**摘要**
**背景**
遵守COVID-19防疫措施取决于多种因素，包括对政府的信任、对病毒的了解以及公众的认知。本研究比较了德国和印度，以探讨这些因素对遵守防疫措施的影响，并为关于“知识与信任”关系的讨论提供了新的见解。同时，研究还探讨了公众对能够灭活病毒的技术的接受程度，这些技术可能减少对个人预防行为和监控工具的依赖，为疫情应对和公共卫生策略提供了新的思路。
**方法**
数据通过在线调查收集，采用分层随机抽样方法在印度和德国进行。问卷包括五个部分：社会人口统计、病毒知识、信任度、预防行为和技术接受度。数据分析使用了描述性统计以及线性回归和序数逻辑回归等统计方法。
**结果**
在印度，几乎所有预防行为的频率都高于德国，而德国受访者的整体知识水平较高。回归分析显示，在印度，知识与信任之间没有显著关系。相比之下，德国显示出弱正相关，表明知识与信任之间存在一定关联，尽管其他因素也具有显著影响。逻辑回归分析表明，在印度和德国的COVID-19疫情期间，信任与所有预防行为都有关联，并且始终是一个重要因素。虽然年龄、教育和收入等社会人口统计因素也能预测某些行为，但知识的相关性有限。对于能够灭活病毒空气净化技术的接受度，在德国和印度也发现了类似的结果。特别是基于紫外线的空气净化系统，作为口罩和学校关闭等措施的潜在替代方案，在德国的接受率为76%，在印度为57%，这表明这些技术有可能在现实中得到应用。
**结论**
本研究进一步探讨了知识的作用，发现信任与遵守COVID-19防疫措施之间的关联更为紧密。通过比较德国和印度，研究发现，尽管两国在医疗系统和优先事项上存在巨大差异，但在预防行为和接受灭活病毒技术方面，信任都发挥了同样关键的作用。透明的沟通、共同设计和共创方法以及反思性的社会技术合作有助于建立信任，并在危机期间改善公共卫生策略。
**背景**
遵守COVID-19防疫措施取决于多种因素，包括对政府的信任、对病毒的了解以及公众的认知。本研究比较了德国和印度，以探讨这些因素对遵守防疫措施的影响，并为关于“知识与信任”关系的讨论提供了新的见解。同时，研究还探讨了公众对能够灭活病毒的技术的接受程度，这些技术可能减少对个人预防行为和监控工具的依赖，为疫情应对和公共卫生策略提供了新的思路。
**方法**
数据通过在线调查收集，采用分层随机抽样方法在印度和德国进行。问卷包括五个部分：社会人口统计、病毒知识、信任度、预防行为和技术接受度。数据分析使用了描述性统计以及线性回归和序数逻辑回归等统计方法。
**结果**
在印度，几乎所有预防行为的频率都高于德国，而德国受访者的整体知识水平较高。回归分析显示，在印度，知识与信任之间没有显著关系。相比之下，德国显示出弱正相关，表明知识与信任之间存在一定关联，尽管其他因素也具有显著影响。逻辑回归分析表明，在印度和德国的COVID-19疫情期间，信任与所有预防行为都有关联，并且始终是一个重要因素。虽然年龄、教育和收入等社会人口统计因素也能预测某些行为，但知识的相关性有限。对于能够灭活病毒空气净化技术的接受度，在德国和印度也发现了类似的结果。特别是基于紫外线的空气净化系统，作为口罩和学校关闭等措施的潜在替代方案，在德国的接受率为76%，在印度为57%，这表明这些技术有可能在现实中得到应用。
**结论**
本研究进一步探讨了知识的作用，发现信任与遵守COVID-19防疫措施之间的关联更为紧密。通过比较德国和印度，研究发现，尽管两国在医疗系统和优先事项上存在巨大差异，但在预防行为和接受灭活病毒技术方面，信任都发挥了同样关键的作用。透明的沟通、共同设计和共创方法以及反思性的社会技术合作有助于建立信任，并在危机期间改善公共卫生策略。
**背景**
在COVID-19疫情期间，公众的合作对于有效实施防疫措施以控制病毒传播至关重要。全球在政策和研究方面的努力集中在疫苗开发和分发上。然而，简单的预防措施——如洗手、戴口罩和保持社交距离——也被认为对限制病毒传播至关重要[1]。世界卫生组织（WHO）推荐了这些措施，各国政府广泛采纳了这些措施以减缓COVID-19的传播。然而，正如之前的疫情所显示的，实现这些指南的广泛遵守面临重大挑战[2, 3]。世界各地的许多人忽视了这些措施[4, 5]，这引发了关键问题：为什么有人不愿意遵守这些救命建议？现有文献表明，个人采取预防行为的决定因素是多方面的，涵盖了人口统计、心理、经济和社会因素[6, 7]。研究疫情预防措施遵守或未遵守的原因时，确定了几个关键因素，包括风险感知、对措施有效性的信念、对政府和健康信息的信任以及各种社会人口统计和健康相关属性[8, 9, 10, 11]。多项研究强调，对科学和政府的信任[12, 13, 14, 15, 16]以及有效的沟通[17, 18, 19]是提高公共卫生措施遵守度的关键。一些研究认为，如果沟通不当，可能会导致信任丧失、经济损失甚至人员伤亡[20, 21]。另有研究指出，信息必须及时且透明，才能在危机期间成功弥合知识差距并鼓励行为调整[22]。普遍认为，对信息来源的信任以及明确可行的建议对于公众遵守至关重要[20, 21, 23, 24]。2020年进行的一项泛欧调查显示，对WHO建议的熟悉程度与遵守程度显著相关[18]。由于一些研究表明增加知识可以提高信任度，我们首先旨在通过以下研究问题来评估这种关系（RQ）：
