【摘 要】
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目的:以用户评论时滞为切入点探讨在线健康社区用户行为规律。探究不同评论时滞的在线健康社区用户行为特征差异、情感特征差异、反馈内容特征差异,构建理论模型探讨在线健康社区用户评论行为时滞特征的影响因素,明确其影响机制,识别影响用户评论行为时滞特征的关键因素。为医疗机构有针对性地改善患者就医体验,促进患者评价进而提升医疗机构声誉和效益提供理论支持,也为在线健康社区建设,制定适当的激励策略刺激用户及发出及
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目的:以用户评论时滞为切入点探讨在线健康社区用户行为规律。探究不同评论时滞的在线健康社区用户行为特征差异、情感特征差异、反馈内容特征差异,构建理论模型探讨在线健康社区用户评论行为时滞特征的影响因素,明确其影响机制,识别影响用户评论行为时滞特征的关键因素。为医疗机构有针对性地改善患者就医体验,促进患者评价进而提升医疗机构声誉和效益提供理论支持,也为在线健康社区建设,制定适当的激励策略刺激用户及发出及时、客观的评价提供理论支持。方法:利用Python自制爬虫抓取微医网截至2021年12月28日的全部用户评价数据共计459812条,结合社会支持理论、PAD三维情感理论（Pleasure-Arousal-Dom-inance,PAD）、S-O-R理论框架（Stimulus-Organism-Response,S-O-R）构建理论模型提出假设。采用主题分类、情感分析,构建情感语义空间对测量模型中的变量。从抓取的全部数据中抽取2000条用户评论并按标点符号切分成短句,人工标注形成语料库,测试并对比7种机器学习分类算法在当前语料库上的分类效果,最终选取支持向量机作为本研究的分类算法。情感分析方法为基于Bi＿LSTM（Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi＿LSTM）模型的开源情感分析工具,对各个主题的文本进行情感分析即测得各个主题对应变量的值。情感语义空间的构建采取构建情感特征词表、计算情感特征词的情感值、计算文本情感值的整体流程。在此基础上,利用回归分析对假设进行检验、利用逐步回归法和Bootstrap对中介效应进行检验。结果:结果显示,用户情感状态和评论数量在晚上8点的时候同时达到峰值。愉悦度、激活度、优势度的波动范围随着评论时间与就诊时间间隔增大出现变宽的趋势,越容易出现偏离样本均值的样本值。将评论文本分为短期文本和长期文本,两部分文本主题建模结果表现出差异。短期文本特有的主题为等候时间、问诊过程、检查项目、专科-儿科,长期文本特有的主题有复诊过程、满意表达、专科-口腔、药物疗效。在线健康社区用户在就诊过程中获得的情感支持可以显著正向影响用户情感状态中的愉悦度（β=0.200,P＜0.001）、激活度（β=0.125,P＜0.001）、优势度（β=0.294,P＜0.001）,信息支持可以显著正向影响用户情感状态中的愉悦度（β=0.268,P＜0.001）、激活度（β=0.244,P＜0.001）和优势度（β=0.176,P＜0.001）,情感状态中的愉悦度（β=-0.238,P＜0.001）、激活度（β=-0.259,P＜0.001）和优势度（β=-0.245,P＜0.001）显著负向影响用户评论行为时滞特征,情感状态中的愉悦度、激活度、和优势度在用户所获社会支持与用户评论行为时滞特征的关系中间具有部分中介作用。结论:用户行为及情感状态存在时间特性,在特定的时刻表现出行为上的相对活跃性,情感状态的相对积极性、兴奋性与主动性;不同疾病的用户、初诊用户和复诊用户、接受药物治疗的用户和未接受药物治疗的用户的评论时滞特征可能存在差异;用户对于社会支持的感知越积极,其情感状态越趋向于正面;情感状态越趋向于正面,时滞特征在数值上越小,用户评论时间与就诊时间间隔越短;情感状态在在线健康社区用户获得的社会支持对用户评论行为时滞特征的影响中起部分中介作用。由此,医疗机构可以通过改善医患沟通的途径使患者获得更为理想的社会支持,进而促进患者评价、提升医院声誉和效益;在线健康社区则应当引导用户进行及时、客观地评价,提升用户评价质量,使用户评价发挥更大的价值。
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