基于文本挖掘的丁香医生APP用户评论分析*
时间：2022-12-09 18:15:04 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
白雪艳 陈超亿 冯占春
(华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院 武汉430000)
伴随信息通信技术的进步，线上问诊成为患者获得医疗服务的重要方式，基于移动健康的方法，即通过移动电话和个人数字助理等移动技术提供健康服务和信息的电子健康模式在卫生保健领域快速发展。根据医疗干预的阶段不同，医疗应用程序可划分为以下6种类型：预约及缴费，患者可通过平台预约医生、缴付诊疗费用；
医疗咨询及评估，注册患者可通过平台向医生咨询，注册医生可回答患者问题；
医学教育，通过网站或应用程序为患者提供与疾病相关的科普和教育文章，如日常生活思考、自我监控、自我管理和对某些疾病的应急反应；
药品和医疗器械销售，患者在此类网站上核实有效处方后可以购买药物；
电子病历，面向医生提供制作医疗电子记录的相关服务；
慢性病管理，通常分为医生和患者版本。目前有研究表明使用移动医疗应用开展行为干预在疾病管理中具有潜在有效性[1]。国家对于“互联网+医疗健康”的支持推动了在线医疗服务的发展。丁香医生APP 由医学网站丁香园团队研发，是一款面向大众的药品信息查询及日常安全用药辅助工具，具有较强代表性，对于丁香医生APP 用户评论的分析具有现实意义[2]。
2.1 基于在线评论中数值型信息的消费者满意度研究
主要针对评论数量、言论质量、评论效价对顾客价值创造的影响开展相关研究。研究表明，数值型在线评论的效价参考价值逐渐降低，主要表现在以下两个方面：第一，消费者对于在线评论关注点发生转移。在商品同质化严重的背景下，用户对信息细致程度有更高要求。作为简化版信息的数值型在线评论，内容详细程度和信息量不足，导致其影响力消减。第二，数值型在线评论的效价之间没有显著差异，使其参考价值降低。有学者通过对Airbnb和TripAdvisor在线评论的评分比较，发现大多数评分都集中在4.5～5分之间(总分为5)。综上所述，数值型信息研究参考价值降低，有较大局限性。
2.2 基于用户评论文本的消费者满意度研究
此类研究提取评论中的文本并通过情感分析方法判断情感倾向[3]。国内学者对用户服务满意度研究起步较晚，提取用户评论文本进行满意度影响因素研究主要集中在酒店、旅游、电商领域。移动医疗作为新型产业，该领域相关研究数量较少。有学者从医疗论坛文本入手，分析脑血管病论坛用户关注的热点主题以及论坛成员的真实需求，以提供更精准服务；
有学者提出在信任中介作用下，评论文本的数量及其时效性、信任倾向和评论文本接收者的参与程度都会影响消费者的认知信任和情感信任，从而影响购买意愿；
有学者探讨影响移动医疗APP 用户接受行为的因素并通过问卷调查收集数据进行分析，提出感知有用性、感知易用性、信息质量等皆为移动医疗APP 接受行为的影响因素；
有学者利用问卷调查方法分析用户对在线医疗服务满意度，研究表明挂号和查询等医疗服务满意程度较高；
有学者探讨问诊类移动APP 用户持续使用影响因素，提出医生沟通、关怀行为会显著提升用户对医生的信任进而提升对APP 的信任度和满意度；
另有学者以在线评论为切入点，提出用户服务满意度比较重要的影响因素有“在线诊疗”“健康管理”“其他服务”及“平台活动”，用户最关注的因素是“在线诊疗”；
有学者通过文本挖掘研究得出，正面评论占大多数得益于医疗健康类APP 的使用便捷性，用户对大部分因素表示满意，但对服务质量、可优化性、价格的满意度较低。
2.3 针对医疗APP产品满意度相关研究
