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Enregistrement W2910136931 · doi:10.2196/12480

Characterizing Trends in Human Papillomavirus Vaccine Discourse on Reddit (2007-2015): An Observational Study

2019· article· en· W2910136931 sur OpenAlexvenueno aff
Yuki Lama, Dian Hu, Amelia Jamison, Sandra Crouse Quinn, David Broniatowski

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésHuman papillomavirusSocial mediaVaccinationCervical cancerLatent Dirichlet allocationPublic healthMen who have sex with menMedicineCancer preventionFamily medicineCancerDemographyPsychologyTopic modelVirologyComputer scienceWorld Wide WebInternal medicineInformation retrievalHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the introduction of the human papillomavirus (HPV) vaccination as a preventive measure in 2006 for cervical and other cancers, uptake rates remain suboptimal, resulting in preventable cancer mortality. Social media, widely used for information seeking, can influence users' knowledge and attitudes regarding HPV vaccination. Little is known regarding attitudes related to HPV vaccination on Reddit (a popular news aggregation site and online community), particularly related to cancer risk and sexual activity. Examining HPV vaccine-related messages on Reddit may provide insight into how HPV discussions are characterized on forums online and influence decision making related to vaccination. OBJECTIVE: We observed how the HPV vaccine is characterized on Reddit over time and by user gender. Specifically, this study aimed to determine (1) if Reddit messages are more related to cancer risks or sexual behavior and (2) what other HPV vaccine-related discussion topics appear on Reddit. METHODS: We gathered all public Reddit comments from January 2007 to September 2015. We manually annotated 400 messages to generate keywords and identify salient themes. We then measured the similarity between each comment and lists of keywords associated with sexual behavior and cancer risk using Latent Semantic Analysis (LSA). Next, we used Latent Dirichlet Allocation (LDA) to characterize remaining topics within the Reddit data. RESULTS: We analyzed 22,729 messages containing the strings hpv or human papillomavirus and vaccin. LSA findings show that HPV vaccine discussions are significantly more related to cancer compared with sexual behavior from 2008 to 2015 (P<.001). We did not find a significant difference between genders in discussions of cancer and sexual activity (P>.05). LDA analyses demonstrated that although topics related to cancer risk and sexual activity were both frequently discussed (16.1% and 14.5% of word tokens, respectively), the majority of online discussions featured other topics. The most frequently discussed topic was politics associated with the vaccine (17.2%). Other topics included HPV disease and/or immunity (13.5%), the HPV vaccine schedule (11.5%), HPV vaccine side effects (9.7%), hyperlinks to outside sources (9.1%), and the risks and benefit of HPV vaccination (8.5%). CONCLUSIONS: Reddit discourse on HPV vaccine encompasses a broad range of topics among men and women, with HPV political debates and cancer risk making up the plurality of the discussion. Our findings demonstrated that women and men both discussed HPV, highlighting that Reddit users do not perceive HPV as an issue that only pertains to women. Given the increasing use of social media as a source of health information, these results can inform the development of targeted online health communication strategies to promote HPV vaccination to young adult users of Reddit. Analyzing online discussions on Reddit can inform health communication efforts by identifying relevant, important HPV-related topics among online communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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