基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統設計研究

摘要：在互聯網時代，藥品網絡輿情監測是保障公眾藥品安全的重要手段之一。傳統的監測手段主要依賴醫療機構和監管機構的有限數據源，但在面對龐大的網絡輿情數據時有些“力不從心”，應用藥品安全網絡輿情監測系統來監測是首要選擇。本文主要探討了藥品安全網絡輿情監測系統的主要技術，對該系統的實施和評估進行了分析，旨在為相關部門和企業提供一個高效、準確的藥品安全監測工具，以及時發現和處理藥品安全問題，保障公眾的健康和安全。

關鍵詞： 大數據；藥品安全；網絡輿情；監測；系統設計

一、引言

藥品安全是人們關注的一個重要問題，且藥品安全問題的發生會對公眾健康和社會穩定產生一定的影響。隨著社交媒體和網絡論壇的普及，越來越多的人通過網絡平臺表達他們對藥品的看法和經歷。因此，基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統的研發變得尤為重要，如何設計能夠實時監測藥品安全網絡輿情信息的系統，實現從海量數據中挖掘出藥品安全相關的信息和趨勢，也成為當前研究的重點內容。

二、當前藥品安全網絡輿情監測系統的局限性

當前藥品安全網絡輿情監測系統存在的局限性主要體現在數據來源不全、難以評估輿情影響力、適應性不足以及預警能力不足等方面。其中，數據來源不全是因為主要依賴社交媒體平臺、論壇和新聞網站等獲取數據，而這些信息可能存在不完整、不準確或虛假的情況，從而影響了監測結果的可信度[1]。

例如，某藥品在社交媒體上出現大量負面評論，但這并不一定代表該藥品存在安全問題，可能只是個別用戶的個人經歷或主觀看法。難以評估輿情影響力的原因在于雖然監測系統可以獲取大量的輿情信息，但很難客觀評估和分析這些信息。例如，某條在社交媒體上廣泛傳播的藥品安全問題言論可能因為某些原因被夸大了，而實際上對廣大公眾的影響可能不大。為了更全面地了解和應對藥品安全問題，監測系統應適應不同語言和文化背景下的輿情，因為世界各地的藥品安全問題存在一定的語言和文化差異。然而，當前系統主要以中文為監測語言，缺乏對其他語言的監測能力。最后，預警能力不足表現在當前系統主要是對已經發生的輿情進行監測和分析，雖然系統可以通過實時監測和分析輿情，但缺乏對未來可能發生問題的預測能力，這限制了系統的實用性和預防性。

三、基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統使用的主要技術

（一）數據采集與預處理

在基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統中，數據采集與預處理環節非常重要。它主要包括從不同來源獲取輿情數據，并對這些數據進行清洗、篩選和整理，以便后續的分析和挖掘。數據采集是指從各種網絡平臺和數據源收集與藥品安全相關的輿情數據。該系統可以通過API接口從社交媒體平臺（如微博、微信、Twitter等）獲取用戶發布的與藥品安全有關的評論和帖子；也可以通過爬蟲技術從論壇、新聞網站等獲取相關數據。這些數據來源廣泛，涵蓋了多個渠道的用戶反饋和舉報。為了確保數據采集的高質量，相關人員可以根據多樣化、全面的輿情信息建立關鍵詞信息庫。在進行數據采集的過程中，系統可以根據關鍵詞進行快速檢索，將無關的數據清除，保留有效數據。此外，系統可以通過技術手段過濾掉垃圾信息、重復信息和無關信息，只保留與藥品安全相關的有效數據[2]。

數據預處理還包括數據的清洗、整理和格式化。系統可以對采集到的數據進行結構化處理，將非結構化的文本數據轉換為結構化的數據形式。例如，可以將輿情數據轉換為文本、日期、發布者和來源等字段，并為數據添加標簽或分類信息，以便后續的分類統計和預測分析。通過數據采集和預處理，基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統可以獲得高質量且結構化的數據，為后續的分析和挖掘提供可靠的基礎。

（二）情感分析與主題識別

情感分析和主題識別在基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統中發揮著重要作用，可用于深入分析和挖掘輿情數據，以獲取關于藥品安全的情感傾向和熱點主題的信息。情感分析是指對文本數據中表達的情感和情緒進行識別和分類的技術。在藥品安全網絡輿情監測系統中，情感分析能夠幫助識別輿情中的情感傾向，即判斷用戶對藥品的態度是積極、消極還是中立。

例如，對于評論“這種藥品太好了，完全治好了我的疾病”，情感分析會將其識別為積極情感；而對于“這種藥品效果太差了，完全沒有起到作用”的評論，則識別為消極情感。情感分析可以幫助系統更準確地了解用戶對藥品的評價和反饋，及時發現可能存在的安全問題。而主題識別則是指對文本數據中的主要話題或主題領域進行識別和分類的技術，可以幫助系統發現輿情中的熱點話題和關注領域。通過對大量輿情數據進行主題識別，系統可以發現某種藥品被頻繁提及和討論，從而推斷該藥品可能存在安全問題。

此外，主題識別還可對輿情數據進行分類，如按照藥品類別、副作用、療效等主題進行歸類，以便進行后續的分析和挖掘。系統可以建立情感詞典和主題模型（例如Latent Dirichlet Allocation），通過對輿情文本進行特征提取和分類訓練，以實現情感分析和主題識別的功能。這種方法能夠幫助系統自動、高效地處理大量的輿情數據，提取其中有用的信息，為藥品安全問題的監測和預警提供支持[3]。

（三）實體識別與關系抽取

實體識別與關系抽取是一項重要技術，用于從輿情數據中識別和提取相關實體（如藥品名稱、疾病名稱、副作用等）以及它們之間的關系。實體識別是指從文本數據中自動識別出具有特定意義的實體的技術。在藥品安全網絡輿情監測系統中，實體識別可以幫助系統準確地識別與藥品安全相關的實體，如藥品名稱、疾病名稱、副作用名稱等。

比如對于評論“服用藥品A后出現了嚴重的頭暈癥狀”，實體識別可以將“藥品A”和“頭暈癥狀”作為重要實體進行識別。實體識別可以幫助系統更精確地定位和分析與藥品安全相關的信息。而關系抽取是指從文本數據中識別和提取出實體之間的關系的技術。在藥品安全網絡輿情監測系統中，關系抽取可以幫助系統發現和分析藥品、副作用、疾病等實體之間的關聯關系。比如對于評論“服用藥品B后出現了嚴重的皮疹癥狀”，關系抽取可以將“藥品B”和“皮疹癥狀”之間的關系識別為“引起”或“導致”。關系抽取可以幫助系統深入了解實體之間的相互作用和影響，使其更好地分析和預測藥品安全問題。系統通過建立實體識別模型和關系抽取模型，對輿情文本進行特征提取和訓練，能夠實現實體識別和關系抽取的功能。這些技術可以幫助系統自動、準確地處理大量的輿情數據，提取其中的實體和關系信息，為藥品安全問題的監測和預警提供支持，從而提高藥品安全監測的準確性和效率。

（四）可視化與分析

在基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統中，可視化和數據分析是兩個重要的功能。可視化將復雜的數據用圖表、地圖、詞云等形式呈現給用戶，幫助他們快速了解藥品安全問題的整體情況和趨勢。通過詞云圖可以展示用戶對某種藥品的關鍵詞頻率，突出用戶的關注點和熱點話題。利用地圖和熱力圖可以展示不同地區的藥品安全輿情分布，幫助用戶了解地域差異和熱點區域。而數據分析則是指對輿情數據進行統計和深入分析的過程，以發現潛在的規律和趨勢[4]。在藥品安全網絡輿情監測系統中，數據分析可以幫助用戶發現藥品安全問題的關聯因素和影響因素。

例如，系統可以進行時序分析，以及分析不同時間段輿情的變化趨勢，同時還可以研究輿情數據與藥品銷售數據之間的關系。此外，還可以進行情感分析，統計正面、負面和中性輿情的比例，從而幫助用戶了解用戶對藥品的整體評價。可視化和數據分析通常使用圖表庫、數據可視化工具和統計分析工具等技術來實現。通過將輿情數據進行可視化展示，并進行深入的數據分析，藥品安全網絡輿情監測系統可以幫助用戶更好地理解和應對藥品安全問題。

四、基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統的實現與評估

（一）數據集選擇與獲取

在基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統的實現與評估過程中，數據集選擇是關鍵步驟。首先，需要確定監測的藥品安全相關輿情數據的范圍和領域。根據監測目標的需求和可行性，選擇合適的關鍵詞作為監測目標，如“藥品副作用”“藥物過期”“藥品召回”等。接下來，選擇適當的數據源來獲取相關輿情數據。根據關鍵詞，可以使用API接口通過關鍵詞檢索社交媒體平臺（如微博、微信公眾號、Twitter等），或者使用爬蟲技術從新聞網站、醫藥網站或醫療健康平臺上獲取醫生和用戶的反饋和經驗分享。

在數據獲取過程中，需要確保合法性和隱私保護。必須從合法渠道獲得數據，并采取相應措施保護用戶隱私。完成數據集的選擇和獲取后，需要對其進行評估。可以人工標注一部分數據，并將其與系統生成的結果進行對比，評估準確性。同時，可以使用傳統的評估指標如準確率、召回率和F1值等，以確保監測目標的準確性和全面性。評估過程要根據系統的具體需求，設計和選擇適合的評估指標。

（二）系統實現

系統實現是指通過構建系統的基礎架構、開發相關模塊和功能，確保系統的可靠性和高效性，以實現對輿情數據的采集、處理和分析，并將結果以可視化形式展示給用戶。這樣的實現可以為藥品安全問題的監測和評估提供有效的工具和支持[5]。

其中，系統實現需要構建系統的基礎架構，包括前端界面、后端服務器和數據庫等。前端界面是用戶與系統交互的窗口，可以通過網頁或移動應用的形式展示輿情數據分析結果和可視化圖表。后端服務器負責處理用戶請求、執行數據分析和挖掘算法，并將結果返回給前端界面。

數據庫用于存儲輿情數據、用戶信息和系統配置等；需要開發相關的模塊和功能，以支持輿情數據的采集、處理和分析，包括數據采集模塊、數據存儲模塊、輿情分析模塊、數據可視化模塊等；需要確保系統的可靠性和高效性，包括系統的性能優化、容錯機制、數據安全和隱私保護等；需要進行必要的系統測試和調優，以確保系統的穩定性和性能，如進行功能測試，驗證系統的各項功能是否正常運行；需要進行負載測試，評估系統在大數據量和高并發訪問下的性能表現；需要進行安全測試，檢查系統的安全性和漏洞。

（三）系統性能評估

系統性能評估是通過對系統的穩定性、可擴展性、響應速度等方面進行評估和測試，提供有關系統性能和效果的定量和定性指標，為系統的優化和改進提供依據。其中對系統的穩定性評估，可以通過模擬真實的使用場景，對系統進行長時間運行和負載測試。如使用自動化測試工具模擬多個用戶同時訪問系統，并觀察系統的響應時間、資源利用率和錯誤率等指標；對系統的可擴展性評估可以通過增加系統的負載和數據量，評估系統在不同規模和復雜度下的性能表現，包括增加數據采集的速度和頻率，增加數據存儲和處理的容量等；對系統的響應速度評估，可以通過測試系統的數據處理和分析功能的響應時間，評估系統在處理大規模數據時的效率。可以測量從數據采集到數據處理和分析的整個流程所需的時間，以及從用戶請求到返回結果的響應時間。通過對系統的響應速度進行評估，可以確定系統是否滿足用戶需求并提供及時的輿情分析結果。

五、結束語

綜上所述，通過設計基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統，能夠實現對藥品安全問題的及時監測和分析。該系統利用數據采集與預處理、情感分析與主題識別、實體識別與關系抽取等技術，能夠從多個數據源中獲取輿情數據，并對數據進行深入分析和挖掘。通過該系統，相關部門和企業能夠更好地了解和應對藥品安全問題，提高藥品安全監測的準確性和效率。這對保障公眾的健康和安全具有重要意義。同時，系統的研發還有助于探索和改進藥品安全領域的監測和預警機制，為相關政策制定和管理決策提供科學依據，提升社會對藥品安全的信任和滿意度。

作者單位：張弘 福建省藥品科普與監管數據中心

參考文獻

[1]王建藝，張文學.藥品安全輿情治理研究[J].中國公共衛生管理，2021，37（03）： 288-290.

[2]盛夏，宋金濤.大數據經濟網絡輿情監測系統構建研究[J].軟件，2022，43（06）： 94-96.

[3]吳文慧，李亮，葛渟等.基于大數據的藥品安全網絡輿情監測系統設計[J].電腦知識與技術，2021，17（05）：86-88.

[4]曾宇.基于大數據的網絡輿情實時監測系統的構建[J].漳州職業技術學院學報，2020，22（02）：92-99.

[5]李洋.基于大數據的網絡輿情監測系統的設計與實現[J].科技與創新， 2023（08）：146-148.