社交媒体健康信息的语义分析:以推特上癌症相关推文为例
本文关键词： 社交媒体 推特 健康信息 语义分析 大数据 出处：《国际新闻界》2017年04期 论文类型：期刊论文
【摘要】：本研究报告了对主流微博客社交媒体——推特(Twitter)16天内与癌症相关话题的语义分析。研究共收集了269万余条与癌症有关的推文(tweets),并创建了包含223条关键词的分类法(taxonomy)。依照推文的频率、周期、同步出现和情绪因素,分析了超过113万条由该分类筛选的推文并进行可视化呈现。研究结果发现:(1)可以从推特社交信息中检测到的、有助呈现癌症相关议题的最显见的关键词;(2)癌症相关推文的"每周两天"的频率高峰;这种节奏在很大程度上受到突发新闻或新闻事件的影响;(3)由与乳腺癌、肺癌和前列腺癌相关的推文中的关键词汇的同步呈现构成的语义网络(semantic network),以及(4)表达对癌症的积极或消极情绪的情感网络(sentiment network)。同时,本文对研究的潜在理论意义和实际应用进行了讨论。
[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.
【作者单位】： 美国爱荷华州立大学Greenlee新闻与传播学院;美国爱荷华州立大学商学院信息系统系;美国爱荷华州立大学人类科学学院人类发展与家庭研究系;
【分类号】：G206;G254
【正文快照】： 在美国,癌症是仅次于心脏病的第二致命的疾病。2008年全美死亡人数中,有23%与癌症相关(美国国家卫生统计中心,2012)。虽然长期趋势显示,在过去35年里癌症总体死亡率持续下降(美国国家癌症研究院,2013),但特定类别癌症的死亡率,如男士的皮肤黑素瘤,以及肝癌、胰腺癌、以及子宫
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，本文编号：1461636
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