JMIR Infodemiology

调查TikTok上的COVID-19疫苗传播和虚假信息:横断面研究

2022 - 10 - 25 - t10:30:37内

背景: COVID-19大流行突出表明，需要可靠的信息，特别是有关疫苗的信息。疫苗犹豫是一个日益令人关切的问题，也是对更广泛的公共卫生的巨大威胁。社交媒体在我们日常生活中的普及，强调了准确分析健康信息如何向公众传播的重要性。TikTok尤其令人感兴趣，因为它是一个新兴的社交媒体平台，年轻人可能越来越多地使用它来获取健康信息。本研究的目的是检查和描述带有#covidvaccine标签的前100个tiktok的热门内容。2021年7月1日，下载次数最多的250个带有#covidvaccine标签的tiktok，以及它们各自的元数据。每个TikTok随后都由两名独立审查员进行了查看和编码。编码继续进行，直到根据语言和内容包括100个tiktok。描述性特征被记录，包括创作者的健康护理专业(HCP)状态、HCP状态的验证、类型和错误信息处理。主要入选标准是任何讨论COVID-19疫苗的英语tiktok。 Results: Of 102 videos included, the median number of plays was 1,700,000, with median shares of 9224 and 62,200 followers. Upon analysis, 14.7% (15/102) of TikToks included HCPs, of which 80% (12/102) could be verified via social media or regulatory body search; 100% (15/15) of HCP-created TikToks supported vaccine use, and overall, 81.3% (83/102) of all TikToks (created by either a layperson or an HCP) supported vaccine use. Conclusions: As the pandemic continues, vaccine hesitancy poses a threat to lifting restrictions, and discovering reasons for this hesitancy is important to public health measures. This study summarizes the discourse around vaccine use on TikTok. Importantly, it opens a frank discussion about the necessity to incorporate new social media platforms into medical education, so we might ensure our trainees are ready to engage with patients on novel platforms.

监测日本和印度尼西亚推特上关于COVID-19疫苗副作用的提及:信息流行病学研究

2022 - 10 - 04 - t09:45:02内

2021年开展了COVID-19疫苗接种，这在普通民众中引发了更广泛的讨论，一些人支持，一些人反对。人气社交媒体平台Twitter在提供新冠疫苗信息方面发挥了重要作用，在观察公众反应方面发挥了有效作用。我们关注了来自日本和印度尼西亚的推特，这两个国家有大量的推特用户，对副作用的担忧一直被认为是疫苗犹豫的一个重要原因。本研究旨在调查如何使用Twitter报告疫苗相关副作用，并比较日本和印度尼西亚辉瑞和Moderna开发的两种信使RNA (mRNA)疫苗的副作用提及情况。我们使用日语和印度尼西亚语关键词从Twitter上获取2021年1月1日至2021年12月31日与COVID-19疫苗及其副作用相关的推文数据。然后我们删除了发推频率高的用户，并将来自多个用户的推文合并为一句话，以专注于用户级别的分析，结果总共有214,165名用户(日本)和12,289名用户(印度尼西亚)。然后，我们过滤数据，选择只提到辉瑞或Moderna的推文，删除同时提到两者的推文。我们将副作用计数与辉瑞和Moderna公布的公开报告进行了比较。然后，使用逻辑回归模型比较辉瑞和Moderna疫苗在每个国家的副作用。结果:我们观察到在公开报告和推文之间的副作用比例有一些差异。 Specifically, fever was mentioned much more frequently in tweets than would be expected based on the public reports. We also observed differences in side effects reported between Pfizer and Moderna vaccines from Japan and Indonesia, with more side effects reported for the Pfizer vaccine in Japanese tweets and more side effects with the Moderna vaccine reported in Indonesian tweets. Conclusions: We note the possible consequences of vaccine side effect surveillance on Twitter and information dissemination, in that fever appears to be over-represented. This could be due to fever possibly having a higher severity or measurability, and further implications are discussed.

