白雪艷 陳超億 馮占春

(華中科技大學同濟醫(yī)學院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學院 武漢430000)

1 引言

伴隨信息通信技術的進步，線上問診成為患者獲得醫(yī)療服務的重要方式，基于移動健康的方法，即通過移動電話和個人數(shù)字助理等移動技術提供健康服務和信息的電子健康模式在衛(wèi)生保健領域快速發(fā)展。根據(jù)醫(yī)療干預的階段不同，醫(yī)療應用程序可劃分為以下6種類型：預約及繳費，患者可通過平臺預約醫(yī)生、繳付診療費用；醫(yī)療咨詢及評估，注冊患者可通過平臺向醫(yī)生咨詢，注冊醫(yī)生可回答患者問題；醫(yī)學教育，通過網(wǎng)站或應用程序為患者提供與疾病相關的科普和教育文章，如日常生活思考、自我監(jiān)控、自我管理和對某些疾病的應急反應；藥品和醫(yī)療器械銷售，患者在此類網(wǎng)站上核實有效處方后可以購買藥物；電子病歷，面向醫(yī)生提供制作醫(yī)療電子記錄的相關服務；慢性病管理，通常分為醫(yī)生和患者版本。目前有研究表明使用移動醫(yī)療應用開展行為干預在疾病管理中具有潛在有效性[1]。國家對于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的支持推動了在線醫(yī)療服務的發(fā)展。丁香醫(yī)生APP 由醫(yī)學網(wǎng)站丁香園團隊研發(fā)，是一款面向大眾的藥品信息查詢及日常安全用藥輔助工具，具有較強代表性，對于丁香醫(yī)生APP 用戶評論的分析具有現(xiàn)實意義[2]。

2 相關研究

2.1 基于在線評論中數(shù)值型信息的消費者滿意度研究

主要針對評論數(shù)量、言論質量、評論效價對顧客價值創(chuàng)造的影響開展相關研究。研究表明，數(shù)值型在線評論的效價參考價值逐漸降低，主要表現(xiàn)在以下兩個方面：第一，消費者對于在線評論關注點發(fā)生轉移。在商品同質化嚴重的背景下，用戶對信息細致程度有更高要求。作為簡化版信息的數(shù)值型在線評論，內容詳細程度和信息量不足，導致其影響力消減。第二，數(shù)值型在線評論的效價之間沒有顯著差異，使其參考價值降低。有學者通過對Airbnb和TripAdvisor在線評論的評分比較，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)評分都集中在4.5～5分之間(總分為5)。綜上所述，數(shù)值型信息研究參考價值降低，有較大局限性。

2.2 基于用戶評論文本的消費者滿意度研究

此類研究提取評論中的文本并通過情感分析方法判斷情感傾向[3]。國內學者對用戶服務滿意度研究起步較晚，提取用戶評論文本進行滿意度影響因素研究主要集中在酒店、旅游、電商領域。移動醫(yī)療作為新型產業(yè)，該領域相關研究數(shù)量較少。有學者從醫(yī)療論壇文本入手，分析腦血管病論壇用戶關注的熱點主題以及論壇成員的真實需求，以提供更精準服務；有學者提出在信任中介作用下，評論文本的數(shù)量及其時效性、信任傾向和評論文本接收者的參與程度都會影響消費者的認知信任和情感信任，從而影響購買意愿；有學者探討影響移動醫(yī)療APP 用戶接受行為的因素并通過問卷調查收集數(shù)據(jù)進行分析，提出感知有用性、感知易用性、信息質量等皆為移動醫(yī)療APP 接受行為的影響因素；有學者利用問卷調查方法分析用戶對在線醫(yī)療服務滿意度，研究表明掛號和查詢等醫(yī)療服務滿意程度較高；有學者探討問診類移動APP 用戶持續(xù)使用影響因素，提出醫(yī)生溝通、關懷行為會顯著提升用戶對醫(yī)生的信任進而提升對APP 的信任度和滿意度；另有學者以在線評論為切入點，提出用戶服務滿意度比較重要的影響因素有“在線診療”“健康管理”“其他服務”及“平臺活動”，用戶最關注的因素是“在線診療”；有學者通過文本挖掘研究得出，正面評論占大多數(shù)得益于醫(yī)療健康類APP 的使用便捷性，用戶對大部分因素表示滿意，但對服務質量、可優(yōu)化性、價格的滿意度較低。

2.3 針對醫(yī)療APP產品滿意度相關研究

目前針對醫(yī)療APP產品滿意度的研究較少，且對用戶滿意度的研究多以調查問卷為主要數(shù)據(jù)收集方式，從文本挖掘角度進行分析的研究相對較少；問卷設計局限在于有效率較低、開放性問題偏少，挖掘更深層、隱蔽的信息難度較大。因此本文在總結現(xiàn)有文獻的基礎上，使用文本挖掘法對丁香醫(yī)生APP的在線評論進行研究，將文本主題分析、情感分析相結合，深入挖掘在線評論文本中所蘊含的滿意度影響因素，并針對醫(yī)療APP發(fā)展提出相關建議，以期為促進移動醫(yī)療市場發(fā)展提供參考[4]。

