我们的目标是在美国食品和药物管理局宣布禁止特定口味的烟盒和烟荚之前，研究Instagram上发布的与电子烟相关的内容。 47］．因此，从2019年11月18日到2020年1月2日发布的使用反电子烟标签的帖子是通过Instagram的应用程序编程接口收集的。从之前的研究中发现的最常用的反电子烟标签被用来提取数据;这些标签包括#新烟、#新烟、#停止吸电子烟、#不要吸电子烟、#反吸电子烟、#戒烟电子烟、#停止吸电子烟、#不要在披萨上吸电子烟和#逃避电子烟[ 46］．收集了Instagram图片和以下元数据:用户ID、用户名、发布日期、关注数(关注该账号的用户数量)、关注数(该账号关注的用户数量)、点赞数、评论数、媒体数(该账号拥有的帖子数量)、图片URL、标题和标签。Instagram用户ID和发布日期的组合被用来删除重复的帖子。元数据包括关注数、关注数、点赞数和评论数在一个月后更新，以获得更准确的信息。

在2019年11月18日至2020年1月2日的研究期间，我们从Instagram上收集了11322个独特的帖子。从这些帖子中，随机抽取了1025个。在1025个帖子中，有500个是手工编码的防烟帖子，并用于进一步分析。每个帖子对电子烟使用的态度是通过考虑图片和标题内容来确定的。只选择了关于使用电子烟的潜在健康风险或反对电子烟行为的反电子烟帖子进行进一步分析。图像及其内容的编码与之前的论文相似，只是做了一些修改[ 29, 46, 48, 49］．这些帖子由两位审稿人独立编码，任何分歧都通过讨论解决。审稿人对职位叙级的一致性为95.2%。

识别图像主题的图像类型被归类为以下之一:(1)广告(例如，显示戒烟产品折扣信息的图片);(2)口头禅(如强调口号的图片，如“运动员戴上磁带”);(3)产品展示(如电子液容器的专业照片);(4)教育/警告(例如，说明关于电子烟的研究结果或事实的图像;(5)活动(例如，显示人们参加与电子烟有关的演示或研讨会的图像);(6)表情包(例如，为了传达与电子烟有关的信息而制作的图片，同时具有喜剧效果);(7)新闻(如报纸或电视节目中电子烟相关事件的截图);(8)通知(例如，关于即将进行的电子烟相关演示的传单);(9)个人经历(例如，显示一个人戒烟过程的图片);(10)电子烟(例如，显示一个人正在呼出气溶胶的图像)，以及(11)其他(不属于任何先前定义的类别的图像)。

Instagram图片的内容(即图片中所显示的客观元素)被分为以下几类:(1)卡通(详见主和解协议[ 19, 50]);(2)文本(例如，包含文本信息的图像);(3) people/人(例如，以一个或多个人物为主要内容的图像;(4)电子烟(例如，显示一个人正在呼出气溶胶的图像);(5)标志(如“禁止吸电子烟”标志的图片);(6)产品(例如，含有电子烟装置的图像);以及(7)其他(显示不属于上述定义的任何类别的项目的图像)。每张图像可能包含多个内容元素。

由于Instagram帖子的态度是由图像和文本内容共同决定的，因此将潜狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation, LDA)主题模型应用于反电子烟帖子的标题，以分析反电子烟帖子的文本内容[ 51］．为了清理数据，删除了标题中的标点符号、停止词和空格。大写字符被转换为小写字符，单词被词根化为词干形式。Gensim (RARE Technologies Ltd)用于识别频繁的双字母组合和三字母组合。根据主题连贯性确定最佳话题数[ 52］．

这些帖子被追踪至发布者的Instagram账户，以确定其账户类型:(1)反电子烟社区(例如，专门反对青少年吸电子烟的当地政府组织);(2)个人，例如，没有商业(销售/推广产品)或专业(分享专业知识)关系的人;(3)社区(例如，上传所有当地新闻的城市账号，其中包括与电子烟相关的信息)，以及(4)商业组织(例如，宣传其精油产品可以帮助戒烟电子烟的公司)。

