A Software Tool Aimed at Automating the Generation, Distribution, and Assessment of Social Media Messages for Health Promotion and Education Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media offers promise for communicating the risks and health effects of harmful products and behaviors to larger and hard-to-reach segments of the population. Nearly 70% of US adults use some social media. However, rigorous research across different social media is vital to establish successful evidence-based health communication strategies that meet the requirements of the evolving digital landscape and the needs of diverse populations. OBJECTIVE: The aim of this study was to expand and test a software tool (Trial Promoter) to support health promotion and education research by automating aspects of the generation, distribution, and assessment of large numbers of social media health messages and user comments. METHODS: The tool supports 6 functions (1) data import, (2) message generation deploying randomization techniques, (3) message distribution, (4) import and analysis of message comments, (5) collection and display of message performance data, and (6) reporting based on a predetermined data dictionary. The tool was built using 3 open-source software products: PostgreSQL, Ruby on Rails, and Semantic UI. To test the tool's utility and reliability, we developed parameterized message templates (N=102) based upon 2 government-sponsored health education campaigns, extracted images from these campaigns and a free stock photo platform (N=315), and topic-related hashtags (N=4) from Twitter. We conducted a functional correctness analysis of the generated social media messages to assess the algorithm's ability to produce the expected output for each input. We defined 100% correctness as use of the message template text and substitution of 3 message parameters (ie, image, hashtag, and destination URL) without any error. The percent correct was calculated to determine the probability with which the tool generates accurate messages. RESULTS: The tool generated, distributed, and assessed 1275 social media health messages over 85 days (April 19 to July 12, 2017). It correctly used the message template text and substituted the message parameters 100% (1275/1275) of the time as verified by human reviewers and a custom algorithm using text search and attribute-matching techniques. CONCLUSIONS: A software tool can effectively support the generation, distribution, and assessment of hundreds of health promotion messages and user comments across different social media with the highest degree of functional correctness and minimal human interaction. The tool has the potential to support social media-enabled health promotion research and practice: first, by enabling the assessment of large numbers of messages to develop evidence-based health communication, and second, by providing public health organizations with a tool to increase their output of health education messages and manage user comments. We call on readers to use and develop the tool and to contribute to evidence-based communication methods in the digital age.
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 | 0,019 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».