基于媒介信息的医疗人工智能社会认知研究:基于1469份中文报道文本的分析 |
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引用本文: | 汪琛,孙启贵,徐飞.基于媒介信息的医疗人工智能社会认知研究:基于1469份中文报道文本的分析[J].科学传播与科学教育,2023(1):41-59. |
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作者姓名: | 汪琛 孙启贵 徐飞 |
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作者单位: | 中国科学技术大学科技哲学部,合肥 230096;中国科学技术大学公共事务学院,合肥 230096 |
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基金项目: | 中央高校基本科研业务费资助“合成生物学伦理政策法规框架问题研究”(YD2110002004);中国科协2022年度研究生科普能力提升项目“伦理风险型技术的科普解读与社会感知研究:以人工智能医疗技术为例”(KXYJS2022070) |
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摘 要: | 本文以1469份有关医疗AI(智慧医疗)的中文报刊的媒介报道为研究对象,围绕医疗AI产生的海量媒介信息对聚焦社会关注、定位发展路径与战略选择具有重要的实证参考价值。借助词频分析、语义网络与LDA主题模型等文本分析方法,探索不同时期医疗AI的媒介文本聚焦内容,整合描述国内对医疗AI关切的主题分布。医疗AI的媒介文本数量与规模近年来增加迅速,关注内容逐步深入医疗AI的9个子集领域;此外医疗AI可能引发的社会问题及其对策也不断引发社会热议,应注重对医疗AI体制化建设的社会认知塑造。文章创新性的关注到医疗AI的媒介信息文本,并尝试构建医疗AI社会认知的隐含狄利克雷分布主题模型,挖掘医疗AI新闻文本信息的主题类别。
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关 键 词: | 媒介信息 医疗AI 社会认知 文本分析 |
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