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「最新论文赏析」抗疫配景下中医前言形象之变化

时间:2022-11-13 01:01 点击次数:
  本文摘要:一场忽如其来的新冠肺炎疫情改变了许多人的生活。本期赏析的论文来自清华大学的程萧潇博士生和金兼斌教授,团结易研网络研究实验室张荣显博士和赵莹团队(作者团队有小编的同事哦,小编自满),研究在今年疫情大配景下,中医与西医的前言形象是否出现出某种变化性。

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一场忽如其来的新冠肺炎疫情改变了许多人的生活。本期赏析的论文来自清华大学的程萧潇博士生和金兼斌教授,团结易研网络研究实验室张荣显博士和赵莹团队(作者团队有小编的同事哦,小编自满),研究在今年疫情大配景下,中医与西医的前言形象是否出现出某种变化性。本论文研究方法使用大数据技术辅助在线内容分析法,与以往内容分析法差别,为保证数据质量,团队在数据样本的预处置惩罚及编码历程做出创新性实验,例如,预处置惩罚时设定多重规则清理数据,平衡数据笼罩度与相关性;使用编码员信度测试完善和确定编码簿,核验大数据算法编码准确度。

为了深入剖析这篇论文,小编专门找了研究团队做了深度相识。接下来,小编为大家“拆解”研究历程,先容研究团队如何把理论和数据当做原质料,制作出一篇文本数据分析研究论文!借鉴文献,提炼研究问题论文起始,明确研究配景,论述在中国“抗疫方略中,中西医联合诊疗是一大特色和亮点”,总结中医药在数次修改的诊疗方案中饰演的重要角色,基于“前言形象及社会形象”认识,以中医的前言形象为切入口,回首和整理“他者”语境中的中医及中医形象的前言出现方面的文献,进而提出焦点研究问题:面临本次大疫,中医与西医的前言形象是否出现出某种变化性。详细化为两个研究问题:RQ1:疫情暴发前后,中西医前言形象在新闻报道的出现上有何变化?RQ2:疫情暴发前后,有关中西医新闻报道的整体论调有何变化?报道论调与差别维度的中西医前言形象是如何关联的?接纳大数据技术辅助在线内容分析法,思量数据相关性与笼罩度,多次预处置惩罚,选取目的文本样本为获取切合研究目的的数据样本,选取了四家海内主流媒体(思量媒体属性)作为数据收集工具,检索条件如下:媒体泉源:、《新京报》、汹涌网和《南方都市报》时间规模:以2020年1月23日武汉“封城”这个时间为区分节点,笼罩该时间节点前后三个月左右时间检索词:“中医”“西医”“中西医”“现代医学”“传统医学”等与中西医相关的通用关键词获取数据检索效果之后,研究团队组织和执行了三次数据预处置惩罚,每次清理行动遵循一定准则和逻辑,像一个漏斗一样,筛选出相对“全”而“准”的数据样本,目的是获得较佳质量的数据样本库,打好数据分析的基础。

基于设定好的检索条件,获得第一批数据样本,新闻报道21,138篇。在这个数据基础上,想要进一步提高数据相关性,提升目的数据笼罩度,于是做了开端预处置惩罚,移除信息量过少的文本样本,删除文本少于200字的样本。处置惩罚后余下20,657篇。

随后研究人员人工检查样本,发现虽然许多文本确实提及了中西医相关词汇,可是报道主题并非与医学直接相关,而且部门文本中仅泛起一两次关键词。因此团队再次举行数据清理,剔除单篇文本中提及检索关键词词频少于5次的文本,执行操作后,留下10,826篇新闻报道。对数据质量的追求并没有到此为止,研究人员第二次人工检查,验证发现险些所有新闻报道均与研究主题直接相关。同时,在检视历程中,研究人员手动删除了部门无关数据,最终共获得9,981篇完全切合研究目的的新闻报道。

大数据研究中,尤其是在做内容分析法时,学者们通常体贴在检索数据和处置惩罚数据历程中,是否能检索完整的目的样本,是否会有遗漏?另一方面,查全与查准也存在天然的矛盾,过于宽泛的检索条件虽能只管笼罩数据样本,却也容易纳入无关数据,因此两者之间需要取得一个平衡。这篇论文为到达查全查准的目的,使用关键词先行检索出相对全面的数据,进而多次筛查,清理无关数据,获得相关性和准确度更高的样本。到这一步,就完成了数据库建设。在数据处置惩罚和分析的历程中,本研究实验全新的研究思路,在信度测试历程中优化和确定编码簿,以大数据算法编码快速完成编码,严控数据质量。

整套操作流程如下:编码员之间信度测试编码协助优化编码簿编码簿的设计之初,研究人员参考和整理文献,并人工阅读大量新闻报道文本,归纳出编码类目的选项及对应关键词(可组合逻辑,用于执行大数据自动编码),形成编码簿初稿。为相识这套编码簿及关键词设定的准确性,研究人员组织编码员举行信度测试,而且在这个历程中,重复调整和优化编码簿,直到编码员信度到达优异水平(霍尔斯蒂指数0.89,DiVoMiner®还提供科恩系数、斯科特系数和克利本多夫系数信度盘算公式),完成编码员信度测试和编码簿简直认事情。编码簿框架与编码方法核验大数据算法自动编码准确度随机抽取1%的样本作为磨练样本(107篇),执行人工编码,对照大数据算法自动编码效果,盘算信度,所有类目准确度均在0.87以上,显示大数据自动编码效果良好,可接纳该效果作为解读依据。

这一步骤是为确保大数据算法自动编码的准确水平。最终由通过信度测试的编码员对大数据算法编码效果举行随机检查和校正,进一步提升了编码准确度,完成数据效果的收集事情。研究结论对数据效果举行解读,对比疫情发生前后的新闻报道偏重点,可以发现不少有趣的结论:由于政府和行业对中医到场诊疗的努力推动,具有实际成效,中医的社会形象和前言形象是有实质性改变和提升的。总体而言此次中西医联合抗疫,一定水平上牢固了中医的生存空间,提升了其社会形象。

编后语:以上这篇论文,从收集数据到数据处置惩罚,包罗信度测试、算法编码及人工校正,连同数据效果的产出,历程只用了三周时间。固然这离不开研究团队前期花大量功夫整理和消化大量文献,事先做好富足的准备事情,带着明确的思路执行数据处置惩罚和分析,最终联合理论解读数据,完成作品!----END----关注民众号"文本数据挖掘与分析"(divominer)或登入官网,快速注册帐号,永久免费使用DiVoMiner®学习版!更多精彩内容「DiVoMiner」疫情大数据,非一般的词云图把看不见变得可见「DiVoMiner重磅更新」PDF也能轻松做大数据技术辅助内容分析大数据时代建设文本数据样本之科学化检索攻略政策文本研究都有哪些思路?5年文献告诉你,大神们都是这样做。


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