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Bewertungsportale wie jameda, DocInsider oder imedo.de bieten Patienten und deren Angehörigen die Möglichkeit, anonym Beschwerden zu äußern oder Weiterempfehlungen auszusprechen. Gleichzeitig ermöglichen diese hunderttausend Individualerfahrungen die Erhebung der Patientenzufriedenheit sowie die Überprüfung bestehender Gerüchte, wie z. B. dass Privatpatienten schneller einen Arzttermin bekommen und weniger Zeit im Wartezimmer verbringen. Die Analyse anonymer Online-Arztbewertungen kann nur dann erfolgreich sein, wenn bei der Interpretation der Patientenerfahrungsberichte berücksichtigt wird, dass behandlungsqualitätsunabhängige Faktoren Auswirkungen auf die subjektive Bewertung und das Beschwerdeverhalten haben. 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Our corpus consists of the digitised biographical lexicon “Neue Deutsche Biographie (NDB)”, roughly 21.000 biographies in 25 volumes in print since 1953. We developed local grammars and suitable dictionaries to describe interpersonal relations and applied them to the corpus with Unitex 3.1. The local grammars were designed to integrate existing TEI-XML structures in the corpus. Using the ability of local grammars in Unitex to act as transducers we were able to produce XML-Tags and encode semantic information. Based on grammars for personal names and places we described interpersonal relations like to study, predecessors and successors as well as friends and circles. Afterwards we\r\nidentified persons (as given in the authority file or index). Finally we displayed relations on our website in an interactive and dynamic way. 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A Case Study.” <i>Proceedings of the First Conference on Biographical Data in a Digital World 2015</i>, edited by Serge ter Braake et al., vol. 1399, CEUR-WS.org, 2015, pp. 74–80.","ama":"Stotz S, Stuß V, Reinert  M, Schrott M. Interpersonal relations in biographical dictionaries. A case study. In: ter Braake S, Fokkens A, Sluijter R, Declerck T, Wandl-Vogt E, eds. <i>Proceedings of the First Conference on Biographical Data in a Digital World 2015</i>. Vol 1399. CEUR Workshop Proceedings. CEUR-WS.org; 2015:74-80.","bibtex":"@inproceedings{Stotz_Stuß_Reinert _Schrott_2015, series={CEUR Workshop Proceedings}, title={Interpersonal relations in biographical dictionaries. 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New York, NY, USA: Elsevier, 2015. <a href=\"https://doi.org/10.18151/7217324\">https://doi.org/10.18151/7217324</a>.","short":"M. Geierhos, F.S. Bäumer, S. Schulze, V. Stuß, in: ECIS 2015 Completed Research Papers, Elsevier, New York, NY, USA, 2015.","apa":"Geierhos, M., Bäumer, F. S., Schulze, S., &#38; Stuß, V. (2015). “I grade what I get but write what I think.” Inconsistency Analysis in Patients’ Reviews. In <i>ECIS 2015 Completed Research Papers</i>. New York, NY, USA: Elsevier. <a href=\"https://doi.org/10.18151/7217324\">https://doi.org/10.18151/7217324</a>","ieee":"M. Geierhos, F. S. Bäumer, S. Schulze, and V. Stuß, “‘I grade what I get but write what I think.’ Inconsistency Analysis in Patients’ Reviews,” in <i>ECIS 2015 Completed Research Papers</i>, Münster, Germany, 2015.","ama":"Geierhos M, Bäumer FS, Schulze S, Stuß V. “I grade what I get but write what I think.” Inconsistency Analysis in Patients’ Reviews. In: <i>ECIS 2015 Completed Research Papers</i>. 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The reviews and ratings on these platforms are valuable sources of information for patient opinion mining. In this paper, we have tackled three issues that come along with inconsistency analysis on PRWs: (1) Natural language processing of user-generated reviews, (2) the disagreement in polarity of review text and its corresponding numerical ratings (individual inconsistency) and (3) the differences in patients’ rating behavior for the same service category (e.g. ‘treatment’) expressed by varying grades on the entire data set (collective inconsistency). Thus, the basic idea is first to identify relevant opinion phrases that describe service categories and to determine their polarity. Subsequently, the particular phrase has to be assigned to its corresponding numerical rating category before checking the (dis-)agreement of polarity values. For this purpose, several local grammars for the pattern-based analysis as well as domain-specific dictionaries for the recognition of entities, aspects and polarity were applied on 593,633 physician reviews from both German PRWs jameda.de and docinsider.de. Furthermore, our research contributes to content quality improvement of PRWs because we provide a technique to detect inconsistent reviews that could be ignored for the computation of average ratings.","lang":"eng"}],"date_created":"2018-01-31T10:25:51Z","type":"conference","department":[{"_id":"36"},{"_id":"1"},{"_id":"579"}]},{"doi":"10.15501/kvfwp_3","series_title":"Working Papers des KVF NRW","language":[{"iso":"ger"}],"publication_status":"published","date_updated":"2022-01-06T06:51:01Z","intvolume":"         3","title":"Der zufriedene Patient 2.0: Analyse anonymer Arztbewertungen im Web 2.0","year":"2015","author":[{"id":"42496","last_name":"Geierhos","orcid":"0000-0002-8180-5606","first_name":"Michaela","full_name":"Geierhos, Michaela"},{"full_name":"Schulze, Sabine","first_name":"Sabine","last_name":"Schulze"},{"id":"38837","first_name":"Frederik Simon","last_name":"Bäumer","full_name":"Bäumer, Frederik Simon"}],"type":"working_paper","department":[{"_id":"36"},{"_id":"1"},{"_id":"579"}],"date_created":"2018-01-31T11:22:27Z","abstract":[{"text":"Der Erfahrungsaustausch zwischen Patienten findet verstärkt über Arztbewertungsportale statt. Dabei ermöglicht die Anonymität des Netzes ein weitestgehend ehrliches Beschwerdeverhalten, von dem das sensible Arzt-Patienten-Vertrauensverhältnis unbeschädigt bleibt. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags wurden anonyme Arztbewertungen im Web 2.0 automatisiert ausgewertet, um Einflussfaktoren auf das Beschwerdeverhalten deutscher Patienten zu bestimmen und in der Gesellschaft vermeintlich etablierte „Patienten-Mythen“ aufzuklären. 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Bäumer, Der zufriedene Patient 2.0: Analyse anonymer Arztbewertungen im Web 2.0, Verbraucherzentrale NRW/Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW, Düsseldorf, Germany, 2015.","apa":"Geierhos, M., Schulze, S., &#38; Bäumer, F. S. (2015). <i>Der zufriedene Patient 2.0: Analyse anonymer Arztbewertungen im Web 2.0</i> (Vol. 3). Düsseldorf, Germany: Verbraucherzentrale NRW/Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW. <a href=\"https://doi.org/10.15501/kvfwp_3\">https://doi.org/10.15501/kvfwp_3</a>","ieee":"M. Geierhos, S. Schulze, and F. S. Bäumer, <i>Der zufriedene Patient 2.0: Analyse anonymer Arztbewertungen im Web 2.0</i>, vol. 3. Düsseldorf, Germany: Verbraucherzentrale NRW/Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW, 2015.","ama":"Geierhos M, Schulze S, Bäumer FS. <i>Der zufriedene Patient 2.0: Analyse anonymer Arztbewertungen im Web 2.0</i>. Vol 3. 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People can directly access physician rating websites via web browsers or use any search engine to find physician reviews and ratings filtered by location resp. specialty. However, sometimes keyword search does not meet user needs because of the disagreement of users’ common terms queries for symptoms and the widespread medical terminology. In this paper, we present the prototype of a specialised search engine that overcomes this by indexing user-generated content (i.e., review texts) for physician discovery and provides automatic suggestions as well as an appropriate visualisation. On the one hand, we consider the available numeric physician ratings as sorting criterion for the ranking of query results. Furthermore, we extended existing ranking algorithms with respect to domain-specific types and physicians ratings on the other hand. We gathered more than 860,000 review texts and collected more than 213,000 physician records. A random test shows that about 19.7% of 5,100 different words in total are health- related and partly belong to consumer health vocabularies. Our evaluation results show that the query results fit user's particular health issues when seeking for physicians."}],"page":"417-424","_id":"1148","publisher":"Elsevier","user_id":"42496","volume":63,"editor":[{"full_name":"Shakshuki, Elhadi M.","first_name":"Elhadi M.","last_name":"Shakshuki"}],"status":"public","conference":{"end_date":"2015-09-30","location":"Berlin, Germany","name":"5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH 2015)","start_date":"2015-09-27"},"place":"Amsterdam, The Netherlands","citation":{"mla":"Bäumer, Frederik Simon, et al. “Find a Physician by Matching Medical Needs Described in Your Own Words.” <i>The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops</i>, edited by Elhadi M. Shakshuki, vol. 63, Elsevier, 2015, pp. 417–24, doi:<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362\">10.1016/j.procs.2015.08.362</a>.","ama":"Bäumer FS, Dollmann M, Geierhos M. Find a Physician by Matching Medical Needs described in your Own Words. In: Shakshuki EM, ed. <i>The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops</i>. Vol 63. Procedia Computer Science. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier; 2015:417-424. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362\">10.1016/j.procs.2015.08.362</a>","bibtex":"@inproceedings{Bäumer_Dollmann_Geierhos_2015, place={Amsterdam, The Netherlands}, series={Procedia Computer Science}, title={Find a Physician by Matching Medical Needs described in your Own Words}, volume={63}, DOI={<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362\">10.1016/j.procs.2015.08.362</a>}, booktitle={The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops}, publisher={Elsevier}, author={Bäumer, Frederik Simon and Dollmann, Markus and Geierhos, Michaela}, editor={Shakshuki, Elhadi M.Editor}, year={2015}, pages={417–424}, collection={Procedia Computer Science} }","apa":"Bäumer, F. S., Dollmann, M., &#38; Geierhos, M. (2015). Find a Physician by Matching Medical Needs described in your Own Words. In E. M. Shakshuki (Ed.), <i>The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops</i> (Vol. 63, pp. 417–424). Amsterdam, The Netherlands: Elsevier. <a href=\"https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362\">https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362</a>","ieee":"F. S. Bäumer, M. Dollmann, and M. Geierhos, “Find a Physician by Matching Medical Needs described in your Own Words,” in <i>The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops</i>, Berlin, Germany, 2015, vol. 63, pp. 417–424.","short":"F.S. Bäumer, M. Dollmann, M. Geierhos, in: E.M. Shakshuki (Ed.), The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops, Elsevier, Amsterdam, The Netherlands, 2015, pp. 417–424.","chicago":"Bäumer, Frederik Simon, Markus Dollmann, and Michaela Geierhos. “Find a Physician by Matching Medical Needs Described in Your Own Words.” In <i>The 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN 2015) / The 5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2015) / Affiliated Workshops</i>, edited by Elhadi M. Shakshuki, 63:417–24. Procedia Computer Science. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier, 2015. <a href=\"https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362\">https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.362</a>."},"quality_controlled":"1"},{"status":"public","conference":{"end_date":"2015-10-16","location":"Druskininkai, Lithuania","start_date":"2015-10-15","name":"21th International Conference on Information and Software Technologies (ICIST 2015)"},"page":"3-15","_id":"1149","publisher":"Springer","user_id":"42496","volume":538,"editor":[{"full_name":"Dregvaite, Giedre","first_name":"Giedre","last_name":"Dregvaite"},{"full_name":"Damasevicius, Robertas","last_name":"Damasevicius","first_name":"Robertas"}],"citation":{"ama":"Bäumer FS, Geierhos M, Schulze S. A System for Uncovering Latent Connectivity of Health Care Providers in Online Reviews. In: Dregvaite G, Damasevicius R, eds. <i>Information and Software Technologies. 21st International Conference, ICIST 2015, Druskininkai, Lithuania, October 15-16, 2015. Proceedings</i>. Vol 538. 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Our most recent evaluation results are promising: 70.8 % of the connections extracted from the reviews texts were correctly identified and in total 3,788 relations were recognized that have not been displayed in jameda.de’s network before."}],"date_created":"2018-01-31T12:00:39Z","keyword":["Latent Connectivity","Person Named Entity Recognition and Disambiguation","Health Care Provider Reviews"],"type":"book_chapter","department":[{"_id":"36"},{"_id":"1"},{"_id":"579"}]}]