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[目的/意义]用户利用在线医评信息是网络医疗服务的关键环节，探索医评信息特征如何影响用户采纳行为有助于促进在线医疗平台的优化和服务发展。[方法/过程]基于ELM模型和信任转移理论，采用2*2*2的组间实验设计方法开展情景决策实验，收集有效问卷539份，并利用Smart PLS开展直接效应、中介效应和调节效应分析。[结果/结论]事实型(vs抽象型)评论和真实姓*(vs昵称)的评论人标识可以提升感知内容客观性和具体评论人可信度，并进一步提升用户对评论的有用性感知和后续采纳意愿。对网站的信任可以通过一般评论人群体信任向具体评论人信任进行转移。用户性别特征和疾病严重程度特征分别负向和正向调节评论特征对用户认知及后续采纳的影响。研究提出的措施可以帮助在线医疗平台优化设计以促进用户对医评信息的采纳利用。 相似文献
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[目的/意义]目前各大电子商务网站产生了海量的评论信息，对于消费者而言，查阅和分析这些信息将面临巨大的挑战。因此，有必要对评论的有用性进行综合评价，为消费者过滤出真正有价值的内容。[方法/过程]为此，本文提出并研究了一种在线消费者评论的有用性评价模型，为消费者的网购决策提供支持。该模型主要基于分类算法，识别在线消费者评论的有用性，并按其概率值大小进行排序。根据在线消费者评论的特点，提取了一系列分类特征用于其有用性评价，然后利用支持向量机对评论进行分类并从中识别有用的记录。利用来自B2C电子商务网站的3个在线消费者评论数据集（手机、女鞋、糖果巧克力）对提出的模型进行实证分析。[结果/结论]研究结果显示，该模型能够量化地评价在线消费者评论的有用性并对其进行有效的分类排序。该模型主要依赖语义特征进行排序，而对非语义特征的依赖较少。通过选择合适的概率阈值，能够缩小验证空间，并显著提升分类精确度。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]本研究旨在从信息觅食理论出发,分析点评类软件消费者在线评论搜索行为的内在机理。[方法/过程]以信息觅食理论为基础,围绕信息线索、斑块模型和菜单模型构建了消费者在线评论搜索行为模型。采用问卷调查法收集352份有效样本数据,并利用结构方程模型对理论模型进行分析与检验。[结果/结论]评论内容质量、评论丰富性、评论效价以及评论者资信度4类信息线索均会正向显著影响消费者斑块收益感知,进而正向影响消费者在线评论搜索行为。此外,评论效价也会直接正向显著影响消费者在线评论搜索行为。本研究在理论层面深入揭示了消费者在线评论搜索行为的内在机理,延伸了信息觅食理论的研究情境与边界;在实践层面为点评类软件的功能优化及引导消费者有效搜索在线评论提供了相关建议。 相似文献
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[目的/意义] 在线医评信息对构建互联网医疗信任十分重要,但目前医评网站中医生人均评论十分有限。因此,探索用户生成在线医评信息的影响因素有利于促进互联网医疗的发展。[方法/过程] 对34位健康信息用户进行半结构化访谈,基于扎根理论对资料进行开放性编码、主轴编码和选择性编码。[结果/结论] 通过分析得到45个初始概念、15个范畴及对应的用户认知、用户个体特征、医疗环境和医生特征4个主范畴,在此基础上构建了用户生成在线医评信息的影响因素模型,并从医疗政策、医疗服务提供者、网络医疗平台和网络用户4个方面提出相应的激励对策。研究结果对在线医评信息生成的影响因素提供了理论支持,对促进在线医评信息的生成提供了对策和思路。 相似文献
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[目的/意义]社会化在线评论与传统的专业性评论相比,具有更为显著的传播速度和影响力。文本评论中的情感因素并非单纯的数量化评分能够完全体现的。对本文评论中情感因素的测量与分析,能够有助于在线评论的全角度识别与揭示,更加客观准确地反映在线评论的价值。[过程/方法]通过提取用户发布的在线文本评论数据,采用有监督机器学习的算法,分别计算文本评论的情感分类得分、情感倾向得分、综合情感得分。从类型、地区、人数多个维度对情感得分与总评分进行交叉对比分析。[结果/结论]研究结果表明,文本评论蕴含的情感因素对总评分具有部分的影响作用。用户的认知偏好、社会文化背景和评论人数占比会对情感因素的有用性产生影响。 相似文献
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[目的/意义]情感分析技术广泛应用于网络舆情方面,该技术可以有效地区别分析网民在网络社交平台所发布言论的情感极性。受到应用领域的限制,基础的情感词典并不能满足特定应用领域对于情感分析的需求。本文构建的词典可以满足网络舆情领域的情感分析需求。[方法/过程]先使用TF-IDF和TextRank提取种子词,然后采用SO-PMI算法构建突发事件网络舆情领域的情感词典。[结果/结论]使用该情感词典对“昆山反杀案”这一突发事件的微博评论进行情感分析,证明了所构建的情感词典在一定程度上具有准确性及适用性。 相似文献
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[目的/意义]旨在实现对用户特征的精准刻画以更好地理解用户在在线健康社区中的参与特征和信息需求。[方法/过程]爬取在线健康社区患者问诊与评论数据,综合使用BERTopic短文本话题分析模型、LDA主题分析方法构建用户画像的病症主题、问诊需求以及情感倾向三个标签来精准挖掘在线健康社区中新疆地区居民的网络问诊需求,揭示网络问诊特征。[结果/结论]所得画像有助于医疗服务提供方进一步分析用户的病情和情感状态,了解用户的需求和痛点;为医疗机构和医生提供参考,以推动实现高度个性化的现代医疗服务、持续优化和提升医疗服务质量,增强用户的满意度和信任感。 相似文献
