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Enregistrement W3013019311 · doi:10.2196/15973

Examining the Self-Harm and Suicide Contagion Effects of the Blue Whale Challenge on YouTube and Twitter: Qualitative Study

2020· article· en· W3013019311 sur OpenAlexvenueno aff
Amro Khasawneh, Kapil Chalil Madathil, Emma Dixon, Heidi M. Zinzow, Rebecca Roth

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmThematic analysisSocial mediaInternet privacyPsychologyQualitative researchSocial psychologyAdvertisingSociologyPolitical scienceComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research suggests that direct exposure to suicidal behaviors and acts of self-harm through social media may increase suicidality through imitation and modeling, particularly in more vulnerable populations. One example of a social media phenomenon that demonstrates how self-harming behavior could potentially be propagated is the blue whale challenge. In this challenge, adolescents and young adults are encouraged to engage in self-harm and eventually kill themselves. OBJECTIVE: This paper aimed to investigate the way individuals portray the blue whale challenge on social media, with an emphasis on factors that could pose a risk to vulnerable populations. METHODS: We first used a thematic analysis approach to code 60 publicly posted YouTube videos, 1112 comments on those videos, and 150 Twitter posts that explicitly referenced the blue whale challenge. We then deductively coded the YouTube videos based on the Suicide Prevention Resource Center (SPRC) safe messaging guidelines as a metric for the contagion risk associated with each video. RESULTS: The thematic analysis revealed that social media users post about the blue whale challenge to raise awareness and discourage participation, express sorrow for the participants, criticize the participants, or describe a relevant experience. The deductive coding of the YouTube videos showed that most of the videos violated at least 50% of the SPRC safe and effective messaging guidelines. CONCLUSIONS: These posts might have the problematic effect of normalizing the blue whale challenge through repeated exposure, modeling, and reinforcement of self-harming and suicidal behaviors, especially among vulnerable populations such as adolescents. More effort is needed to educate social media users and content generators on safe messaging guidelines and factors that encourage versus discourage contagion effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations87
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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