公眾與醫生對不同衛生健康領域熱點事件的情緒分析

■ 劉哲峰 何凌南 陳立章

隨著互聯網發展和新媒體平臺增加，公眾在微博、微信等社交平臺上獲取、傳播信息和觀點的現象越來越普及。由于新媒體平臺信息傳播成本低、渠道多、速度快，且不受地理位置和社會階層局限，新媒體時代的某個事件或觀點比以往更可能產生范圍廣、程度高的社會影響[1]。而衛生健康領域的事件，由于其重要性和與民眾的普遍相關性，容易引發廣泛關注和熱點輿情，導致公眾的持續熱議[2]。如何利用新媒體時代提供的機會和資源，把握與衛生健康領域相關的輿情規律和輿論生態，及時發現存在的輿情風險并開展有效的“輿情應對”[3]，對衛生健康管理部門提出了新的機遇和挑戰。

在此背景下，本研究旨在通過了解公眾與醫生群體對不同衛生健康領域熱點事件的情緒與態度，分析其傾向與特點，為衛生健康管理部門開展針對性的輿論引導提供相關對策建議。

1 數據與方法

課題組根據161個衛生健康領域輿情關鍵詞分別抓取新浪微博平臺2016年4月至2017年7月的熱點事件文本數據，和微信平臺2017年57月的醫生公眾號文本數據。將微博文本中的衛生健康領域事件劃分為“政策決策”和“醫療經歷”兩個類型；將微信公眾號文本中的衛生健康領域事件劃分為“政策決策”“醫療經歷”和“職業認知”3個類型。應用基于詞頻統計的文本分析軟件LIWC對文本數據進行分析，了解不同群體在不同類型事件中表達出的正負情緒[4]。

進一步將分析所得的微博情緒指數（含有正面或負面詞數/總詞數）與情緒指數基準線(“情緒指數基準線”來源于課題組用LIWC分析2015-2016年1600萬微博用戶發布內容的分析結果，反映公眾在網絡表達中情緒的平均正負程度)進行比較，由此了解和平均程度相比，涉及衛生健康領域的微博文本是否含有更多或更少的正、負情緒。將微博用戶文本與醫生公眾號文本進行比較，了解公眾（微博用戶所代表的群體）和醫生（微信公眾號所代表的群體）在同類事件上的感受差異。

2 結果

2.1 微博文本分析

通過關鍵詞抓取2016年4月至2017年7月的熱點事件，有14個事件和衛生健康領域關系緊密。其中，“政策決策”類事件4個，涉及微博文本392條；“醫療經歷”類事件10個，涉及微博文本1329條。各類型事件所得正、負情緒指數分別見圖1、2。

2.1.1 “政策決策”類事件。4個“政策決策”類事件分別為“山東疫苗案處理結果357人被撤職降級”“食藥監總局回應氣體致盲已罰款518萬”“國務院：嚴重疫苗事件地方領導應辭職”“人社部明年異地就醫住院費用直接結算”。

微博用戶針對這4個事件發表的討論總詞數為26759，其中含有正情緒的詞數為333，正情緒指數為0.0124（333/26759），小于正性情緒詞頻基線0.0360。含有負情緒的詞數為357，負情緒指數為0.0133（357/26759），小于負性情緒詞頻基線0.0160。

2.1.2 “醫療經歷”類事件。微博用戶針對10個“醫療經歷”類事件發表的討論總詞數為75561，其中含有正情緒的詞數為741，正情緒指數為0.0098（741/75561），遠低于正性情緒詞頻基線0.0360；含有負情緒的詞數為2657，負情緒指數為0.0352（2657/75561），遠高于負性情緒詞頻基線0.0160。為得出更具體結論，將“醫療經歷”類事件分為正面、負面事件，并分別分析。

在10個“醫療經歷”類事件中，有3個為正面事件，分別為“黑龍江醫生連續手術10小時突發腦溢血倒在手術臺”“患者術前留下這樣一張字條讓主刀醫生感動”“西安外科醫生用肋骨再造耳朵”。

微博用戶針對這3個事件發表的討論總詞數為14908，其中含有正情緒的詞數為265，正情緒指數為0.0178（265/14908），小于正性情緒詞頻基線0.0360；含有負情緒的詞數為317，負情緒指數為0.0213（317/14908），大于負性情緒詞頻基線0.0160。

圖1 微博文本正情緒指數

圖2 微博文本負情緒指數

在選取的10個“醫療經歷”類事件中，有7個為負面事件，分別是“患者做胸腔手術后右腎丟失 院方稱腎萎縮”“多種常見止咳藥檢出硫磺 或涉數家知名藥企”“上海1名男嬰接種卡介苗后死亡 家屬質疑院方失誤”“湖南醫生被毆致死，細節：被一拳擊中腦門”“山東男子暴打醫生一幕”“青島醫院違規致9人染乙肝 院長等人被免職”“37歲孕婦醫院待產羊水破裂，醫生：等我上班了再生”。

微博用戶針對這7個事件發表的討論總詞數為60653，其中含有正情緒的詞數為476，正情緒指數為0.0078（476/60653），遠低于正性情緒詞頻基線0.0360；含有負情緒的詞數為2340，負情緒指數為0.0385（2340/60653），遠高于負性情緒詞頻基線0.0160。

2.2 醫生微信公眾號文本分析

通過關鍵詞在微信平臺上抓取2017年57月由醫生微信公眾號發出、與衛生健康領域相關的文本共3242個。其中“政策決策”文本662個，“醫療經歷”類文本1140個，“職業認知”類文本1440個。各類型事件所得正、負情緒指數分別見圖3和圖4，“政策決策”類和“醫療經歷”類微博、微信情緒指數比較情況分別見圖5和圖6。

