随着信息技术的飞速发展，在线医疗咨询平台已成为连接医生与患者的重要纽带。患者通过这些平台远程获取医疗建议，并在咨询后分享体验，而医患双方的互动质量直接影响服务评价。现有研究多聚焦医生个体行为，却忽视了医患双向对话的动态协同机制。基于这一空白，本研究创新性地引入沟通对齐概念，探讨在线咨询中医患双方的互动协调性如何塑造患者服务评价。
研究背景与创新价值
在线医疗咨询打破了时空限制，但缺乏面对面交流的视觉与语音线索，易导致信息传递不畅。传统研究常以医生回复数量、文本长度等静态指标衡量互动质量，未能捕捉对话的动态协同本质。本研究突破个体层面分析，首次从二元互动视角出发，结合信息熵与谱分析技术，量化医患对话的沟通对齐程度，揭示其对患者感激情绪的驱动作用。
方法论：自然语言处理与谱分析融合的对话动态解析
研究团队从中国某领先在线医疗平台获取肿瘤科咨询数据，涵盖3912条有效记录。通过自然语言处理技术对医患对话进行消息分割和分类：使用监督学习算法将医生消息划分为信息获取（如询问症状）和信息提供（如诊断建议）两类，并基于n-gram语言模型计算每条消息的信息熵以量化其信息密度。接着，采用谱分析法将医患双方的熵序列转换为频域表示，通过功率谱重叠（PSO）和相对相位（ARP）指标量化沟通对齐——PSO反映信息贡献的同步性，ARP表征响应延迟。最后，结合期望违背理论，构建面板逻辑回归模型验证沟通对齐对患者感激的直接效应及调节作用，并针对潜在内生性问题进行稳健性检验。
核心发现：对齐即和谐，延迟即隔阂
沟通对齐的直接增益：医患对话的高同步性（高PSO）与低延迟（低ARP）显著提升患者感激情绪。当双方信息贡献节奏一致时，患者感知到的互动流畅性与共情力增强，服务评价随之跃升。
个体行为的悖论与调和：医生信息获取的信息性（高信息熵）可能因问题复杂度过高而引发患者认知负荷，负向影响感激；但沟通对齐可缓解此效应——当PSO较高时，负面作用减弱。反之，信息提供行为虽未显现直接效应，但在低对齐环境下其积极作用被抑制。
交互效应的深层启示：沟通对齐不仅自身重要，更调节医生行为的效果。例如，高ARP（延迟严重）时，医生提供高信息性内容反而降低患者感激，因信息处理流畅性被破坏；而高PSO则使复杂提问转化为深度交流的契机。
学术与实践双维度贡献
理论上，本研究开创性地将二元互动动力学引入在线医疗研究，推动从“静态指标”向“动态协同”的范式转变。实践层面，为医生优化沟通策略提供精准指南：避免机械堆砌回复量，转而追求信息节奏的同步性；平台可设计工具实时监测对齐指标，辅助医生调整对话节奏。
马宝君，上海外国语大学国际工商管理学院三级教授、博导，清华大学管理学学士、博士。入选国家级青年人才、上海市青年拔尖人才，任脑机协同信息行为（教育部、上海市）重点实验室副主任。长期致力于发展人工智能、数据科学推动管理学研究的交叉融合，聚焦提升大数据资源的“智能发现能力”、“智能使用能力”与“智能赋能能力”。主持教育部中央高校优秀青年团队项目、国家自然科学基金面上项目（2项）及青年项目等；近年来在包括POMS，INFORMS JoC、《管理科学学报》等国内外顶级/权威期刊发表学术论文40余篇；获国家级教学成果奖二等奖（2项）、全国教材建设奖二等奖、省部级哲学社科优秀成果二等奖、中国信息经济学理论贡献奖等教学科研奖励和荣誉。
原文：Hongying Tan, Benjiang Lu*, Zhengrui Jiang, Baojun Ma*. Dyadic Interactions and Patient Service Evaluation in Online Healthcare Consultations: The Role of Communication Alignment. Production and Operations Management, 2026, 35(1): 203-222. https://doi.org/10.1177/10591478251369159