目前针对医疗APP产品满意度的研究较少，且对用户满意度的研究多以调查问卷为主要数据收集方式，从文本挖掘角度进行分析的研究相对较少；
问卷设计局限在于有效率较低、开放性问题偏少，挖掘更深层、隐蔽的信息难度较大。因此本文在总结现有文献的基础上，使用文本挖掘法对丁香医生APP的在线评论进行研究，将文本主题分析、情感分析相结合，深入挖掘在线评论文本中所蕴含的满意度影响因素，并针对医疗APP发展提出相关建议，以期为促进移动医疗市场发展提供参考[4]。
3.1 对象选取
本研究选取国内具有代表性的平台之一丁香医生APP。使用八爪鱼采集器抓取丁香医生APP在Apple Store的评论文本，采集的用户评论文本发布时间为2018年8月-2021年8月。最终爬取了超过2 000条的用户评论信息，内容包括服务反馈、改进意见等，利用Excel的自定义排序、筛选等功能去除无用评论，如空格、符号、表情、广告等，初步整理出有效用户评论文本[5]。
3.2 研究思路(图1)
图1 研究思路
基于八爪鱼采集器爬取丁香医生APP在Apple Store店固定时间段在线评论文本，对原始文本进行格式统一化处理，去除广告、表情包、无意义符号等；
通过ROST-CM6.0软件对处理后评论文本进行分词；
为直观地展现客户评论关注焦点，本研究通过生成高频词表、词云图和网络分析图实现可视化，以便进一步分析。用户情感倾向隐含在用户评论信息中，在分析影响用户满意度因素之前，用基于情感词典的ROST-CM6.0软件挖掘和分析，对用户评论信息进行情感分析。最后总结研究结论、提出改进建议。
4.1 概述
运用八爪鱼采集器爬取评论并拆分为发表时间、作者、评级、标题、内容5个维度，见表1。
表1 采集评论样本
4.2 词频分析
4.2.1 用户满意度影响因素 可视化词云图可直观反应评论主题，可知影响用户满意度最重要的因素是“医生”，见图2，这说明用户更关注服务主体提供者医生的行为。用户对APP 总体评价“方便”。其他影响用户满意度的因素包括“医院”“开发者”“科普”“平台”“咨询”“问诊”等。词云图不说明各主题之间联系，因此采用网络语义分析对各主题关系进行分析[6]。
图2 词云
4.2.2 APP认知高频词主题分类 分析排名前60位的高频词可知：用户对于APP整体印象评价趋于正面，如“方便”“实用”“感谢”“耐心”等高频词汇；
高频词中对APP整体形象认知主要分为4个类型，即服务主体类、设施类、患者反馈类、用户感知类[7]，见表2。
表2 丁香园APP认知高频词
续表2
4.2.3 服务主体类高频词分析 此类高频词汇包括“医院”“医生”“开发者”等，反映APP服务主要提供者包括专业医者、技术支持人员等，其为APP 运营提供专业知识、技术支持。
4.2.4 设施类高频词分析 此类高频词汇包括“平台”“回答”“使用”“程序”“手机”“反馈”等，反映APP使用方式主要是依托移动电子平台进行查询、咨询、提问、反馈等[8]。
4.2.5 患者反馈类高频词分析 此类高频词汇包括“健康”“体验”“科学”“看病”“健康”等，表明APP不仅日常提供患者健康咨询和健康相关服务，还成为了健康知识辟谣的窗口。
4.2.6 用户感知类高频词分析 此类高频词汇包括“感谢”“详细”“服务”“耐心”“信赖”“垃圾”等。对于APP提供服务的认知多数为积极情绪，占比67.52%，中性情感占比18.87%，负面情感占比13.61%，感知高频词分布符合这一结论。
4.3 语义网络分析
语义网络分析直观展现要素联系，词语距中心节点(核心节点)距离越近关联性越强。线条指向越密集则共现次数越多、关联越强[9]。使用 ROST-CM 6.0内容挖掘系统的“社会网络和语义网络分析”功能，导入文本生成共现语义网络。与“医生”关联形容词有“耐心”“方便”“及时”等，表明丁香医生APP中医生的评价感知整体正面；
