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The Bias Assimilation Effect and Attitude Polarization in AIoT Smart Healthcare Word-of-Mouth
Communication

科技的接受度。
這些爭議與相關輿論挑戰了過往有關既存態度與極化研究的結果，再加上消
費者本身的健康問題的影響力 (Huang and Lee, 2023)，更使得口碑的影響難以估
計。研究者多以風險的概念研究消費者本身的健康問題的影響力，以健康信念模型
(Health Belief Model)中知覺罹病性 (Perceived Susceptibility) 與知覺嚴重性 (Perceived

Severity) (Rosenstock, 1990) 所形成個體對於疾病威脅的感知衡量知覺風險。當威脅
越高時採取特定行為的可能性就會越高，甚至是毫無症狀的民眾也會相信只要採取
特定行動就能幫助降低疾病罹患可能性或減少嚴重程度，更願意採取建議的預防
性健康行動（如乳房篩檢和愛滋病預防行為）(van der Meer, Helms, Baron, Crutzen,
Timen, Kretzschmar, Stein, and Hamdiui, 2023) 或使用健康醫療相關科技 (Sabbir,
Taufique, and Nomi, 2021)。知覺罹病性指的是個體自覺會罹患某種疾病的的機率。
自覺罹患性越高，個體採取預防性健康行為的可能性越高。例如，當個體自認為
有可能感染乳癌，對乳癌預防性檢測的接受度會較高 (Conley, Agnese, Vadaparampi,

and Andersen, 2019)。知覺嚴重性指的是個體評估罹患某種疾病或出現某種狀況可
能造成的損害程度 (Rosenstock, 1990)。例如，個體認為如果不接種新冠疫苗的話會
產生嚴重的負面後果 (van der Meer et al., 2023)。這些後果包括生理狀況改變造成生
活上的困難、導致死亡或永久性殘疾、從社會結果 (Social Consequence) 看對家人
造成了重要的心理壓力，甚至惡化經濟狀況 (van der Meer et al., 2023)。民眾會根據
自己對於不同嚴重性／風險等級的疾病採取不同的降低風險策略、做醫療上的決策
(Sabbir et al., 2021; Conley et al., 2019)。由於相關研究已證實其影響力，本研究因此
排除消費者個人健康顧慮的影響，在問卷的設計上，只挑選無心律疾病史的受測者。

本研究應用偏見同化理論，認為社群媒體使用者在面對 AIoT 智慧醫療科技這樣具
爭議科技之口碑時，會認為與自己既有態度一致的訊息說服力比與既有態度不一致
的訊息較高。支持 AIoT 智慧醫療科技之既存態度者在解讀與自己既存態度一致之
口碑訊息時，會認為該口碑有說服力、論據強而接受該口碑意見，因此產生較少態
度改變。當人們在面對與自己既存態度不一致之口碑訊息時，會認為該訊息說服力
低，認為該口碑是不正確，放大該論據的缺點來挑毛病，抵制該口碑所呈現的立場，
因而更加強既存態度的立場，形成態度極化。因此，本研究提出假說一：

H1： 與 AIoT 智慧醫療科技既有態度一致性會透過說服力的中介，負向影響態度極
化。

也就是說，AIoT 智慧醫療科技的態度一致性與說服力之間有正向關係，並且
口碑說服力與態度極化之間有負向關係，說服力愈低（高），態度極化愈高（低）。

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