老年在線社區用戶健康信息需求挖掘研究

錢宇星 周華陽 周利琴

摘 要：[目的/意義]研究老年在線社區用戶的健康信息需求，為利用互聯網開展精準的醫學教育和科普服務提供依據，優化在線社區服務，吸引和鼓勵更多老年人使用網絡分享和獲取健康信息。[方法/過程]本文采取網絡文本挖掘的方法，選取老年論壇“老年人之家”中5 296條用戶發布的健康相關文本作為語料庫，利用TextRank和TF-IDF兩種關鍵詞抽取算法對每條文本抽取關鍵詞，構造關鍵詞共現網絡，進行社會網絡分析，識別重要關鍵詞和主題，研究老年在線社區用戶的健康信息需求。[結果/結論]老年在線社區用戶信息需求主要可劃分為中醫養生原理與方法、生活方式調整與改變、疾病防治與應對老化、食品營養價值與功效4個類型，且不同需求類型間存在復雜的交錯關系;用戶表露的健康信息需求停留在生理健康層面，而心理健康和社會適應力是潛在的信息需求。通過網絡文本挖掘的方法能有效利用用戶生成的文本數據，展現用戶健康信息需求并發現其中的問題。

關鍵詞：在線社區;老年人;網絡文本挖掘;健康信息需求

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.06.007

〔中圖分類號〕G252.0 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2019）06-0059-11

Abstract：[Purpose/Significance]Study on the health information needs of senior online community users can promote accurate medical education throug Intertnet，optimize online community services，and attract more elderly people to use the network to share and obtain health information.[Method/Process]This paper adopted the method of web text mining and selected 5296? pieces of health-related texts published by users in the“Older Home”forum as a corpus.TextRank and TF-IDF two keyword extraction algorithms were conducted to extract keywords for each text.Keywords co-occurrence network was constructed for social network analysis with important keywords and topics identification.[Result/Conclusion]The results showed that the health information needs of senior online community users could be divided into four types：principles and methods of TCM regimen，lifestyle adjustment and change，disease prevention and aging response，food nutrition value and efficacy.There were complex interlaced relationships among different types of needs.The health information needed expressed by users remain at the physiological level，while mental health and social resilience were potential information needs.The method of web text mining could effectively utilize user-generated text data to display user health information needs and discover problems.

Key words：online community;old people;web text mining;health information needs

隨著中國老齡化發展和居民生活水平提高，老年人群產生了更全面的養老需求，國民健康和養老事業受到全社會普遍關注。十九大報告中指出，實施健康中國戰略，積極應對人口老齡化，加快老齡事業和產業發展[1]。與此同時，老年人群已成為我國網民數量增長的主要來源，第41次中國互聯網網絡發展狀況統計報告顯示，截至2017年12月，我國老年網民數量已達4 000萬，相比上一年，60歲以上高齡群體的占比由4.0%上升至5.2%，互聯網繼續向老年人群滲透[2]。老年人對互聯網的興趣主要集中在健康領域，老年人積極利用互聯網獲取健康信息，在一定程度上能改善自身的健康狀況[3]。隨著我國老年網民人數不斷攀升和智慧健康養老產業的發展，互聯網技術和新媒體對老年人身心健康的促進作用得到廣泛重視[4-5]。

互聯網已成為健康信息傳播的重要渠道，“互聯網+醫療健康”被定位為國家戰略。國務院辦公廳發布的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》[6]指出，要加強“互聯網+”醫學教育和科普服務，建立網絡科普平臺，利用互聯網提供健康科普知識精準教育，普及健康生活方式，提高居民自我健康管理能力和健康素養。

研究用戶的健康信息需求，是利用互聯網開展精準的醫學教育和科普服務的基礎工作。互聯網的普及使老年人在線社交成為可能，針對老年人的在線社區應運而生，如今已成為老年網絡用戶的聚集地。這類社區通常設置健康類主題板塊，作為老年人健康信息交流分享的平臺，積累著大量與用戶的健康信息需求緊密相關的內容，可用于挖掘老年在線社區用戶健康信息需求的類型與偏好，分析其現狀與局限，不僅為基于互聯網開展的醫學教育和科普服務提供依據，優化老年在線社區健康信息服務，還有助于吸引和鼓勵更多老年人分享及獲取健康信息。在信息管理學科領域，知識管理、在線社區、文本挖掘等是近年來的熱點話題，利用相關方法和技術研究當今社會背景下出現的新問題，具有理論價值和實際意義。為此，本文利用老年在線社區中健康相關用戶生成內容，挖掘用戶健康信息需求。

1 相關研究

1.1 老年人健康信息需求

信息需求可以被定義為個體對信息的不足感和求足感[7]。健康信息需求反映個體健康知識的缺乏，是健康信息行為的驅動力[8]。圍繞健康信息需求，相關研究主要是采用問卷調查、訪談、電話采訪等傳統研究方式對公眾[9-10]、孕婦[11-13]、和癌癥[14-16]為主的特定疾病患者人群的調查研究。近年來也有學者利用問答平臺等社交媒體中的文本數據，通過內容分析的方法進行健康信息需求分析[17-18]。

老年學領域的學者認為，老年人對疾病管理、科學飲食、身體活動等軀體健康方面有全面且強烈的健康需求，同時心理健康需求也十分迫切[19]。張馨遙等[20]分析在網絡環境下用戶健康信息需求的影響因素，發現老年人所關注的網絡健康信息方面，位于前3位的是養生保健信息、特定疾病問題和心理健康問題的信息。Robinson M等[10]通過電話訪談，發現英國60歲以上老年男性在如何自我照顧等方面存在健康信息需求。

總體來說，針對老年人健康信息需求的研究還不多見，未得到應有的關注。可能原因一方面是研究者在選擇研究對象時，認為老年人群不是主要的網絡用戶，因此更傾向于選擇中青年人群，老年網絡用戶被忽視;另一方面，老年人群由于教育水平較低、理解能力下降等因素，對其開展問卷調查和訪談等研究時，可能需要研究者提供更多協助和引導，從而導致偏倚，也耗費更多研究成本。此外，如何將研究對象聚焦到老年網絡用戶也有一定困難。

1.2 老年在線社區

在線社區的興起擴展了用戶行為研究的視野，在線社區用戶參與行為受到廣泛關注。對于面向老年人的在線社區，Xie B[21]基于扎根理論，研究老年在線社區對用戶的社會支持作用，發現在線社區為老年人提供了從同齡人那里獲得必要信息和知識的豐富機會，因此極大地促進了他們采用新的信息技術。Pan S[22]對中國“老小孩”老年在線社區196名用戶的網絡問卷調查發現，老年在線社區能夠為用戶提供社會支持，并增強他們的社會聯系感，提高老年人的主觀幸福感，促進健康。Zaphiris P等[23]采用社會網絡分析的方法，對比青少年和老年在線社區用戶社會關系網絡的網絡特征，發現老年社區社會網絡的連接相對較少，對等程度較低，社會關系更加集中。Pfeil U等[24]同樣利用社會網絡分析，發現為生活經歷相似的用戶提供信息交流和情感支持的移情性老年在線社區，相比非共情性老年在線社區，用戶具有更緊密的社會聯系。內容研究方面，Kanayama T[25]對老年社區中發布的信息進行文本分析，發現由于年齡原因，老年用戶交流的信息在風格和形式上更加禮貌和嚴肅，并常表露對天氣、環境和健康的關注。

上述研究聚焦老年在線社區用戶，但仍存在以下局限：一是這些研究沒有進一步分析在線社區具體如何影響老年人健康，如Pan S[22]提出，未來還應研究老年在線社區對用戶健康行為的潛在貢獻（如戒煙、節食和運動）和對用戶身體健康的積極影響。二是缺乏對社區中的用戶生成內容進行大規模、深入的分析。若結合社區中與健康信息相關的內容，可以進一步挖掘出用戶健康信息需求，具有較大的研究潛力和空間。

