新冠疫情背景下确诊病例出行信息挖掘研究

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伴随全球新型冠状病毒(COVID-19)大规模扩散,其传播方式也变得越来越复杂,针对目前COVID-19在我国出现的“集中爆发”现象,考虑传统的COVID-19病毒传播研究主要集中在宏观上对传染病的整体传播规律或趋势方向上,缺乏在聚集性疫情地区视角下利用确诊病例行动轨迹文本从多源病例角度开展的相关研究,本文选择三组位于河北省南部具有典型小世界特征的聚集性疫情地区案例,筛选出三组共502名确诊病例的行动轨迹文本,利用高频词、互信息以及LDA算法分别对不同地区的确诊病例出行信息文本进行初步信息挖掘,得到其文本内容分析层面的描述统计和主题分布状况,并进一步结合文献梳理、访谈和社会网络分析对确诊病例出行信息文本进行深度挖掘,发现可能影响确诊病例出行的影响因素,并建构起完整的影响因素框架,然后引入社会网络分析法,从所有地区数据到各地区数据再到对比论述的思路逐步展开,分别从宏观整体网络分析、中观凝聚子群分析以及微观影响因素个体分析进行展开,对其内部结构与传播规律进行研究,分析确诊病例群体间在行程活动上存在的共性与差异,对COVID-19传播群体内部结构和传播规律进行研究。结果表明:(1)、疫情防控与治疗是不同区域共同关注的核心主题;(2)、消费/商业活动总是成为仅次于疫情防控的主题之一;(3)、部分影响因素之间确实存在共现关联关系;(4)、不同地区关键影响因素既存在共性,也存在差异性。
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