点赞数被用来表示每条Instagram帖子的用户参与度。使用JMP Pro 15 (SAS Institute Inc)，使用单向方差分析和Tukey的诚实显著性差异(HSD)事后检验来比较每个特征的不同类别的点赞均值，以及media_count和follower_count的均值。每种账户类型的media_count和follower_count之间的相关性通过Spearman相关分析。由于现实生活数据变化较大，我们从每个特征的每个类别中去除likes、media_count和follower_count的前5%和后5%(离群值)来比较均值[ 53］．

表1显示每种图像类型的频率分布。最流行的图像类型是 教育/警告(253/500, 50.6%)，其次是 模因(n = 36/500, 7.2%), 标语(n = 35/500, 7%), 新闻(n = 29/500, 5.8%), 事件(n=28/500, 5.6%) 特许经销商(n = 27/500, 5.4%)。进一步分析比较了不同图像类型的点赞平均值( 表1)．的平均点赞数 标语(平均32.5)和 教育/警告(平均15种)类型显著高于 广告职位(平均8.2)。此外， 其他人类型(平均36.1)的点赞数明显高于类型(平均36.1) 广告, 特许经销商(平均15), 教育/警告, 请注意(平均11.8)种。

为了测试是否有图像内容元素与较高的用户粘性相关，对图像内容进行了分析。分析表明，大多数防烟帖含有 文本Information (n=332, 66.4%) 人/人22% (n=110)的帖子中出现了内容。包含其他图像内容元素的帖子比例都接近10% ( 卡通: n=60, 12%; 媒体信息: n= 45,9%; 特许经销商: n=55, 11%; 产品: n=54, 10.8%; 标志: 64人，12.8%;而且 其他人: n=53, 10.6%)。通过比较不同图片内容类型的点赞平均数，可以看出 人/人内容元素(平均32.8)的点赞数明显高于内容元素 卡通(平均15.7), 媒体信息(平均18.1), 文本(平均16.2), 特许经销商(平均13.8), 产品(平均19.2), 标志(平均15.4) 其他人(平均21.1)个元素。

在500篇反电子烟帖子中，有483篇带有说明文字。LDA主题模型应用于这些标题，以揭示Instagram反电子烟帖子的内容。被确定的热门话题是“肺部健康”、“青少年吸电子烟”、“停止吸电子烟”和“吸电子烟致死案例”( 表2)．

选出的500条反电子烟的Instagram帖子是由393个独立的Instagram账户发布的。 表3显示了最流行的帐户类型是 antivaping社区(n=177, 35.4%) 个人(n=182, 36.4%)账户类型。其余的帖子来自 社区(n=99, 19.8%) 商业组织(n=42, 8.4%)账户类型。同一个Instagram账户可能发布了多张照片。平均而言， antivaping社区帐户类型的每个帐户有最多的帖子(1.69)，其次是 商业组织帐户类型(1.31)。的 社区而且 个人帐户类型的平均数量分别为每个帐户1.16和1.06个帖子。

统计分析表明 社区账号类型(平均685)的关注者明显多于 antivaping社区(平均200; P<措施), 个人(平均361.6; P<.001)帐户类型。的关注者数量 个人的帐户类型明显多于 antivaping社区帐户类型( P= 03)。的 社区(平均497.5)和 个人(平均361.6)的账户类型发布的图片明显多于 商业组织(平均145.8; P<。001年和 P=。02,respectively) and antivaping社区(平均81.6; P<。001年和 P<。001)帐户类型。的账号和关注者发布的帖子数量 antivaping社区(斯皮尔曼 ρ= 0.8230), 社区(斯皮尔曼 ρ= 0.7646), 商业组织(斯皮尔曼 ρ= 0.6601) 个人(斯皮尔曼 ρ=0.5511)账户类型均显著相关(所有 P<措施)。然而，不同账户类型的平均点赞数没有显著差异。

在这项研究中，我们发现 教育/警告反电子烟的Instagram图片是最常见的图片，而 标语图片的平均“点赞”数量最高。在不同类型的图像内容中，最受欢迎的元素是 文本，而 人/人Element拥有最多的用户粘性。这些反电子烟帖子的标题所涵盖的主题包括“肺部健康”、“青少年电子烟”、“停止电子烟”和“电子烟死亡案例”。大多数反对电子烟的帖子来自 antivaping社区而且 个人帐户类型。然而, antivaping社区帐户类型的平均帖子数最高。

