Bakgrund: Snabb identifiering av ämnesexperter för medicinska ämnen bidrar till att förbättra genomförandet av upptäckter genom att påskynda tiden för att marknadsföra läkemedel och hjälpa till vid rekrytering av kliniska prövningar, etc. Att identifiera sådana personer som påverkar åsikter genom analys av sociala nätverk blir allt viktigare. I detta arbete utforskar vi hur man kombinerar namngivna entitetsigenkänning från ostrukturerade nyhetsartiklar med social nätverksanalys för att upptäcka opinionsledare för ett givet medicinskt ämne. Metoder: Vi använde en Villkorlig Random Field algoritm för att extrahera tre kategorier av enheter från hälsorelaterade nya artiklar: Person, Organisation och Plats. Vi använde de två sistnämnda för att disambiguera polysemi och synonym för personnamnen, använde enkla regler för att identifiera ämnesexperter, och sedan tillämpade sociala nätverksanalys tekniker för att upptäcka opinionsledarna bland dem baserat på deras medienärvaro. Ett nätverk skapades genom att varje par av ämnesexperter som nämns tillsammans i en artikel länkades samman. De sociala nätverksanalysmåtten (inklusive centralitetsmått såsom Mellanhet, Närhet, Degree och Eigenvector) används för att rangordna ämnesexperter baserat på deras makt i informationsflödet.
Att identifiera influencer-personer genom analys av sociala nätverk (SNA) blir allt viktigare inom många tillämpningsområden REF.
Discovering opinion leaders for medical topics using news articles
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}