**RQ1**：关于感染、预防和治疗的更高知识水平是否与更高的信任度相关？这项研究旨在为关于信任和知识在遵守公共卫生指南中的重要性的文献做出贡献。虽然多项研究表明，对政府或信息来源的信任会积极影响遵守程度[12, 13, 14, 15, 25]，但长期以来知识与行动之间存在潜在差距[26]，并且关于信任和知识相对重要性的研究也较少[27]。本研究通过以德国和印度这两个具有不同特征的国家为例，探讨信任和知识在影响COVID-19疫情期间预防行为方面的不同和共同作用。如果我们的数据中发现知识与信任之间存在显著关系，我们将谨慎对待RQ2的进一步研究。
**RQ2**：信任和知识如何与遵守预防措施和建议相关联，两者中哪一个的关联更为显著？在抗击疫情的斗争中，一些研究人员专注于研究病毒的科学原理以制定预防措施，而另一些则致力于开发疫苗。还有一些研究人员致力于开发新的技术来对抗空气中的病毒感染[28]。例如，基于紫外线的“Aerobuster”技术是一种便携式空气净化系统，它吸入室内空气并利用热能和UV-C光组合来灭活含有病毒的气溶胶，使教室、医疗机构和餐厅等地方的空气更安全[29]。微波技术采用不同的方法，利用特定的低功率微波频率来破坏和灭活空气中的冠状病毒颗粒，而无需加热，提供了一种新颖但技术复杂的方法来减少气溶胶传播[30]。这类技术旨在提供独特优势：消除或至少减少个人预防行为的需要。然而，这些技术的成功实施依赖于公众的接受度。例如，日本HPV疫苗接种率的下降和金属对金属髋关节植入物的撤回等高调失败案例表明，即使是被临床批准的健康技术，当公众对安全、监管和机构诚信的信任度下降时，也可能失败[31, 32]。然而，关于COVID-19期间技术接受度的研究主要集中在监控工具上，如接触者追踪和其他数字解决方案[33, 34, 35]。相比之下，旨在灭活周围环境中病毒的技术（如先进的空气净化系统）在公众态度或接受度方面的研究很少。这一研究空白很显著，因为这些技术不像数字监控工具那样涉及隐私和数据安全问题，它们针对的是公众对技术解决方案的不同关切。此外，这些技术可能会减少对监控系统的依赖，并降低对个人预防行为的重视。因此，我们的研究探讨了公众对这些创新方法的看法，考察它们的潜在接受度。同时，我们试图了解接受度是否与知识、信任或其他决定因素相关。最后，我们旨在研究推动这些技术接受度的因素是否与影响传统预防行为的因素不同。因此，本文的第二部分探讨了以下研究问题（RQ3）：信任和知识如何与公众对灭活病毒技术（如空气净化系统）的接受度相关联，这些技术在COVID-19疫情期间与传统预防措施相比如何？我们希望通过比较德国和印度来回答这三个研究问题。虽然政府实施的限制措施在全球范围内影响了文化、社会、科学和政治领域，但其影响在不同国家之间存在差异。例如，在低收入国家（LICs），这些措施的影响更为明显，后果包括心理健康恶化、身体暴力增加以及基本服务（如医疗、教育和住房）的缺失[36]。即使在疫情之前，政府卫生支出占国内生产总值（GDP）的比例差异就已经表明，低收入国家远远落后于其他国家[37]。COVID-19疫情进一步暴露了不同社会经济条件下各国优先事项的巨大差异。由于信任不仅影响应对措施的效果，还受到政府应对健康危机方式的影响[38]，我们假设在这些不同背景下，知识和信任的重要性有所不同。因此，我们的研究以印度（低收入中等收入国家，LMIC）和德国（高收入国家，HIC）为例，探讨知识和信任在不同经济环境中的作用。
此外，德国和印度在人口、经济实力和全球影响力方面具有可比性。两国人口众多，德国是欧盟（EU）人口最多的国家，印度则是全球人口最多的国家。德国在欧盟中发挥着重要作用，是许多国际组织的领导者；印度则是金砖国家集团（BRICS）的主要成员，在国际外交中也是重要角色。德国是全球最大的经济体之一，而印度则是快速增长的经济体，拥有庞大的中产阶级——这是导致卫生优先事项和医疗系统差异的重要因素：德国每千人拥有7.8张床位和4.5名医生，而印度每千人只有1.6张床位和0.7名医生[39, 40]。通过比较印度和德国，可以更好地理解促进更好预防行为和可能提高技术接受度的因素，为疫情应对提供解决方案。这两个国家在知识水平、对信息来源的信任、公众对政府的信任以及对技术的态度方面存在差异。通过分析这些因素，本研究可以揭示具有全球意义的见解。例如，印度多元的人口结构和不同的信息获取水平为在文化多样性社区中传播知识和建立信任的有效策略提供了启示。相反，德国公众对当局的信任度以及先进的技术基础设施为促进基于技术的解决方案的广泛接受提供了见解。了解知识水平和信任如何影响预防行为和技术接受度可以指导全球有针对性的公共卫生干预措施的发展，并为政策制定者和公共卫生官员提供信息。此外，对知识和信任的深入了解还可以促进在全球范围内更好地开发和采用用于疫情准备和响应的技术。在我们的框架中，遵守预防措施是行为结果，而知识和信任是可能因国家背景而异的解释因素。德国和印度在社会经济条件、医疗系统和疫情治理方面的差异可能会影响知识和信任与遵守措施之间的关联程度。因此，比较这两个国家可以评估背景如何塑造这些因素的相对重要性。
