主题 8.3 — 行为科学与采纳

部署一个系统改变了什么是可能的；只有行为改变才能使它成真，因此把采纳当作一个被设计、被衡量的成果——而不是上线的一个抱有希望的副产品。

为什么这在卫生与照护中至关重要#

一个被安装却未被使用的系统不是一个中立的结果。在卫生与照护中，它是一项实时风险：半采纳的工具滋生变通做法、双重记录，以及信息本应流动却没有流动的缺口，每一个都是通往一起临床事件的路径。当一家医院购买了电子处方，却有一部分处方开具者继续在纸上潦草书写时，这份记录现在被分裂在两种媒介上，建立在数字系统之上的安全案例悄悄失效了。部署和采纳是不同的成就，两者之间的距离是用行为来衡量的。

在患者和公民一方，利害关系关乎公平和成果。一款管理长期病症的应用程序，只能帮助下载它、激活它、并周复一周持续使用它的人——而这些人不成比例地是更年轻、更富有、数字信心更强，一开始就更健康的人。如果你用"这项服务可用"来衡量成功，你可以报告一次胜利，同时扩大 NHS 存在的目的正是要缩小的那些不平等。最需要一条糖尿病或高血压路径的人，往往最不可能在没有帮助的情况下采纳它。

行为科学是一门认真将采纳当作设计和证据的对象来对待的纪律。它与变革管理（参见主题 8.1——变革管理，领导组织过渡）以及沟通与参与（参见主题 8.2——沟通与参与，建立理解和信任）并列——而不是包含在它们之中。行为科学更窄、更具体：它问，是什么使一个真实场景中的真实人，更有可能或更不可能做出一个单一的目标行为，并利用这种理解，使期望的行动成为容易、明显的那个。因为你正在用公共资金影响人们的健康决策，把这件事做好——并合乎伦理地做——是你照护责任的一部分，而不是一种可选的精雕细琢。

核心概念#

行为改变和行为科学。 行为经济学（Behavioral economics）和更广泛的行为改变（Behavior change）领域，从一个现实的人的模型出发：注意力是稀缺的，努力是有代价的，默认设置是有粘性的，决策更多地由背景塑造，而不仅仅是由信息塑造。给临床医生一份备忘录，或给公民一份传单，很少能改变他们做什么；改变周围的环境通常可以。实际的问题从来不是"人们知道他们应该做吗？"，而是"是什么使正确的行动在这里变得容易，使错误的行动变得更难？"

COM-B 模型和行为改变之轮。 COM-B，由 Susan Michie 和伦敦大学学院的同事们开发，指出任何行为（B）都需要三个条件：能力（Capability）（做它的生理和心理能力）、机会（Opportunity）（允许并促使它发生的社会和物理背景），以及动机（Motivation）（对它的反思性和自动化的驱动）。行为改变之轮（Behavior Change Wheel）把 COM-B 包裹在一个系统性方法中：诊断能力、机会，还是动机是约束条件，然后选择解决该具体缺口的干预功能（教育、培训、赋能、环境重构、激励等）。它的纪律在于，它迫使你在干预之前先诊断，而不是默认更多的培训或更多的沟通。

助推理论和选择架构。 助推理论（Nudge theory），来自 Richard Thaler 和 Cass Sunstein，认为对选项呈现方式的小改变——选择架构（Choice architecture）——能够在不移除选项或改变经济激励的情况下引导行为。默认设置、框定、排序和显著性是杠杆。英国的行为洞察团队（Behavioural Insights Team）（"助推小组"），2010 年在内阁办公室内部成立，使这在公共服务中变得可操作，通过对照试验测试诸如社会规范信息和短信提醒这样的干预措施。

采纳、激活和持续使用。 这些是三种不同的行为，而不是一种。采纳是开始——登录、下载、注册。激活是到达用户体验到核心价值的那一点（"啊哈"时刻：发送第一条安全消息、完成第一次远程读数）。持续使用是数周和数月后持续的、嵌入式的使用。许多服务在采纳上很强，在激活时崩溃，到第三个月就是一片墓地——因此只衡量第一个几乎什么都告诉不了你。