2.2.1“政策決策”類事件。662個“政策決策”類文本的總詞數為12900。其中含有正情緒的詞數為144，正情緒指數為0.0112（144/12900），遠小于正性情緒詞頻基線0.0360，略小于微博網民正情緒指數0.0124。文本含有負情緒的詞數為103，負情緒指數為0.0080（103/12900），小于負性情緒詞頻基線0.0160，遠小于微博網民正情緒指數0.0133。

2.2.2“醫療經歷”類事件。1140個“醫療經歷”類文本的總詞數為22878。其中含有正情緒的詞數為265，正情緒指數為0.0184（422/22878），低于正性情緒詞頻基線0.0360，但略高于微博用戶正情緒指數0.0098。文本含有負情緒的詞數為629，負情緒指數為0.0275（629/22878），高于負性情緒詞頻基線0.0160，但不及微博用戶在此類事件中的負情緒指數0.0352。

圖3 微信文本正情緒指數

圖4 微信文本負情緒指數

圖5 “政策決策”類事件情緒指數比較

圖6 “醫療經歷”類事件情緒指數比較

2.2.3“職業認知”類事件。1440個“職業認知”類文本的總詞數為28356。其中含有正情緒的詞數為687，正情緒指數為0.0242（687/28356），低于正性情緒詞頻基線0.0360；含有負情緒的詞數為413，負情緒指數為0.0146（413/28356），低于負性情緒詞頻基線0.0160。

3 討論與建議

基于上述數據，微博文本方面，用戶對4個“政策決策”類事件的正、負情緒指數均小于情緒詞頻基線，反映沒有強烈的正負情緒，可能與公眾對此類事件的心理距離相關。課題組開展的對“取消藥品加成”等衛生健康領域政策的網民態度調查中，公眾的正面感受也很有限，能夠說明此傾向。微博用戶對10個“醫療經歷”類事件表達出較低程度的正面情緒、較高程度的負面情緒。具體而言，即使事件本身較為積極正面，微博用戶對該類事件也表現出偏負面的情緒?？赡艿脑颍何⒉┯脩魧Α搬t療經歷”已經形成較負面的刻板印象，這影響了微博用戶對具體事件的感受。在“醫療經歷”類負面事件中，微博用戶表達出的負面情緒尤為突出。課題組開展的對“山東濰坊產婦紗布門”等衛生健康領域熱點事件的網民態度調查中，也能夠說明此傾向?？赡艿脑颍菏录旧淼呢撁嫘宰屛⒉┯脩舢a生負面情緒；由于微博用戶本身已對“醫療經歷”類事件形成負面刻板印象，此類負面事件容易喚起更強烈的負面感受；由于“醫療經歷”類事件對微博用戶的貼近性，此類事件更容易導致強烈情緒。提示在輿情引導中把握事件情緒結構的必要性[3]。

微信公眾號文本方面，醫生對“政策決策”類事件感受的正面程度小于平均水平，也略小于普通公眾對此類事件的正面感受；醫生對“政策決策”的負面感受也小于平均水平，且小于普通公眾對此類事件的負面感受。醫生群體在“政策決策”類事件上正、負情緒的程度均不高，提示對該群體強化醫療衛生相關政策宣介與解讀、加強正面引導，尚有很大空間。對于“醫療經歷”類事件，醫生微信公眾號中表達的正情緒較低，負情緒較高。與微博用戶相比，公眾表達了尤為多的負情緒，反映出衛生健康領域解決現實問題的迫切性和輿情引導的必要性。醫生對“職業認知”的正負情緒指數皆低于情緒指數基準線，說明他們沒有對其職業表達出強烈的正負情緒，但總體上正情緒指數高于負情緒指數，說明醫生對職業的情緒偏正面。

綜上，公眾對衛生健康領域的事件容易表現出相對負面的情緒，并且此情緒特征不只受事件本身的特點影響。公眾在以往“醫療經歷”類事件中積累了刻板印象，他們對“政策決策”類事件沒有強烈的感受。不同群體對衛生領域事件的情緒態度有差異。對于“醫療經歷”和“政策決策”類事件，普通公眾比醫生群體對事件的感受更為負面。醫生對“職業認知”的表達較為正面，但程度不高。

由此可見，在輿情引導中，把握事件背后的情緒結構，理性面對公眾的負面情緒特征，是處置相關輿情的總體基礎。其次，在大眾傳播過程中引導公眾多元歸因、理性歸因，是輿論引導實施的重要策略[5]。即，通過常態或非常態的事件和話題，引導公眾從自身的健康風險感知、醫院管理面臨的挑戰、社會的普遍情緒、醫療改革的體制特點等多維角度來思考問題。進而，衛生健康領域的輿情引導應有群體針對性，輿情處置需要采取“內外有別”的差異策略[6]，既鞏固和強化醫生群體已有的相對理性態度、積極心態，又努力減少公眾的非理性態度和消極心態。此外，大眾傳媒關于醫生、醫院和醫療議題的報道，需要有更加理性、包容、多元和深入的媒介框架。比如媒體報道可從醫生個體的職業感受、醫院“后臺”的運作機制、醫療行業改革的深度報道等角度切入，減少公眾的刻板印象，增進公眾對醫生、醫院和醫療行業的理性認識[7]。要高度重視微信、微博、微頭條等社交媒體的建設和運營，通過人性化、互動式、視覺化的傳播手段提供易于傳播、便于接受的報道，塑造衛生健康行業和醫生群體的良好形象。突發事件尤其是負面輿情危機事件的應對中，需要堅持信息公開、專業引導，積極澄清謠言、及時發布事實，爭奪輿論引導的主動權和突發事件的解釋權；特別是要有輿論引導的主體意識，也可借助意見領袖等第三方力量[5]。