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[目的/意义]通过构建在线医疗社区健康焦虑用户画像,以探究健康焦虑用户情感及其他特征表现,为在线医疗平台管理健康焦虑用户及加强在线医疗社区建设提供指导。[方法/过程]首先,依据现有研究成果并结合在线医疗社区健康焦虑用户实际数据特征建立用户画像标签体系。其次,根据标签体系对情感、主题、信息行为标签进行技术加工,得到标签属性并建立用户画像概念模型。最后,通过K-means聚类方法得到4个具有显著差异性的用户画像群体结构进行实证分析。[结果/结论 ]根据用户画像标签特征,将在线医疗社区健康焦虑用户依据情感划分为恐惧型、愤怒型、抑郁型、厌恶型4类,针对每个类型用户画像的显著特征进行具体分析,为在线医疗社区中健康焦虑现象提供一个较为全面的用户画像标签类型解释。 相似文献
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【目的/意义】从用户对不同品牌声誉的感知角度,研究评论支持率、评论时效性、评论长度、图片数量、情感
强度和产品属性特征词对在线评论有用性的影响。【方法/过程】构建多元线性回归理论模型,通过亚马逊电子商务
平台不同品牌声誉感知的手机评论数据进行验证。【结果/结论】研究结果表明,不考虑品牌声誉差异而进行在线评
论的有用性研究具有一定的局限性,商品评论有用性研究需考虑不同品牌声誉感知影响的差异性。 相似文献
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【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