3 數(shù)據(jù)采集

3.1 對象選取

本研究選取國內具有代表性的平臺之一丁香醫(yī)生APP。使用八爪魚采集器抓取丁香醫(yī)生APP在Apple Store的評論文本，采集的用戶評論文本發(fā)布時間為2018年8月-2021年8月。最終爬取了超過2 000條的用戶評論信息，內容包括服務反饋、改進意見等，利用Excel的自定義排序、篩選等功能去除無用評論，如空格、符號、表情、廣告等，初步整理出有效用戶評論文本[5]。

3.2 研究思路(圖1)

圖1 研究思路

基于八爪魚采集器爬取丁香醫(yī)生APP在Apple Store店固定時間段在線評論文本，對原始文本進行格式統(tǒng)一化處理，去除廣告、表情包、無意義符號等；通過ROST-CM6.0軟件對處理后評論文本進行分詞；為直觀地展現(xiàn)客戶評論關注焦點，本研究通過生成高頻詞表、詞云圖和網(wǎng)絡分析圖實現(xiàn)可視化，以便進一步分析。用戶情感傾向隱含在用戶評論信息中，在分析影響用戶滿意度因素之前，用基于情感詞典的ROST-CM6.0軟件挖掘和分析，對用戶評論信息進行情感分析。最后總結研究結論、提出改進建議。

4 結果

4.1 概述

運用八爪魚采集器爬取評論并拆分為發(fā)表時間、作者、評級、標題、內容5個維度，見表1。

表1 采集評論樣本

4.2 詞頻分析

4.2.1 用戶滿意度影響因素 可視化詞云圖可直觀反應評論主題，可知影響用戶滿意度最重要的因素是“醫(yī)生”，見圖2，這說明用戶更關注服務主體提供者醫(yī)生的行為。用戶對APP 總體評價“方便”。其他影響用戶滿意度的因素包括“醫(yī)院”“開發(fā)者”“科普”“平臺”“咨詢”“問診”等。詞云圖不說明各主題之間聯(lián)系，因此采用網(wǎng)絡語義分析對各主題關系進行分析[6]。

圖2 詞云

4.2.2 APP認知高頻詞主題分類 分析排名前60位的高頻詞可知：用戶對于APP整體印象評價趨于正面，如“方便”“實用”“感謝”“耐心”等高頻詞匯；高頻詞中對APP整體形象認知主要分為4個類型，即服務主體類、設施類、患者反饋類、用戶感知類[7]，見表2。

表2 丁香園APP認知高頻詞

續(xù)表2

4.2.3 服務主體類高頻詞分析 此類高頻詞匯包括“醫(yī)院”“醫(yī)生”“開發(fā)者”等，反映APP服務主要提供者包括專業(yè)醫(yī)者、技術支持人員等，其為APP 運營提供專業(yè)知識、技術支持。

4.2.4 設施類高頻詞分析 此類高頻詞匯包括“平臺”“回答”“使用”“程序”“手機”“反饋”等，反映APP使用方式主要是依托移動電子平臺進行查詢、咨詢、提問、反饋等[8]。

4.2.5 患者反饋類高頻詞分析 此類高頻詞匯包括“健康”“體驗”“科學”“看病”“健康”等，表明APP不僅日常提供患者健康咨詢和健康相關服務，還成為了健康知識辟謠的窗口。

4.2.6 用戶感知類高頻詞分析 此類高頻詞匯包括“感謝”“詳細”“服務”“耐心”“信賴”“垃圾”等。對于APP提供服務的認知多數(shù)為積極情緒，占比67.52%，中性情感占比18.87%，負面情感占比13.61%，感知高頻詞分布符合這一結論。

4.3 語義網(wǎng)絡分析

語義網(wǎng)絡分析直觀展現(xiàn)要素聯(lián)系，詞語距中心節(jié)點(核心節(jié)點)距離越近關聯(lián)性越強。線條指向越密集則共現(xiàn)次數(shù)越多、關聯(lián)越強[9]。使用 ROST-CM 6.0內容挖掘系統(tǒng)的“社會網(wǎng)絡和語義網(wǎng)絡分析”功能，導入文本生成共現(xiàn)語義網(wǎng)絡。與“醫(yī)生”關聯(lián)形容詞有“耐心”“方便”“及時”等，表明丁香醫(yī)生APP中醫(yī)生的評價感知整體正面；與“醫(yī)生”聯(lián)系密切的詞匯有“建議”“服務”“態(tài)度”“知識”“問診”“科普”等，表明醫(yī)生起到了科普和服務等作用?！皢栴}”一詞與“聯(lián)系”“信號”“時間”“解答”等形成語義分析網(wǎng)絡，說明影響用戶滿意度的主要是問答質量、信息設備和時效?！搬t(yī)院”與“掛號”“咨詢”“解答”“排隊”密切相關，體現(xiàn)了丁香園APP提供傳統(tǒng)醫(yī)院服務，能夠實際解決問題。

4.4 情感分析

通過利用ROST- CM6.0軟件，基于軟件自定義情感詞典對丁香園APP的使用感知情況進行分析。整體情緒分段統(tǒng)計中，積極情緒占比67.52%，中性情緒占比18.87%，消極情緒占比13.61%。

5 建議

5.1 加強核心形象塑造，吸引潛在用戶

研究發(fā)現(xiàn)大部分用戶對于APP的情感傾向是正面的，認為其是值得感謝、服務耐心、值得信賴的。根據(jù)網(wǎng)絡語義圖可知用戶所看重的核心服務提供者是醫(yī)生和開發(fā)者。同時詞頻分析和語義網(wǎng)絡分析顯示“醫(yī)生”和“平臺”兩個高頻詞與反饋、問題等因素聯(lián)系密切，說明APP服務要重視技術平臺和專業(yè)人才兩方面的支持；分析評論可知一部分用戶是從知乎等平臺引流到丁香醫(yī)生APP，因此應充分借助電視廣告、網(wǎng)站視頻、社交網(wǎng)絡等宣傳推廣手段，消除對于醫(yī)療APP專業(yè)資格的顧慮，有效吸引潛在顧客。

5.2 提高品牌辨識度，增強市場競爭力

醫(yī)療APP市場競爭激烈，應樹立品牌特色提升競爭力。本文發(fā)現(xiàn)部分用戶通過權健事件提升了對丁香醫(yī)生APP的好感度，部分用戶為分辨關于健康的“事實”和“謠言”下載了APP，提升了丁香醫(yī)生APP在醫(yī)療APP市場的知名度和辨識度。因此醫(yī)療APP要借助日常科普和重大社會事件加強品牌形象建設，讓用戶在使用中感受到品牌特色。

5.3 加強回復時效性，提升用戶黏性

分析發(fā)現(xiàn)用戶點評中咨詢、問診、科普、回復等詞出現(xiàn)頻率較高，部分用戶評論反映回復時效性差、回復沒有針對性等問題。醫(yī)療APP主營線上服務，提供日常健康維護、答疑解惑、科普等服務，主要依靠問答、咨詢等形式完成，所以要針對回復時效性和人員專業(yè)性完善服務。另外評論中“小孩”“老人”提到次數(shù)較多，因此應把握老幼醫(yī)療市場的巨大潛力，增加針對性服務。同時盡量減少重復空泛的回答，為用戶提供個性化的專業(yè)服務，改善用戶服務體驗、提升用戶黏性。

5.4 注重產品更新迭代，完善系統(tǒng)漏洞

促進APP升級換代，及時修復系統(tǒng)漏洞。根據(jù)評論分析可知部分用戶對丁香醫(yī)生APP軟件閃退和卡頓問題表示不滿，而且不合理的操作步驟給用戶帶來較差體驗。應注重用戶體驗反饋，及時優(yōu)化和完善產品功能，如優(yōu)化登記頁面、簡化操作步驟等。

6 結語

近年來在線醫(yī)療發(fā)展迅速，滿足了公眾對便捷和非接觸式醫(yī)療服務的需求。丁香醫(yī)生APP是具有代表性的移動醫(yī)療服務APP，在全國范圍內提供便捷醫(yī)療服務。用戶評論中核心層詞匯反映出APP服務主體，即醫(yī)療APP是醫(yī)生、醫(yī)院、開發(fā)者等共同合力支撐的“不出門的醫(yī)院”。通過情感分析和滿意度分析進一步發(fā)現(xiàn)，部分用戶對回復時效性和APP技術支持表現(xiàn)出負面情緒，對APP總體表現(xiàn)出正面的情感意愿和較高的滿意度，如認為丁香醫(yī)生APP是使用方便、值得感激、可以起到科普作用的APP。大多數(shù)用戶評論文本收到的積極反饋表明，在特殊情況下在線保健服務是用戶首選。根據(jù)詞頻分析和語義網(wǎng)絡分析，在點評詞匯中存在部分消極評論，究其原因，回復時效性是主要影響因素，此外部分用戶未能完全接受線上問診方式，對于線上問診認可度較低，對此類產品有抵觸心理[10]。本文從用戶體驗、情感分析等角度分析影響丁香醫(yī)生APP滿意度的要素并提出改善建議，相較問卷調查研究方式更容易獲取到深層信息。但本文未在評論文本信息中針對治療效果進行科學的調查和評估，未來將針對此問題進行進一步研究。