从理论角度来看，重要的是要强调本研究并不是专门为测试某个特定的行为理论而设计的，因为它并不基于这样的概念视角。我们的方法处于几个已建立的健康行为和技术接受模型的交叉点。它反映了健康信念模型（HBM）的关键构念，如感知到的益处和障碍，并且也受到了计划行为理论（TPB）的态度成分的影响。然而，最显著的是，该研究与以信任为中心的框架（如3C/5C模型）相一致，特别是对技术、机构和负责任行为者的信心维度。因此，目的是通过综合考虑与信任相关的认知、知识和社会人口统计特征来考察预防行为的遵守情况和技术接受度。
**方法**
**数据收集**
本研究的数据是通过2023年6月在印度和德国进行的在线调查收集的——这是一个关键阶段，因为当时疫苗已经开始接种，新的病毒变种正在出现，但记录的感染情况较为轻微。我们使用了一家专业的调查和问卷公司来接触参与者，这样可以确保两个国家的参与者群体多样化。该公司拥有大量的参与者资源。采用了分层随机抽样方法以确保两个国家关键人口群体的代表性。最终样本包括每个国家1000名受访者，共计2000名参与者（表1）。选择1000名参与者的样本大小是为了确保研究的统计功效和代表性。这个样本大小可以可靠地估计人口参数，支持具有足够精度的子组分析，并将误差范围降低到调查研究的可接受水平。此外，1000的样本大小通常用于大规模的公共卫生和社会科学研究，从而在方法论严谨性和实际可行性之间取得平衡。
**表1 调查参与者的社会人口统计分布**
与社会人口统计、个人预防行为、信息来源的信任和使用以及对机构的信任相关的一部分问题改编自世界卫生组织（WHO）的COVID-19行为洞察调查工具[41]，而关于技术接受度的额外问题则是专门为这项研究开发的（见补充信息，第1章）。构成信任综合体的“信任”问题是根据经合组织（OECD）信任调查工具[42]提供的主题框架改编的。德语翻译由一位以德语为母语的作者完成。
为了捕捉先前健康行为模型中确定的关键行为决定因素，包括与信任相关的认知、对技术的了解以及个人社会人口统计特征，调查包括五个部分：
- **社会经济信息**：这一部分收集了人口和社会经济数据，为分析提供了背景。
- **知识部分**：参与者回答了关于冠状病毒预防、预防措施和治疗方法的谣言与事实的判断题。“知识得分”是根据这些问题构建的。通过试点调查评估问题的难度，使用正确回答的比例来近似难度水平。根据这些结果，问题被分类为较容易或较难，并在构建知识得分时相应地进行加权。
- **信任部分**：与信任相关的问题采用五点李克特量表回答，重点关注对自我、朋友和家庭在预防行为方面的信任，以及对科学家和政府应对潜在未来健康危机反应的信任。这些回答被汇总形成“信任综合得分”。
- **预防行为**：参与者回答了三种“预防行为”的频率问题，采用五点李克特量表——预防措施、个人卫生和社会距离——因此报告了在疫情开始时、接种第一剂疫苗后以及调查时自我评估的七项WHO推荐的预防行为的频率。
- **技术接受度**：我们使用了来自一个大规模五年德国研究项目（COREARO）[28]中的具体科学研究主题和技术描述，该项目关于SARS-CoV-2病毒在气溶胶中的检测和失活，将这些技术的理解与其接受度的代理指标——“感知有用性”进行比较，也采用五点李克特量表。此外，为了评估将技术作为预防措施替代方案的合理性和模式，我们询问参与者是否会实施原型机器，或者如果政府决定广泛实施该机器，他们是否会改变这一答案。
**数据分析**
为了准备数据分析，最初进行了两项计算：
- **知识得分**：知识得分是根据15个判断题的正确答案总数计算得出的。每个正确答案得1分，从而得出每个参与者的累计得分。此外，根据问题的难度（容易、中等和困难）对得分进行了分析，并按主题进行了分类：口罩的功能、卫生和社交距离、用于预防和治愈COVID-19的食物和药物、病毒的科学特性和传播。虽然这些子分析提供了对知识模式的细致理解，但总知识得分用于回归分析。
- **信任综合**：与信任相关的回答根据对自我、朋友和家庭、科学家、政府以及未来健康情景的信任分为五个部分。每个部分分别评分，然后计算这些得分的总体平均值，以得出整体信任综合得分。我们使用描述性统计来概述知识、信任和预防行为随时间的变化趋势。研究问题RQ1、RQ2和RQ3的其他统计分析在下面的子部分中描述。
**RQ1 – 更高的知识是否与更高的信任相关？**
鉴于先前的证据表明知识构建可能增强信任，我们试图探索在我们的数据集中是否观察到类似的关系。我们进行了线性回归分析来检验这种关联，以知识得分为自变量，信任综合得分为因变量。
**RQ2 – 知识和信任与预防行为的关联**
为了进一步研究影响预防行为遵守的因素，我们在回归模型中包含了社会人口统计和经济变量。基于现有文献强调它们在塑造健康行为中的重要作用，纳入了年龄、性别、收入和教育等社会人口统计因素。此外，还包括了疫情的经济影响，用变量“过去3年的财务状况改善或恶化”来评估其与预防措施遵守的关联。为了考虑知识和信任的作用，我们纳入了“知识得分”——反映参与者对病毒传播、预防和治疗方法的理解——以及“信任综合得分”，代表对自我、他人和机构应对健康危机的反应的信任。通过将这些变量整合到一系列有序逻辑回归分析中（针对每种预防行为），我们旨在识别对预防行为频率的个体和综合效应，这些效应在五点李克特量表上测量。为了进行这项分析，我们以“当前的预防行为”，即调查时的预防行为频率作为我们的结果变量。同时考虑信任和知识，允许在调整年龄、性别、收入和其他协变量的潜在混杂因素的情况下，评估它们对预防行为的相对贡献。这种方法与将健康相关行为视为多种相互作用的认识、态度和结构决定因素结果的行为模型一致。