摩擦、默认设置、提醒和反馈。 摩擦是任何使一个行为变得更难的东西——一次登录、一个表单字段、一个步骤、一次等待。减少你想要路径上的摩擦，增加你不想要路径上的摩擦，是你拥有的最可靠的行为杠杆。默认设置为什么都不做的人设定了结果，之所以强大，正是因为如此多的人什么都不做。提醒解决遗忘；反馈（进度、比较、确认）在行为开始之后维持动机。

习惯的形成。 一种习惯（Habit）是一种通过在一个稳定背景中重复的线索-常规-奖励循环而变得自动化的行为。持续使用一个临床系统实际上是一个习惯形成问题：你希望打开系统成为一次查房不假思索的第一步，而不是每次都是一次有意识的决定。习惯是通过与现有线索绑定的重复形成的，这正是为什么把一个新工具嵌入一个已建立的工作流程比把它硬拼接在旁边效果更好。

激励及其局限。 激励——财务性的、专业性的，或声誉性的——能够改变行为，但粗糙应用会适得其反。它们可能挤出内在动机，产出针对指标的操纵行为，并在被撤回的那一刻停止起作用。自我决定理论（Self-determination theory）解释了为什么自主性、胜任力和归属感通常比单纯的外部奖励更持久地维持行为。

扩散和采纳曲线。 一项创新如何在一个人群中传播，由创新扩散（Diffusion of innovations）和技术采纳生命周期（Technology adoption life cycle）描述——创新者和早期采用者先行，然后是大多数群体，然后是落后者。这把行为科学与创新分阶段推进这一更广泛的问题联系起来（参见主题 8.0——创新的分阶段推进）：行为杠杆必须调整到一个群体在那条曲线上所处的位置。

最佳实践#

1. 为一个具名群体，在一个具名背景中，精确地定义目标行为。 "改善参与度"不是一种行为；"地段护士在家访期间在移动应用程序上记录伤口评估，而不是之后在纸上"才是。行为科学只对具体的事物有效：谁、做什么、何时、何地、而不是什么。在设计任何东西之前，以那种分辨率写下这个行为，因为一个模糊的目标保证了一次模糊的干预。

2. 在选择修复方案之前用 COM-B 诊断障碍。 问约束条件是能力（他们做不到——技能、理解，或设备失灵）、机会（背景阻碍了它——没有时间、没有信号、没有提示），还是动机（他们不愿意——没有感知到的收益、竞争性的习惯，或不信任）。干预依据诊断而来：一个能力缺口需要培训或简化，一个机会缺口需要环境变革，一个动机缺口需要一个截然不同的杠杆。跳过诊断，正是机构用更多邮件回应一个机会问题、却疑惑为什么什么都没有变化的原因（关于诊断抵制，参见主题 8.1——变革管理）。

3. 不懈地减少期望路径上的摩擦。 每一次额外的点击、登录、自由文本字段和场景切换都会损失一部分用户，这些部分会累积。计算当前旅程中的步骤数，然后删除、预填充，并默认设置以减少它们。单点登录、合理的默认设置，以及从记录中预填充到达的表单，往往比任何数量的劝说更能推动采纳，因为它们改变了机会，而不仅仅是诉诸动机。

4. 有意识地、合乎伦理地设置默认设置。 因为大多数人接受默认设置，默认设置是一个有真实后果的设计决定——把它设为安全的、推荐的选项，让退出变得容易且透明。退出结构（例如，患者可以更改的一个默认预约时段）比等效的加入结构大幅提高使用率。伦理界限是，默认设置必须服务于这个人，替代方案必须保持真正可用，你必须公开说明你所做的事。

5. 使用提醒和反馈把意图转化为行动，并维持它。 时机恰当的提示能够缩小想要行动和实际行动之间的差距——这是短信预约提醒能够降低未到诊率背后的经典行为发现。反馈（一个进度条、一个连续记录、一条"你的读数在范围内"的确认，一次同侪比较）在一个行为开始之后维持它。保持提示具体、及时且节制；一个过度通知的渠道很快会被静音或卸载。