Reddit上关于COVID-19大流行的观点:美国、英国、加拿大和澳大利亚的比较自然语言处理研究

2022 - 09 - 27 - t10:00:03内

自2020年3月11日世界卫生组织宣布2019冠状病毒病为大流行以来，该疾病在全球范围内产生了前所未有的影响。像Reddit这样的社交媒体可以作为增强态势感知的资源，特别是在危机期间监测公众态度和行为方面。然后，可以利用获得的洞见更好地理解2019冠状病毒病危机期间的公众态度和行为，并支持传播和健康促进信息。本研究的目的是利用来自社交媒体平台Reddit的数据，比较四个主要讲英语的国家(美国、英国、加拿大和澳大利亚)对2020-2021年COVID-19大流行的公众态度。我们使用了一种主题建模自然语言处理方法(更具体地说，潜狄利克雷分配)。主题建模是一种流行的无监督学习技术，可用于从大量文本中自动推断主题(即语义相关的类别)。我们的数据来自6个特定国家的、与covid -19相关的reddit (r/CoronavirusAustralia、r/CoronavirusDownunder、r/CoronavirusCanada、r/CanadaCoronavirus、r/CoronavirusUK和r/coronavirusus)。我们使用主题建模方法来调查和比较每个国家关注的主题。我们的综合Reddit数据集包括在2020年2月至11月期间为美国、英国、加拿大和澳大利亚收集的84,229个初始帖子和1,094,853个相关评论。在研究期间(2020年2月至2020年11月)，所有四个国家与covid -19相关的reddit版块的发帖量持续下降。 During lockdown events, the volume of posts peaked. The UK and Australian subreddits contained much more evidence-based policy discussion than the US or Canadian subreddits. Conclusions: This study provides evidence to support the contention that there are key differences between salient topics discussed across the four countries on the Reddit platform. Further, our approach indicates that Reddit data have the potential to provide insights not readily apparent in survey-based approaches.

新闻文章可靠性的数据挖掘与分类:深度学习研究

2022 - 09 - 22 - t10:15:02内

背景:在COVID-19大流行期间，我们每天都接触到大量信息。世界卫生组织将这种“信息大流行”定义为大流行期间误导性或虚假信息的大规模传播。信息大流行期间错误信息的传播最终导致对公共卫生命令的误解或对公共政策的直接反对。尽管已经努力打击虚假信息的传播，但目前的人工事实核查方法不足以打击信息泛滥。我们提出使用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术来建立一个模型，可以用来识别在线不可靠的新闻文章。首先，我们对ReCOVery数据集进行预处理，获得2020年1月至5月的2029篇带有COVID-19关键词的英文新闻文章，这些文章被标记为可靠或不可靠。进行数据探索以确定可靠和不可靠文章之间的主要差异。我们建立了一个集成深度学习模型，利用主体文本以及情感、共情派生词汇类别和可读性等特征对可靠性进行分类。结果:我们发现可靠的新闻文章具有较高的中性情绪比例，而不可靠的文章具有较高的负面情绪比例。此外，我们的分析表明，可靠的文章比不可靠的文章更容易阅读，除了有不同的词汇类别和关键词。 Our new model was evaluated to achieve the following performance metrics: 0.906 area under the curve (AUC), 0.835 specificity, and 0.945 sensitivity. These values are above the baseline performance of the original ReCOVery model. Conclusions: This paper identified novel differences between reliable and unreliable news articles; moreover, the model was trained using state-of-the-art deep learning techniques. We aim to be able to use our findings to help researchers and the public audience more easily identify false information and unreliable media in their everyday lives.