1.3 網絡文本挖掘方法

網絡文本挖掘是對大量非結構化、異構化的網頁內容等網絡文本進行挖掘。由于互聯網在各個行業領域普及利用，網絡文本挖掘涉及范圍廣泛，挖掘的內容復雜，網絡文本挖掘的過程包括網絡文本獲取、數據清洗、分詞、詞性標注、去除停用詞、信息抽取、詞語關系提取、質量評估和結果可視化等步驟[26-27]。在網絡文本挖掘中，關鍵詞抽取是常用的信息抽取方法。關鍵詞抽取是指從語料庫中自動抽取出若干有代表性的詞語或詞組，以反映文本主要語義信息[28]。社會網絡分析（Social Network Analysis，SNA）是通過使用網絡和圖論來研究社會結構的過程[29]，在信息科學領域，常用于文本關鍵詞的共詞分析，研究某一領域的熱點話題[30-32]。對于關鍵詞網絡，可以用中心度衡量某關鍵詞的重要程度。通過共詞矩陣構建，可計算語料庫中關鍵詞的共現情況，反映關鍵詞間關聯強度，再利用聚類算法將網絡中不同相關程度的關鍵詞劃分為不同社區。這種方法廣泛應用于學科知識結構分析、熱點話題研究以及網絡社交媒體的輿情監測[33-36]。

綜上所述，現有研究對老年人群健康信息需求還不夠重視，對老年在線社區用戶生成內容的利用尚不充分。本文通過網絡文本挖掘的方式，抽取用戶生成的健康相關內容的關鍵詞，構造共現網絡，進行社會網絡分析，識別重要關鍵詞和主題，研究老年在線社區用戶的健康信息需求，彌補現有研究的不足。

2 研究設計

2.1 研究框架

2.2 數據來源與數據預處理

瀏覽和對比國內各老年網站，發現“老年人之家”（http：//www.lnrzj.com）的發貼看貼數量較高，用戶較活躍，影響力較大，且論壇內無廣告等無用信息，社區明確面向老年人，故選其為研究對象。“老年人之家”創建于2010年5月1日，是一個專業的大型老年在線交流社區，包括詩賦分享、旅游攻略、攝影、健康等多個板塊，其中“健康、養生、健身”板塊是一種基于老年在線社區的健康交流平臺，主要由用戶發布包括養生保健、疾病防治等在內的健康信息，內容主要來自個人的經驗總結和網絡轉載，累積了大量用戶生成的網絡文本數據。通過網絡爬蟲獲取該論壇板塊中貼子標題、貼子正文和發貼時間等內容。所獲取的數據時間范圍為2010年12月16日至2018年1月19日。共獲取5 296條貼子，刪除內容無關、重復的貼子，保留5 099條。截至2018年1月19日，該5 099條貼子累計共有6 228 366次的閱讀量和45 804次的回復量，可以認為該貼子文本具有較大影響力和代表性，是研究老年人網絡健康信息需求的可靠數據源。

將所得每條貼子的標題和正文合并作為一個分析單元，刪去爬取所得貼子內容中包含的圖片鏈接、網頁鏈接和特殊符號等與健康內容無關的數據。采用常用的“結巴分詞（Jieba）”工具對每個分析單元中的文本進行分詞，分詞結束后結合哈爾濱工業大學停用詞表、四川大學機器智能實驗室停用詞庫和百度停用詞表，采用去除全局停用詞的方式去除每條數據中的停用詞，之后對結果進行詞性標注。

2.3 關鍵詞抽取與網絡構建

為避免單一關鍵詞抽取算法造成的偶然性，本文采用TextRank和TF-IDF兩種模型對貼子中的關鍵詞分別進行挖掘提取。提取的關鍵詞來自于動詞、名詞、動名詞組成的候選關鍵詞集合。

