本研究报告了对主流微博客社交媒体——推特（Twitter）16天内与癌症相关话题的 语义分析。研究共收集了269万余条与癌症有关的推文（tweets），并创建了包含223 条 关键词的分类法（taxonomy）。依照推文的频率、周期、同步出现和情绪因素，分析了 超过 113万条由该分类筛选的推文并进行可视化呈现。研究结果发现：(1) 可以从推特 社交信息中检测到的、有助呈现癌症相关议题的最显见的关键词；(2) 癌症相关推文的 “每周两天” 的频率高峰；这种节奏在很大程度上受到突发新闻或新闻事件的影响； (3) 由与乳腺癌、肺癌和前列腺癌相关的推文中的关键词汇的同步呈现构成的语义网 络（semantic network），以及 (4) 表达对癌症的积极或消极情绪的情感网络（sentiment network）。同时，本文对研究的潜在理论意义和实际应用进行了讨论。
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