6. 通过嵌入现有工作流程和线索来设计习惯。 不要要求人们记住去使用一个新工具；把它附加到他们已经在一个固定点做的事情上——启动轮班的登录、出院前的那一刻、现有的每日碰头会。稳定的线索加上重复建立自动化。一个存在于工作流程内部的工具会变成一个习惯；一个存在于它旁边的工具会一直是一件苦差事，在压力下被放弃。

7. 谨慎使用激励，警惕操纵和挤出效应。 如果你把一笔付款或一个绩效目标与一个行为绑定，预期人们会精确地为你所衡量的东西进行优化——有时以牺牲你本意为代价。在可能的情况下，偏好内在和专业的动机因素（自主性、精通、同侪规范、可见的患者收益），把财务激励当作一个短期催化剂，而不是一个永久的支撑。始终问，当激励被移除时会崩溃什么，因为一个只在你为它付钱时才存在的行为从未被真正采纳。

8. 测试干预措施，而不是假设它们。 行为效应是高度依赖背景的，常常让专家也感到意外，因此在可能的情况下，试点、进行 A/B 测试，或运行一次小型随机对照试验（Randomized controlled trial）——这是行为洞察团队的工作方法。两种提醒措辞的双臂比较成本很低，能使效果翻倍。测试还能保护你，使你不会自信地推出一个什么都不起作用的助推，或更糟，对某个子群体适得其反。

9. 检查每一个助推的公平性效应，首先为处于劣势的人设计。 助推和数字默认设置往往对已经处于优势的人——识字、有连接、自信、健康——效果最好，这意味着一次干预可能在扩大差距的同时提高平均值。按年龄、剥夺程度、语言和残疾对你的采纳数据进行分类，为那些被数字路径甩下的人设计有辅助的路径、人力备选方案和代理准入（参见主题 1.9——数字包容与无障碍性，以及主题 3.3——面向患者和公民的数字服务）。一个只触及容易触及者的采纳战略，是一次乔装成成功的失败。

10. 衡量行为和采纳，而不是部署。 为实际的行为建立仪表——登录、激活事件、功能使用、持续使用队列、变通做法和回归率、未到诊率和依从率——并对照一个基线、按群体分类地报告它们。部署指标（"系统在 40 个场地上线"）奉承你；行为指标告诉你真相。把九十天时的持续使用、而不是上线，当作完成的定义（参见主题 10.1——关键绩效指标）。

与团队讨论的问题#

1. 对于我们即将做出的这项变革，我们需要谁的哪一个精确行为，今天，能力、机会，还是动机中的哪一个真正在阻碍它？ 这个问题迫使团队越过"推动采纳"这个舒适的抽象概念，进入必须发生的具体行为——由谁、何时、何地。在一个卫生与照护环境中，诚实的答案常常令人不适：障碍不是临床医生缺乏意识或动机，而是机会，因为这个系统给一次会诊增加了他们没有的九十秒，或是能力，因为它在病房老旧的硬件上运行失败。辩论应该揭示领导层假设的障碍与一线观察和数据实际展示的东西之间的差异，因为两者常常有分歧。考虑你是否观察过真实用户尝试这个行为，还是从投诉和希望中推断出来的。一个好的答案会以高分辨率指明一个行为，引用证据说明哪个 COM-B 组件是约束性的，并承诺与该诊断相匹配的干预措施，而不是默认更多的培训或更多的沟通。最好的版本识别出一个团队即将修复错误组件的案例，并重新引导这份努力。

2. 我们在哪些地方依赖可能对已经处于优势的用户比对最需要这项服务的人效果更好的助推和默认设置——我们甚至会怎么知道？ 这是行为科学使其变得不可避免的公平性问题，因为同样的技术在提升整体使用率的同时，可能悄悄扩大不平等。要辩论的张力是真实的：一个退出型默认设置或一段流畅的数字优先旅程，可能在提高你的头条数字的同时，把更年长、更贫困、数字信心更弱，或不说英语的患者甩得更远，一个提升的平均值可能隐藏一个正在扩大的差距。这场讨论应该正视你的采纳数据是否被分类——按剥夺程度、年龄、语言、残疾——还是你在报告一个单一的讨喜数字。它还应该审视有哪些辅助和非数字路径供助推没有触及的人使用，以及这些路径是否得到资源支持，还是仅仅是名义上的。一个严肃的答案会接受"人人可用"与"人人采纳"不是一回事，承诺衡量分布、而不仅仅是均值，并把一个扩大的差距当作一个会停止或改变推广的失败条件。最薄弱的答案是那个从未看过的答案。