**RQ3 – 公众对技术的接受度**
对两国进行了类似的有序逻辑回归分析，重点关注公众对两种特定技术——紫外线灭活和微波灭活——用于病毒灭活的感知。公众对这些技术有用性的感知采用五点李克特量表作为技术接受的代理指标。除了回归分析外，还进行了定性分析，以探索公众在公共空间采用这些技术的偏好。具体来说，我们考察了参与者是否更倾向于接受这些技术的实施，或者更倾向于选择封锁和学校关闭等替代措施来应对未来的健康危机。
**分析**
分别对德国和印度进行了分析，以考察国内关联，因为使用合并的交互模型进行国家间差异的正式推断测试超出了本研究的范围。
**疫情不同阶段的预防行为**
总体而言，在疫情的所有阶段，印度报告的所有自我报告的预防行为的平均频率都高于德国（例如，当前频率平均值为3.75，标准差为0.8），除了自我检测（这可能是由于两国自我检测的可用性和/或可访问性的差异）。此外，消毒表面的频率在德国明显较低（当前平均值为2.7，标准差为1.3），而在印度则与其他措施保持一致（印度当前平均值为3.8，标准差为1.1）。
在疫情从开始到第一剂疫苗接种以及最终调查期间，这些行为的频率在印度没有变化。然而，德国受访者报告从第一剂疫苗接种到调查时这些频率急剧下降——在调查时所有预防行为的频率都非常低。
**知识、信任及其之间的关系（RQ1）**
关于感染、预防和治疗方法的知识
总体而言，德国受访者在知识测试中的平均得分（平均值为7.28，标准差为2.98）高于印度（平均值为6.31，标准差为2.41）。然而，仔细分析问题后发现了一些有趣的见解，即当问题基于口罩的功能、卫生和社交距离、用于预防和治愈COVID-19疾病的食物和药物、以及病毒的科学特性和传播进行分类时。这种分类显示印度在食物和药物预防方面的得分较低（印度：平均值为2.42，标准差为1.87；德国：平均值为3.61，标准差为1.90），表明该国存在某些食物可以治愈感染的传言。两国不同社会人口统计群体的知识水平进一步变化见补充信息中的表S1.a-b。
**基线信任水平**
在考察知识与信任之间的关系之前，首先评估了基线信任水平。相比之下，印度的平均信任综合得分略高[平均值为23.8，标准差为4.3]，高于德国[平均值为20.8，标准差为4.9]。这种在印度更高的信任模式在各种个人机构和信息来源中都是一致的，包括卫生工作者、WHO和卫生部（关于对特定行为者和信息来源使用的具体信任的详细描述性统计和数据见补充信息：表S2、图S1、S2a和S2b）。
**知识与信任之间的关联：线性回归结果**
线性回归分析（表2和表3）显示印度知识和信任之间没有显著关系（R² = 0.001，p = 0.472），表明知识仅解释了信任方差的0.1%。相比之下，德国表现出弱但统计上显著的正面关联（R² = 0.032，p < 0.001），知识解释了信任方差的3.2%。然而，两国较低的R²值表明，其他因素与信任度有更主要的关联。表2显示了“知识得分”与“信任综合指数”之间线性回归分析的结果——相关性。表3显示了线性回归分析的模型摘要。表4和表5中的序数逻辑回归分析揭示了在COVID-19疫情期间影响预防行为的显著因素，并对印度和德国进行了比较（详见补充信息中的表S3.a和S3.b，其中包含了模型中包含的所有变量）。对于某些行为而言，年龄、教育和收入等社会人口统计特征被证明是具有统计学意义的预测因子。虽然知识仅与少数预防行为相关，但信任在两国中都被一致地视为与所有预防行为相关的显著因素。总体而言，序数逻辑回归模型的拟合度得到了评估。所有模型基于似然比检验均具有统计学意义（印度：LR χ²(32) = 112.98–198.34, p < 0.001；德国：LR χ²(28) = 93.71–197.71, p < 0.001），这表明预测因子共同改善了模型的拟合度。偏差拟合优度检验对于所有模型来说都是不显著的（p > 0.05），表明观察值和预测值之间有足够的一致性。
与预防行为建议遵守相关的因素（R²值）：
序数逻辑回归分析（详见表4和表5）揭示了在COVID-19疫情期间影响预防行为的显著因素，并对印度和德国进行了比较（详见补充信息中的表S3.a和S3.b，其中包含了模型中包含的所有变量）。对于某些行为而言，年龄、教育和收入等社会人口统计特征被证明是具有统计学意义的预测因子。虽然知识仅与少数预防行为相关，但信任在两国中都被一致地视为与所有预防行为相关的显著因素。总体而言，序数逻辑回归模型的拟合度得到了评估。所有模型基于似然比检验均具有统计学意义（印度：LR χ²(32) = 112.98–198.34, p < 0.001；德国：LR χ²(28) = 93.71–197.71, p < 0.001），这表明预测因子共同改善了模型的拟合度。偏差拟合优度检验对于所有模型来说都是不显著的（p > 0.05），表明观察值和预测值之间有足够的一致性。
与预防行为相关的社会人口统计因素：
