基于文本挖掘的北京市属公立医院负面舆情研究

摘要：

目的 本研究基于文本挖掘与主题建模的方法对北京市属公立医院负面舆情进行分析.方法 收集北京市22家市属公立医院2021年1月1日 至12月31日在主流网媒平台的全部负面舆情.采用Python 3.9进行文本挖掘并建立语料库,利用隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型对语料进行聚类,并根据每个聚类的关键词解释聚类含义.结果 共收集语料3 083条,提取6个主题,根据关键词形成号源与资费相关问题、突发公共卫生事件相关问题、等待时间与服务可及性问题、服务态度与就诊流程体验问题、患者入院手术体验与预后问题等5类问题.结论 公立医院的负面舆情是反映社情民意的重要信息来源.通过对负面舆情的文本挖掘研究,可以有效发现管理漏洞,提出改进措施,从而提升医院舆情管理工作,改善医疗服务工作.

关键词：公立医院、舆情管理、文本挖掘、聚类分析

所属期刊栏目：20

分类号：R197.32(保健组织与事业（卫生事业管理）)

资助基金：北京市医院管理中心培育计划项目PG2022017

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：190-193