Comparing human papillomavirus vaccine concerns on Twitter: a cross-sectional study of users in Australia, Canada and the UK
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Opposition to human papillomavirus (HPV) vaccination is common on social media and has the potential to impact vaccine coverage. This study aims to conduct an international comparison of the proportions of tweets about HPV vaccines that express concerns, the types of concerns expressed and the social connections among users posting about HPV vaccines in Australia, Canada and the UK. DESIGN: Using a cross-sectional design, an international comparison of English language tweets about HPV vaccines and social connections among Twitter users posting about HPV vaccines between January 2014 and April 2016 was conducted. The Health Belief Model, one of the most widely used theories in health psychology, was used as the basis for coding the types of HPV vaccine concerns expressed on Twitter. SETTING: The content of tweets and the social connections between users who posted tweets about HPV vaccines from Australia, Canada and the UK. POPULATION: 16 789 Twitter users who posted 43 852 tweets about HPV vaccines. MAIN OUTCOME MEASURES: The proportions of tweets expressing concern, the type of concern expressed and the proportions of local and international social connections between users. RESULTS: Tweets expressing concerns about HPV vaccines made up 14.9% of tweets in Canada, 19.4% in Australia and 22.6% in the UK. The types of concerns expressed were similar across the three countries, with concerns related to 'perceived barriers' being the most common. Users expressing concerns about HPV vaccines in each of the three countries had a relatively high proportion of international followers also expressing concerns. CONCLUSIONS: The proportions and types of HPV vaccine concerns expressed on Twitter were similar across the three countries. Twitter users who mostly expressed concerns about HPV vaccines were better connected to international users who shared their concerns compared with users who did not express concerns about HPV vaccines.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».