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1.
【目的/意义】在线健康社区给用户提供了一个分享知识经验和获得社会支持的平台,其持续发展的关键在
于促进用户的知识交互行为,增加社区知识源的知识积累。【方法/过程】本文通过在线健康社区甜蜜家园的案例引
入,将用户划分为普通用户和高级用户,以知识链和社会支持理论为基础构建了不同级别用户知识交互行为的演
化博弈模型,分析了动态演化过程和均衡策略,并运用MATLAB进行了仿真分析。【结果/结论】普通用户和高级用
户进行知识交互的目的不同,普通用户希望获得知识收益、信息支持收益和情感支持收益,而高级用户更加注重
工具支持收益;普通用户和高级用户关注的成本因素也不同,普通用户关注知识获取和知识选择成本,而高级用
户更关注知识外化成本;普通用户的信任忧虑超过一定限度时不利于用户的知识交互。【创新/局限】本文引入知
识链模型对在线健康社区不同级别用户的知识交互行为进行了研究,但未考虑社区构建的外部环境对用户交互
行为的影响。 相似文献
2.
【目的/意义】信息共享和信息搜寻是用户参与在线健康社区的主要方式,在参与过程中,用户往往会出于
不同目的同步实施信息共享和信息搜寻的复合信息行为,探讨影响用户同步实施两种行为的因素,有助于帮助在
线健康社区精准把握用户需求,进一步优化提升服务策略。【方法/过程】通过结合自我决定理论和TAM模型,构建
在线健康社区用户信息共享与搜寻行为意愿影响因素模型。通过发放问卷收集数据并运用结构方程模型对研究
假设进行验证。【结果/结论】研究结果表明健康焦虑对信息搜寻意愿有显著影响,情感需要对信息共享意愿有显著
影响。此外,用户信息共享意愿对信息共享和搜寻行为均有正向影响,而用户的信息搜寻意愿仅显著影响搜寻行
为。【创新/局限】丰富了在线健康社区用户信息行为研究领域的理论框架,为在线健康社区用户行为研究提供了新
的视角。未来的相关研究将会针对某一特定社区用户进行更深层次的探讨。 相似文献
3.
【目的/意义】提出基于Stacking集成学习的问答信息采纳行为识别策略,促进在线健康社区问答的精准化推送、助推数字化医疗服务高质量发展。【方法/过程】构建以集成学习方法和非集成学习方法为基学习器、以逻辑回归算法（LR）为元学习器的Stacking集成学习模型,比较单预测模型、同类预测模型组合、不同类预测模型组合的Stacking集成学习模型预测精度,选取“寻医问药”平台的慢性病问答构建数据集验证模型的优越性,并选取“快速问医生有问必答120”平台数据验证模型的可移植性。【结果/结论】Stacking集成模型相比于单预测模型能够更精准识别被采纳问答信息,模型具有较强的泛化性,可以适用于不同的在线健康社区。【创新/局限】本文基于Stacking集成思想构建两阶段预测模型,并借助机器学习构建最佳预测模型组合,显著提高在线健康社区问答信息采纳识别精度,但伴随问答信息积累,在线健康社区问答模式不断发展变化,考虑结合历史数据和每日更新数据的动态预测方法是未来研究工作重点。 相似文献
4.
【目的/意义】探究在线健康社区用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型，为在线健康社区的设计者、 运营者和管理者的服务创新提供可供参考的意见和建议。【方法/过程】以“好大夫在线”、“寻医问药网”、“39健康 网”等在线健康社区的用户群体为研究样本，采用“情境实验+焦点小组+深度访谈”的研究方法收集原始资料，并运 用扎根理论提炼出在线健康社区环境下用户诊疗信息求助行为形成机理的概念模型。【结果/结论】研究结果表明， 由诊疗收益和成本收益组成的求助收益因素在用户求助行为的形成中起到了驱动性的作用，由诊疗风险和安全风 险组成的求助风险因素起阻碍性的作用，由信息质量、平台质量和服务质量组成的在线健康社区因素起支持性的 作用，由行为能力、性格、健康状况和资源条件等组成的求助者个体因素起调节性的作用。 相似文献
5.
【目的/意义】研究在线健康社区中用户参与行为和互动模式,了解用户从潜水者向贡献者转化的影响因
素,从而为在线健康社区可持续发展提供参考建议。【方法/过程】本文通过构建激励机制下用户之间、在线健康社
区与用户之间两类有限理性的博弈模型,计算复制动态方程并求解均衡稳定策略,探究用户参与行为转化的影响
因素。【结果/结论】研究表明,在线健康社区中用户参与行为转化与发帖成本、隐私成本以及读帖收益系数成负相
关,与发帖收益系数、其他用户贡献的知识量以及情感支持成正相关,激励机制的引入对用户参与行为转化有积极
促进作用。在对策建议方面,在线健康社区可以从平台设计、氛围营造、用户生成内容、激励机制引入和隐私保障
机制构建五个层面进行优化管理。【创新/局限】本研究将引入激励机制作为在线健康社区的选择策略,未探讨其他
策略因素对于用户参与行为的影响,后续研究可以加以改进。 相似文献
6.
【目的/意义】研究新媒体环境下企业微博信息行为特征,通过对比分析五家同类型企业微博信息行为过程,提出建议,从而提高企业与用户信息交互的效果,提高企业核心竞争力。【方法/过程】本文通过网络爬虫采集五家汽车企业近三年来的全部微博数据及粉丝数据,采用知识图谱分析方法,将企业微博在线活动特征可视化,分析企业在线活动的时间特征,在线内容挖掘及热点分析,共同关注者的网络可视化及差异比较。【结果/结论】本文基于知识图谱构建的新媒体环境下企业微博信息行为模型可以作为企业在线信息活动分析的研究框架;数据分析结果表明企业可以利用新媒体平台进行在线活动,提升企业与用户的信息交互效果。 相似文献
7.
【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网
络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先,
利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然
后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/
结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变
更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信
息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理,
研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。 相似文献
8.
【目的/意义】在线健康社区用户规模庞大,信息量浩如烟海,如何帮助社区管理者和用户判别有用信息,提
高决策效率是亟待解决的问题。【方法/过程】在复杂网络视角下,提出一个新的评论有用性分析框架。首先,采集
在线健康社区患者评论数据,采用文本分析法分析有用评论、非有用评论以及所有评论的主题分布和情感分布,初
步分析各类评论文本的有用性特征;其次,将各类评论文本分别转换为文本关联网络,使用社会网络分析方法进一
步分析其有用性特征;最后,分析评论有用性及其特征与患者发表评论、用户对评论的有用性投票以及文本关联网
络结构特征的关联性,实现基于文本关联网络的评论有用性分析。【结果/结论】有用评论和非有用评论文本关联网
络结构具有一定差异,在线健康社区用户就诊前后的信息需求和经验输出的重点有所不同。【创新/局限】基于复杂
网络视角研究在线健康社区评论有用性,但仅使用了好大夫在线的数据,未来可对更多数量和种类的在线健康社
区信息内容有用性进行研究。 相似文献
9.
【目的/意义】通过分析在线健康社区成员的互动模式和网络结构，探讨其价值共创行为特征，为社区的持续运营和管理提供建议。【方法/过程】以百度抑郁症吧为研究对象，采取质性和定量混合的研究方法，首先采用内容分析法对所爬取的数据进行编码,再利用社交网络分析对各价值网络的网络结构特征和关键用户进行了探究。【结果/结论】结果显示，在在线健康社区中成员以独特的方式进行价值共创，其产生的三种类型的价值互相共存，其中整体网络与社交价值网络相关性最高，知识价值网络和文化价值网络相关性最低；社区成员之间的联系并不密集，并不存在核心-边缘结构；网络中的大多数关键用户角色存在重叠；并根据本文的研究结果提出了三点针对性建议。【创新/局限】首次从在线社区的整体网络结构和成员之间的交互关系探究在线健康社区价值共创行为。但在数据的选择、收集与研究方法的运用上仍有所不足，未来需加以改进。 相似文献
10.
【目的/意义】解析社会化问答社区用户知识交互过程,识别用户交互过程中的关键影响因素,为管理者优
化用户体验,提高社区知识服务水平提供参考。【方法/过程】本文基于社会化问答社区信息生态链模型,利用问卷
调查法和访谈法,从交互主体、交互内容、交互平台以及交互环境四个维度构建了用户知识交互行为影响因素体
系,并运用DEMATEL方法对关键影响因素进行识别。【结果/结论】根据各因素的关联作用分析,表明了体验感知、
社区氛围、自我效能、价值认知、知识质量是社会化问答社区用户知识交互行为的关键影响因素,并据此为社区发
展提出了相关建议。【创新/局限】本文利用 DEMATEL 方法系统全面地分析了社会化问答社区知识交互行为影响
因素间的相互作用,揭示了影响用户知识交互行为的关键影响因素,为社区发展提出了相关建议。但研究数据存
在主观性,且缺乏实例验证。 相似文献
11.
【目的/意义】在线健康社区的快速发展为用户获取医疗健康信息和服务提供了重要平台。但用户主要以 搜索和浏览信息为主，缺乏知识分享意愿，这将影响社区的可持续发展。整合信息系统成功模型和社会支持两个 视角，研究了在线健康社区用户知识分享行为。【方法/过程】对收集的326份有效问卷采用结构方程模型进行分 析。【结果/结论】研究结果发现，信息质量和服务质量显著影响用户对社区的信任，信息支持和情感支持显著影响 用户对其他成员的信任，信任和隐私风险决定用户知识分享的意愿。研究结果启示在线健康社区应重视信息服务 质量，为社区用户创造可信的互动环境，减少用户隐私担忧，从而促进成员的知识分享意愿和行为。 相似文献
12.
【目的/意义】在线健康社区方兴未艾,但也面临着诸多信息服务质量问题。旨在找到影响社区平台与用
户演化博弈的关键因素,从而为在线健康社区的信息服务质量优化提供参考,以促进其长远有序发展。【方法/过
程】运用有限理性与演化博弈的理论和方法,构建了在线健康社区平台与用户群体之间的信息服务演化博弈模型,
并对在线健康社区提供优质或普通信息服务、用户使用与否的演化博弈进行求解。【结果/结论】研究表明,在线健
康社区提供优质信息服务需要付出的额外成本、提供优质信息服务的收益和提供普通信息服务的收益、用户获取
服务的成本,以及用户使用服务的收益是影响社区平台与用户演化博弈的关键因素。基于演化博弈的分析,进一
步提出在线健康社区信息服务质量优化、运营管理实践的建议和对策。 相似文献
13.
【 目的/意义】在突发公共卫生事件情境下面向在线健康社区用户画像与分群,有助于提升社区服务质量,为
拓宽互联网疫情风险感知渠道作出贡献。【方法/过程】以“COVID-19”为例,结合社区数据特点从用户基本特征、
用户兴趣主题、情感倾向、用户问诊需求和用户交互网络角色五个角度出发构建画像标签并利用DBSCAN聚类实
现画像,根据画像结果呈现用户概貌;利用 AP算法在画像基础上实现用户分群,通过社会网络分析找到最具疫情
风险发现价值的用户类群。【结果/结论】实例分析表明,本文所构建的模型能够有效生成在线健康社区用户画像,
画像可以对社区用户进行概括、映射用户原貌;分群结果呈现出5类社区用户群：患者、疑似患者、医师、奉献者和社
区管理员;社会网络分析表明最具疫情风险发现价值的用户群体为疑似患者和奉献者。【创新/局限】实例分析数据
量尚达不到“大数据”标准,画像构建粒度仍有继续提升的空间。 相似文献
14.
【目的/意义】识别风险认知视角下社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素，以有效提升个人健康管理与决策水平，为社交媒体运营管理和可持续发展提供参考。【方法/过程】基于风险信息搜寻与加工模型（RISP），构建知觉风险特征、相关渠道信念、负面情绪响应、信息充分性、信息规避规范和知觉信息收集能力6个维度下社交媒体用户健康信息规避行为影响因素指标体系。通过三角模糊数Dematel方法构建因素关系网络图，并借助DANP方法量化关键影响因素权重。【结果/结论】结合影响因素的极限超矩阵和原因度、中心度排序结果识别出了可及性、感知严重性、高唤醒情绪、现有信息水平等社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素并提出了相应优化策略。【创新/局限】本研究从风险认知视角揭示了社交媒体用户健康信息规避行为关键影响因素，对促进社交媒体运营管理及持续发展具有一定的指导意义。但量化指标存在一定主观性，样本数据有待进一步丰富与完善。 相似文献
15.