序数逻辑回归分析确定了各种人口统计因素与预防行为频率之间的显著关联，这些预防行为包括“洗手和使用消毒剂”（WH）、“避免触摸面部”（ATF）、“消毒表面”（DS）、“避免社交活动”（ASE）、“居家工作或上学”（SH）、“保持物理距离”（PD）以及“使用自我检测工具包”（STK），这些行为的频率是通过李克特量表从“经常”到“从不”来衡量的（详见补充信息中的表S3.a和S3.b）。性别在印度和德国都被证明是显著的预测因子，对特定预防行为有影响。在印度，性别与洗手、避免触摸面部、消毒表面、居家工作和保持物理距离等行为相关；而在德国，性别与洗手、避免触摸面部、使用消毒剂和自我检测工具包相关。教育也起着关键作用，尽管其在印度与预防行为的关联程度高于德国。在印度，教育与洗手、避免触摸面部、消毒表面、避免社交活动和使用自我检测工具包显著相关；而在德国，教育仅与居家工作相关。居住在城市或农村地区是另一个因素，在德国尤其显著，它与洗手、避免触摸面部、消毒表面、避免社交活动和保持物理距离相关。然而，在印度，由于在线调查的局限性，农村人口在样本中的代表性不足，因此无法从这一变量中得出具体结论。
收入在德国与预防行为的关联更为广泛，与避免触摸面部、消毒表面、避免社交活动、保持物理距离和使用自我检测工具包显著相关。在印度，收入的关联较为有限，仅与使用自我检测工具包相关。居家工作的可能性在两国中都是共同的预测因子，尽管具体关联的行为有所不同。在印度，居家工作可能与洗手、避免触摸面部、保持物理距离相关；而在德国，它可能与避免社交活动、保持物理距离和使用自我检测工具包相关。
在印度，一个独特的因素是过去三年财务状况的变化，这与洗手、消毒表面和避免社交活动显著相关。这一因素在德国并未显示出显著性，这突显了两国预测因子之间的差异，也反映了它们之间的经济现实差异。
此外，我们还包括了一个变量，用于指示受访者是否曾经COVID-19检测呈阳性（通过自我检测、快速检测或RT-PCR检测），以控制个人感染历史对预防行为的影响。
重要的是要强调某些结构性和社会经济变量对行为遵守程度的影响程度。例如，居家工作的能力显著增加了采取其他保护行为的可能性，如避免社交活动（OR = 4.150, p < 0.001），这表明工作场所的结构灵活性有助于日常生活中更广泛的遵守行为。这些较大的OR值表明，虽然信任等心理因素是一致的预测因子，但结构性能力和经济现实极大地决定了实际遵守某些措施的能力。
知识与信任与预防行为遵守程度的关联：
信任在两国中都是所有七种预防行为的显著且强有力的预测因子（见表4和表5）。在印度，信任的比值比范围从居家工作/不上学的1.080到洗手和使用消毒剂的1.182不等。实际上，比值比为1.182意味着受访者的洗手频率每增加一个单位，其综合信任得分就会增加18.2%。这表明随着机构信任度的提高，行为影响是显著且累积的。Wald χ²值始终较大，范围从27.464到105.115，所有p值都高度显著（p < 0.001），表明信任与预防行为遵守程度之间存在稳健且统计学上显著的关联。这表明，对卫生机构和部门更有信任的个体更有可能保持社交距离、洗手和消毒表面。
在德国，信任也与所有预防行为显著相关，尽管比值比略低于印度。比值比范围从避免社交活动的1.062到使用自我检测工具包的1.098不等，表明较高的信任通常与采取预防行为的可能性增加相关。Wald χ²值范围从16.673到47.137，所有p值同样高度显著（p < 0.001）。这进一步强调了信任在德国影响预防行为中的作用，尽管关联程度略弱于印度。
相比之下，知识的影响要有限得多（见表4和表5）。在印度，知识仅与保持物理距离这一行为显著相关，比值比为0.945，Wald χ² = 5.337，p值 = 0.021。这表明，尽管知识与保持物理距离有轻微的负相关，但其总体关联程度远低于信任。在德国，知识与四种预防行为显著相关：消毒表面（OR = 0.925, Wald χ² = 14.442, p < 0.001）、避免社交活动（OR = 0.949, Wald χ² = 6.276, p = 0.012）、保持物理距离（OR = 0.933, Wald χ² = 9.607, p = 0.002）和使用自我检测工具包（OR = 1.051, Wald χ² = 5.816, p = 0.016）。知识的比值比表明其效果总体较弱，具体行为的影响取决于具体情况。知识略微降低了消毒表面和避免社交活动等行为的可能性（比值比低于1），但仍增加了使用自我检测工具包的可能性（比值比高于1）。尽管这些关联具有统计学意义，但知识对预防行为的整体影响不如信任明显。
表4显示了德国预防行为频率的序数逻辑回归分析结果摘要。表5显示了印度预防行为频率的序数逻辑回归分析结果摘要。表6和表7分别显示了德国和印度序数逻辑回归模型的拟合统计信息。
对于病毒检测和灭活技术的接受度（R²值）：
我们使用了CORAERO项目中开发的两种用于灭活空气中冠状病毒的技术的描述[28]：一种是“使用紫外线（UV）光灭活冠状病毒的装置”，另一种是“使用微波技术净化空气中冠状病毒的装置”。目的是评估对技术的了解（由“理解”程度表示）与接受度（由“感知有用性”表示）之间的联系。正如描述所示，这些装置可以放置或安装在空间中以净化空气中的病毒，从而使得佩戴口罩等行为变得多余。结果显示，在德国，大多数受访者表示他们“大部分理解”或“完全理解”紫外线光技术；而在印度，理解程度略低，有相当一部分受访者仅“部分理解”或“在一定程度上理解”。对于微波技术，德国的理解程度低于紫外线光技术。虽然一些受访者“大部分理解”，但有更多受访者表示“不理解”或“部分理解”其描述。在印度，这一趋势与德国相似，但表示理解程度较低的受访者比例更高，表明人们对微波技术用于净化空气中的病毒不太熟悉。因此，对这两种技术的理解存在差异。