3. 在帮助人们做出好的健康决策与操纵他们之间的伦理界限在哪里——我们是否透明地站在正确的一边？ 在卫生领域影响行为承担着普通营销所不具备的责任，因为权力不对称更大，主体是人们的身体和生命。这场辩论应该区分合理的选择架构——使健康或推荐的选项变得容易，同时保持替代方案真正可用，并公开说明你所做的事——与隐蔽的操纵、暗黑模式、利用恐惧，或隐藏退出选项。考虑具体的案例：一个患者可以自由更改的默认筛查预约是站得住脚的；一个刻意使拒绝变得困难、或利用羞耻感的设计则不是。团队应该问，他们是否愿意向被它瞄准的那个人、以及向一位监管者或公众解释每一个助推，因为透明度是伦理影响力的实际测试。自主性、知情同意和信任不是采纳的障碍，而是它的基础（参见主题 1.8——数据伦理、知情同意与公众信任），今天的一次操纵性胜利，会花掉你每一次未来变革所需要的信任。一个好的答案设定一个清晰的标准，把它应用到你实际的设计上，并愿意移除一个有效、却无法公开辩护的助推。

4. 我们是否区分了采纳、激活和持续使用——这里是否真的有人拥有那个说明人们在九十天时是否仍在使用它的数字？ 团队常规地把三种不同的行为坍缩成一个词，"使用率"，然后庆祝了错误的那一个。采纳（注册）是最容易实现、报告起来最讨喜的；激活（到达第一个真正价值的时刻）是大多数服务悄悄流失用户的地方；数月后的持续使用才是真正在商业论证案中交付临床收益的东西。这场讨论应该正视你自己的数据在哪里止步——许多项目群能够引用注册人数，却从未为激活时刻建立仪表，或绘制一条留存曲线，因此它们甚至看不到第二周的悬崖，更不用说解释它了。它还应该指明一位问责负责人：如果"采纳"泛泛地属于每个人，它就不具体地属于任何人，九十天的数字变成了一个没有任何仪表板承载的孤儿。辩论你对"完成"的定义究竟是什么，因为如果上线算作成功，整个系统就被优化为恰恰在困难的部分开始时就停止关心。一个诚实的答案会分开这三种行为，用真实的数字展示这个漏斗，并指出一位对持续使用负责的具名人员——而不是一份假设了它的收益案例。

5. 我们是在把这个行为嵌入一个现有的工作流程和线索中，还是把一个新工具硬拼接在旁边、寄望于人们会记住它？ 习惯是在一个行为与一个稳定的、预先存在的线索绑定并被重复时形成的，这正是为什么集成问题是一个行为问题、而不仅仅是一个技术问题。要揭示的张力是，最容易交付的东西——一个独立的应用程序，或一个有自己登录账号的单独门户——常常是最确定会在压力下被放弃的东西，因为它在争夺注意力和记忆，而不是搭乘用户已经在做的事情。团队应该具体审视，期望的行为将附着于哪个现有时刻：启动轮班的登录、出院前的步骤、早晨的用药查房。它还应该诚实地面对替代方案的代价，因为嵌入电子记录或日常工作流程比交付一个独立工具更难、更慢、更具政治性，这种困难正是机构跳过它的原因。一个好的答案识别出真正的线索，即使一个独立构建会更快，也承诺进行场景内集成；薄弱的答案在工作流程旁边交付，当这个工具在第一个繁忙的早晨被悄悄丢弃时指责用户。

