【摘要】[目的 /意义]探究新媒体环境下，不同移动社交媒体用户健康信息规避的影响因素与表现差异，抽取标签要素并结合FBM理论模型进行用户画像分析，为健康服务机构深度了解用户群体特征、精准把握用户类型提供理论与实践指导。[方法 /过程]基于半结构访谈收集样本资料，通过扎根理论抽取要素标签，以在校学生、公司职员与农民为调查对象，通过K-means聚类算法对移动社交媒体健康信息规避用户进行聚类分析。[结果 /结论 ]研究得出，移动社交媒体健康信息规避用户可分为利用规避型、吸收规避型、暴露规避型与屏蔽规避型4种用户画像群体结构，且不同用户群体显著触发因素与规避表现有所差异。