突发公共卫生事件下基于在线健康社区用户画像的用户角色研究

摘要：

[目的]探索突发公共卫生事件下在线健康社区发展态势,构建基于TOPSIS熵权法帖子热度评价模型,并运用用户画像定义用户角色.[方法]对丁香园论坛中疫情相关的帖子进行爬取,获得4 972条有效数据,运用TOPSIS熵权法对帖子热度进行排序,然后采用因子分析法降维,最后基于K-means聚类构建用户画像.[结果]在疫情期间,丁香园用户发帖集中于考研、新闻热点、心情驿站、预防医学4大版块;利用用户画像将用户分为高影响力用户、专业型用户、长期用户、高产量用户、高潜力用户、机构类用户、强互动型用户等7大类.[局限]由于丁香园网站只显示爬取的最新的14页网页数据,导致构建的数据集规模较小,且尚未进行不同在线健康社区的横向比较.[结论]精准的用户定位有助于了解用户群体间的差异、准确把握突发公共卫生事件下用户的具体需求,从而为社区在类似事件下开展工作提供更多依据和建议.

关键词：突发公共卫生事件、在线健康社区用户画像、TOPSIS熵权法、K-means聚类分析、因子分析

所属期刊栏目：6

分类号：G350;R-05(情报学、情报工作)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目;江苏省哲学社会科学基金项目;江苏省高校哲学社会科学研究基金项目

在线出版日期：2022-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：93-104