新冠肺炎疫情期间公众心理健康信息需求研究—以社会化问答平台“知乎”为例 ... ...

今天分享给大家的这篇研究论文范例以社会化问答平台“知乎”为例,通过K-means聚类算法和LDA主题模型挖掘“知乎”平台下心理健康话题中的公众心理健康信息需求提问数据，并对这些数据进行分析和研究，探究新冠肺炎疫情期间公众心理健康信息需求特点及分布情况,为有关政府部门和相关运营商更好地了解这方面现状,提升服务水平提供参考和帮助。

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1，本研究范例简单介绍

标题：新冠肺炎疫情期间公众心理健康信息需求研究—以社会化问答平台“知乎”为例

作者：

米国伟1 先祖权1 王琳1,2 吕端士1

1. 天津师范大学管理学院  

2. 天津师范大学心理与行为研究院

来源：中国知网(https://www.cnki.net/)

基金资助：

国家社会科学基金重大项目“新时代民众心理与社会心态服务于社会治理的模式研究”(项目编号:20ZDA079)； 

天津市哲学社会科学规划项目“基于公众网络信息行为的政府网站可检索性理论分析及优化”(项目编号:TJTQ16004)；

关键词：社会化问答社区;新冠肺炎疫情;心理健康;信息需求;聚类;主题模型;

摘要：

[目的/意义]

本文以社会化问答平台为例,探究新冠肺炎疫情期间公众心理健康信息需求特点及分布情况,为有关政府部门和相关运营商更好地了解这方面现状,提升服务水平提供参考和帮助。

[方法/过程]

通过数据采集、数据处理、K-means聚类、LDA主题模型和需求识别5个步骤对疫情期间"知乎"问答平台下心理健康话题中的全部14 168条提问数据进行信息需求挖掘。通过对比分析,探究出疫情暴发前时期、疫情时期和后疫情时期的公众心理健康信息需求主题特征,构建出新冠肺炎疫情期间公众心理健康信息需求框架。

[结果/结论]

疫情期间比较容易出现家庭情境下的心理健康信息需求;公众容易出现与抑郁有关的心理健康信息需求;公众心理健康问题的预防意识和接受专业心理援助的意识有待提高;网络环境下心理健康信息需求表达的准确性有待加强。 

文章目录

1 国内外研究现状

    1.1 社会化问答平台信息需求研究

    1.2 公众心理健康研究

2 基于文本挖掘的心理健康信息需求分析框架

    2.1 数据采集与处理

        1)数据来源与采集

        2)数据处理

    2.2 K-means聚类

    2.3 LDA主题模型

    2.4 需求识别

3 公众心理健康信息需求结果分析

    3.1 数据基本情况

    3.2 公众心理健康信息需求框架

    3.3 疫情期间不同社会群体的心理问题分布

4 讨论

5 结论

2，范文相关知识点和研究方法

2.1 什么是聚类？

本文提到了K-means聚类算法和LDA主题提取算法，那么什么是聚类，还有哪些聚类方面的算法呢？

下面是一段来源于知乎问答上的解释：聚类是什么?

人类对未知事物的认知过程就是提取特征值、根据特征值将事物分类、套用类特性来推测这个未知事物行为特点。

一般的分类都是根据人类的知识来进行的：如何设置特征变量、特征变量的取值和类的关系等。但有些情况下，如何分类的知识也不太清楚时，尤其是在大数据的电商领域，我们连类在哪都不清楚（如啤酒和尿布竟会有联系），这就无法分类、也就无法完成认知了。为了解决这种情况下的问题，所以就提出了聚类，也就是计算机自动学习分类特征。聚类的原理是事物分布的非均匀性、时空相近性，也就是说，事物的分布就如我们所看到的宇宙星空一样，大部分的空间非常稀疏，而在某些时空区域则会大量聚集，即类间距离远大于类内距离。聚类就是利用这个特点，找到这样的聚集区域。然后分析它们为什么会聚集在一起，寻找分类特征。以后就可以用特征值来代替一类事物，从信息压缩上就是极大的效率。

用直白的语言翻译一下上面那段话：

1. 拿“分类”作对比，如果预先知道要分成哪些类，那么就用分类方法；如果预先不知道有哪些分类，就寄希望于“聚类”算法能自动给我们聚出来几类

2. 算法是怎么聚的呢，可以用星空做类比，有些区域星星多，他们本来就是一堆一堆的，算法就能自动把一堆一堆划分出来

3. 从算法实现原理方面看，其实也跟人的认知类似，面对一个类别，或者某个实物对象，它给其它对象能有差别的一定是一些属性，比如，狗的嘴型和猫的嘴型是不一样的，嘴型就是一个属性。因为脑力所限，不能把所有细枝末节的属性都用来做区别，那么就抓住关键属性，所谓的特征，聚类算法就能经过运算抓住一系列特征，再用特征划分类别。

2.2 有哪些聚类算法？

下面这种思维导图来源自：《数据挖掘导论》思维导图3--聚类分析

总结一下，上图列出来三大类聚类算法：

1. 求距离的方法：从每一堆选出一个参照对象，其他对象跟这些参照对象的距离进行比较，哪个近就加入哪堆。确定堆、选参照、算距离都是要迭代很多次的。

2. 用图的方法

3. 求密度的方法

3，后续的学习

学习各种聚类分析算法，并尝试在Jupyter Notebook中使用Python来做算法实验。