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Enregistrement W2012461059 · doi:10.5596/c13-057

User Engagement with Mental Health Videos on YouTube

2013· article· en· W2012461059 sur OpenAlexvenueno aff
Tami Oliphant

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthUser engagementSocial mediaNarrativePsychologyInternet privacyApplied psychologyComputer scienceWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mental health is a primary determinant of well-being, and as more people look online for mental health information, YouTube is an increasingly important information source. Although authoritative organizations such as the World Health Organization post videos to YouTube, when retrieved these videos are interspersed with personal, commercial, governmental, television or other media segments, and institutional videos. YouTube was searched for videos on mental health to measure user engagement with these videos. It was hypothesized that videos posted to YouTube that contained personal narratives would generate more user engagement in terms of more video view counts, likes, and number of comments. Methods: YouTube was searched for mental health information using three different search terms and phrases: “depression,” “bipolar disorder,” and “mental health.” The first 20 results for the terms depression and bipolar disorder were screen captured and for the search phrase mental health the first 40 videos were screen captured. All 80 videos were categorized according to video producer type and analyzed using YouTube metrics including number of “likes,” view counts, and comments to measure user engagement with the videos. Results: The majority of videos returned in the top results were posted by laypersons and the videos focus on the poster's personal experience (38%) followed by videos produced for television and other media (29%). Videos that contain personal narratives and experiential knowledge generate the most user engagement and are preferred sources for users searching for mental health information. Discussion: Users’ greater engagement with personal videos indicates that there is an important role for librarians and information professionals in assisting users in deciding what mental health information is accurate, authoritative, and reliable regardless of the authority of the video producer. In addition, the results of this research might inform best practices for professional organizations posting videos to YouTube.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,252 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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