性別差異視角下網絡問答社區減肥信息需求主題特征研究

王晉 支茵

摘?要：[目的/意義]生活習慣和飲食習慣等因素導致肥胖成為社會公眾普遍關注的健康問題，減肥信息成為社會公眾健康信息需求中的重要內容。文章對網絡問答社區用戶的減肥信息需求主題特征展開研究，主要關注不同性別用戶減肥信息需求特征，為減肥信息服務的社會支持提供一定的幫助。[方法/過程]文章利用網絡爬蟲抓取“知乎”減肥話題下的問答文本數據，利用LDA主題模型對用戶數據進行自動主題識別，通過分析主題特征發現用戶減肥信息需求特征，并從性別差異視角分析不同性別用戶的減肥信息需求差異。[結果/結論]用戶減肥信息需求呈現出多樣化、專業化的特點。網絡社區用戶在交流減肥信息的同時也在尋求情感的社會支持和獲得情感的釋放。男性用戶的減肥信息需求更加科學化和專業化，注重身材的健美和營養的均衡;女性用戶則更加關注能夠快速改變身材外形的信息內容。

關鍵詞：性別差異;網絡問答社區;減肥信息;信息需求

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.02.009

〔中圖分類號〕G252.0?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1008-0821（2021）02-0089-08

Abstract：[Purpose/Significance]Obesity caused by lifestyle and diet has already become a health problem of public concern，and weight loss information plays an important role in needs of information on public fitness.This research focuses on the thematic characteristics of weight loss information needs of users in the online Q&A community，mainly focuses on the gender differences of individual in information needs on weight loss，as support the related social services.[Method/Process]The research implemented a web crawler to extract pieces of original information in the‘Weight Loss Sectionin‘zhihu.com，from which the LDA model was utilized to analysis.With the illustrated pipeline，demands for losing weight were differentiated from the perspective of gender differences by thematic characteristic analysis.[Result/Conclusion]The representations of the information needs on weight loss were diversified and specialized，and people who engaged in discussion and interaction of messages like this，were at the same time，seeking for emotional support and release.In the view of gender gaps，male prefers more scientific and professional information，keeping their body shape and balanced diet.Female was in favor of the content that leads a rapid change on their figure.

Key words：gender differences;Q&A community;weight loss information;information needs

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第46次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年6月我國網民規模達9.40億，互聯網普及率達67%[1]。龐大的網民規模和不斷提升的互聯網普及率反映出互聯網與群眾生活結合日趨緊密，互聯網在人們日常信息獲取中發揮著越來越重要的作用。隨著人們健康信息需求的不斷增長，互聯網由于其信息資源豐富、使用便捷等特點，正在成為社會公眾獲取健康信息的重要渠道。網絡問答社區（Q&A Community）是以問題為核心、交互為手段、共享為模式的社交網絡平臺[2]。網絡問答社區具有開放性、匿名性、便捷性、交互性等特點，已被社會公眾廣泛認可。網絡問答社區以其特有的信息交互方式激發用戶知識創新，用戶的知識創新不僅有助于解決提問者和參與者的現實生活問題，甚至還能實現網絡虛擬社區平臺創新知識的輸出[3]，例如截至2018年11月底，網絡問答社區“知乎”用戶數破2.2億，同比增長102%[4]，輸出《知乎周刊》《知乎「鹽」系列》等高品質話題討論的知識產出[5]。可見網絡問答社區已成為公眾搜尋與獲取信息、解決日常生活問題不可或缺的信息資源平臺[6]。

生活習慣和飲食習慣等因素導致肥胖成為社會公眾普遍關注的健康問題，因此減肥信息也成為社會公眾健康信息需求中的重要內容。騰訊廣告與騰訊新聞ConTech數據實驗室聯合發布的《大健康行業數據洞察報告2019》顯示，僅在2019年上半年，騰訊新聞健康內容的點擊/播放量就突破了41億次。用戶最關注的生活方式關鍵詞中“減肥”成為關注度最高的熱詞，閱讀量達10 003.5萬次[7]。越來越多的社會公眾利用網絡問答社區獲取減肥信息、分享減肥知識與經驗以及尋求社交和情感支持[8]。用戶在利用網絡問答社區獲取和分享減肥信息過程中關注的熱點內容是什么？不同性別人群的減肥信息需求有何差異？圍繞此類問題，本研究以網絡問答社區“知乎”為數據來源，利用文本挖掘的方法，針對不同性別減肥信息需求的主題特征展開探索性研究。

1?相關文獻回顧

互聯網的匿名性可減少患者的顧慮，能夠更加真實地表達出患者的信息需求。公眾利用網絡問答社區在線咨詢不受時間、空間的約束，能夠隨時隨地進行提問，也極大地拓寬了獲取健康信息的方式，對網絡問答社區的問答內容進行文本挖掘研究，能夠更好地發現患者真實的健康需求[9]。目前網絡問答社區的健康信息需求研究，一般以問答內容為數據來源，采用內容分析、主題編碼和文本挖掘等方式，發現用戶關注的焦點內容，理解和揭示用戶客觀、真實的健康信息需求。

研究者關注的網絡問答社區類型主要包綜合性網絡問答社區和在線健康社區（Online Health Community，OHC）兩種類型。綜合性問答社區涵蓋與公眾生活、工作和學習相關的各方面話題內容，用戶數量大、內容豐富是其典型特點，研究其中包含的大量健康類相關問答內容能發現公眾的健康信息需求。如An O等以2014年日本“雅虎問答”中與乳腺癌相關的問題為數據源，通過編碼方式進行分類，在2 392個選定的問題中，確定了6個主要類別：疑似癥狀、篩查、治療、生活、預防、其他，反映日本乳腺癌相關的用戶信息需求[10]。金碧漪等以英文健康社區“雅虎問答”為例，抓取與糖尿病有關的8 762條提問記錄，依據糖尿病信息的特點及分類策略對這些信息進行手工編碼，通過文本處理獲取表達用戶信息需求的中心詞，并以聚類的方式獲取用戶的最大關注點[11]。鄧勝利等從“百度知道”平臺中抽取6 888條有關高血壓的提問和回答，并對這些文本進行研究，發現用戶對于高血壓健康信息的關注重點[12]。在線健康社區大致可以分為兩類：一是醫患互動形式的P2D（Patient to Doctor）社區，例如好大夫網站、尋醫問藥網等;二是病友間相互交流的P2P（Patient to Patient）社區，例如甜蜜家園、慢友幫等[13]。在線健康社區的參與者主要是醫護人員、患者和患者家屬等，主要專注于健康知識的交流和共享，分析在線健康社區的問答內容更能更加專業的獲取用戶健康信息需求。如李為在“尋醫問藥網”糖尿病頻道抓取了共35 000條提問數據，對健康問答社區進行主題識別，挖掘患者真實信息需求[9]。石靜等抽取“慢友幫”和“DailyStrength”兩大在線健康社區中糖尿病主題下的問答數據，識別國內外健康問答社區用戶信息需求的特征與異同[14]。

目前，網絡問答社區的健康信息需求研究的常見思路是利用網絡爬蟲抓取獲得問答文本數據，進行數據清洗之后，采用人工編碼、詞頻統計或主題識別的方法發現用戶關注的熱點主題，揭示用戶健康信息需求。網絡問答社區的健康信息需求內容研究多以具體疾病為主題開展研究，目前主要關注的疾病種類有糖尿病[9，11，14]、高血壓[12]、癌癥[10，15-16]等。各類疾病的健康信息需求主要包括：癥狀、確診、治療、預防等主題。此外網絡問答社區中的健康保健類信息需求正在被部分研究者所關注，如劉冰等指出在健康網絡社區中，處于母親身份轉換初期（即備孕期）女性的信息需求呈現多樣化特點，社交網絡平臺是處于該階段女性的重要信息獲取平臺[17]。

