基于深度学习的在线医疗社区用户角色转化研究

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伴随中国经济的快速发展和人民生活水平的显著提高,对健康和更高质量生活的追求促使医疗服务需求快速增长。而传统医疗因资源紧张、地域分布不均衡、分级诊疗不完善等问题,无法应对这种快速增长的医疗服务需求。互联网技术的迅速发展以及Web 2.0技术的出现,以在线医疗社区为代表的新型“互联网+”医疗模式在打破传统医疗模式的时间和空间限制、高效整合利用医疗资源、提高医疗服务水平上发挥着重要的作用。它摒弃了传统的医生到患者的单一信息传递模式,允许患者分享自己的疾病经历和心得体会,使患者由传统的信息接收者转换为信息生产者,丰富了信息来源。作为一种开放、自由的平台,在线医疗社区中的信息和情感完全来源于用户,相对于需求型用户,贡献型角色用户在社区中发挥着更重要的作用,他们的行为决定了社区信息的质量和情感氛围,并最终决定该社区能否为用户提供有效的帮助。如何衡量社区用户角色组成以及如何促进更多的用户成为信息生产者和情感提供者是社区发展中不可忽视的课题。本研究将国内糖尿病论坛“甜蜜家园”(http://bbs.tnbz.com/)作为研究主体,通过爬虫工具获取该社区中所有帖子。基于社会支持理论,使用循环神经网络LSTM算法和词向量特征表示方法识别用户发表内容类别;然后按周期统计用户发表内容类别和数量,并在此基础上识别出用户在该平台中扮演的用户角色;之后通过绘制该社区用户角色演化图来分析用户在社区中的角色是怎样随着时间演化的。此外,本文还构建社会支持相关因素,并分析这些因素对用户角色演化的影响。研究结果显示,以糖尿病为代表的慢性疾病在线医疗社区一个主要为用户提供陪伴和信息的社区,社区用户对交流和陪伴的需求要高于信息;在“甜蜜家园”社区中,活跃用户的角色可以分为5类:“信息需求者”、“社区粘合剂”“社区陪伴者”、“情感交流者”以及“信息提供者”。这五种活跃角色均有较高的概率转化为沉寂用户,从而从社区中流失。而五种活跃角色之间也存在相互转化的现象,但相对转化概率较小。同时,用户接触到的文本的类别和梳理以及结交好友等社会支持因素会对用户角色转化产生影响。本文通过大量数据揭示了“甜蜜家园”社区中用户角色组成及演变行为,并对社会支持相关特征与用户角色演变之间的显著性关系进行研究,从技术可行性和数据使用方法为国内相关研究提供借鉴,并且为国内相关社区进行用户精细化管理提供方法支撑。依据本文结论,社区可以采取相应措施来防止用户流失,提高用户活跃度,促进用户产生更多有价值的医疗信息等。
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