【目的/意义】在线健康社区可持续发展的关键在于知识共创。用户信息需求作为知识共创的起点,是开展
在线健康社区知识共创机理研究的重要基础。【方法/过程】首先从就医渠道、就医状态、治疗现状3个维度刻画在线
健康社区的用户就医情境,提出4类就医情境。其次运用python爬取寻医问药网“有问必答”社区2020年全年用户
有效提问数据97169条,通过独立编码为其打上就医情境标签。最后融合Word2vec与LDA算法,提取不同就医情
境下用户信息需求偏好。【结果/结论】研究发现,30.1%的用户不能准确描述就医情境。在准确表达就医情境的用
户中,线上初诊是主要就医情境,主要关注症状与就诊;线下初诊+未治疗+线上复诊主要关注检查与原因;线下初
诊+治疗过+线上复诊主要关注方法效果与后续;线上初诊+治疗过+线上复诊主要关注方法效果与后续。【创新/局
限】本文依据疾病就诊与治疗的全过程提出4类就医情境,并揭示了不同就医情境下用户信息需求偏好差异,但仅
对医患类在线健康社区进行了实证分析。 相似文献
16.
【目的/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。 相似文献
17.
[目的/意义]非替代性时间分配行为是指个体对计划的时间不愿挪作他用的现象，引入心理账户理论分析在线健康社区用户该行为的规律，有助于预测用户行为与优化信息服务。[方法/过程]爬取丁香园论坛慢病区用户行为以及统计学特征信息，依据时间的非替代性从“来源—用途”构建在线健康社区用户发回帖时间分配框架，分别从发帖行为、回帖及其单次持续使用行为数据识别时间心理账户，进而分析其非替代性时间分配行为规律。[结果/结论]在线健康社区用户回帖行为具有非替代性时间分配行为规律，源于工作用于政策了解与就业寻求以及源于休息用于求医问诊与药物使用的时间不会挪作他用，但发帖及单次持续使用行为的时间分配没有非替代性。 相似文献
18.
【目的/意义】在线健康信息交流热潮下，大众社交媒体的垂直交流版块与垂直在线健康社区共同为用户提供了丰富的在线健康信息交流渠道，深入探究用户参与驱动因素，将有助于用户多渠道开展健康信息交流，优化多元社区对在线健康交流的支撑。【方法/过程】通过采集微博抑郁症超话中用户主动生成的文本，基于扎根理论分析并提取概念与范畴，进而构建用户大众社交媒体健康信息交流参与驱动因素模型。【结果/结论】研究揭示了在抑郁症主题交流情境下，用户参与行为驱动因素包括精神需求、辅助治疗动机以及提供帮助动机；此外，社区类型的差异会导致用户生成内容类型及其体现的用户参与驱动因素有别，这可能会进一步影响用户根据不同动机在使用社区时做出不同的选择。【创新/局限】本文着重关注用户利用大众社交媒体开展健康信息互动的驱动因素，并与垂直在线健康社区进行比较，后续研究可进一步拓展社区类型进行探索。 相似文献
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【目的/意义】在线健康社区用户显、隐性知识转化与共享的行为策略与内在机理关系到社区健康知识的积
累与传播。【方法/过程】基于SECI模型对用户知识转化与共享过程中的价值收益与成本支出进行界定并建立博弈
得益矩阵,构建在线健康社区用户知识转化与共享的演化博弈模型,分析其动态演化过程与均衡稳定策略,并运用
Netlogo进行博弈仿真分析其影响机理。【结果/结论】社区用户在社会化、外化、组合化、内化四阶段不同参数设置下
参与知识转化与共享的博弈策略选择得以验证,在线健康社区用户的知识转化效率与共享效果得以提升。 相似文献
20.
[目的/意义]通过构建在线健康社区用户画像,解释不同用户群体的情感差异和特征,以掌握社区用户情感表达规律,推动在线健康社区的信息支持与情感支持功能建设。[方法/过程]首先,分析建立用户画像的目的,结合在线健康社区的数据特点建立包含基本信息、情感、主题和信息行为特征的用户画像概念模型。其次,确定各用户的标签属性,对标签属性进行抽取。最后,结合情感标签对用户角色进行划分,利用具有噪声的基于密度的空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)实现了用户画像并分析不同角色的画像特征。[结果/结论]提出的方法可以有效生成贴近用户原貌的画像并识别用户情感表达特征。通过实例分析挖掘出焦虑型、愤怒型、祈祷型、乐观型和悲哀型等5类社区用户群,各用户群体在性别、年龄、影响力、活跃度和兴趣主题方面均表现出不同的情感特征差异。 相似文献