TextRank算法是一種用于文本的基于圖的排序算法，通過把文本分割成若干組成單元（單詞、句子）并建立圖模型，利用投票機制對文本中的重要成分進行排序。TextRank模型可以表示為一個有向有權圖G=（V，E），由點集合V和邊集合E組成，E是V×V的子集，具體見式（1）。圖中任兩點Vi、Vj之間邊的權重為wji，對于一個給定的點Vi，In（Vi）為指向該點的點集合，Out（Vi）為點Vi指向的點集合，WS為關鍵詞的得分，d為阻尼系數，Vi與Vj為關鍵詞。采用共現關系（Co-occurrence）構造任兩點之間的邊，兩個節點之間存在邊僅當它們對應的詞匯在長度為K的窗口中共現，K表示窗口大小，即最多共現K個單詞，默認K為5。根據上面公式，迭代傳播各節點的權重，直至收斂，對節點權重進行倒序排序，從而得到最重要的K個單詞，即關鍵詞。

TF-IDF算法是一種基礎有效的關鍵詞抽取算法。如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率非常高，并在其他文章中出現的頻率很低，那么就認為這個詞或短語具有很好的類別區分能力，可以作為本篇文章的關鍵詞。具體公式如下。在式（2）中，TFw，Di（詞頻）表示詞w在文檔Di中出現的頻率，count（w）為關鍵詞w的出現次數，Di為文檔Di中所有詞的數量。式（3）中，IDFw（逆文檔頻率）反映詞的普遍程度。N為所有的文檔總數，I（w，Di）表示文檔Di是否包含關鍵詞，若包含則為1，若不包含則為0。若詞w在所有文檔中均未出現，則IDF公式中的分母為0，因此需要利用公式（4）對IDF做平滑（Smooth），詞w在文檔Di的TF-IDF值，見式（5）。再根據文本中候選詞TF-IDF值進行排序，可得到排名靠前的關鍵詞。

本文利用Python“結巴分詞（Jieba）”包中自帶的TextRank和TF-IDF函數對預處理后的文本數據進行處理，將生成的關鍵詞數設置為5，分別得到兩種模型下論壇發貼文本的關鍵詞集合。在完成關鍵詞抽取工作后，可根據關鍵詞共現關系構造共現網絡，網絡以提取出的關鍵詞為節點，當兩個關鍵詞出現在同一個分析單元時就形成節點間的連接，可反映健康領域實體的關聯。結合詞頻統計結果和共詞網絡可視化效果，將抽取到的與研究無關和無實際意義的關鍵詞加入停用詞表，重復關鍵詞提取和網絡構建的步驟，直至共詞網絡中不再出現無用關鍵詞。兩種算法的停用詞表始終保持一致。

3 結果與分析

3.1 重要關鍵詞識別

本文根據詞頻和中介中心性衡量關鍵詞的重要程度。統計兩種算法所得到的關鍵詞詞頻，表1展示了兩種算法詞頻排名前20位的關鍵詞。

對比發現，在中介中心性排名前20的關鍵詞中，兩種算法結果70%的關鍵詞是相同的，但排名不同。“研究”、“血液”、“食品”、“營養”、“血管”、“蔬菜”是TextRank所得關鍵詞中的高中介中心性關鍵詞，“忠告”、“中老年人”、“醫生”、“鍛煉”、“癌癥”、“心臟”是TF-IDF所得關鍵詞中的高中介中心性關鍵詞。值得注意的是，在TF-IDF所得關鍵詞中，“養生”和“老年人”的中介中心性遠高于其他關鍵詞，也遠高于其在TextRank所得關鍵詞中的中介中心性。

對比詞頻和中介中心性兩個指標，在排名前20的關鍵詞中，TextRank和TF-IDF所得關鍵詞分別有85%和90%的重合度，一致性較高。說明在網絡中起到連接其他節點作用的關鍵詞，本身的出現頻率也較高。

挖掘關鍵詞過程中發現，使用TextRank算法的結果存在較多無意義詞匯，如“出現”、“發現”、“具有”等，這些詞語代表其他詞語間的語義和邏輯關系，但不能反映用戶信息需求。TF-IDF算法所得的結果中無意義詞匯的數量明顯少于TextRank，在停用詞表中新加入的停用詞多是由TextRank算法所貢獻的。TF-IDF綜合考慮了一篇文檔的詞頻和詞的常見程度，不考慮詞之間的關聯性。TextRank用到了詞之間的關聯性（將相鄰的詞鏈接起來），這是其優于TF-IDF的地方，雖然考慮到了詞之間的關系，但是仍然傾向于將頻繁詞作為關鍵詞，這一點不如TF-IDF考慮詞的常見程度。在本實驗中發現使用TextRank算法提取到的關鍵詞效果要明顯低于TF-IDF算法，其抽取到的關鍵詞多為出現次數較多的詞，而忽略詞的重要程度，而TF-IDF算法則避免了這一問題，抽取到的關鍵詞更能夠體現文檔的主要內容。