图1显示，在德国，大多数受访者表示他们“大部分理解”或“完全理解”紫外线光技术；而在印度，理解程度相似但略低，有相当一部分受访者仅“部分理解”或“在一定程度上理解”。对于微波技术，德国的理解程度低于紫外线光技术。虽然一些受访者“大部分理解”，但有更多受访者表示“不理解”或“部分理解”。在印度，这一趋势与德国相似，但表示理解程度较低的受访者比例更高，表明人们对微波技术用于净化空气中的病毒不太熟悉。
表8显示了印度技术接受度的序数逻辑回归分析结果摘要。表9显示了德国技术接受度的序数逻辑回归分析结果摘要。
在德国和印度，这两种技术的接受度与知识无关，但与信任相关：使用紫外线光灭活冠状病毒的装置（德国：OR = 1.102, Wald χ² = 50.3, p < 0.001；印度：OR = 1.158, Wald χ² = 93.3, p < 0.001）；使用微波技术净化空气中冠状病毒的装置（德国：OR = 1.132, Wald χ² = 80.8, p < 0.001；印度：OR = 1.168, Wald χ² = 104.2, p < 0.001）。为了全面回答RQ3，我们还研究了影响这些技术接受度的其他社会人口统计因素。在印度，家庭构成起到了重要作用。与18岁以下儿童同住的受访者对紫外线光技术的接受度显著更高（OR = 1.869, p < 0.001），这一效应大小甚至超过了信任的影响。在德国，较高的教育水平与紫外线光技术的接受度呈轻微负相关（拥有硕士学位的受访者：OR = 0.707，尽管在p = 0.323时统计上不显著）。这些发现表明，虽然信任仍然是主要的普遍预测因子，但特定地方性因素（如在印度保护弱势家庭成员）也显著推动了新型健康技术的接受度。
我们还提出了一个额外问题，以了解受访者接受紫外线光技术的意愿。之所以关注这一点，是因为紫外线光技术在测试和开发方面取得了进展，使其对项目团队提供实时反馈尤为重要。由于项目的一个主要目标是向研究人员提供关于他们活动的“实时”反馈，因此这一选择非常有用。因此，选择将这种技术与潜在的替代措施（如佩戴口罩和学校关闭）进行对比。这反过来也显示出对技术的高接受度趋势。研究结果表明，在德国，76%的受访者可能会支持这项技术的实施，这与他们对科学进步的较高理解水平和信任度相符。在印度，尽管理解程度略低，但该技术仍然获得了显著的接受度，有57%的受访者表示愿意在现实世界中应用这项技术（见图2）。根据社会人口统计特征对这些结果进行分层分析后，发现所有群体的接受度都是一致的（详见补充信息中的描述性统计，表S4）。由于紫外线技术被广泛理解和接受，这些数据很可能与实际的实施意愿相符。
图2
关于在德国和印度用紫外线技术替代现有措施的意愿
讨论
综合来看，我们的研究结果为这三个研究问题提供了明确的答案。对于问题1，知识与信任度之间没有显著关联，在德国仅显示出微弱的正相关，表明知识对信任度变化的解释作用有限。对于问题2，虽然知识与某些预防行为有关联，但信任度在不同行为和国家之间表现出更一致的相关性。对于问题3，尽管公众对这项技术的理解有限，但对它的接受度普遍较高，且接受度与信任度相关而非知识。因此，我们的发现为以信任为中心的框架（如3C模型和5C模型）提供了支持，强调了信心相关因素与行为遵守和技术接受之间的相对较强和更一致的联系，同时也为健康信念模型和计划行为理论中关于知识决定因素的作用提供了实证依据。
信任的主导地位和知识的有限作用
我们的研究结果突显了信任作为COVID-19疫情期间公共卫生措施遵守度关键预测因素的重要性。在印度和德国，人们对卫生机构和部门的信任与保持社交距离、洗手和消毒表面等预防行为的参与度始终存在强烈且一致的相关性。这些结果与先前的研究一致，这些研究强调了信任在有效风险沟通和遵守公共卫生指南中的重要性[12, 13, 18, 19]。这也与之前的研究结果一致，即信任有助于促进对建议的接受，并减少对公共卫生信息的怀疑[5]。有趣的是，尽管这种关联在印度的强度略高于德国（如比值比和Wald χ²值所示），但总体趋势仍然一致。这种差异可能归因于两国之间的背景差异，例如政府沟通策略的不同（例如，印度使用手机铃声和公共广播系统进行大规模信息传播，而德国则更依赖联邦和州级的新闻发布会，邀请政治领导和科学权威参与），机构透明度的水平，或公众对卫生机构的看法[38]。进一步的研究可以探讨这些背景因素如何调节信任与遵守度之间的关系，特别是在文化多元化的环境中。
相比之下，知识与行为之间的关联较弱且不那么一致，这表明仅靠知识可能不足以推动行为的遵守。虽然知识在某些情况下（如印度的社交距离和德国的四种行为）显著预测了行为，但其效果通常较弱，有些比值比甚至显示出轻微的负相关。这一发现与一些先前的研究结果相反，那些研究观察到知识与遵守度以及信任与遵守度之间存在正相关[18, 19]，尽管这些因素之间的相互关系仍然复杂且依赖于具体情境。一个可能的解释是，虽然知识为个人提供了预防措施背后的“原因”，但其影响取决于信任、沟通质量和社会规范等补充因素。此外，对于某些行为（例如在德国的消毒表面）观察到的轻微负相关值得进一步研究。虽然我们的数据没有直接验证这一解释，但知识水平较高的人可能会优先选择他们认为最有效的行为，从而可能忽视其他行为。这一细微差别强调了需要制定既能传达信息又能说明各种预防行为相对重要性的沟通策略。
总之，我们的研究结果为这三个研究问题提供了明确的答案。在特定背景下，知识与信任度之间的关联并不像许多人认为的那样简单。在印度，知识与信任度之间没有显著关联；而在德国，知识仅显示出微弱的正相关，表明知识对信任度变化的解释作用有限。对于预防行为，尽管知识与某些行为有关联，但信任度在不同行为和国家之间表现出更一致的相关性。对于能够减少对个人行为依赖性的技术，尽管公众理解有限，其接受度普遍较高，并且接受度与信任度相关而非知识。因此，我们的发现为以信任为中心的框架提供了支持，强调了信心相关因素与行为遵守和技术接受之间的较强和更一致的联系，同时也为健康信念模型和计划行为理论中的知识决定因素提供了实证依据。
信任的主导地位和知识的有限作用
我们的研究结果强调了信任作为COVID-19疫情期间公共卫生措施遵守度关键预测因素的重要性。在印度和德国，人们对卫生机构和部门的信任与保持社交距离、洗手和消毒表面等预防行为的参与度始终存在强烈且一致的相关性。这些结果与先前的研究一致，这些研究强调了信任在有效风险沟通和遵守公共卫生指南中的重要性[12, 13, 18, 19]。这也与之前的研究一致，即信任有助于促进对建议的接受并减少对公共卫生信息的怀疑[5]。有趣的是，尽管这种关联在印度的强度略高于德国（如比值比和Wald χ²值所示），但总体趋势仍然一致。这种差异可能归因于两国之间的背景差异，例如政府沟通策略的不同（例如，印度使用手机铃声和公共广播系统进行大规模信息传播，而德国则更依赖联邦和州级的新闻发布会，邀请政治领导和科学权威参与），机构透明度的水平，或公众对卫生机构的看法[38]。进一步的研究可以探讨这些背景因素如何调节信任与遵守度之间的关系，特别是在文化多元化的环境中。
相比之下，知识与行为之间的关联较弱且不那么一致，这表明仅靠知识可能不足以推动行为的遵守。虽然知识在某些情况下（如印度的社交距离和德国的四种行为）显著预测了行为，但其效果通常较弱，有些比值比甚至显示出轻微的负相关。这一发现与一些先前的研究结果相反，那些研究观察到知识与遵守度以及信任与遵守度之间存在正相关[18, 19]，尽管这些因素之间的相互关系仍然复杂且依赖于具体情境。一个可能的解释是，虽然知识为个人提供了预防措施背后的“原因”，但其影响取决于信任、沟通质量和社会规范等补充因素。此外，对于某些行为（例如在德国的消毒表面）观察到的轻微负相关值得进一步研究。虽然我们的数据没有直接验证这一解释，但知识水平较高的人可能会优先选择他们认为最有效的行为，从而可能忽视其他行为。这一细微差别强调了需要制定既能传达信息又能说明各种预防行为相对重要性的沟通策略。
尽管一些先前的研究探讨了知识传播与遵守度之间的关系[10, 18]，但证据仍然存在分歧。我们的结果表明，无论行为或国家如何，信任与遵守度之间的关联都比知识更为一致。这表明，即使在知识有限的情况下，信任也可能作为一个独立且更强大的遵守度驱动因素。
如今，任何全球性挑战和危机都需要开发技术解决方案。特别是在疫情期间，由于高度依赖个人行为，这些技术可以帮助减轻这一负担。为了有效实施这些技术，它们的接受度至关重要，正如其他医疗技术领域的经验所示[31, 32]。我们的研究以两种此类技术为例，表明尽管公众尚未完全理解这些技术，但在调查时他们愿意接受它们的实施。然而，必须承认，将紫外线技术与学校关闭进行对比可能会由于学校关闭所带来的负面社会、教育和经济影响而自然提高接受度。虽然我们的调查也询问了在公共空间佩戴口罩的情况，但未来的研究必须继续评估技术接受度与这些较少干扰的基线措施之间的差异，以准确衡量公众的真正意愿。因此，应对COVID-19等危机的全面方法应包括考虑技术接受度的策略。这有助于确定批准技术发展的参数以及在这些条件下它们是否“值得信任”。此外，信任成为这些技术解决方案接受度的重要预测因素，表明信任在预防行为遵守和技术接受方面可能比知识发挥更重要的作用。这些发现强调了建立信任作为健康危机管理策略关键组成部分的重要性。然而，鉴于先前研究和当前分析的横断面设计，因果解释应谨慎进行。
我们进行这项研究的出发点是，知识与行为之间的关系并不像许多人认为的那样简单。风险沟通中的一个常见假设是，增加知识会改善行为反应，尽管社会和行为科学的研究长期以来一直指出知识与行动之间存在潜在差距[26]。另一方面，信任在预测行为中的作用得到了广泛认可，尽管很少有研究在同一分析框架内同时评估信任和知识的作用。知识/信任/行为这一三要素为理解COVID-19等紧急情况下的公众反应提供了有用的视角。此外，在致力于降低健康风险和最小化社会干扰的公共卫生政策中，信任至关重要。
这项研究的贡献有三个方面：首先，我们的研究结果并不支持一些先前研究的观点，即通过知识传播来建立信任；我们的数据在德国和印度的背景下都没有显示出两者之间的显著关系。其次，我们从这项广泛的研究中得出结论，在COVID-19疫情期间，信任与预防行为之间的关联最为一致，而知识的作用相对较小，从而为“知识”与“信任”的争论提供了新的视角。第三，我们填补了关于公众对减少对个人行为依赖性技术解决方案接受度研究的空白——发现信任也同样重要。此外，德国和印度之间的比较有助于理解上述三个方面的背景影响，有趣的是，尽管在健康优先事项和医疗系统方面存在显著差异，但在两种情况下都观察到了信任与行为结果之间的强烈关联。