与“医生”联系密切的词汇有“建议”“服务”“态度”“知识”“问诊”“科普”等，表明医生起到了科普和服务等作用。“问题”一词与“联系”“信号”“时间”“解答”等形成语义分析网络，说明影响用户满意度的主要是问答质量、信息设备和时效。“医院”与“挂号”“咨询”“解答”“排队”密切相关，体现了丁香园APP提供传统医院服务，能够实际解决问题。
4.4 情感分析
通过利用ROST- CM6.0软件，基于软件自定义情感词典对丁香园APP的使用感知情况进行分析。整体情绪分段统计中，积极情绪占比67.52%，中性情绪占比18.87%，消极情绪占比13.61%。
5.1 加强核心形象塑造，吸引潜在用户
研究发现大部分用户对于APP的情感倾向是正面的，认为其是值得感谢、服务耐心、值得信赖的。根据网络语义图可知用户所看重的核心服务提供者是医生和开发者。同时词频分析和语义网络分析显示“医生”和“平台”两个高频词与反馈、问题等因素联系密切，说明APP服务要重视技术平台和专业人才两方面的支持；
分析评论可知一部分用户是从知乎等平台引流到丁香医生APP，因此应充分借助电视广告、网站视频、社交网络等宣传推广手段，消除对于医疗APP专业资格的顾虑，有效吸引潜在顾客。
5.2 提高品牌辨识度，增强市场竞争力
医疗APP市场竞争激烈，应树立品牌特色提升竞争力。本文发现部分用户通过权健事件提升了对丁香医生APP的好感度，部分用户为分辨关于健康的“事实”和“谣言”下载了APP，提升了丁香医生APP在医疗APP市场的知名度和辨识度。因此医疗APP要借助日常科普和重大社会事件加强品牌形象建设，让用户在使用中感受到品牌特色。
5.3 加强回复时效性，提升用户黏性
分析发现用户点评中咨询、问诊、科普、回复等词出现频率较高，部分用户评论反映回复时效性差、回复没有针对性等问题。医疗APP主营线上服务，提供日常健康维护、答疑解惑、科普等服务，主要依靠问答、咨询等形式完成，所以要针对回复时效性和人员专业性完善服务。另外评论中“小孩”“老人”提到次数较多，因此应把握老幼医疗市场的巨大潜力，增加针对性服务。同时尽量减少重复空泛的回答，为用户提供个性化的专业服务，改善用户服务体验、提升用户黏性。
5.4 注重产品更新迭代，完善系统漏洞
促进APP升级换代，及时修复系统漏洞。根据评论分析可知部分用户对丁香医生APP软件闪退和卡顿问题表示不满，而且不合理的操作步骤给用户带来较差体验。应注重用户体验反馈，及时优化和完善产品功能，如优化登记页面、简化操作步骤等。
近年来在线医疗发展迅速，满足了公众对便捷和非接触式医疗服务的需求。丁香医生APP是具有代表性的移动医疗服务APP，在全国范围内提供便捷医疗服务。用户评论中核心层词汇反映出APP服务主体，即医疗APP是医生、医院、开发者等共同合力支撑的“不出门的医院”。通过情感分析和满意度分析进一步发现，部分用户对回复时效性和APP技术支持表现出负面情绪，对APP总体表现出正面的情感意愿和较高的满意度，如认为丁香医生APP是使用方便、值得感激、可以起到科普作用的APP。大多数用户评论文本收到的积极反馈表明，在特殊情况下在线保健服务是用户首选。根据词频分析和语义网络分析，在点评词汇中存在部分消极评论，究其原因，回复时效性是主要影响因素，此外部分用户未能完全接受线上问诊方式，对于线上问诊认可度较低，对此类产品有抵触心理[10]。本文从用户体验、情感分析等角度分析影响丁香医生APP满意度的要素并提出改善建议，相较问卷调查研究方式更容易获取到深层信息。但本文未在评论文本信息中针对治疗效果进行科学的调查和评估，未来将针对此问题进行进一步研究。
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