3.2 關鍵詞網絡特征分析

3.2.1 關鍵詞網絡結構特征分析

計算網絡平均路徑長度、圖密度，得到網絡的特征。進行模塊化處理，將關鍵詞進行聚類，不同類別的節點以不同顏色標識。由于存在大量低頻關鍵詞，網絡十分稀疏。為使網絡圖的呈現更加清晰、節點具有代表性，在Gephi中進行過濾操作，僅保留度值在前200位的節點，并再次計算平均路徑長度、圖密度，結果如表3所示。

整體上，TF-IDF網絡圖中的節點和邊數要多于TextRank網絡圖，同時網絡直徑稍大，圖密度更低。過濾節點后，兩個網絡的網絡密度均得到較大提升，且網絡直徑均減少到3，說明過濾節點的操作對簡化共詞網絡、呈現核心內容的效果明顯。兩個網絡的模塊度接近，TF-IDF網絡圖的模塊度較高，聚類效果更好。

3.2.2 關鍵詞網絡內容特征分析

關鍵詞網絡布局選擇Force Atlas 2模式，根據節點的中介中心性設置節點及其標簽的大小，根據節點所屬社區設置色彩。生成的兩幅共詞網絡如圖2、圖3所示。

多于TextRank算法的4個。其中圖2中包含老年人、養生的社區，在圖3中被劃分為兩個獨立社區，圖2中包含治療、感冒的社區在圖3中也被分為兩個獨立社區。圖2中關于人體結構和生理功能的橙色社區所包含的關鍵詞，在圖3中被納入不同社區中，其中心臟、血管等多被納入到關于疾病、治療的灰色區域，表示與心血管疾病相關的人體結構，而腸胃、排毒、消化等則處于與之密切相關的飲食主題社區。

3.3 老年在線社區用戶健康信息需求分析

結合4.1中重要關鍵詞及4.2中共詞網絡中關鍵詞的分布情況、社區劃分情況和各個社區內外部關系，老年在線社區用戶健康信息需求可以歸納和劃分為以下4個類型。

中醫養生原理與方法的信息需求。“養生”一詞是網絡的核心，多與中醫相關術語和食療、泡腳、按摩等具體的養生方法關聯，反映了用戶對中醫的認可度高。老年人在物質條件得到改善后，為進一步提高生活質量，對自身健康狀況格外重視，中醫養生安全實惠，被老年人所認可。此外，壽命、長壽、百歲老人等關鍵詞反映了老年人對健康長壽的期望，是養生的最終目的。

生活方式調整與改變的信息需求。網絡核心關鍵詞“老年人”主要與運動鍛煉、飲食、睡眠等日常生活相關的詞關聯。如何合理鍛煉、健康飲食、改善睡眠等與生活方式密切相關的知識受到老年人重視。老年人期望依據科學的知識，調整和改變生活方式，達到維系健康，提高生活質量的目的。

疾病防治與應對老化的信息需求。“疾病”、“預防”、“治療”、“患者”等反映了用戶對疾病防治的健康信息需求。在疾病防治方面，高血壓、糖尿病、中風、心臟病等心腦血管疾病和代謝性疾病一直是公認的老年人健康殺手，老年人對這些高發疾病關注度高，信息需求量大，在網絡中得以呈現。此外，視力、皮膚、頸椎病、失眠等關鍵詞，表明了老年人所遇到的視力、活動能力、睡眠等生理功能衰退以及容貌衰老等問題。衰老是不可避免的生命歷程，老年人群還需要更多切實可行的應對老化過程、減緩疾病發生的知識。