由于信任在两国与预防行为遵守度之间的关联最为强烈且一致，因此建立和维持对卫生机构的信任至关重要。这可以包括透明和及时的沟通[22]、跨渠道的一致信息传递[17]，以及让受信任的社区领袖作为信息传递者[25]。同时，不应忽视知识传播。然而，沟通策略不应仅关注“是什么”（例如指南[18]），还应强调预防措施背后的“为什么”和“如何”，因为这可以增强信任和行为参与度。尽管信任是主导因素，知识的作用有限，但在德国，某些预防行为仍显示出与知识的关联，尽管这种关联较弱。因此，未来的研究可以探讨在考虑具体情境的情况下（例如通过透明和相关的信息传递）同时增强信任和知识是否会产生叠加或乘法效应。
随着技术作为减少对个人预防行为依赖性的潜在替代方案的出现，发现信任是这些技术接受度的主要驱动因素，为未来的健康危机管理提供了独特的机会。由于这些发现来自疫情期间或接近疫情结束时的调查，当前进行类似的调查可以提供关于这种接受度是否持续的见解。尽管如此，我们强调在技术开发早期就纳入这些方面的必要性。在公共卫生领域逐渐兴起的共创和共同设计方法（例如[43]）可以在确保技术发展过程中整合公众的观点和关切方面发挥关键作用。
此外，以下考虑是探索性的，反映了文献中的新兴讨论。我们指出工程师、科学家和研究人员需要采取积极主动的方法，强调社会技术合作和伦理反思。将这些元素纳入开发过程可能有助于技术更好地符合社会价值观和期望。已经提出了社会技术合作的方法作为实现这一目标的有用框架，鼓励研究人员在整个开发生命周期中反思其工作的伦理、社会和文化影响[44]。嵌入这些实践可能有助于使科学和技术更加透明、包容，并对公众的关切作出响应，从而增强其可信度[45, 46]。此外，促进研究人员之间的伦理培训和反思实践可以帮助他们预见潜在的社会影响，并以更大的责任感处理困境[47, 48]。通过优先考虑这些努力，工程师、科学家和研究人员可以帮助缩小技术创新与社会信任之间的差距，这被认为是提高技术接受度和成功实施健康危机管理的关键途径。
总之，我们进行这项研究的出发点是，知识与行为之间的关系并不像许多人认为的那样简单。风险沟通中的一个常见假设是，增加知识会改善行为反应，尽管社会和行为科学的研究长期以来一直指出知识与行动之间存在潜在差距[26]。另一方面，信任在预测行为中的作用得到了广泛认可，尽管很少有研究在同一分析框架内同时评估信任和知识的作用。知识/信任/行为这一三要素为理解COVID-19等紧急情况下的公众反应提供了有用的视角。此外，在致力于降低健康风险和最小化社会干扰的公共卫生政策中，信任至关重要。
这项研究的贡献有三个方面：首先，我们的研究结果不支持一些先前研究的观点，即通过知识传播来建立信任；我们的数据在德国和印度的背景下都没有显示出两者之间的显著关系。其次，我们得出结论，在COVID-19疫情期间，信任与预防行为之间的关联最为一致，而知识的作用相对较小，从而为“知识”与“信任”的争论提供了新的视角。第三，我们填补了关于公众对减少对个人行为依赖性技术解决方案接受度研究的空白——发现信任也同样重要。此外，德国和印度之间的比较有助于理解上述三个方面的背景影响，有趣的是，尽管在健康优先事项和医疗系统方面存在显著差异，但在两种情况下都观察到了信任与行为结果之间的强烈关联。
由于信任在两国与预防行为遵守度之间的关联最为强烈且一致，因此建立和维持对卫生机构的信任至关重要。这可以包括透明和及时的沟通[22]、跨渠道的一致信息传递[17]，以及让受信任的社区领袖作为信息传递者[25]。同时，不应忽视知识传播。然而，沟通策略不应仅关注“是什么”（例如指南[18]），还应强调预防措施背后的“为什么”和“如何”，因为这可以增强信任和行为参与度。尽管信任是主导因素，知识的作用有限，但在德国，某些预防行为仍显示出与知识的关联。因此，未来的研究可以探讨在考虑具体情境的情况下（例如通过透明和相关的信息传递）同时增强信任和知识是否会产生叠加或乘法效应。
此外，随着技术作为减少对个人预防行为依赖性的潜在替代方案的出现，发现信任是这些技术接受度的主要驱动因素，为未来的健康危机管理提供了独特的机会。由于这些发现来自疫情期间或接近疫情结束时的调查，当前进行类似的调查可以提供关于这种接受度是否持续的见解。尽管如此，我们强调在技术开发早期就纳入这些方面的必要性。在公共卫生领域逐渐兴起的共创和共同设计方法（例如[43]）可以在确保技术发展过程中整合公众的观点和关切方面发挥关键作用。
此外，以下考虑是探索性的，反映了文献中的新兴讨论。我们指出工程师、科学家和研究人员需要采取积极主动的方法，强调社会技术合作和伦理反思。将这些元素纳入开发过程可能有助于技术更好地符合社会价值观和期望。已经提出了社会技术合作的方法作为实现这一目标的有用框架，鼓励研究人员在整个开发生命周期中反思其工作的伦理、社会和文化影响[44]。嵌入这些实践可能有助于使科学和技术更加透明、包容，并对公众的关切作出响应，从而增强其可信度[45, 46]。此外，促进研究人员之间的伦理培训和反思实践可以帮助他们预见潜在的社会影响，并以更大的责任感处理困境[47, 48]。通过优先考虑这些努力，工程师、科学家和研究人员可以帮助缩小技术创新与社会信任之间的差距，这被认为是提高技术接受度和成功实施健康危机管理的关键途径。