6. 我们在这里实际测试了什么、而不是假设了什么——我们的激励是否在悄悄训练人们操纵指标？ 行为效应是出了名的依赖背景，常常让专家也判断失误，因此一份建立在自信假设、而不是一次小比较之上的计划，携带着隐藏的风险。这场讨论应该问，在规模化之前可以廉价地试点或 A/B 测试什么——两种提醒措辞、两种默认设置、一条辅助路径与无路径对比——因为一次双臂测试成本很低，常常会改变答案，因为规模化一个未经测试的助推可能会固化一个什么都不起作用、或对某个子群体适得其反的东西。这场对话还必须转向激励，财务性的或绩效目标性的，问它们真正在奖励什么行为：把一笔付款或一个目标与一个数字绑定，人们就会为那个数字进行优化，有时以牺牲你本意的结果为代价，这个行为可能在激励被撤回的那一刻崩溃。考虑当前的任何目标是否可能在底层临床意图缺失的情况下被达成，这正是操纵的特征。一个有力的答案会指明将要测试什么、如何测试，把财务激励当作一个需要监测副作用的短期催化剂、而不是一个永久的支撑，并对每一项激励问一句，当它停止时会崩溃什么。

实践中：一个卫生与照护案例#

一个整合照护系统正在为心力衰竭患者推行一项远程监测服务：患者在一台提供的设备上每日记录体重和症状读数，一个虚拟病房团队审查它们。这项技术在试点中运作良好。六个月后，项目负责人注意到行为科学所预测的模式——强劲的注册量、第二周后的急剧下降，以及一个到第三个月仍在使用的、人口统计学上偏斜的小群体。

团队没有委托更多的患者传单，而是运行了一次 COM-B 诊断。注册（采纳）没有问题。崩溃发生在激活和持续使用，障碍因群体而异。对许多老年患者而言，约束条件是能力——设备设置有太多步骤——以及机会——没有人提示他们，每日读数在他们的日常生活中没有锚点。对虚拟病房护士而言，约束条件同样是机会：审查读数意味着第二次登录一个不属于他们现有工作流程的独立门户。

干预措施依据诊断而来。设备设置被去摩擦化为一个预先配置好、交付到家中即可使用的套件，配有一次简短的当面或电话激活通话，使第一次读数——那个"啊哈"时刻——在支持下发生。一次每日提醒被安排在一个现有线索（晨间用药）上，一条简单的反馈消息确认"你的读数在范围内"或触发升级。对员工而言，读数被呈现在现有临床系统内部，而不是一个独立门户，把审查变成了一种附着于轮班开始的习惯。至关重要的是，团队按年龄和剥夺程度分类采纳数据，发现数字路径正在辜负最贫困的四分位数，添加了一条基于电话的辅助路径和照护者/代理准入，从而使使用率不会简单地跟随特权。

他们在规模化之前，在一次小型双臂比较中测试了提醒措辞。成功被重新定义：不是"设备发放给了 300 位患者"，而是九十天时的持续每日使用，按子群体跟踪和报告，与对照基线的心力衰竭入院率一起。董事会仪表板现在显示的是行为，而不是部署——公平性差距是一项头条指标，而不是一条脚注。

行业视角#

初创企业#

一家数字健康初创企业的生死取决于激活和留存，因此行为设计不是一种客气，而是产品的核心。创始人应该痴迷地为漏斗建立仪表——注册、激活、第 7 天和第 30 天留存——并在入门流程、默认设置和提示上运行廉价的 A/B 测试，因为激活方面的一次小提升会复合成生存。陷阱是为给投资人留下深刻印象的虚荣指标（下载量、注册用户）而优化，而真正的持续使用却在悄悄流失。初创企业还承受着过大的伦理风险：增长压力诱惑暗黑模式和操纵性的留存伎俩，这在卫生领域可能让你彻底失去出售给 NHS 所需要的临床信任和证据基础。从一开始就建立诚实的选择架构和具备公平性意识的设计，因为在一次安全或信任事件之后才补装它们要昂贵得多。