食品營養價值與功效的信息需求。在網絡中從食物的角度出發，既有養生、食療等中醫相關的關鍵詞，又有蛋白質、脂肪酸等西方醫學詞匯。這說明老年人受傳統中醫思想影響，藥食同源的觀念深入人心，而食品營養功效的科學解釋對老年人同樣重要。此外，飲食又與癌癥相關關鍵詞同屬一個社區，由此可見，老年人認為合理飲食能起到防癌抗癌的作用。

網絡反映出老年在線社區用戶健康信息需求存在其局限性。據世界衛生組織對健康的定義，健康不僅是消除疾病或羸弱，而是體格、精神與社會的完全健康狀態[37]。老年人心理健康和社會適應力是目前備受關注的問題。與張馨遙等[20]調查結果不同，本研究共詞網絡中關于心理健康和社會適應力的關鍵詞極少，用戶對這兩個健康層面的信息需求尚未充分表露。原因可能是老年人對健康的認識仍停留在生理健康層面，涉及健康問題時，刻板地認為健康即身體健康，而忽視心理健康和社會適應力的問題;另一方面，相對于生理健康的相關信息，網絡上關于老年人心理健康和社會適應力的信息資源十分匱乏，老年網絡用戶通常難以接觸和傳播這類信息，上述問題應當引起公共衛生服務機構、醫院、醫護人員等健康信息資源提供者的關注。

總體來說，老年在線社區用戶健康信息需求存在如下特點：一是信息需求主要可分為中醫養生原理與方法、生活方式調整與改變、疾病防治與應對老化和食品營養價值與功效4個類型。二是不同信息需求類型間存在復雜的交錯關系，而非相互獨立、分裂，例如與飲食有關的健康信息，既是生活方式的一部分，又可作為養生、疾病防治的一種手段。三是用戶表露的健康信息需求停留在生理健康層面，對心理健康和社會適應力的信息需求尚未表露，是潛在的信息需求。

4 討論與展望

結合老年在線社區用戶信息需求的現狀與現存的問題，本文從信息服務人員和在線社區管理者的角度，探討了在線社區信息服務優化的框架，如圖4所示。

在論壇內容的呈現上，目前老年人之家僅提供了“知識”、“防癌”、“食療”、“保健”、“其他”5個標簽，較為籠統。論壇可根據用戶需求設置更詳細的標簽，促進論壇中信息的有序組織，便于用戶發貼和尋找自己感興趣的內容。隨著共享知識數量增加和內容多樣化發展，還可對這些分散無序的知識匯總整理，建立社區共性知識庫[38]。此外，由于便攜性和可獲得性，移動網絡已逐漸成為主流，應當注重在線社區移動客戶端的開發，并通過多種渠道宣傳，吸引更多用戶進入在線社區。

為滿足用戶更高水平的、個性化的信息需求，可引入醫務人員、醫學生、相關志愿者團體等醫學信息服務人員為老年人提供較為準確并具有個性化的健康教育服務。對于老年人廣泛關注的生理層面的健康信息需求，醫學信息服務人員起到發布高質量信息、滿足用戶需求和監督其他用戶轉發網絡信息的作用，以保障健康知識真實可靠為工作重點。對于精神、社會層面這類潛在的健康信息需求，應著重宣傳教育，改變老年人目前較為落后的健康觀念，促進用戶該方面信息需求的表露。在精神心理健康方面，應考慮老年人退休、空巢等實際情況，鼓勵老年人尋求精神慰藉和心理咨詢援助。在社會適應力上，應當主動提供解決老年人社會適應不良等問題的具體方法和措施，從而幫助其實現社會角色轉變。內容全面、具有針對性的信息服務，能提高用戶滿意度和粘性，吸引更多老人使用在線社區，參與信息的共享與交流。把握好信息服務人員的介入程度，既起到遏制粗制濫造、不實的劣質信息的傳播，又能鼓勵和引導用戶分享來源可靠、內容詳實、可讀性強的高質量信息。但需注意，信息分享者仍應以老年人本身為主，若信息服務人員發布過多信息，會打擊其他用戶發貼積極性，使其逐漸喪失信息共享的自信和動力，老年在線社區可能會發展為單方面的信息發布平臺，不利于用戶參與。老年用戶屬于弱勢群體，授人以魚不如授人以漁，醫學信息服務人員的工作還應包括培養老年網絡用戶的信息素養，提高其信息搜尋、評價、利用等方面的能力。

本文采用網絡文本挖掘的方法研究老年在線社區用戶的健康信息需求，具有以下優勢：一是立足老年在線社區，能準確針對目標人群，并且打破老年人患病與否和疾病種類的限制;二是通過網絡文本挖掘的方法，分析用戶生成的健康信息相關文本，是對用戶健康信息需求的非介入性研究，避免了問卷調查和訪談等造成的偏倚，是對傳統研究方法的補充;三是結合關鍵詞挖掘和社會網絡分析，能在整體上呈現該社區中發布的健康信息的內容，彌補了相關研究在老年在線社區內容分析上的欠缺，通過網絡規模和結構，分析其特征與缺陷，反映了用戶健康信息需求的現狀與問題。

本研究仍存在一些局限，目前老年網絡用戶可能具有家庭經濟情況較好、社會適應能力較強等特點，這可能導致健康信息需求的表達偏倚。未來可結合問卷調查、訪談等多種研究方法，進一步研究不同老年人群的健康信息需求。此外，可拓展數據來源，例如國內外其他老年在線社區、老年微信群等，分析不同平臺間、國內外老年人健康信息需求的差異性，將研究視野擴展到互聯網各個社交平臺，進行橫縱向對比研究。

參考文獻

[1]新華網.習近平提出，提高保障和改善民生水平，加強和創新社會治理[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com/politics/2017-10/18/c_1121820849.htm，2018-07-08.

[2]中國互聯網絡信息中心.第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[EB/OL].http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201803/t20180305_70249.htm，2018-07-10.

[3]Salovaara A，Lehmuskallio A，Hedman L，et al.Information Technologies and Transitions in the Lives of 55-65-year-olds：The Case of Colliding Life Interests[J].International Journal of Human-Computer Studies，2010，68（11）：803-821.

[4]民政部網站.三部委關于印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》的通知[EB/OL].http：//www.gov.cn/xinwen/2017-02/20/content_5169385.htm#，2018-07-08.

[5]柴雯，左美云，田雪松，等.老年用戶使用在線社交網絡的行為類型研究[J].情報雜志，2016，35（7）：167-172.

[6]雷鋒網.國務院辦公廳正式發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》[EB/OL].http：//baijiahao.baidu.com/s？id=1599025146690165878&wfr=spider&for=pc，2018-07-08.

[7]朱婕，張艷英.試論個體的信息需求[J].情報科學，2008，26（12）：1806-1809，1813.

[8]Griffin R J，Neuwirth K，Dunwoody S，et al.Information Sufficiency and Risk Communication[J].Media Psychology，2004，6（1）：23-61.

[9]Reinfeldkirkman N，Kalucy E，Roeger L.The Relationship Between Self-reported Health Status and the Increasing Likelihood of South Australians Seeking Internet Health Information[J].Australian & New Zealand Journal of Public Health，2010，34（4）：422-426.

[10]Robinson M，Robertson S.Health Information Needs of Men[J].Health Education Journal，2014，73（2）：150-158.

[11]Kamali S，Ahmadian L，Khajouei R，et al.Health Information Needs of Pregnant Women：Information Sources，Motives and Barriers[J].Health Information and Libraries Journal，2018，35（1）：24-37.

[12]Rodger D，Skuse A，Wilmore M，et al.Pregnant Womens Use of Information and Communications Technologies to Access Pregnancy-related Health Information in South Australia[J].Australian Journal of Primary Health，2013，19（4）：308-312.

[13]Ruthven I，Buchanan S，Jardine C.Relationships，Environment，Health and Development：The Information Needs Expressed Online By Young First-time Mothers[J].Journal of the Association for Information Science and Technology，2018，69（8）：985-995.

[14]Zhou E S，Bober S L，Nekhlyudov L，et al.Physical and Emotional Health Information Needs and Preferences of Long-term Prostate Cancer Survivors[J].Patient Education and Counseling，2016，99（12）：2049-2054.