減肥已成為社會公眾廣泛關注的日常健康保健問題，公眾利用互聯網獲取和分享減肥信息的相關問題正在引起信息行為領域研究者的關注。Schwartz J等研究發現，大多數肥胖者試圖通過互聯網來獲取減肥信息[18]。Cerri E M等指出，隨著肥胖成為一個重要的公共健康問題，個人可以從YouTube上清晰、簡潔的信息中獲得有效、安全和長期的體重管理指導[19]。Alassiri S A等研究發現Twitter有助于公眾獲取健康信息，預防和治療疾病，受訪者中有59.6%的人關注減肥信息[20]。劉奕瑤研究發現，不同群體的肥胖人群都對網絡健康信息有著一定的認可度，大部分人會主動搜索網絡健康信息滿足自己的需求，新媒體滿足了肥胖者對健康信息的需求，新媒體的便捷性也讓肥胖者尋找健康信息的過程變得輕松[21]。劉艷笑將減肥信息定義為，所有與保持或減輕肥胖程度，以保持適度體型或防病治病等相關的信息，包涵健身知識、醫藥知識以及飲食信息等諸多內容[22]。目前，已有少數研究者關注網絡問答社區中的減肥信息需求，左賢莉采用關鍵詞統計的方法對“39減肥論壇”中的帖子提取關鍵詞進行主題歸類，獲得9類主題，并發現在“減肥宣言”“減肥咨詢”和“減肥日記”主題下的帖子數最多，其次是“減肥成功”“情感表達”和“減肥運動”類帖子，而“減肥食譜”“健康研究”和“其他”的帖子數相對較少[23]。

縱觀國內外現有研究，網絡問答社區的健康信息需求研究正在被越來越多的研究者所關注，研究成果不斷涌現，研究內容從關注常見疾病信息需求過渡到多元化的健康信息需求，健康保健類信息需求成為研究者關注的新熱點。網絡問答社區的減肥信息需求研究還比較少，對不同性別人群的減肥信息需求研究則更為少見，本研究擬從性別差異視角采用文本挖掘的方法，研究網絡問答社區中不同性別人群的減肥信息需求主題特征。

2?研究設計

綜合性網絡問答社區的用戶來源廣泛，內容綜合多元，更有利于獲得多角度、全方位的公眾觀點和態度[24]。減肥是社會公眾普遍關注的健康問題，全面調查網絡問答社區中的用戶減肥信息需求更適合選取綜合性網絡問答社區為數據獲取平臺。知乎用戶來源范圍廣、層次多及其低商業化特點，使得從知乎爬取的文本數據能夠反映更廣泛、真實的公眾觀點、態度和立場等信息[24]，故本研究選取綜合性網絡問答社區“知乎”為數據獲取平臺。本研究采用文本挖掘的方法，以“知乎”社區中“減肥”話題下的問答文本為研究數據來源，對非結構化文本數據進行深入挖掘與分析，通過抽取文本主題，進而識別出用戶的減肥信息需求及特征。研究流程如圖1所示，總體分為5個步驟：數據采集、數據預處理、選取最佳主題個數、構建LDA模型以及話題挖掘與對比分析。

2.1?數據獲取與預處理

在遵循相關爬蟲協議的前提下，通過自編Python網絡爬蟲程序抓取知乎減肥話題下2011—2019年間具有性別標識的有效數據共計120 549條，其中男性用戶數據53 980條，女性用戶數據66 569條，以此形成原始文本數據集。

為便于后續進行LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題建模，首先對原始文本數據集進行清洗降噪處理，剔除無意義的鏈接及空格等，將英文字母大寫轉換為小寫，將中文繁體字轉換為簡體字，然后利用Python第三方庫——Jieba庫對文本進行分詞，并調用哈工大停用詞典去除停用詞。

2.2?LDA模型簡介

學者Blei D M等在2003年提出了潛在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）模型，簡稱LDA模型[25]。其核心是三層貝葉斯概率分布，主要思想是假設每個文檔由多個主題構成，每個主題則是多個詞匯上的概率分布[26]。

LDA模型生成過程可描述如下：

圖2中，K為主題個數;M為文檔個數;Nm為第m個文檔單詞總數;為每個文檔下的主題Dirichlet先驗參數;為每個文檔下的主題Dirichlet先驗參數;為第m個文檔下的主題分布;為第k個主題下的單詞分布;zm，n為第m個文檔的第n個詞的主題;wm，n為第m個文檔的第n個詞。

2.3?基于LDA模型的主題抽取

LDA模型主題個數K值需要預先給定并且在主題抽取實踐中對主題敏感度較高，因此確定主題個數尤為重要。Blei D M等在2003年提出可以用計算困惑值（Perplexity）的方法來評價主題模型的泛化程度，從而選取最優主題個數。一般而言困惑值隨主題個數的增多而遞減，困惑值越小，主題的泛化程度越好[25]。本研究使用Python中的Scikit-learn庫進行數據處理與分析。首先調用lda.perplexity（）函數求取困惑值，遍歷10～40個主題得到結果如圖3所示，最終確定最佳主題個數為30。

