基于微博平台的自媒体药品广告监管策略研究

发布时间：2023-08-29 20:26

　　药品广告是药商进行药品宣传和促销的重要手段,广大药商在抢占线下广告媒体同时,也在积极瞄准线上市场推广。泛在网络环境下,不乏存在某些不良商家和营销人员利用自媒体平台进行药品的虚假违法宣传的现象。药品的虚假违法宣传不仅给消费者造成经济损失和健康危害,还破坏了正常的广告市场秩序,阻碍了广告业健康而长远的发展。因此,如何有效地对自媒体领域的药品广告进行监管已成为我国药品广告监管研究的重要课题。本研究的自媒体药品广告以微博用户自行发布的药品广告为例,主要研究工作和成果如下:(1)运用内容分析法对通过网络爬虫获取的1054篇药品广告的内容特征进行了整理和分析。从广告监管的角度,发现自媒体药品广告存在的问题主要有:缺乏药品不良反应、副作用等重要信息;广告发布门槛较低;大量药品广告存在违法的情况。(2)采用两种机器学习算法分别构建了虚假违法药品广告识别模型,尝试进行自动识别虚假违法药品广告的方法研究,实验结果表明,在用向量空间模型进行文本表示和用卡方检验进行特征选择时,相较于决策树分类算法,支持向量机分类算法在识别虚假违法药品广告方面有着更好的表现。(3)构建了社会监督环境下的自媒体药品广告监管演化博...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
英汉缩略语名词对照
中文摘要
英文摘要
前言
    1 研究背景
    2 研究方法
    3 研究内容
    4 研究目的与意义
    5 国内外研究现状
        5.1 关于自媒体广告特征的研究
        5.2 国外关于药品广告的研究
        5.3 国内关于药品广告的研究
        5.4 国内外研究述评
第一章 相关概念与理论基础
    1 相关概念界定
    2 自媒体药品广告政府监管的理论基础
    3 我国药品广告政府监管的现行模式
        3.1 监管机构及职责划分
        3.2 药品广告监管的法律法规及相关制度
第二章 基于内容分析的自媒体药品广告特征分析
    1 引言
    2 实验数据获取与处理
        2.1 数据获取
        2.2 药品广告判定流程
        2.3 药品广告编码分类
    3 文本特征分析
        3.1 药物信息
        3.2 产品卖点
        3.3 广告策略
        3.4 其它信息
    4 讨论与建议
    5 本章小结
第三章 基于机器学习的虚假违法药品广告识别方法探析
    1 引言
    2 相关知识及技术
        2.1 机器学习
        2.2 文本分类
    3 实验数据的选取和分析
    4 构建虚假违法药品广告识别模型的方法
        4.1 文本预处理
        4.2 文本特征表示
        4.3 文本特征选择
        4.4 文本分类算法
        4.5 性能评价体系
    5 虚假违法药品广告识别模型的实现
        5.1 实验过程
        5.2 实验数据
        5.3 实验结果
    6 本章小结
第四章 基于演化博弈的自媒体药品广告监管策略分析
    1 引言
    2 自媒体药品广告监管演化博弈模型假设与建立
    3 自媒体药品广告监管演化博弈过程分析
        3.1 广告主演化策略稳定性分析
        3.2 平台运营商演化策略稳定性分析
        3.3 监管部门演化策略稳定性分析
    4 结论与建议
    5 本章小结
第五章 加强自媒体药品广告监管的建议
    1 完善药品广告监管法律体系
    2 提高政府监管效能
        2.1 创新工作方式
        2.2 推进智能监管
        2.3 加强人才建设
    3 督促平台运营商履行相关义务
        3.1 加强与自媒体平台运营商的交流合作
        3.2 明确对自媒体平台运营商不作为的处罚标准
    4 促进社会监督力量的发展
        4.1 促进消费者监督
        4.2 促进行业协会监督
        4.3 促进网民舆论监督
结论与展望
    1 主要结论简述
    2 研究的创新点
    3 存在的局限性
参考文献
文献综述
    参考文献
附录 Ⅰ 药品广告监管相关法律法规
附录 Ⅱ 药品广告分析类目编码表
致谢
硕士期间发表的论文



本文编号：3844225