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社交媒體健康信息的語義分析:以推特上癌癥相關(guān)推文為例

發(fā)布時間:2018-01-25 01:44

  本文關(guān)鍵詞: 社交媒體 推特 健康信息 語義分析 大數(shù)據(jù) 出處:《國際新聞界》2017年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:本研究報告了對主流微博客社交媒體——推特(Twitter)16天內(nèi)與癌癥相關(guān)話題的語義分析。研究共收集了269萬余條與癌癥有關(guān)的推文(tweets),并創(chuàng)建了包含223條關(guān)鍵詞的分類法(taxonomy)。依照推文的頻率、周期、同步出現(xiàn)和情緒因素,分析了超過113萬條由該分類篩選的推文并進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)可以從推特社交信息中檢測到的、有助呈現(xiàn)癌癥相關(guān)議題的最顯見的關(guān)鍵詞;(2)癌癥相關(guān)推文的"每周兩天"的頻率高峰;這種節(jié)奏在很大程度上受到突發(fā)新聞或新聞事件的影響;(3)由與乳腺癌、肺癌和前列腺癌相關(guān)的推文中的關(guān)鍵詞匯的同步呈現(xiàn)構(gòu)成的語義網(wǎng)絡(luò)(semantic network),以及(4)表達(dá)對癌癥的積極或消極情緒的情感網(wǎng)絡(luò)(sentiment network)。同時,本文對研究的潛在理論意義和實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了討論。
[Abstract]:This study reports a semantic analysis of cancer related topics on Twitter, the mainstream Weibo social media, within 16 days. The study collected more than 2.69 million cancer related tweets (. Tweets. A taxonomy classification of 223 keywords was created, based on the frequency, cycle, synchronization and emotional factors of tweets. More than 1.13 million tweets screened by this category were analyzed and visualized. The most visible key words to help present cancer-related issues; (2) the peak frequency of "two days a week" in cancer related tweets; This rhythm is largely influenced by breaking news or news events; Semantic semantic networking consisting of synchronous presentation of key terms in tweets related to breast cancer, lung cancer and prostate cancer. At the same time, the potential theoretical significance and practical application of the research are discussed.
【作者單位】: 美國愛荷華州立大學(xué)Greenlee新聞與傳播學(xué)院;美國愛荷華州立大學(xué)商學(xué)院信息系統(tǒng)系;美國愛荷華州立大學(xué)人類科學(xué)學(xué)院人類發(fā)展與家庭研究系;
【分類號】:G206;G254
【正文快照】: 在美國,癌癥是僅次于心臟病的第二致命的疾病。2008年全美死亡人數(shù)中,有23%與癌癥相關(guān)(美國國家衛(wèi)生統(tǒng)計中心,2012)。雖然長期趨勢顯示,在過去35年里癌癥總體死亡率持續(xù)下降(美國國家癌癥研究院,2013),但特定類別癌癥的死亡率,如男士的皮膚黑素瘤,以及肝癌、胰腺癌、以及子宮

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本文編號:1461636

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