量化COVID-19疫情导致主流媒体疫苗覆盖率的变化:文本挖掘研究

2022 - 09 - 20 - t09:45:02内

背景:通过接种疫苗实现群体免疫取决于公众的接受程度，而公众的接受程度又取决于公众对接种疫苗的风险和好处的理解。因此，关于疫苗的公共卫生信息的基本目标是清楚地传播往往复杂的信息，并越来越多地打击错误信息。塑造公众理解的主要渠道是主流在线新闻媒体，这些媒体对COVID-19疫苗的报道非常广泛。我们对主流网络新闻头版进行文本挖掘分析，量化疫苗覆盖率的数量和情绪极化。我们分析了2015年7月至2021年4月期间来自11个国家172个主要新闻来源的2800万篇文章。我们采用基于关键字的频率分析来估计关于疫苗的所有文章的比例。我们使用BERTopic和命名实体识别进行主题检测，以确定在疫苗上下文中提到的主要主题和参与者。我们使用Vader Python模块对所有整理好的英语文章进行情绪极化量化。随着COVID-19的爆发，头版文章提到疫苗的比例从0.1%增加到4%。负极性文章的数量从2015-2019年的6698篇增加到2020-2021年的28552篇。 However, overall vaccine coverage before the COVID-19 pandemic was slightly negatively polarized (57% negative), whereas coverage during the pandemic was positively polarized (38% negative). Conclusions: Throughout the pandemic, vaccines have risen from a marginal to a widely discussed topic on the front pages of major news outlets. Mainstream online media has been positively polarized toward vaccines, compared with mainly negative prepandemic vaccine news. However, the pandemic was accompanied by an order-of-magnitude increase in vaccine news that, due to low prepandemic frequency, may contribute to a perceived negative sentiment. These results highlight important interactions between the volume of news and overall polarization. To the best of our knowledge, our work is the first systematic text mining study of front-page vaccine news headlines in the context of COVID-19.

营养与COVID-19信息大流行中营养师和推特用户的信息分享行为:推特内容分析研究

2022 - 09 - 16 - t10:00:03内

背景:2019冠状病毒病(COVID-19)大流行造成了信息大流行，即线上和线下信息过剩。在这种情况下，自大流行开始以来，关于营养与COVID-19之间联系的准确信息以及错误信息和不实信息在推特上流传。本研究的目的是比较预先确定的营养师组和Twitter普通用户组两组在COVID-19期间发布的关于营养的推文，包括主题、内容准确性、行为改变因素的使用和用户参与度，以对比他们在大流行期间的信息分享行为。来自加拿大和美国的625名营养师以及推特用户在2019年12月31日至2020年12月31日期间发布的公共英语推文，使用与营养和COVID-19相关的话题标签和关键词进行收集。过滤后，针对主题的原始代码本和理论领域框架(TDF)对推文进行编码，以确定行为改变因素，并与与COVID-19相关的可靠营养建议进行比较。每条推的点赞数、回复数和转发数也被收集起来，以确定用户参与度。总共有2886条tweet(营养师，n=1417;公众，n=1469)纳入分析。在15个主题中，有11个主题的出现频率在组与组之间存在差异。食品杂货(271/1417,19.1%)和饮食和饮食模式(n=507, 34.5%)分别是营养师和公众最常提及的主题。 For 9 out of 14 TDF domains, there were differences in the frequency of usage between groups. “Skills” was the most used domain by both groups, although they used it in different proportions (dietitians: 612/1417, 43.2% vs public: 529/1469, 36.0%; P<.001). A higher proportion of dietitians’ tweets were accurate compared with the public’s tweets (532/575, 92.5% vs 250/382, 65.5%; P<.001). The results for user engagement were mixed. While engagement by likes varied between groups according to the theme, engagement by replies and retweets was similar across themes but varied according to the group. Conclusions: Differences in tweets between groups, notably ones related to content accuracy, themes, and engagement in the form of likes, shed light on potentially useful and relevant elements to include in timely social media interventions aiming at fighting the COVID-19–related infodemic or future infodemics.

