基于自然语言处理的长期护理保险政策舆情研究

卢 浩 郑文渊 西南财经大学

2020年9月，国家医保局会同财政部印发《关于扩大长期护理保险制度试点的指导意见》，随即在社交媒体平台上引发网民广泛讨论。本研究将以网民关于长期护理保险（以下简称“长护险”）政策的评论为研究对象，采用TF-IDF特征抽取、K-means聚类等方法，建立长护险舆情分布模型。结果显示，长护险政策舆情根据语义可分为五大主题，且舆情主题分布在地区上存在明显差异。本文在上述研究基础上进行深入分析，为我国长护险发展提出相关建议。

一、引言及文献评述

截至2019年底，我国60岁及以上人口达2.54亿，失能人数超4000万，失能人员长期护理保障问题成为社会亟待解决的问题。中共十八届五中全会公报提出“积极开展应对人口老龄化行动”，中共中央“十三五”规划纲要更明确指出“探索建立长期护理保险制度”。2020年9月10日，国家医保局会同财政部印发《关于扩大长期护理保险制度试点的指导意见》，拟在初步试点的成果之上进一步完善我国长护险政策框架。在我国人口老龄化加快的社会背景下，探索建立长护险制度成为解决失能人员长期护理问题、健全我国社会保障体系的重要途径。

目前，已有不少学者对长护险实施效果进行客观分析，并取得了一定的成果。陈鹤（2020）基于江西省上饶市调查数据，以描述性统计和定序Logistic回归分析受益人的满意程度及影响因素，结果表明，待遇水平、居家上门护理待遇给付方式显著影响长护险满意度；……