0 引言

在线医疗社区是医疗服务新型业态，依托于互联网信息技术，将医疗服务从线下转移到线上。在线医疗社区按服务主体可分为三类：一是患者交流平台，主要用户为患有相同或相似病症的患者，如甜蜜家园、慢友帮；二是医生交流平台，主要为医生提供学术交流和在线培训等，如丁香园、好医生；三是医患交流平台，具有医生和患者两类用户，主要为医患之间的健康管理、健康咨询、挂号、导诊、问诊、药品购买等交流提供平台，如好大夫在线、春雨医生[1]。“好大夫在线”是国内最大的医患互动平台，创建于2006年，积累了大量医患数据。糖尿病是一种由于胰岛素分泌不足或外周组织对胰岛素不敏感引起的代谢性疾病，以持续高血糖状态为特征，可能引发100 多种并发症。糖尿病病人由于患病时间长，更易在医疗社区浏览和发布信息。因此，本文以“好大夫在线”的问答数据为例，通过数据分析，探讨与糖尿病主题相关患者、医生与医患问答的特征。

1 研究现状

在线医疗社区目前没有统一的定义，存在若干相似概念。笔者在中国知网中以“在线医疗社区”“在线医疗平台”“在线健康平台”“在线健康社区”“健康医疗社区”“健康医疗平台”作为主题词进行检索，共有392 条记录，集中于近5年，说明相关研究处于起步阶段。

1.1 关于患者群体的研究

在线医疗社区患者研究主要包括：一是患者使用在线医疗社区的意愿研究，从影响因素、影响关系等方面展开，发现社会支持、成就需要、隐私安全、感知信任、医疗效果、感知收益和交互设计等都有正向影响[2-3]。二是患者信息披露与个人隐私的顾虑研究，从影响因素、影响模型构建等方面展开，发现患者性格、信息敏感、以往经历、情感承诺、外部保护和医生信誉等都对患者的信息披露与隐私顾虑产生影响[4-9]。三是患者的社区参与和知识共享行为研究，发现利他性、归属感、互动中心性、等价性、交互感知和社区回报对共享行为产生影响，且不同用户存在差异[10-13]。四是研究患者的购买意愿，影响因素有网络口碑、患者生成信息和医生生成信息等[14-15]。

1.2 关于医生群体的研究

医生特征研究集中在对医生声誉、服务价格、个人贡献、疾病类型、咨询量和个人收益等之间的关系的研究。刘笑笑以好大夫在线为例，发现医生的在线信誉和努力对医生咨询量有显著影响[16]。韩晓翠基于好大夫在线医生数据，发现医生的经济回报、名誉回报及线下身份对贡献行为有积极影响[17]。李洋从糖尿病、冠心病和乳腺癌3 种慢性病入手，发现不同疾病的医生贡献行为的影响因素存在差异[18]。李莹莹发现服务评价、医生职称、医生所在医院对服务价格有显著影响[19]。叶存辉等以好大夫在线为例，研究医生受访量的影响因素，发现相对于医生职称，患者更在乎医院等级[20]。梁俏等基于好大夫在线数据分析，认为医生及其同事的努力和声誉对参与免费咨询的新患者数有显著影响[21]。

1.3 关于问答记录的研究

李蕾等总结社会化问答主要包括问题、答案、用户和平台[22]，而在医疗领域主要是问答主题特征研究。吕英杰等研究Medhelp 社区中肺癌、乳腺癌和糖尿病3 种疾病，提取7 个热点主题[23]。金碧漪等基于问答网站和糖尿病社区的数据得出糖尿病的主题分布特征[24]。王煜等以寻医问药网中糖尿病社区的帖子内容为分析对象，采用矢量空间模型和K-Means 聚类模型进行主题分析，得出“症状与并发症”“治疗”两个热点主题[25]。

综上所述，已有研究成果主要基于问卷调查、网络数据爬取、社会网络分析等方法对单一主题进行探讨，数据量少。本文以好大夫在线为例，通过对10年来糖尿病相关主题参与问答的医患群体及问答本身的特征分析，揭示患者、医生及问答3 个方面的具体特征，以期为优化在线医疗社区服务提供充分的数据与事实支持。

2 研究设计

2.1 研究思路

本文基于python 爬虫数据对在线医疗社区中医患问答相关特征进行分析，与前人研究方式不同的是，爬取尽可能完整的大量的数据作为支撑。研究分3 个部分展开。前两个部分是医患问答中的主体，从患者角度，从患者的患病类型、患病时长、过敏史3 个维度展开；从医生角度，从医生的职称、所属的医院及科室、活跃医生的特征等维度展开。第3 个部分为医患问答的特征，从患者提问的时间分布、主题特征、意向特征等方面展开，采用LDA 主题模型、R 语言词频统计等方法进行揭示。

文章来源：《糖尿病新世界》 网址: http://www.tnbxsj.cn/qikandaodu/2020/0724/388.html