社交媒体上直接面向消费者的基因测试:YouTube用户评论的主题建模和情感分析

2022 - 09 - 15 - t10:00:03内

背景:直接面向消费者(DTC)基因检测使消费者能够自行负责地获取有关祖先、性状或健康的新信息，消费者经常求助于社交媒体寻求帮助和讨论。YouTube是最大的视频社交媒体平台，提供大量与DTC基因检测相关的视频。然而，这些视频的评论区大部分都是未经探索的。本研究旨在通过探索YouTube上DTC基因检测相关视频的讨论主题和用户对这些视频的态度，解决用户对这些视频评论区中用户话语的了解不足的问题。我们采用了3步的研究方法。首先，我们收集了YouTube上观看次数最多的248个DTC基因检测相关视频的元数据和评论。其次，我们使用词频分析、bigram分析和结构化主题建模进行主题建模，以确定视频评论区讨论的主题。最后，我们使用必应(二进制)、加拿大国家研究委员会(NRC)情感和9级情感分析来确定用户对这些DTC基因检测相关视频的态度，如他们在评论中所表达的。我们从观看次数最多的248个DTC基因检测相关YouTube视频中收集了84,082条评论。通过主题建模，我们确定了6个流行的主题(1)普通基因测试，(2)祖先测试，(3)关系测试，(4)健康和特征测试，(5)伦理问题，(6)YouTube视频反应。 Further, our sentiment analysis indicates strong positive emotions (anticipation, joy, surprise, and trust) and a neutral-to-positive attitude toward DTC genetic testing–related videos. Conclusions: With this study, we demonstrate how to identify users' attitudes on DTC genetic testing by examining topics and opinions based on YouTube video comments. Shedding light on user discourse on social media, our findings suggest that users are highly interested in DTC genetic testing and related social media content. Nonetheless, with this novel market constantly evolving, service providers, content providers, or regulatory authorities may still need to adapt their services to users' interests and desires.

新斯科舍省器官捐献立法的网络视角:Facebook群组评论的专题分析

2022 - 09 - 14 - t10:00:22内

背景:加拿大新斯科舍省最近成为北美第一个实施被视为同意的器官捐赠立法的管辖区。改变同意模式是一个更大的省级计划的一个方面，该计划旨在提高器官和组织捐赠和移植率。被认为同意的立法可能会在公众中引起争议，而公众的参与是该项目成功实施的必要条件。社会媒体是人们表达观点和讨论话题的关键空间，社会媒体话语可以影响公众认知。该项目旨在研究新斯科舍省的公众如何对Facebook群组中的立法变化做出反应。使用Facebook的搜索引擎，我们搜索了在2020年1月1日至2021年5月1日期间出现在Facebook公共群组中使用“被认为同意”、“假定同意”、“选择退出”或“器官捐赠”和“新斯科舍省”等词汇的帖子。最终的数据集包括新斯科舍省12个不同的Facebook公共群组中26个相关帖子的2337条评论。我们对评论进行了主题和内容分析，以确定公众对立法改革的反应，以及参与者在讨论中如何彼此互动。我们的主题分析揭示了支持和批评立法的主要主题，提出了具体的问题，并从中立的角度对主题进行了反思。副主题展示了个体通过各种主题表达观点，包括同情、愤怒、沮丧、不信任和一系列辩论策略。 The comments included personal narratives, beliefs about the government, altruism, autonomy, misinformation, and reflections on religion and death. Content analysis revealed that Facebook users reacted to popular comments with “likes” more than other reactions. Comments with the most reactions included both negative and positive perspectives about the legislation. Personal donation and transplantation success stories, as well as attempts to correct misinformation, were some of the most “liked” positive comments. Conclusions: The findings provide key insights into perspectives of individuals from Nova Scotia on deemed consent legislation, as well as organ donation and transplantation broadly. The insights derived from this analysis can contribute to public understanding, policy creation, and public outreach efforts that might occur in other jurisdictions considering the enactment of similar legislation.