然后調用LatentDirichletAllocation（）函數進行LDA主題建模，其中主題個數n_topics=30，最大迭代次數max_iter=50。同時獲取LDA模型中文檔主題的概率分布，并根據不同用戶類別，將文檔離散到對應類別中，以求取不同用戶對不同話題關注的強度。最后調用pyLDAvis（）函數對總體主題分布進行可視化處理。

3?數據分析與討論

3.1?數據量總體分析

在獲取的120 549條具有明顯性別標識的數據中，男性用戶數據53 980條，女性用戶數據66 569條。按年度分別統計男性和女性發帖量，用戶發帖量年度趨勢如圖4所示。從用戶發帖量趨勢可以明確看出，從2011年起男性用戶和女性用戶的發帖量呈現同步波動和遞增趨勢，尤其從2017年開始，用戶發帖量顯著增加，表明用戶對于減肥話題的關注度越來越高，減肥信息需求快速增長。2017年以后女性用戶的發帖量明顯高于男性用戶的發帖量，表明女性用戶比男性用戶更加關注減肥信息。

3.2?用戶信息需求主題特征分析

利用LDA主題模型對用戶數據進行自動主題識別，通過分析主題特征發現用戶減肥信息需求特征。用戶數據的主題識別能夠揭示用戶信息需求的主要關注熱點以及關注熱度，但主題模型無法自動生成每個Topic的主題名稱，故將抽取出的30個主題進行人工分類并命名。用戶信息需求的主題特征分布如表1所示。為了直觀識別主題比重及分布，本研究采用多維尺度分析（Multidimensional Scaling，MDS）利用主題間的相似性構建多維空間到低維空間映射，從而可視化LDA主題的相互關系，直觀地識別核心主題，結果如圖5所示。

如表1所示，綜觀數據可以看出用戶的減肥信息需求呈現出多樣化、范圍廣、跨度大等特點，重點鮮明且內容涵蓋廣泛。用戶重點關注的減肥信息主要集中在經驗感悟分享、健身訓練、營養與飲食、減肥研究和節食減肥5方面，總占比超過80%。占比最大的是經驗感悟分享類信息，比重達到35.7%，這表明知乎用戶在網絡問答社區歸屬感的驅動下更樂于交流和分享經驗感悟。健身訓練、營養與飲食和減肥研究占比分別為14.9%、13.7%和9.6%，與之形成對比的是減肥藥與醫學美容等主題僅占據總體比重的2.3%和1.6%，這體現出人們在減肥信息的搜尋、獲取和交流過程中，關注重心聚焦于更加健康、科學的信息內容上，信息需求趨向專業化，而不僅僅只關注體重和外形的變化，逐漸摒棄了以損害身體健康為代價來換取體重減輕的減肥信息。值得注意的是節食減肥也占據了相對較大的比重，為7.1%，這說明在急切求美心理的驅使下，用戶對能達到快速瘦身效果的相關信息需求也達到了一定比重。

如圖5所示，主題分析結果表明與減肥信息主題最相關的30個關鍵詞，排名前2位的關鍵詞是“運動”與“健身”，這些詞中大部分都與健身運動與營養飲食相關。我國學者對減肥的研究從20世紀90年代末開始由藥物轉向運動[27]，隨著人們科學素養的提高以及對健康的重視，與運動相關的信息在減肥信息中的出現頻率攀升到了一個新的高度。越來越多的人更加注重科學的減肥瘦身，因此“健身房”“訓練”“體脂率”“蛋白質”“脂肪”“熱量”等關鍵詞迅速成為減肥信息的常見內容。

3.3?性別差異下信息需求對比分析

根據每篇文檔中的主題構成情況來計算出不同性別用戶的信息需求差異情況，男、女性用戶的減肥信息需求對比如表2和圖6所示。

如表2和圖6所示，不同性別用戶對減肥信息的關注重點有著顯著的差異，男性用戶對健身訓練、減肥研究和有氧運動的關注度明顯高于女性用戶，而女性用戶對經驗感悟分享、節食減肥、局部瘦身和減肥藥的關注度要遠高于男性用戶。這表明男性用戶相較于女性在減肥信息交流、獲取與分享行為方面更加科學化和專業化，男性用戶對運動和減肥研究的高關注進一步表明男性用戶更加偏好用科學和健康的方法來實現形體的健美而不是在短期內追求身體的纖細。