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[目的/意义]网民情感变化是影响政府舆情应对进程、政策、策略的关键。因此，构建科学高效的情感词典，对网民情感分析研究及应对策略的选择具有重要的实际意义。[方法/过程]结合扎根理论的质性研究特点，在情感词典的构造中融入突发事件演化规律影响因素，采用点互信息算法，TF-IDF，统计量等方法对微博表情符号词典及突发事件专属情感词典进行构建，编制了突发事件情感词典，随后选取"6.22"杭州保姆纵火案微博语料进行情感分析。[结论/结果]实验发现，与不加入影响因素的情感词典相比，本文构造的词典在准确率召回率等指标的对比中均得到了一定程度的提高。同时，结合扎根理论与主题分析的结果，对舆情发展的不同阶段所选择的舆情应对策略提供了参考。 相似文献
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[研究目的]从视频弹幕的视角出发,挖掘网络舆情事件的话题漂移规律,提升网络舆情事件的视频情感检索精度。[研究方法]通过对视频弹幕进行主题与情感分析,提升网络舆情事件在线监测精准度,并在此基础上提出并构建弹幕迁移指数,建立一种基于弹幕迁移指数的情感监测方法,该方法首先基于BTM主题模型抽取视频弹幕的话题信息,并基于情感词典与颜文字词典计算不同时间窗口下的话题情感类别与情感强度,建立面向视频弹幕的网络舆情事件监测模型,再从话题内容的变化与视频兴趣热度两个角度构建话题迁移指数,并利用话题的情感强度变化,构建情感迁移指数。最终,基于话题迁移指数与情感迁移指数,得到加权后的弹幕迁移指数,实现网络舆情事件的在线监测。[研究结论]通过视频弹幕社区的真实数据,从逻辑层面验证了本模型的合理性,结果表明该方法能够较为准确地识别网络舆情事件迁移的关键时间窗口,为实现视频分享平台的情感可视化提供了切实可行的理论探索。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。 相似文献
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[目的]通过研究当下网络环境的具体情境,利用概率分析的方式判断具体舆情所属的案例类型,从而为网络舆情危机响应决策提供依据。[方法]使用贝叶斯网络模型作为分析方法,构建网络舆情案例匹配的指标体系和案例匹配模型。[结果]通过48个网络舆情危机中的随机43个事件作为训练数据,构建贝叶斯网络模型,使用剩余5个网络舆情危机事件作为测试组,经检验测试样本案例匹配结果与事实相符。[结论]本文通过构建网络舆情案例匹配的相关指标体系和贝叶斯网络模型,为对网络舆情进行分型,从而为舆情危机响应提供了决策依据。 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱与分面检索能够实现健康信息的有效组织,解决其多源异构、专业知识门槛高、语义歧义等方面的问题,从而帮助用户降低专业性医疗知识的使用门槛,引导用户更快获取资源。[方法/过程]将知识图谱与分面检索相结合,构建基于医学知识图谱的慢性病在线医疗社区分面检索模型,主要包括分面体系构建、分面与焦点排序以及分面展现控制3个步骤,并以百度贴吧自闭症吧为数据来源对分面检索原型予以实现。[结果/结论]所构建的自闭症分面检索原型系统应用效果较好,提高了用户检索的效率与质量。提出的分面检索模型对完善健康信息服务等相关理论和方法具有一定推动作用。 相似文献
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[目的/意义] 区别于单一维度的情感强度测度,基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析从立体空间角度探析情感的细粒度表征及情感焦点,对政府及有关部门提升舆情治理水平具有重要意义。[方法/过程] 运用PAD情感模型构建情感语义空间,以2018年食品安全舆情为例,一方面,将情感词映射至情感语义空间,根据位置判别情感词多维情感强度;另一方面,根据情感语义空间的表现形式划分情感层次,探寻不同情感指向特征。[结果/结论] 多维情感语义空间中,食品安全舆情情感的自我认知层愉悦度较高,表明公众认为自身对食品安全有较好的认知;舆情中社会发展和民生民意空间呈现明显的负向情绪,且网民在表达该类情感时的神经生理激活水平较高,应引起政府高度重视。食品安全舆情中的意见领袖对他人情感有较强的影响力,政府应加强与该领域意见领袖的沟通与引导。 相似文献
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[目的/意义]探究影响在线健康社区用户诊疗信息求助行为的外部因素、个体动机与形成路径,为在线健康社区生态圈的平衡和可持续发展提供参考建议。[方法/过程]以信息生态理论为分析视角,从信息、信息人、信息技术和信息环境4个维度提炼出影响因素和个体动机,并选择技术接受模型为研究框架提出研究假设,进而构建形成路径的理论模型。选取"好大夫在线"、"寻医问药网"、"39健康网"等在线健康社区为实证研究数据来源,采用"情境实验+调查问卷"的研究方法获取437份有效样本数据,利用SmartPLS2.0检验理论模型。[结果/结论]求助自我效能负向影响感知有用性,健康信息素养、求助经验、感知易用性、信息准确性、相关性、及时性正向影响感知有用性,求助自我效能和健康信息素养正向影响感知易用性。按照显著程度,直接影响求助意愿因素依次为求助经验、社会容认度、感知隐私风险、感知易用性、感知有用性、平台信任。 相似文献