小型企业#

一家成熟的小型服务提供者——一家全科诊所、一家社区药房、一家养老院或居家照护机构、一家单点诊所——承担着与使一个新工具真正被使用相同的责任，却没有企业级的分析、超级用户，或运行试验的余力。在这里，行为工作必须是精简的、物理性的，而不是依赖仪表的：选择一个精确的行为，把它的摩擦削减到极致，把它与一个已经存在于一个小团队一天中的线索绑定，因为没有人的工作是去追逐采纳。默认设置和嵌入比在一家大型信托机构中更重要，因为一个五人团队无法吸收一个并行工作流程或第二次登录，如果这个工具在他们的日常生活旁边、而不是内部，第一个繁忙的早晨就会回归纸质。用你有限的手段关注公平性效应——一家养老院的居民，或一家诊所更年长、更贫困的患者，正是一个数字优先默认设置可能甩下的群体——依靠辅助和代理路径，以及一家小型提供者已经拥有的信任个人关系。在能力或证据超出你能力范围的地方，采用全国发布的现成操作手册、默认设置和辅助路径模式，而不是自己发明。

大型机构#

一家大型信托机构或 ICS 有规模来正确地做行为科学——真实的采纳分析、子群体分类、嵌入式超级用户，以及在大规模推广之前的对照试点——但也有让"已部署"在数千名员工和场地上假装成"已采纳"的惯性。大型机构的挑战是让采纳成为一个有归属的、被衡量的结果，而不是收益案例中的一个假设，有人对九十天及以上的持续使用负责。集成是规模上的关键杠杆：通过单点登录和场景内提示，把一个行为嵌入现有的电子记录和工作流程中，胜过任何独立工具或培训推动。要警惕变革疲劳和通知过载——许多同时进行的项目群，每一个额外的提示都在争夺同样稀缺的注意力，治理不善的助推会相互抵消。大型机构的优势，若被良好使用，是通过工作流程、政策和审计持久地嵌入行为的能力。

政府#

一个国家或地方公共机构很少设计单个点击；它塑造着行为在人群规模上发生所处的条件——标准、资金、默认设置和国家服务——这正是助推咬合最深、公平性风险最大的地方。政府是"助推小组"模型所属的地方：严谨的测试（随机试验）、已发布的证据，以及地方机构能够采用的可重复使用的行为操作手册。对大臣、议会和公众的问责，急剧提高了伦理门槛——一个国家层面的默认设置或助推是高度可见的、政治敏感的，如果它是操纵性的、或扩大了不平等，会侵蚀公众信任达数年之久（参见主题 1.8——数据伦理、知情同意与公众信任）。政府独特的责任是观察分布，而不仅仅是平均值：一个提升整体使用率、却把最贫困者甩在后面的国家数字默认设置，即使头条数字有所改善，也是一项政策失败。它恰当的角色是，在一个它并不直接条线管理的联邦式系统中，使健康的、公平的行为成为容易的那个选择。

常见失败模式#

• 把部署当作成功来计数。 报告"在 40 个场地上线"，而行为从未改变。避免它的方法是把完成定义为九十天时的持续使用，并衡量它。
• 对每一个障碍都用同一种干预。 用更多的沟通来回应一个机会或能力缺口。避免它的方法是先用 COM-B 诊断。
• 忽视激活悬崖。 优化注册量，而使用在第二周崩溃。避免它的方法是设计并衡量激活时刻，而不仅仅是采纳。
• 助推处于优势的人。 一个提升平均值、扩大差距的默认设置或流畅旅程。避免它的方法是分类采纳数据，为被甩下的人构建辅助路径。
• 导致操纵或挤出的激励。 一个只在你为它付钱时才存在的行为，或被操纵以迎合指标的行为。避免它的方法是偏好内在动机因素，测试副作用。
• 操纵性设计。 暗黑模式、隐藏的退出选项、利用恐惧。避免它的方法是应用一次透明度测试：你能否向它所瞄准的那个人公开辩护这个助推？
• 硬拼接，而不是嵌入。 一个在工作流程旁边的独立工具，在压力下被放弃。避免它的方法是把这个行为附着于现有的线索和系统。
• 假设，而不是测试。 推出一个没有人检查过的助推。避免它的方法是在规模化之前进行试点和 A/B 测试。

