The Measles Vaccination Narrative in Twitter: A Quantitative Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of social media is providing an alternative avenue for information exchange and opinion formation on health-related issues. Collective discourse in such media leads to the formation of a complex narrative, conveying public views and perceptions. OBJECTIVE: This paper presents a study of Twitter narrative regarding vaccination in the aftermath of the 2015 measles outbreak, both in terms of its cyber and physical characteristics. We aimed to contribute to the analysis of the data, as well as presenting a quantitative interdisciplinary approach to analyze such open-source data in the context of health narratives. METHODS: We collected 669,136 tweets referring to vaccination from February 1 to March 9, 2015. These tweets were analyzed to identify key terms, connections among such terms, retweet patterns, the structure of the narrative, and connections to the geographical space. RESULTS: The data analysis captures the anatomy of the themes and relations that make up the discussion about vaccination in Twitter. The results highlight the higher impact of stories contributed by news organizations compared to direct tweets by health organizations in communicating health-related information. They also capture the structure of the antivaccination narrative and its terms of reference. Analysis also revealed the relationship between community engagement in Twitter and state policies regarding child vaccination. Residents of Vermont and Oregon, the two states with the highest rates of non-medical exemption from school-entry vaccines nationwide, are leading the social media discussion in terms of participation. CONCLUSIONS: The interdisciplinary study of health-related debates in social media across the cyber-physical debate nexus leads to a greater understanding of public concerns, views, and responses to health-related issues. Further coalescing such capabilities shows promise towards advancing health communication, thus supporting the design of more effective strategies that take into account the complex and evolving public views of health issues.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle