74、意大利长新冠叙述中的情感调查

意大利长新冠叙述中的情感调查

1. 研究背景

一些研究发现了情绪和认知障碍的迹象，这迫切需要开发有针对性的治疗方法和远程医疗支持。同时，也有研究进行了患病率估计，以识别新冠后综合征（PASC），并预测有持续症状的人数随时间的波动。

随着社交媒体平台的广泛普及，人们比以往任何时候都更公开地表达自己的想法和感受，因此情感分析迅速成为一个热门的研究领域。它有助于监测和理解不同应用领域的观点和情绪，例如市场营销、金融分析、客户服务、推荐系统以及临床应用等。

本研究聚焦于自然语言处理（NLP）和情感分析（SA）方法的应用，尤其是使用极性检测VADER工具，从包含新冠后综合征患者叙述的叙事医学文本源中提取情感。此前有研究主要探索了主题建模技术，以从意大利长新冠叙述中提取有意义的见解。本研究通过网络抓取意大利叙事医学博客 “Sindrome Post COVID - 19”，自动收集了相关数据，形成了一个包含73篇与PASC相关叙述的数据集。

2. 新冠文本情感分析背景

叙事医学是医学的一个领域，它通过研究和临床实践，帮助医疗系统中的所有专业人员认真接纳患者及其护理人员的经历。为了分析书面和口头叙述，如从文本中提取极性和其他相关信息，会采用极性检测和主题建模技术。

情感分析是一种新兴的方法，有助于从社交媒体评论中理解人类情感。以下是一些相关研究：
- 有研究对与冠状病毒相关的推文进行了全球情感分析，研究不同国家的人们的情感如何随时间变化。推特是最常用的社交媒体平台之一，与冠状病毒相关的推文数量大幅增加，包括积极、消极和中性推文。早期从收集的推文中检测新冠情感，有助于更好地理解和管理疫情。
- 研究人员使用各种特