Exploring Substance Use Tweets of Youth in the United States: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use by youth remains a significant public health concern. Social media provides the opportunity to discuss and display substance use-related beliefs and behaviors, suggesting that the act of posting drug-related content, or viewing posted content, may influence substance use in youth. This aligns with empirically supported theories, which posit that behavior is influenced by perceptions of normative behavior. Nevertheless, few studies have explored the content of posts by youth related to substance use. OBJECTIVE: This study aimed to identify the beliefs and behaviors of youth related to substance use by characterizing the content of youths' drug-related tweets. Using a sequential explanatory mixed methods approach, we sampled drug-relevant tweets and qualitatively examined their content. METHODS: We used natural language processing to determine the frequency of drug-related words in public tweets (from 2011 to 2015) among youth Twitter users geolocated to Pennsylvania. We limited our sample by age (13-24 years), yielding approximately 23 million tweets from 20,112 users. We developed a list of drug-related keywords and phrases and selected a random sample of tweets with the most commonly used keywords to identify themes (n=249). RESULTS: We identified two broad classes of emergent themes: functional themes and relational themes. Functional themes included posts that explicated a function of drugs in one's life, with subthemes indicative of pride, longing, coping, and reminiscing as they relate to drug use and effects. Relational themes emphasized a relational nature of substance use, capturing substance use as a part of social relationships, with subthemes indicative of drug-related identity and companionship. We also identified topical areas in tweets related to drug use, including reference to polysubstance use, pop culture, and antidrug content. Across the tweets, the themes of pride (63/249, 25.3%) and longing (39/249, 15.7%) were the most popular. Most tweets that expressed pride (46/63, 73%) were explicitly related to marijuana. Nearly half of the tweets on coping (17/36, 47%) were related to prescription drugs. Very few of the tweets contained antidrug content (9/249, 3.6%). CONCLUSIONS: Data integration indicates that drugs are typically discussed in a positive manner, with content largely reflective of functional and relational patterns of use. The dissemination of this information, coupled with the relative absence of antidrug content, may influence youth such that they perceive drug use as normative and justified. Strategies to address the underlying causes of drug use (eg, coping with stressors) and engage antidrug messaging on social media may reduce normative perceptions and associated behaviors among youth. The findings of this study warrant research to further examine the effects of this content on beliefs and behaviors and to identify ways to leverage social media to decrease substance use in this population.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».