在健康领域之外，人类专家很少以任何可扩展的方式用于分类和检索网页。Web信息检索系统依靠自动方法来获取有信誉的在线资源，主要基于对页面之间链接的分析[ 17- 21］．在谷歌的PageRank中，从一个网站到另一个网站的链接可以被建模为背书，它们被用来计算所有网站的全球排名[ 18］．另一个例子是超链接诱导主题搜索(HITS)算法[ 17］．如下节所述，HITS是一种链接分析算法，基于两个分数对网页进行排名:权威性和枢纽。集线器本质上是具有指向权威页面链接的目录功能的网页。权威是由许多最具代表性的网站链接的网页，因此它们在网络社区内具有很高的权威性。其他算法，如TrustRank，考虑到在线社区的可信度，旨在使搜索对网络垃圾邮件更可靠。 20.］．Gou等人探索了如何使用社交网络分析以个性化的方式对在线视频进行排名[ 21］．Mislove等人研究了通用社交网络与在线Web搜索的整合[ 22］．

据我们所知，这些算法还没有在健康领域进行过研究。健康领域的主要挑战之一是，误导性的健康信息可能非常流行(例如，反疫苗接种视频)，因此可能会被普遍的信息检索算法视为高评级，而不是垃圾邮件。

健康消费者需要量身定制的工具来帮助他们找到高质量的健康社交媒体和网站。一种常见的方法是为可信赖的卫生网站创建质量标签，这些网站遵循一套指导方针[ 8， 23， 24］．一些研究指出，在某些情况下，这些指南并不能有效地找到良好的健康信息[ 10， 25］．另一个困难是在几十个指导方针中做出选择。 23， 24］．这些指南已与提取某些质量指标的自动方法相结合[ 11， 12， 26- 28用于在线健康信息检索。然而，自动方法还没有被广泛使用。据我们所知，这些项目都不像一般搜索引擎那样关注基于链接的分析和健康网站的信任指标。此外，尽管健康视频很受欢迎，但我们还没有遇到任何专门用于开发工具以帮助查找相关健康视频的项目。

根据《韦氏词典》，信任是“对某人或某事的品格、能力、力量或真实性的可靠依赖”。 29］．其他相关术语，同等对待 信任,都是 权威性(“明显准确的或有知识的”[ 30.])和 声誉(“一般人所看到或判断的整体素质或品质”[ 31])。在Web信息检索领域，信任通常建立在链接结构分析的基础上。从一个网站到另一个网站的链接意味着对该链接网站的认可;这种方法与期刊影响因子的计算非常相似。健康领域的信任主要与权威性的概念有关，即内容创造者的可靠性和知识。然而，还有许多与信任相关的其他方面，例如 外观而且 公正［ 32］．在本研究范围内，我们将信任定义为“在线健康社区中对用户质量和内容的可靠依赖”。

正如我们在引言中提到的，在线健康社区可以有效地过滤掉误导性的健康信息[ 16］．传播误导性信息的用户很难在社区中获得信任。一个用户创建的关于治疗糖尿病的草药视频将比美国糖尿病协会创建的视频得到更少的糖尿病社区的支持。

我们认为，在卫生界，误导性信息将较少得到认可。因此，健康社区内的可信度将与更高的内容质量相关。为了计算健康社交媒体的可信度，我们设计了一种算法来计算一个名为HealthTrust的指标，该指标可以估计社交媒体内容(如博客文章或视频)在所属健康社区中的可信度。为了评估HealthTrust，我们设计了一种基于该指标搜索在线健康视频的算法。

如前一份报告所述[ 37]，在2010年5月，我们进行了一项研究，以评估使用社交网络分析过滤YouTube糖尿病频道的可行性。本研究的目的是测试YouTube糖尿病频道的权威性值是否与其质量有关。

第一项研究旨在评估使用HealthTrust指标过滤YouTube糖尿病频道(即用户)的可行性。我们研究了通过YouTube和基于healthtrust的搜索检索到的前20个糖尿病频道的K (K = 5, K = 10和K = 20)的准确性。

我们提出了两种可能的考虑渠道相关的情况:(1)两个审稿人都推荐了该渠道，(2)至少有一个审稿人推荐了该渠道。 表1显示基于HealthTrust分数的搜索在所有情况下都比YouTube搜索表现更好，并且仅在K = 5时的准确性和两位评论者推荐的频道相同。DCG评估( 表2)也让HealthTrust的搜索得分高于YouTube。

为了考虑和分析算法过滤不良内容或垃圾邮件的能力，我们认为如果没有评论者推荐一个频道，它就具有误导性。HealthTrust的方法表现很好，过滤掉了不良渠道。当K = 20时，HealthTrust的列表中只有3个(15%)不良频道，而YouTube列表中有8个(40%)不良频道。在前10个频道中，HealthTrust只有1个(10%)不良频道，而YouTube有3个(30%)不良频道。在排名前5的频道中，HealthTrust的所有频道都至少有一位评论者推荐，比YouTube多一位。

在YouTube的前20名中，一些频道播放糖尿病产品的广告(例如，检测用品)，几个频道是关于一位著名的糖尿病歌手(Jonas)的，还有一个频道是荷兰语的(尽管我们在API中将搜索限制为英语)。YouTube的列表中也有一些频道的名字中有“糖尿病”一词，但大多数视频都与糖尿病无关。

HealthTrust列表不包含任何带有广告的渠道，但它确实有一些来自电子患者的渠道，质量非常不同。令人惊讶的是，一些由公共机构运营的糖尿病频道，如青少年糖尿病研究基金会，在HealthTrust中排名并不靠前。对此最合理的解释是，一些相关频道不鼓励社交互动(如友谊或订阅)，这种联系较少的性质可能会降低它们的排名。

在第二项研究中，我们探索了如何使用HealthTrust指标来检索糖尿病视频，以及HealthTrust与视频评分之间的相关性。

我们的研究结果表明，社会网络分析可以用来收集有关健康信息质量的信息。与YouTube搜索相比，基于HealthTrust指标的糖尿病视频和频道检索表现得相当好。在几乎所有情况下，使用HealthTrust检索的列表精度都优于使用YouTube检索的列表。精确是非常重要的，因为在健康无关的内容可能是潜在的非常负面的(见 图10)．考虑到YouTube可以访问关于视频和用户的所有元数据，而HealthTrust只能通过其API进行有限的访问，因此，HealthTrust的性能与YouTube搜索相同或更好，这是非常重要的;例如，一些频道限制对其链接信息的访问(例如，订阅)。

很难确定YouTube和HealthTrust搜索之间的确切区别，因为YouTube没有公布其搜索算法，尽管已经公布了其推荐算法[ 43］．然而，我们预计YouTube的搜索引擎会像大多数搜索引擎一样基于链接分析。传统的Web搜索引擎和我们的方法之间的主要区别在于，我们加强了紧密结合的社区效应。 19，就像糖尿病一样;传统上，网络搜索引擎试图降低这些社区的影响，以提高公众的满意度。因此，有趣或有争议的视频在YouTube社区中更受欢迎，因此评分也更高。这些视频在使用HealthTrust时失去了重要性。事实上，基于HealthTrust指标的搜索在过滤误导性视频(如草药或广告)方面比YouTube表现得更好。HealthTrust算法估计的是YouTube上与健康相关的信任，而不是一般的信任。

一些来自可信来源的好视频，如公共卫生当局，获得了相对较低的HealthTrust值。对算法行为的最佳解释是，这些视频的创作者在糖尿病社区的联系较少。其中一些来源属于一个更一般的健康社区(例如，CDCStreamingHealth的频道)，因此与糖尿病社区的联系较弱。此外，一些可信的来源不会与其他用户建立链接(例如，通过友谊、订阅或评论)。这种连通性的缺失导致了HealthTrust的得分较低。作为我们未来工作的一部分，我们将设计一个HealthTrust的增强版本，用于计算几个健康社区内的可信度值。

除了可信度和权威性之外，影响视频质量的因素还有很多。因此，我们没有在所有情况下发现统计学上显著的相关性也就不足为奇了。个人品味和喜好起着重要作用。例如，视频 O代表愤怒——1型糖尿病（ 图11)，健康消费者(平均4.2分)给予的评价高于专业人士(平均2.75分)。 O代表愤怒是一个呼吁情感方面提高意识的视频;它对在线糖尿病社区非常有吸引力。然而，这段视频信息量较少，这可能解释了为什么专业人士对它的评价较低。因此，像HealthTrust这样的通用质量指标并不总能让所有人满意。

