Leveraging Big Data to Improve Health Awareness Campaigns: A Novel Evaluation of the Great American Smokeout
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Awareness campaigns are ubiquitous, but little is known about their potential effectiveness because traditional evaluations are often unfeasible. For 40 years, the "Great American Smokeout" (GASO) has encouraged media coverage and popular engagement with smoking cessation on the third Thursday of November as the nation's longest running awareness campaign. OBJECTIVE: We proposed a novel evaluation framework for assessing awareness campaigns using the GASO as a case study by observing cessation-related news reports and Twitter postings, and cessation-related help seeking via Google, Wikipedia, and government-sponsored quitlines. METHODS: Time trends (2009-2014) were analyzed using a quasi-experimental design to isolate spikes during the GASO by comparing observed outcomes on the GASO day with the simulated counterfactual had the GASO not occurred. RESULTS: Cessation-related news typically increased by 61% (95% CI 35-87) and tweets by 13% (95% CI -21 to 48) during the GASO compared with what was expected had the GASO not occurred. Cessation-related Google searches increased by 25% (95% CI 10-40), Wikipedia page visits by 22% (95% CI -26 to 67), and quitline calls by 42% (95% CI 19-64). Cessation-related news media positively coincided with cessation tweets, Internet searches, and Wikipedia visits; for example, a 50% increase in news for any year predicted a 28% (95% CI -2 to 59) increase in tweets for the same year. Increases on the day of the GASO rivaled about two-thirds of a typical New Year's Day-the day that is assumed to see the greatest increases in cessation-related activity. In practical terms, there were about 61,000 more instances of help seeking on Google, Wikipedia, or quitlines on GASO each year than would normally be expected. CONCLUSIONS: These findings provide actionable intelligence to improve the GASO and model how to rapidly, cost-effectively, and efficiently evaluate hundreds of awareness campaigns, nearly all for the first time.
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 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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».