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    基于百度指數(shù)的用戶健康信息搜尋行為分析

    2016-08-26 05:42:24曹亭張恒娟

    曹亭,張恒娟

    天津中醫(yī)藥大學(xué)圖書館,天津 300193

    基于百度指數(shù)的用戶健康信息搜尋行為分析

    曹亭,張恒娟*

    天津中醫(yī)藥大學(xué)圖書館,天津 300193

    摘要:目的了解用戶需求,以便提供更有針對性的疾病健康信息。方法以百度指數(shù)為基礎(chǔ),利用信息搜尋理論對用戶健康信息搜索行為進行分析。結(jié)果通過對中西醫(yī)疾病名稱的熱點詞進行分析,平均搜索指數(shù)>3000的疾病有29個,其中關(guān)注預(yù)防方面有11個疾病,關(guān)注癥狀有21個疾病,關(guān)注治療有26個疾病,關(guān)注患者飲食有13個疾病,關(guān)注醫(yī)院信息有3個疾病。結(jié)論圖書館需要提供專業(yè)性的服務(wù),以期最大程度地滿足用戶要求。

    關(guān)鍵詞:百度指數(shù);健康信息;搜尋行為

    【引文格式】曹亭,張恒娟.基于百度指數(shù)的用戶健康信息搜尋行為分析[J].中國中醫(yī)藥圖書情報雜志,2016,40(4):16-18. DOI: 10.3969/j.issn.2095-5707.2016.04.005

    隨著社會的發(fā)展,人們對疾病健康信息的需求量越來越大,根據(jù)天津市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃課題《醫(yī)學(xué)院校圖書館健康信息資源的公益性開發(fā)研究》調(diào)查結(jié)果顯示,用戶在身體出現(xiàn)或者尚未出現(xiàn)不適的時候,80%的人都會通過網(wǎng)絡(luò)了解一些疾病健康信息。而隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,人們可以獲取的疾病健康方面信息越來越多,分析用戶疾病健康信息的需求,方便、快捷、準確地為用戶提供安全有效的疾病健康信息成為當前的熱點話題。本文以百度指數(shù)為基礎(chǔ),利用信息搜尋理論對用戶的搜索行為進行分析,挖掘出用戶關(guān)注的健康信息主要偏重疾病方面,圖書館應(yīng)提供專業(yè)性的服務(wù),來滿足用戶需求。

    1 資料與方法

    本文主要以百度指數(shù)提供數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。百度指數(shù)是以海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分享平臺,是當前互聯(lián)網(wǎng)乃至整個數(shù)據(jù)時代最重要的統(tǒng)計分析平臺之一,是大數(shù)據(jù)時代用戶能快速便捷地掌握所需數(shù)字化信息的體現(xiàn)。本文主要以中西醫(yī)病名為研究對象,分析當前用戶感興趣的醫(yī)學(xué)知識。

    1.1資料采集

    本研究以臨床常見疾病中西醫(yī)病名對照[1]為基本關(guān)鍵詞,根據(jù)大眾搜索習(xí)慣,擴大搜索范圍,對內(nèi)科、外科、婦科、兒科、皮膚科、眼科、耳鼻喉科、口腔科等部分常見的中西醫(yī)病名進行規(guī)范化處理,如流行性感冒規(guī)范為感冒、嬰兒濕疹規(guī)范為濕疹等,整理出西醫(yī)病名 183個,中醫(yī)病名150個,共 333個。其中,痛經(jīng)、麻疹、白喉、白塞病、閉經(jīng)和痢疾共 6種疾病中西醫(yī)病名相同。為避免重復(fù)計算,在中西醫(yī)總數(shù)統(tǒng)計中,上述 6種疾病均按西醫(yī)病名只統(tǒng)計1次。

    1.2方法

    利用百度指數(shù)(http://index.baidu.com/),對333個病名進行搜索。搜索日期為2016年2月17日,檢索2016年1月17日-2月17日期間,全國范圍內(nèi)網(wǎng)民對這些疾病的搜索情況,統(tǒng)計搜索指數(shù)(包括整體和移動),計算出整體搜索指數(shù)與移動搜索指數(shù)的平均搜索指數(shù),并對其進行分析。

    2 結(jié)果

    2.1概況

    平均搜索指數(shù)>3000的疾病有 29個,占疾病總數(shù)的 8.7%,其中西醫(yī)病名 26個,中醫(yī)病名 3個(見表1);網(wǎng)民從未關(guān)注過的疾病有147個,占疾病總數(shù)的 44.2%,其中,西醫(yī)病名 37個(占25.2%),中醫(yī)病名 110個(占 74.8%)??傮w來看,網(wǎng)民對西醫(yī)的關(guān)注度大于中醫(yī),一方面,可能是因為中醫(yī)的病名比較生僻,不為人熟知;另一方面,也許是因為西醫(yī)院數(shù)量比較多,用戶在身體出現(xiàn)不適時,更多的情況是面對西醫(yī)醫(yī)生,所以熟知的西醫(yī)病名較多,因而用戶更多進行搜索的是西醫(yī)病名。

    表1 2016年1月17日-2月17日333個病名百度平均搜索指數(shù)分布

    2.2熱點詞分析

    將平均搜索指數(shù)>3000的 29個病名作為關(guān)鍵詞進行進一步搜索,從年齡、性別和需求圖譜 3個方面進行分析。

    2.2.1年齡分布20~49歲用戶占比例相對較高,搜索指數(shù)平均值為 4957,而人群總搜索指數(shù)平均值為 5704。其原因可能與上網(wǎng)用戶年齡主要集中在這一年齡段有關(guān)。

    2.2.2性別分布男性用戶與女性用戶的關(guān)注比例基本保持在7∶3左右,包括痛經(jīng)、盆腔炎類的女性疾病,男性關(guān)注度也較高。如龜頭炎這種男性疾病,男性關(guān)注比例高達 90%,出現(xiàn)男女比例嚴重失衡現(xiàn)象。其原因一方面可能因為男性上網(wǎng)的比例高于女性,另一方面也說明男性更愿意通過網(wǎng)絡(luò)查找疾病方面的信息。

    2.2.3百度指數(shù)需求圖譜分析在平均搜索指數(shù)>3000的29個疾病名稱中,有11個(占37.9%)是關(guān)注疾病的預(yù)防,分別是口腔潰瘍、濕疹、肺結(jié)核、腎結(jié)石、盆腔炎、帶狀皰疹、痛經(jīng)、失眠、麥粒腫、銀屑病、扁平疣。用戶關(guān)注的信息依次是疾病誘因、疾病預(yù)防及疾病的傳染性。

    表2 百度平均搜索指數(shù)>3000的29個中西醫(yī)疾病名稱

    關(guān)注疾病癥狀 21個(占 72.4%),分別是糖尿病、尖銳濕疣、前列腺炎、蕁麻疹、子宮肌瘤、高血壓、濕疹、肺結(jié)核、灰指甲、腎結(jié)石、盆腔炎、過敏性鼻炎、慢性咽炎、脂肪肝、膽囊炎、龜頭炎、感冒、肝硬化、黃疸、脂溢性皮炎、支氣管炎。關(guān)注信息包括并發(fā)癥和確癥。確癥中依次關(guān)注:指標信息,主要查看醫(yī)院檢查報告的結(jié)果是否屬于正常范圍;癥狀比較,對相似病癥的比較和分析以確證病例;患者自身感受,是否有痛癢感等。

    關(guān)注疾病治療 26個(占 89.7%):除子宮肌瘤、肝硬化、胃炎以外,其余 26個疾病均受到關(guān)注。用戶關(guān)注的信息分別為:治療方法;是否可以自愈和治愈,關(guān)注慢性病的危害和長期服藥的危害性;治療過程中使用的藥物名稱;治療過程中的注意事項。

    關(guān)注患者飲食的疾病為 13個(占 44.8%),分別是糖尿病、前列腺炎、口腔潰瘍、子宮肌瘤、高血壓、腎結(jié)石、帶狀皰疹、過敏性鼻炎、脂肪肝、膽囊炎、感冒、黃疸、支氣管炎。用戶關(guān)注的信息有患病前的食療養(yǎng)生、飲食調(diào)理,如何預(yù)防疾病的發(fā)生;患病后的飲食指南、食物宜忌;食品衛(wèi)生和安全問題。

    關(guān)注醫(yī)院信息3個(占10.3%),分別是尖銳濕疣、盆腔炎、過敏性鼻炎。用戶關(guān)注的信息主要是:⑴??漆t(yī)院的信息,醫(yī)院的醫(yī)療水平、科室、等級、是否醫(yī)保定點單位、口碑、信譽、服務(wù)態(tài)度等。⑵醫(yī)院專家的信息,包括專家的出診時間、治療水平,醫(yī)生資質(zhì),掛號的難易程度等。

    3 分析與展望

    信息搜尋行為是指用戶意識到對某種需求的認知,為滿足這種需求而激活記憶里所存儲的知識或者在周圍環(huán)境中有目的地搜尋信息的過程[2]。簡言之,信息搜尋是用戶為滿足自己的需求,利用各種手段搜尋信息的過程。而健康信息搜尋指基于用戶對健康信息的需求,有意識地搜集健康信息的過程,隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,主要是指用戶通過網(wǎng)絡(luò)搜尋健康信息的過程?;颊咚褜そ】敌畔⒌哪康氖菫闇p少醫(yī)療服務(wù)市場中的信息非對稱,對醫(yī)療服務(wù)的價值、質(zhì)量做出識別和判斷,減少患者的不確定性風(fēng)險,以便做出正確決策,降低醫(yī)療服務(wù)成本,從而實現(xiàn)患者效益最大化的行為。

    目前,國內(nèi)對健康信息搜尋的研究并不多,李鳳萍[3]中從不同群體網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為、網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋的動機及影響因素、網(wǎng)絡(luò)作為健康信息渠道與傳統(tǒng)媒體的比較幾個方面對美國新媒體時代的網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為研究進行系統(tǒng)考察。劉亞君等[4]從研究內(nèi)容和研究方法 2個方面探討國外網(wǎng)絡(luò)用戶健康信息需求和行為領(lǐng)域的主要進展和熱點問題,以期為我國更好地開展網(wǎng)絡(luò)健康信息用戶研究提供發(fā)展思路。

    本文主要以百度指數(shù)為基礎(chǔ),針對健康知識中的疾病知識進行分析,通過對29個高頻次中西醫(yī)疾病名稱的分析,得出一些用戶關(guān)注的信息,包括預(yù)防、癥狀、治療、患者飲食和醫(yī)院等方面。

    針對用戶關(guān)注和需求的信息,圖書館將根據(jù)館藏文獻與需求信息的匹配度,提供公益化和專業(yè)性的服務(wù),以期最大程度地滿足用戶要求。在下一步工作中,圖書館查新檢索人員可以通過分析用戶感興趣疾病的搜索周期和搜索地域,分階段、分地段地為用戶推送其感興趣的健康醫(yī)療信息。

    參考文獻

    [1] 林昭庚.中西醫(yī)病名對照大辭典[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2003.

    [2] 袁紅,王琴.用戶信息搜尋模式與數(shù)字圖書館可用性評價[J].圖書情報工作,2013,57(13):22-28.

    [3] 李鳳萍.國外網(wǎng)絡(luò)健康信息搜尋行為研究[C]//清華大學(xué).2013年度第八屆中國健康傳播大會論文集.北京,2013:81-87.

    [4] 劉亞君,蘭小筠.國外網(wǎng)絡(luò)健康信息用戶研究進展及啟示[J].中華醫(yī)學(xué)圖書情報雜志,2011,20(7):38-41.

    (修回日期:2016-06-20;編輯:魏民)

    中圖分類號:R195

    文獻標識碼:A

    文章編號:2095-5707(2016)04-0016-03

    收稿日期:(2016-02-29)

    基金項目:天津市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目(TJTQ13-010) 第一作者:曹亭,助理館員,研究方向為圖書館服務(wù)。 E-mail: caoting176@163.com *通訊作者:張恒娟,實驗師,研究方向為圖書館信息與技術(shù)應(yīng)用。E-mail: ajuan369@126.com

    Analysis on Health Information Search Behaviors of Users Based on the Baidu Index

    CAO Ting, ZHANG Heng-juan*
    (Library of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300193, China)

    Abstract:Objective To understand the user demands and provide more targeted disease and health information for users. Methods Based on the Baidu index, this article used the theory of information search to analyze health information search behaviors of users. Results Through the analysis of the hotspot words of TCM diseases and Western medicine diseases, this article concluded that the average search index of 29 diseases > 3000, including 11 diseases focusing on prevention, 21 diseases focusing on symptoms, 26 diseases focusing on treatment, 13 diseases focusing on patients' diet, and 3 diseases focusing on hospital information. Conclusion Libraries are supposed to provide professional services to meet user demands to the maximum extent.

    Key words:Baidu index; health information; search behavior

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