Instagram as a Window to Societal Perspective on Mental Health, Gender, and Race: Observational Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender and race are known to impact attitudes toward mental health topics and help-seeking behavior. Men and minorities are more likely to cite stigma as a reason for not seeking help for mental health concerns, which is of particular relevance given the high rate of suicide in men and challenges of historic proportion currently facing minority communities. Instagram provides a platform to discuss mental health, though a lack of male and minority representation may further alienate these populations. OBJECTIVE: We aimed to investigate whether men and nonwhite individuals are underrepresented in Instagram photos tagged with #mentalhealth (compared to photos tagged with #health) to better understand how gender and race-based representations are manifested on this popular social media platform and discuss the implications. METHODS: Three investigators of different genders and racial backgrounds met on nine different days via teleconference to analyze a total of 215 publicly available Instagram photos tagged with #mentalhealth and 215 with #health. These photos were generated using Instagram's search function, and search results were sorted by most recently published at the time of data collection. For each photo, the three investigators recorded their observations about the gender (male versus female) and race (white versus nonwhite versus racially unclassifiable) of subjects featured in the photo, which they did not discuss with other investigators. Chi-squared analysis was performed on each investigator's data set to compare the frequency of male versus female and white versus nonwhite subjects identified in each hashtag category. Kappa interrater agreement was calculated for each investigator pair, category (gender or race), and hashtag. RESULTS: values range from 11.912 to 98.927, P<.001 for all). Kappa interrater agreement revealed almost perfect agreement for gender (kappa=0.908-0.992) with the agreement for race ranging from 0.614 to 0.822, depending on hashtag and rater pair. CONCLUSIONS: Women are featured more frequently than men in Instagram photos tagged with #mentalhealth. The topic of #health, meanwhile, is not gendered this way. Low visibility of mental health among men may both represent and exacerbate existing stigma and barriers to care. White subjects are featured significantly more frequently than nonwhite subjects in photos tagged with both #mentalhealth and #health. Directed interventions using the Instagram platform may be indicated to increase the visibility of underrepresented groups and break the cycle of stigma.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».