有一些来自某些频道的视频，平均评分差异很大，但健康信托评分相同。在这种情况下，这些视频没有链接(收藏夹)，但从它们的频道继承了HealthTrust评分。这一问题的一个例子是以下两个视频从糖尿病足列表中显示给消费者:(1) 棒球巨星罗恩·桑托和糖尿病——难以置信的故事，和(2) 迈阿密墨水 ” 纹身和糖尿病．这两个视频都有相同的HealthTrust评分，因为它们都来自同一个糖尿病频道dlife.com。然而, 迈阿密墨水视频对健康消费者的吸引力较小。在这种情况下，链接分析不足以区分两个视频之间的质量。解决这个问题的唯一方法是分析更多关于视频的数据(如语义分析或评分)。

在这两个实验中，我们在进行实验时删除了一些视频或频道。在频道研究中，有两个被删除了，在第二个研究中，一些视频获得了较低的评分，因为它们是由作者保密的。这个问题不太可能对我们的研究产生偏见，因为它影响的样本很小，而且对所有算法的影响都是一样的。

为了推广我们的发现，我们必须进行大规模的研究，包括更多的查询、评论者和视频。我们基于调查的评估方法仅仅是健康消费者搜索信息的真实背景的近似值。基于调查的在线视频评估非常耗时，因为大多数视频持续几分钟。我们需要看30分钟左右的视频来完成我们的调查。因此，为了推广我们的发现，我们实现了一个视频门户，以捕获更多数据，以便在真实的用户环境中进行评估。视频门户还需要解决在线社区结构的持续变化(例如，随着时间的推移，声誉的变化)。对于在线社区的动态特性，一个可能的解决方案可能是定期计算HealthTrust。

此外，我们的方法是否适用于有大量用户宣传误导性信息的健康领域还有待观察。例如，有些社区提倡厌食症作为一种生活方式。 15]或反对接种疫苗[ 14］．支持厌食症的用户倾向于链接和认可误导性信息;因此，如果HealthTrust要用于检索有关厌食症的可信内容，它必须能够避免支持厌食症的子社区。

我们目前的研究仅限于在线健康视频;因此，我们需要在其他类型的社交媒体上重复我们的研究，以推广我们的发现。我们相信HealthTrust指标可以应用于任何类型的链接健康社区，在这些社区中，用户通过关注、友谊和喜爱的内容相互联系。然而，需要进行实验来评估算法，因为每种类型的社区可能有不同的结构和动态。

我们的研究仅限于自动提取基于信任的指标的方法，以及使用这些指标检索健康视频的可行性。还需要更多的研究来测试如何将HealthTrust与人类专家手动选择社交媒体相结合。HealthTrust在自动识别糖尿病社区中最可信的来源方面非常有用。然而，一些值得信赖的提供商有非常好的内容，但在在线社区中没有获得足够的信任。

每天，数以百万计的健康消费者在YouTube等社交平台上搜索健康信息，而从可信来源检索准确信息往往很困难。对于新的信息检索工具的需求尚未得到满足，以帮助健康消费者在社交媒体中找到值得信赖和相关的健康信息。

在本文中，我们提出了一个名为HealthTrust的新指标，来推断健康社区内社交媒体内容的可信度信息。我们测试了使用HealthTrust从YouTube上的糖尿病社区检索视频的可行性。根据我们与健康消费者和专业人士的评估，在几乎所有测试案例中，基于HealthTrust指标搜索糖尿病内容的表现都优于YouTube。然而，还需要进行更大规模的研究来验证我们在健康门户网站上的结果，以便在实际环境中测试该指标。

尽管我们的研究存在局限性，但我们得出的结论是，要将社交网络分析应用于检索健康信息，可以使用社交媒体开发工具，最终帮助找到相关和值得信赖的信息。社会网络分析也可以用于加强其他健康信息检索方法，如质量标签和人工审查内容。