药品广告是药商进行药品宣传和促销的重要手段,广大药商在抢占线下广告媒体同时,也在积极瞄准线上市场推广。泛在网络环境下,不乏存在某些不良商家和营销人员利用自媒体平台进行药品的虚假违法宣传的现象。药品的虚假违法宣传不仅给消费者造成经济损失和健康危害,还破坏了正常的广告市场秩序,阻碍了广告业健康而长远的发展。因此,如何有效地对自媒体领域的药品广告进行监管已成为我国药品广告监管研究的重要课题。本研究的自媒体药品广告以微博用户自行发布的药品广告为例,主要研究工作和成果如下:(1)运用内容分析法对通过网络爬虫获取的1054篇药品广告的内容特征进行了整理和分析。从广告监管的角度,发现自媒体药品广告存在的问题主要有:缺乏药品不良反应、副作用等重要信息;广告发布门槛较低;大量药品广告存在违法的情况。(2)采用两种机器学习算法分别构建了虚假违法药品广告识别模型,尝试进行自动识别虚假违法药品广告的方法研究,实验结果表明,在用向量空间模型进行文本表示和用卡方检验进行特征选择时,相较于决策树分类算法,支持向量机分类算法在识别虚假违法药品广告方面有着更好的表现。(3)构建了社会监督环境下的自媒体药品广告监管演化博弈模型,分析了不同条件下药品广告主、平台运营商和监管部门的策略选择情况。演化博弈分析发现:广告主的药品广告发布行为受到自媒体平台运营商的约束行为和监管部门的监管行为的影响;积极引导社会监督,不仅有利于约束广告主的违法行为,还有助于平台运营商意识到自身在规范广告活动中的职责和作用;另外,监管成本较高和监管力度不够是存在监管漏洞的重要原因。综合上述研究成果,本文提出可以从完善药品广告监管法律体系、提高政府监管效能、督促自媒体平台运营商履行相关义务、积极促进社会监督力量发展等方面加强对自媒体药品广告的监管。