E-Cigarette Promotion on Twitter in Australia: Content Analysis of Tweets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sale of electronic cigarettes (e-cigarettes) containing nicotine is prohibited in all Australian states and territories; yet, the growing availability and convenience of the internet enable the promotion and exposure of e-cigarettes across countries. Social media's increasing pervasiveness has provided a powerful avenue to market products and influence social norms and risk behaviors. At present, there is no evidence of how e-cigarettes and vaping are promoted on social media in Australia. OBJECTIVE: This study aimed to investigate how e-cigarettes are portrayed and promoted on Twitter through a content analysis of vaping-related tweets containing an image posted and retweeted by Australian users and how the portrayal and promotion have emerged and trended over time. METHODS: In total, we analyzed 1303 tweets and accompanying images from 2012, 2014, 2016, and 2018 collected through the Tracking Infrastructure for Social Media Analysis (TrISMA), a contemporary technical and organizational infrastructure for the tracking of public communication by Australian users of social media, via a list of 15 popular e-cigarette-related terms. RESULTS: Despite Australia's cautious approach toward e-cigarettes and the limited evidence supporting them as an efficacious smoking cessation aid, it is evident that there is a concerted effort by some Twitter users to promote these devices as a health-conducive (91/129, 70.5%), smoking cessation product (266/1303, 20.41%). Further, Twitter is being used in an attempt to circumvent Australian regulation and advocate for a more liberal approach to personal vaporizers (90/1303, 6.90%). A sizeable proportion of posts was dedicated to selling or promoting vape products (347/1303, 26.63%), and 19.95% (260/1303) were found to be business listings. These posts used methods to try and expand their clientele further than immediate followers by touting competitions and giveaways, with those wanting to enter having to perform a sequence of steps such as liking, tagging, and reposting, ultimately exposing the post among the user's network and to others not necessarily interested in vaping. CONCLUSIONS: The borderless nature of social media presents a clear challenge for enforcing Article 13 of the World Health Organization Framework Convention on Tobacco Control, which requires all ratifying nations to implement a ban on tobacco advertising, promotion, and sponsorship. Countering the advertising and promotion of these products is a public health challenge that will require cross-border cooperation with other World Health Organization Framework Convention on Tobacco Control parties. Further research aimed at developing strategies to counter the advertising and promotion of e-cigarettes is therefore needed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».