成熟度模型#

检查清单#

• 目标行为被精确地写下：谁、做什么、何时、何地。
• 在选择任何干预措施之前，用 COM-B（能力/机会/动机）诊断约束性障碍。
• 期望路径的摩擦（步骤、登录、字段）已被削减，默认设置被设为安全的、推荐的选项，配有一个容易、透明的退出选项。
• 提醒和反馈被安排在现有线索上，保持节制。
• 这个行为被嵌入现有的工作流程和系统以建立习惯，而不是被硬拼接在旁边。
• 如果使用激励，已检查是否存在操纵和挤出效应，以及当它们被撤回时会崩溃什么。
• 采纳、激活和持续使用被分别衡量，对照一个基线。
• 采纳数据按年龄、剥夺程度、语言和残疾被分类，为被助推甩下的人提供辅助/非数字路径。
• 干预措施在规模化之前经过试点或 A/B 测试。
• 每一个助推都通过一次透明度测试：它能够向它所瞄准的那个人、一位监管者，以及公众公开辩护。
• 一位具名负责人对上线之后的持续使用负责，董事会仪表板报告的是行为，而不是部署。

关键资料来源#

• Susan Michie、Lou Atkins & Robert West，《行为改变之轮：设计干预措施指南（The Behaviour Change Wheel: A Guide to Designing Interventions）》——COM-B 模型和 BCW 方法。
• Richard H. Thaler & Cass R. Sunstein，《助推：改善关于健康、财富和幸福的决策（Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness）》——助推理论和选择架构。
• The Behavioural Insights Team（"助推小组"）——应用于公共政策的行为洞察，包括 EAST 框架（bi.team）。
• NICE 指南 NG155，《行为改变：个体方法》，以及 PH49，《行为改变：一般方法》（nice.org.uk）。
• Everett M. Rogers，《创新的扩散（Diffusion of Innovations）》——创新如何在一个人群中传播。
• NHS England ——数字包容和减少数字排斥的框架（england.nhs.uk）。
• Government Communication Service ——行为科学和用于公众行为改变的 OASIS/EAST 方法（gcs.civilservice.gov.uk）。
• 另见主题 8.0——创新的分阶段推进、主题 8.1——变革管理、主题 8.2——沟通与参与，以及主题 3.3——面向患者和公民的数字服务。

参考文献#

1. Behavioral economics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Behavioral_economics
2. Behavior change (public health) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Behavior_change_(public_health)
3. Susan Michie — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Susan_Michie
4. Behavior change method (including the Behaviour Change Wheel) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Behavior_change_method
5. Nudge theory — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Nudge_theory
6. Choice architecture — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Choice_architecture
7. Behavioural Insights Team — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Behavioural_Insights_Team
8. Habit — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Habit
9. Self-determination theory — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Self-determination_theory
10. Randomized controlled trial — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_controlled_trial
11. Diffusion of innovations — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Diffusion_of_innovations
12. Technology adoption life cycle — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Technology_adoption_life_cycle
13. The Behaviour Change Wheel: A Guide to Designing Interventions — Susan Michie, Lou Atkins & Robert West, Silverback Publishing (2014) — http://www.behaviourchangewheel.com/
14. Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness — Richard H. Thaler & Cass R. Sunstein, Yale University Press (2008) — https://en.wikipedia.org/wiki/Nudge_(book)
15. EAST: Four Simple Ways to Apply Behavioural Insights — The Behavioural Insights Team — https://www.bi.team/publications/east-four-simple-ways-to-apply-behavioural-insights/
16. Behaviour change: individual approaches (NG155) — National Institute for Health and Care Excellence — https://www.nice.org.uk/guidance/ng155
17. Diffusion of Innovations, 5th edition — Everett M. Rogers, Free Press (2003) — ISBN 978-0743222099
18. Inclusive digital healthcare: a framework for NHS action on digital inclusion — NHS England — https://www.england.nhs.uk/long-read/inclusive-digital-healthcare-a-framework-for-nhs-action-on-digital-inclusion/