MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1499501510

Tapping twitter: A meta-method of the qualitative health literature using social media as a data collection tool

2013· article· en· W1499501510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensMcGill UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaData collectionTappingComputer scienceData sciencePsychologyWorld Wide WebSociologyEngineeringSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Social media, such as Twitter, Facebook and YouTube, are modern web-based platforms that facilitate communication and information-sharing. Approximately 70% of Canadians use social media – a percentage that is even higher among young adults. Online content is a primary source of healthcare information for internet-using adults. A 2012 survey indicated that 89% of adult Canadians use the internet to find information about health issues and symptoms. There is an ideal fit between those who use the internet as a primary channel for accessing health information and those who want to track user groups and compare information concerning individual attitudes and behaviour about health issues. Thus, social media are fast becoming an innovative data source and data collection tool for researching health issues. What is less clear is how qualitative health researchers design and execute studies using social media, the quality of data generated, the trustworthiness and credibility of results, and necessary ethical considerations. Objectives This paper will present the findings of a meta-method of qualitative health studies that used social media as a data source and/or data collection tool. Methods A meta-method examines the epistemological and methodological underpinnings and the procedural rules for engaging in qualitative research. Our primary goal is to provide insight into the methodological strengths and limitations of using social media when engaging in qualitative health research. This meta-method was conducted according to the guidelines advanced by Paterson et al. Six databases were searched for English-language articles published between 2006 and 2012 using search terms to identify qualitative research studies that used social media as a data collection tool and/or data source. Eligible studies were analyzed thematically and compared for credibility, trustworthiness, transparency, and clarity of design. Results Major themes emerging from the inductive comparative analysis of the selected studies will show how and under what conditions social media were used to collect data to study a health issue, the associated ethical and other challenges associated with executing the study, and observations concerning the quality of the research process. Conclusions This meta-method indicates that social media as a data source and/or collection tool can make a valuable contribution to health knowledge if methodological standards for qualitative health research are rigorously followed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle