Utilizing Social Media to Study Information-Seeking and Ethical Issues in Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The field of gene therapy is rapidly evolving, and while hopes of treating disorders of the central nervous system and ethical concerns have been articulated within the academic community, little is known about views and opinions of different stakeholder groups. OBJECTIVE: To address this gap, we utilized social media to investigate the kind of information public users are seeking about gene therapy and the hopes, concerns, and attitudes they express. METHODS: We conducted a content analysis of questions containing the keywords "gene therapy" from the Q&A site "Yahoo! Answers" for the 5-year period between 2006 and 2010. From the pool of questions retrieved (N=903), we identified those containing at least one theme related to ethics, environment, economics, law, or society (n=173) and then characterized the content of relevant answers (n=399) through emergent coding. RESULTS: The results show that users seek a wide range of information regarding gene therapy, with requests for scientific information and ethical issues at the forefront of enquiry. The question sample reveals high expectations for gene therapy that range from cures for genetic and nongenetic diseases to pre- and postnatal enhancement of physiological attributes. Ethics questions are commonly expressed as fears about the impact of gene therapy on self and society. The answer sample echoes these concerns but further suggests that the acceptability of gene therapy varies depending on the specific application. CONCLUSIONS: Overall, the findings highlight the powerful role of social media as a rich resource for research into attitudes toward biomedicine and as a platform for knowledge exchange and public engagement for topics relating to health and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».