目的:了解自媒体平台关于医务人员遭受网络暴力事件的公众评论主题,探究公众关注热点,为促进医患关系,保护医务人员心理健康,维护良好网络秩序提供参考。方法:使用Python软件爬取自媒体平台用户发布的评论,采用Rost CM 6.0软件进行词频...目的:了解自媒体平台关于医务人员遭受网络暴力事件的公众评论主题,探究公众关注热点,为促进医患关系,保护医务人员心理健康,维护良好网络秩序提供参考。方法:使用Python软件爬取自媒体平台用户发布的评论,采用Rost CM 6.0软件进行词频分析和语义网络分析,采用Python语言编程实现BTM模型,对医务人员遭受网络暴力事件中公众评论进行主题挖掘。结果:经爬取、筛选后共获得1212条自媒体评论。BTM主题分析得出8个主题,主题聚类分析得出“信息发布与传播”“对事件当事人的评论”“对事件的建议与评价”3个主题。结论:自媒体平台中涉医网络暴力不单指向医务人员,更涉及负向舆论的传播与扩散,其表象之下是对医患关系与医疗秩序的破坏。相关部门应持续关注媒体及网民动向,并加强网络平台监管技术与责任,宣传医患和谐共处,谨防不良情感信息传播的负向影响。展开更多
文摘目的:了解自媒体平台关于医务人员遭受网络暴力事件的公众评论主题,探究公众关注热点,为促进医患关系,保护医务人员心理健康,维护良好网络秩序提供参考。方法:使用Python软件爬取自媒体平台用户发布的评论,采用Rost CM 6.0软件进行词频分析和语义网络分析,采用Python语言编程实现BTM模型,对医务人员遭受网络暴力事件中公众评论进行主题挖掘。结果:经爬取、筛选后共获得1212条自媒体评论。BTM主题分析得出8个主题,主题聚类分析得出“信息发布与传播”“对事件当事人的评论”“对事件的建议与评价”3个主题。结论:自媒体平台中涉医网络暴力不单指向医务人员,更涉及负向舆论的传播与扩散,其表象之下是对医患关系与医疗秩序的破坏。相关部门应持续关注媒体及网民动向,并加强网络平台监管技术与责任,宣传医患和谐共处,谨防不良情感信息传播的负向影响。
