Public perceptions of Internet‐based health scams, and factors that promote engagement with them
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of health scams in Canada is increasing, facilitated by the rise of the Internet as a mass communication medium. However, little is known about the nature of this phenomena. Building on previous work exploring the nature of Internet health scams (IHS), this project sought to better understand the reasons why people engaged with IHS, and if contemporary psychosocial theory can help explain IHS engagement. A mixed-methods study, involving a web-based survey incorporating qualitative questions and the Susceptibility to Persuasion-II Brief psychometric scale (STP-II Brief), were administered (N = 194) in British Columbia, Canada, in 2017. Results (n = 156) demonstrated that 40% of participants had ever engaged with IHS, but only 1% reported to have actually lost money to a deceptive product/service. Associations between scam engagement, participant demographics and STP-II Brief scores were explored, with Sex and Employment Status both found to have a significant effect on odds of IHS engagement. STP-II Brief scores were positively correlated with a likelihood of engagement with IHS, even when adjusting for demographic characteristics. The types of IHS most frequently engaged with were those related to body image products, and social influence appeared to be a dominant psychosocial factor promoting engagement. Participants reported that claims of products being 'natural', the result of scientific breakthroughs, use of pseudoscientific language, use of testimonials, and celebrity or professional endorsement could lead them to engage with a product. These findings can help inform health professionals' understanding of public health-seeking behaviours with respect to deceptive marketing.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».