經驗分享類主題的比重在男性用戶和女性用戶的減肥信息需求中都占據了最大比重，女性用戶的信息需求中經驗分享類主題比重達到了43.9%，明顯高于男性用戶，表明女性用戶比男性用戶有更多的情感依賴和傾訴欲，孤獨和壓抑等情緒會促使其在網絡空間中進行信息交互以尋求情感的社會支持或獲得情感的釋放[28]。同時也體現出網絡問答社區不僅是一個重要的信息獲取和交流的平臺，也是一個情感傾訴的平臺。

女性用戶對于節食減肥、局部瘦身和減肥藥等信息的高關注度表明女性用戶比男性用戶對身體纖細的外形有更高的要求。同時也有研究表明，在通過運動來減肥的對比實驗中，男性用戶往往比女性用戶減去更多的體重，這與生理和心理的性別差異有著密切的關系，這也印證了本研究的結果，從側面說明男性比女性更適合采用運動的方式來達到減肥的目的[29]。

4?研究結論與討論

本研究利用網絡爬蟲程序獲取“知乎”社區減肥話題下的文本數據，借助文本挖掘方法，分析得到不同性別用戶的減肥信息需求，研究得出以下結論：

1）用戶減肥信息需求呈現出多樣化、專業化的特點。用戶的減肥信息需求內容廣泛、主題多樣，具有科學化、多樣化的特征。用戶的減肥信息需求不僅僅局限于減肥本身和體重的變化，更加關注體脂率、飲食營養、睡眠、健身訓練和有氧運動等更加專業的信息內容。

2）網絡社區用戶在交流減肥信息的同時也在尋求情感的社會支持和獲得情感的釋放。經驗感悟分享在所有主題類別中占據了最高的比重，這表明用戶在網絡社區中更容易建立起歸屬感和認同感，用戶在分享各種減肥相關信息的同時也愿意分享自己與減肥相關的經驗感悟和心路歷程等。在我國嚴峻的肥胖趨勢蔓延下[30]，“減肥”不僅是一個與公共健康相關的話題，與之相關的社會心理問題也不容忽視。知乎用戶在“減肥”這一話題的討論中對由肥胖產生的心理問題、婚戀問題和其他社會問題的討論占到了很大比重。在相關話題討論中，用戶大都能得到正面的積極的回應，其情緒也能隨著信息需求的表達、交流和被滿足而發生正向的轉變，這表明網絡社區是用戶情感交流和宣泄的重要渠道，也說明網絡社區的存在對提升大眾心理健康水平起到了一定的積極作用。

3）不同性別用戶的減肥信息需求有顯著差異。男性用戶的減肥信息需求更加科學化和專業化，注重身材的健美和營養的均衡;女性用戶則更加關注能夠快速改變身材外形的信息內容，對外表的關注程度要遠高于男性，且對產后瘦身等專屬于女性的主題也有較高關注度。關于性別差異的社會學研究中也提到，社會對于男性的肥胖是容忍的態度，往往會從健康的角度來倡導男性減肥，而女性則是追求極致的苗條以外形的優勢在男權社會中謀求更多的社會資源[31]。女性對于身材外形比男性有著更高的負面評價，當感受到減肥的壓力時會對身體產生更強烈的消極情緒[32]。本研究的結果與關于性別差異的社會學研究結果相互印證，說明了在社會生活中減肥給女性帶來更大壓力，而男性相較于女性則把減肥更多地與身體健康聯系在一起。另外女性用戶對經驗感悟分享有著極高的關注，這表明在問題的討論與信息的交流中男性往往比女性更加理性，而女性則更加感性，有更強的情感依賴和傾訴欲，更傾向于在網絡社區謀求認同感和歸屬感。

本研究存在的局限：首先網絡問答社區的數據噪音大，很多網絡用語、新生詞、錯別字和符號語言等對主題抽取的準確性會造成一定的影響。其次由于知乎社區的反爬機制和實驗條件的限制，本研究未能采用知乎減肥話題下全部的文本作為實驗數據。最后，未能設計線下訪談、問卷或焦點小組訪談等形式的研究來驗證建立在機器學習模型基礎上主題抽取結果的可信度。

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