突发公共卫生事件下健康信息需求的主题与用户情感实证研究

摘要：

本文以社会化问答社区为例,探究疫情期间健康信息需求的主题与用户情感变化特征,以期改进问答社区在突发事件中的应急策略,通过数据采集和清洗、文本预处理、LDA主题模型、BERT+BiLSTM情感分类模型对25 540条数据进行知识挖掘和主题-情感协同分析.研究结果显示,本文使用的方案能够有效捕捉疫情期间网民需求健康信息的主题特征.在情感分类方面,BERT+BiLSTM模型的分类准确率较基线模型提升了 11.75％.为更好地应对突发公共卫生事件,本文建议社会化问答社区应自行生产科学的健康信息、提高针对主题的舆情监控力度并积极引导用户认知.

关键词：社会化问答社区、健康信息需求、主题模型、用户情感、突发公共卫生事件

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：安徽省高校科学研究重点项目;安徽财经大学科研项目

在线出版日期：2023-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

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