過多分類錯誤之提問。因此建議可藉由本研究之範疇、屬性及特徵之類碼為基礎，
讓系統可從提問模式學習自動對應至相關分類，或使系統學習猜測網頁段落文句 做為提示相關之解答。舉例「我媽媽得了乳癌，請推薦鄰近某區域之醫院及權威
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醫師？」在某種程度上，可將類碼「病症名稱」、「就診科別」及「推薦診所醫 院或醫師」建立為系統索引之關鍵詞彙，建議該則提問分類至「健康」及子分類
「疾病與處置/癌症」，以及該則提問下所列之解答內容段落，是否可以作為該 則提問之有效解答；其他提問如有相關內容則可列為相似問題，讓提問者瀏覽。
（二） 提供消費者健康資訊類型網站介面修改
消費者健康資訊類型網站包括政府機構、醫療保健雜誌等網站，可配合「就 診資訊」屬性所歸納出特徵，如「就診科別」、「就醫行為」、「推薦醫院或醫 師」、「醫院行政」及「第二意見」，整合原先已有之疾病或科別架構，於其下 列出「尋求推薦」、「尋求建議」、「詢問相似經驗」等，有利於健康資訊尋求 者快速查詢相關問題。
（三） 做為政府衛生機構及醫事機構之政策參考及衛教諮詢指引
1. 提高國民健康素養
從研究結果醫療資訊之提問時機來看，多數提問屬確診有病之以前階段，包 括「懷疑生病時」、「健康時」及「無法判別時」等時機。顯示提問者不一定為 患者或照顧者，亦有消費者因好奇或疑惑心態，欲提升自我對該類健康資訊之認 知，而上網詢問。該類之提問時機多數屬無法判別，究其原因除提問內文本身未 提及外，從該則提問內容可看出屬疾病常識或是保健知識類的問題，如口罩應如 何戴，澱粉是否為人每天所必需攝取之營養等。傳染病之 100 則提問中，有 15 筆提及愛滋病（AIDS）之檢驗、傳染途徑或治療預防等相關提問；男性常見的 性病如菜花（尖端溼疣）則分別於傳染病出現 6 筆、男性疾病出現 2 筆；女性疾 病之 100 則提問中，則有 15 筆與安全期計算有關，且於懷孕育兒亦有 9 筆，以 上顯示民眾對於性行為之相關觀念仍有待加強。從上述研究結果來看，建議政府 及學校單位，須更加注重健康教育教材或衛教知識之傳達，更應結合時事，利用 多種宣傳管道，以提升國民健康素養。
2. 提供術前、術後及治療期間之衛教資源
從研究結果之提問時機「治療前、手術前」、「確診生病後」及「接受治療 或服藥期間」等來看，配合其提問內容多數屬治療技術及方法、日常調理及飲食，
顯示多數民眾於接受手術治療前，需要更多的相關資訊參考以決定是否施作該項 手術，此類資訊不一定可於醫師門診時間內解說後即可下決策；至於治療期間及 其術後的日常調理及飲食，更是患者或是照顧者需要得知之重要資訊。故建議醫 療單位可製作相關書面簡介或手冊供參，亦可製作影音資料置放於網站供閱覽指 引，幫助需要者提得到正確資訊。
3. 提供心理支持或精神求助管道
從情緒抒發來看，提問中表現負面情緒遠高出於呈現正面情緒之次數達 38 倍之多。負面情緒中，最常出現之如恐懼、煩惱及悲傷等類型，在此建議可成立 實體與非實體之互助團體，如醫療單位之病友團體或是藉由臉書、LINE 等社交 媒體而成立之交流管道，提供資訊需求者心理支持、衛教資訊交流及經驗分享。
如何透過各種管道或衡量指數，提供民眾情緒檢測機制，建立其正確心理疾病方 面之觀念，在察覺異常時可提供求助管道、鼓勵透過心理諮商方式、或至精神科、
身心科就醫等，以抒解其壓力，是政府與醫療單位值得留意之處。
二、 未來研究建議
本研究以 Yahoo 奇摩知識+之健康資訊提問為問題文本，參考紮根理論精神 以持續比較法建立其類目編碼，再歸納為範疇、屬性與特徵。後以內容分析法之 統計其編碼類目出現之次數，試圖尋覓一般健康資訊尋求者經常使用之描述詞彙。
依研究結果提出建議後，最末補充可行之未來研究建議。
1. 以訪談或問卷方式探索健康資訊提問者之行為與動機
基於本研究之問題文本為公眾社會性問答服務系統平台，故無法得知提問者 本人之身份背景，若能以訪談機制，更能挖掘提問者利用社會性問答服務平台之 行為與動機，如自己提問或代他人詢問等情形之緣由，且能得知其對答案之滿意 情形；而問卷可提供更多之樣本，並可對人口變項（如性別、年齡）等進行分析，
並輔以各種統計檢定，探討變項與變項之相關性。
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2. 利用詞語共現網絡關係分析，並可呈現視覺化之效果
利用詞語在文本裡共同出現的訊息，建立詞語的貢獻關係網絡，再利用網絡 分析找出多個經常一起出現而形成叢聚（cluster）之詞語，以此類詞語叢聚作為 主題，並且分析各主題間的關係。因此可找出各特徵彼此間共同出現情形與否，
並得知其關聯性，更可利用圖形呈現其主題所包含詞語多寡及各主題間的關聯性 之強弱等。若能進一步利用該主題詞彙關聯建置類似語意網（Semantic Web）之 架構，將有利社會性問答服務系統自動推薦給提問者合適之相關解答功能，有效 提升其服務品質。
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