虽然 教育/警告图片比其他类型的图片更受欢迎 标语图像和 其他人小组获得的“赞”最多。的 标语图像主要与特定人群相关，如运动员、父母或高中生。这些人创造了口号，也被用作话题标签，以表明他们的社会身份和反对电子烟的立场，比如#运动员不要吸电子烟#和#在学校吸电子烟不酷。之前的研究表明，一些标签是由电子烟爱好者通过大众分类法创建的，电子烟社区可能会鼓励特定的电子烟做法的传播。 54, 55］．因此，反电子烟Instagram用户的自我认同可能有助于提高用户粘性 标语图片，提供了一种潜在有效的方法来吸引不同身份的人群，以扩大反电子烟教育在公众中的影响。

的 其他人图像类型包括一些非传统的图片，不属于任何其他定义的类别。其中一些图片质量不高，而另一些图片则有电子烟的链接，或者在标题中显示了与防电子烟相关的信息。例如，有一张图片来自 个人只有几千个粉丝的账号。然而，在标题中，该用户描述了一次创伤性的经历，解释说由于过度吸电子烟，他们的肺正在衰竭，这导致了成千上万的“赞”和关于电子烟危害的激烈讨论。因此，配文似乎是吸引用户的一个强大功能，尽管Instagram是一个视觉社交媒体平台。483篇反电子烟帖子的标题都涵盖了“肺部健康”、“青少年吸电子烟”、“停止吸电子烟”和“吸电子烟死亡案例”等主题。了解如何将说明文字作为有效戒烟策略的一部分非常重要，我们的数据表明，使用讲故事的方式分享用户的电子烟体验可能是一种选择。这些基于证据的信息可以促进用户互动，并引起恐惧，这已被推荐为提高对健康问题认识的有效方法[ 56］．

除了图片风格和标题内容，Instagram账户的影响也会影响用户互动。从500篇反电子烟帖子中，我们发现了4种类型的账户。的 社区账号类型的平均粉丝数(685)和帖子数(497.5)最高。然而，这种类型的账号发布的图片与生活的各个方面有关，而不仅仅是与电子烟有关的信息，这就导致了反电子烟帖子的频率被稀释了(1.16个帖子/账号)。相比之下， antivaping社区账号类型的反蒸汽帖子比例最高(1.69个帖子/账号)。然而，这种账户类型的粉丝数量明显较低，这可能会限制这些账户的影响力。4种不同账户类型的“赞”数量没有差异。一个可能的原因是，这些账号发布的帖子都有不同的图片风格和标题内容。另一个可能的原因可能是，Instagram用户对反电子烟帖子的接触可能有限，因为他们的粉丝较少或帖子不频繁，这可能导致所有账户类型的“点赞”数量都很低。

创建高质量的帖子内容可能有助于克服帐户影响的局限性。在这项研究中，我们发现，在比较的图像内容类型中，带有a的帖子 人/人Element拥有最高的用户粘性。但是，我们只比较了有限数量的帖子中的有限数量的图像对象。更大的样本量可能会发现不同的图像内容排名，因为它与用户粘性有关，这是我们研究的一个局限性。在未来，深度学习方法将被用于图像目标检测。同样，将使用深度学习技术对收集的图像的文本内容进行探索，以生成针对我们的反电子烟帖子的图像说明。由于本研究样本量较小，在对图像和账户类型进行分类时，我们无法确定是否达到饱和。此外，我们使用平均“赞”数来表示用户粘性[ 49]，但这并不表示用户支持电子烟行为[ 27］．因此，应该分析评论的数量和情绪，以确定用户对反电子烟帖子的态度。

这项研究分析了与用户参与度相关的Instagram反电子烟帖子的特征，并确定了最受欢迎的图像类型和最活跃的账户类型，这为利用这些特征在社交媒体上高效地开发和传递反电子烟信息提供了关键见解。增加防电子烟账号的关注者或鼓励已经有很高影响力的账号(如网红)发布防电子烟信息，以及公共卫生机构更频繁地发布帖子，可能会增加用户对防电子烟帖子的参与度，并提高公众对电子烟风险的认识。