信息框在搜索引擎结果中的作用症状搜索:档案数据分析

2022 - 09 - 14 - t10:00:03内

背景:搜索引擎提供健康信息框作为搜索结果的一部分，以解决常见搜索症状的信息空白和错误信息。之前很少有研究试图了解那些寻求健康症状信息的个人是如何在搜索引擎结果页面上浏览不同类型的页面元素的，包括健康信息框。使用真实的搜索引擎数据，本研究试图调查用户在必应搜索常见的健康相关症状时，如何与健康信息框(信息框)和其他页面元素进行交互。针对2019年9月至11月期间美国用户在微软必应上查询的17种最常见的医疗症状，汇编了一个搜索样本(N=28,552个唯一搜索)。使用线性和逻辑回归研究了用户所看到的页面元素、它们的特征和花费在元素或点击上的时间之间的关联。结果:根据症状类型搜索的次数从55次关于痉挛的搜索到7459次关于焦虑的搜索。搜索常见健康相关症状的用户看到的页面包含标准web结果(n= 24034, 84%)、逐项web结果(n= 23354, 82%)、广告(n= 13171,46%)和信息框(n= 18,215,64%)。用户在搜索引擎结果页面上平均花费22秒(SD 26)。看到所有页面元素的用户花了25%(7.1秒)的时间在信息框上，23%(6.1秒)在标准网页结果上，20%(5.7秒)在广告上，10%(10秒)在条目网页结果上，与其他元素相比，他们花在信息框上的时间明显更多，而花在条目网页结果上的时间最少。信息框的特征，如阅读的容易程度和相关条件的出现，与长时间使用信息框有关。 Although none of the info box characteristics were associated with clicks on standard web results, info box characteristics such as reading ease and related searches were negatively correlated with clicks on ads. Conclusions: Info boxes were attended most by users compared with other page elements, and their characteristics may influence future web searching. Future studies are needed that further explore the utility of info boxes and their influence on real-world health-seeking behaviors.

疫苗指令语篇中的情绪和不文明:自然语言处理的见解

2022 - 09 - 13 - t10:15:40内

尽管有疫苗可用，但对疫苗的犹豫阻碍了公共卫生官员在美国缓解COVID-19大流行的努力。尽管一些美国民选官员发布了疫苗接种命令作为回应，但其他人则通过广播将疫苗效力降至最低的信息，放大了人们对疫苗接种的犹豫。社交媒体上COVID-19信息的政治两极化性质导致了不文明行为，在这种情况下，卫生态度往往更多地取决于政治意识形态，而不是科学。据我们所知，尚未在关于COVID-19疫苗和授权的话语背景下对不文明行为进行研究。具体来说，很少有人关注引发不文明疫苗话语和行为的心理过程。因此，我们调查了三种预测话语不文明的心理过程，即焦虑、愤怒和悲伤。我们使用了两种不同的自然语言处理方法:(1)语言查询和单词计数计算工具(2)谷歌Perspective应用程序编程接口(API)，分析了从2021年9月14日至2021年10月1日期间包含与COVID-19疫苗授权相关术语的8014条推文的数据集。为了收集推文，我们使用了Twitter API推文下载工具(版本2)。随后，我们使用关键字过滤了375,000个与疫苗相关的推文数据集，以提取明确关注疫苗授权的推文。我们依靠语言查询和单词计数计算工具来测量推文中语言愤怒、悲伤和焦虑的效价。为了测量后不文明行为的维度，我们使用了谷歌Perspective API。 Results: This study resolved discrepant operationalizations of incivility by introducing incivility as a multifaceted construct and explored the distinct emotional processes underlying 5 dimensions of discourse incivility. The findings revealed that 3 types of emotions—anxiety, anger, and sadness—were uniquely associated with dimensions of incivility (eg, toxicity, severe toxicity, insult, profanity, threat, and identity attacks). Specifically, the results showed that anger was significantly positively associated with all dimensions of incivility (all P<.001), whereas sadness was significantly positively related to threat (P=.04). Conversely, anxiety was significantly negatively associated with identity attack (P=.03) and profanity (P=.02). Conclusions: The results suggest that our multidimensional approach to incivility is a promising alternative to understanding and intervening in the psychological processes underlying uncivil vaccine discourse. Understanding specific emotions that can increase or decrease incivility such as anxiety, anger, and sadness can enable researchers and public health professionals to develop effective interventions against uncivil vaccine discourse. Given the need for real-time monitoring and automated responses to the spread of health information and misinformation on the web, social media platforms can harness the Google Perspective API to offer users immediate, automated feedback when it detects that a comment is uncivil.