【摘 要】
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【目的】构建高性能、高效率的在线误导性健康信息自动识别模型,是为了满足大数据发展需要,实现对隐藏在网络社交媒体中大量误导性健康信息的自动识别,可以净化网络环境,为解决“信息流行病”提供数据基础和技术支持。提出在线误导性健康信息管控策略,是为了从不同的角度为在线误导性健康信息的管控工作提供综合、有效的方案与建议,可以解决当前社会在线误导性健康信息管理上存在的痛点,推动高质量健康信息的传播,满足健康促
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【目的】构建高性能、高效率的在线误导性健康信息自动识别模型,是为了满足大数据发展需要,实现对隐藏在网络社交媒体中大量误导性健康信息的自动识别,可以净化网络环境,为解决“信息流行病”提供数据基础和技术支持。提出在线误导性健康信息管控策略,是为了从不同的角度为在线误导性健康信息的管控工作提供综合、有效的方案与建议,可以解决当前社会在线误导性健康信息管理上存在的痛点,推动高质量健康信息的传播,满足健康促进和健康教育的国家重大公共卫生发展需求。【方法】通过文献研究的方法,确定在线误导性健康信息的概念,对其内涵进行阐述,并以在线误导性健康信息的概念与内涵为基础,制定在线误导性健康信息的判别标准;使用有监督的机器学习与深度学习方法,构建高性能的在线误导性健康信息自动识别模型,通过识别模型将收集到的在线健康信息进行分类;使用描述性统计与参数检验的方法对识别出的在线误导性健康信息的信息特征与用户特征进行分析;最后,以在线误导性健康信息的识别结果、信息特征分析结果和用户特征分析结果为依据并结合研究实际,有针对性地提出相应的在线误导性健康信息管控策略。【结果】采用“随机森林+BERT”双重判别方式对在线误导性健康信息进行识别,模型的准确率、精确率、召回率和F1值分别为94.87%、97.22%、92.11%和94.60%,性能高于随机森林模型与BERT模型。从在线误导性健康信息的主题特征来看,各类别的在线误导性健康信息的主题内容十分冗杂,大部分与网民的生活相关,还存在着相当比重的误导性健康广告;从在线误导性健康信息的传播特征来看,非误导性的在线健康信息的传播情况高于误导性健康信息,而不同类别的在线误导性健康信息传播情况各不相同,且在传播形式的构成上具有显著的差异。从在线误导性健康信息的受众情感特征来看,在线误导性健康信息受众的负面情感占比高于与非误导性健康的信息受众,而不同类别的在线误导性健康信息的受众情感构成又有所不同,受众情感为负面的在线误导性健康信息在评论数和点赞数上高于受众情感为正面的在线误导性健康信息;从在线误导性健康信息的用户关系特征来看,不同类别的在线误导性健康信息的用户特征各不相同,受众情感为正面的在线误导性健康信息的用户关系更丰富。【结论】对在线误导性健康信息进行自动识别,通过采用“随机森林+BERT”双重判别的方式,同时纳入了包括在线健康信息的传播特征、用户特征在内的外部特征,以及以文本内容为主的内部特征,可以提高自动识别模型的准确性和特异性。对在线误导性健康信息的管控,要利用完善现有技术,高效识别误导性健康信息;要提高健康信息公信力,强化权威信息源建设;要重视虚假广告管控,加强健康广告监管;要采取有效应对措施,阻断在线误导性健康信息传播;要积极开展情绪引导,避免负面情绪蔓延。
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