[15]Piazza M F，Galletta M，Portoghese I，et al.Meeting Psychosocial and Health Information Needs to Ensure Quality of Cancer Care in Outpatients[J].European Journal of Oncology Nursing，2017，29：98-105.

[16]Ankem K.Assessing Cancer Patients Health Information Needs：A Standardised Approach[J].Information Research-an International Electronic Journal，2015，20（2）：1-16.

[17]Ji Z，Zhang Y，Xu J，et al.Comparing Cancer Information Needs for Consumers in the US and China[J].Studies in Health Technology & Informatics，2017，245：126.

[18]Guo H，Na X，Li J.Qcorp：An Annotated Classification Corpus of Chinese Health Questions[J].BMC Medical Informatics and Decision Making，2018，18（1）：16.

[19]孫欣然，孫金海，陳立富，等.老年人健康需求特點與健康管理對策[J].中國老年學雜志，2018，38（21）：5364-5367.

[20]張馨遙，曹錦丹.網絡環境下用戶健康信息需求的影響因素分析[J].醫學與社會，2010，23（9）：25-27.

[21]Xie B.Multimodal Computer-Mediated Communication and Social Support among Older Chinese Internet Users[J].Journal of Computer-Mediated Communication，2010，13（3）：728-750.

[22]Pan S.Examining the Effects of Social Networks Formed in a Senior-oriented Online Community on Older Participants Subjective Well-being in China[J].Chinese Journal of Communication，2017，（5）：1-20.

[23]Zaphiris P，Sarwar R.Trends，Similarities，and Differences in the Usage of Teen and Senior Public Online Newsgroups[J].ACM Transactions on Computer-Human Interaction，2006，13（13）：403-422.

[24]Pfeil U，Zaphiris P.Investigating Social Network Patterns Within an Empathic Online Community for Older People[J].Computers in Human Behavior，2009，25（5）：1139-1155.

[25]Kanayama T.Online Ethnographic Research on the Experience of Japanese Elderly People[J].New Media & Society，2003，5（2）：267-288.

[26]阮光冊.基于領域本體實現Web文本挖掘研究[J].圖書情報工作，2011，55（18）：116-120.

[27]夏立新，楚林，王忠義，等.基于網絡文本挖掘的就業知識需求關系構建[J].圖書情報知識，2016，（1）：94-100.

[28]夏天.詞向量聚類加權TextRank的關鍵詞抽取[J].數據分析與知識發現，2017，1（2）：28-34.

[29]Otte E，Rousseau R.Social Network Analysis：A Powerful Strategy，Also for the Information Sciences[J].Journal of information Science，2002，28（6）：441-453.

[30]張坤，李晶，王文韜，等.我國分享經濟領域熱點主題的可視化研究 ——基于共詞分析和社會網絡分析[J].圖書館，2017，（12）：66-71.

[31]牟冬梅，鄭曉月，王萍，等.社會網絡分析在學科知識結構研究上的方法思辨[J].情報理論與實踐，2016，39（8）：22-27.

[32]吉亞力，田文靜，董穎.基于關鍵詞共現和社會網絡分析法的我國智庫熱點主題研究[J].情報科學，2015，（3）：108-111.

[33]陳卓群.基于共詞網絡的社交媒體話題演化分析[J].情報科學，2015，（1）：120-125.

[34]馮璐，冷伏海.共詞分析方法理論進展[J].中國圖書館學報，2006，32（2）：88-92.

[35]李綱，巴志超.共詞分析過程中的若干問題研究[J].中國圖書館學報，2017，43（4）：93-113.

[36]蔡永明，長青.共詞網絡 LDA 模型的中文短文本主題分析[J].情報學報，2018，37（3）：305-317.

[37]世界衛生組織.常見的問題[EB/OL].http：//www.who.int/suggestions/faq/zh/，2018-07-08.

[38]徐小龍，王方華.虛擬社區的知識共享機制研究[J].自然辯證法研究，2007，23（8）：83-86.

（責任編輯：陳 媛）