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J-GLOBAL ID：202002238368923637   整理番号：20A0099601

公衆と医師の異なる衛生健康分野におけるホットスポット事件の情緒分析【JST・京大機械翻訳】

The public and doctors’ sentiment analysis of hot issues in different health domains

著者 (3件)： Liu Zhefeng (中南大学湘雅公共衛生学院,410078湖南省長沙市開福区上麻園嶺巷238号) ,  He Lingnan (中山大学伝播与設計学院,510006广州市番禺区大学城外環東路132号) ,  Chen Lizhang (中南大学湘雅公共衛生学院,410078湖南省長沙市開福区上麻園嶺巷238号)
資料名： Zhongguo Yiyuan  (Zhongguo Yiyuan)
巻： 23  号： 9  ページ： 30-33  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3883A  ISSN： 1671-0592  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:公衆と医師の集団が異なる衛生健康領域の焦点事件に対する情緒と態度を了解し、その傾向と特徴を分析し、衛生健康管理部門の性格的な世論的指導に関連対策の提案を行う。方法;キーワードに従って,マイクロボートプラットフォームとマイクロ通信プラットフォームのテキストデータをそれぞれ把握し,テキスト解析ソフトウェアLIWCを用いて,感情指数を感情指数基準線と比較し,そして,感情指数を,医師の公衆の感情指数と比較した。異なるタイプの事件で異なる群体が発現する正負情緒、及び異なる群体の同類事件における感覚差異を了解する。結果;『政策決定』類事件の正、負の情緒指数はそれぞれ0.0124と0.0133であり、いずれも情緒語頻度の基線より小さく、「医療歴」類事件の正、負の情緒指数はそれぞれ0.0098と0.0352であり、それぞれは正と遠くより遥かに低い。負情緒語頻度基線。医師は「政策決定」事件の正、負情緒指数がそれぞれ0.0112と0.0080であり、いずれも情緒語頻度基線と微博網民情緒指数より小さく、「医療歴」類事件に対する正情緒指数は0.0184で、正性情緒語頻度基線より低い。しかし,それは,マイクロブログユーザの正の感情指数よりわずかに高かった。負の情緒指数は0.0275であり,負性感情語頻度のベースラインより高かったが,しかし,負感情指数は,負感情指数とは相関しなかった。「職業認知」類事件に対する正、負情緒指数はそれぞれ0.0242と0.0146であり、いずれも情緒指数基準線より低い。結論:公衆の衛生健康領域に対する事件は相対的にマイナスの情緒が現れやすく、しかも情緒特徴は事件自身の特徴に影響されるだけではない。異なる集団は衛生領域事件に対する情緒態度に差異がある。世話誘導において、事件の背後の情緒構造を把握するべきで、群体の対応性があり、公衆の多元的帰因、理性帰因を導くべきである。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ホットスポット ,  通信 ,  職業 ,  キーワード ,  健康管理 ,  ボート ,  群体 ,  *衛生 ,  基準線 ,  世論
準シソーラス用語： マイクロブログ ,  政策決定 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 公衆 ,  医師 ,  衛生 ,  ホットスポット ,  事件 ,  情緒 ,  分析