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Enregistrement W3186896415 · doi:10.2196/26318

User Experiences of the NZ COVID Tracer App in New Zealand: Thematic Analysis of Interviews

2021· article· en· W3186896415 sur OpenAlexvenueno aff
Alexei Tretiakov, Inga Hunter

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisIndigenousEthnic groupPopulationContact tracingPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyGeographyQualitative researchSociologyMedicineDemographySocial scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For mobile app-based COVID-19 contact tracing to be fully effective, a large majority of the population needs to be using the app on an ongoing basis. However, there is a paucity of studies of users, as opposed to potential adopters, of mobile contact tracing apps and of their experiences. New Zealand, a high-income country with western political culture, was successful in managing the COVID-19 pandemic, and its experience is valuable for informing policy responses in similar contexts. OBJECTIVE: This study asks the following research questions: (1) How do users experience the app in their everyday contexts? and (2) What drives the use of the app? METHODS: Residents of New Zealand's Auckland region, which encompasses the country's largest city, were approached via Facebook, and 34 NZ COVID Tracer app users were interviewed. Interview transcripts were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Interviews ranged in duration from 15 to 50 minutes. Participants ranged in age from those in their late teens to those in their early sixties. Even though about half of the participants identified as White New Zealanders of European origin, different ethnicities were represented, including New Zealanders of South Pacific, Indian, Middle Eastern, South American, and Southeast Asian descent. Out of 34 participants, 2 (6%) identified as Māori (Indigenous New Zealanders). A broad range of careers were represented, from top-middle management to health support work and charity work. Likewise, educational backgrounds ranged broadly, from high school completion to master's degrees. Out of 34 participants, 2 (6%) were unemployed, having recently lost their jobs because of the pandemic. The thematic analysis resulted in five major themes: perceived benefits, patterns of use, privacy, social influence, and need for collective action. Benefits of using the app to society in general were more salient to the participants than immediate health benefits to the individual. Use, however, depended on the alert level and tended to decline for many participants at low alert levels. Privacy considerations played a small role in shaping adoption and use, even though the participants were highly aware of privacy discourse around the app. Participants were aware of the need for high levels of adoption and use of the app to control the pandemic. Attempts to encourage others to use the app were common, although not always successful. CONCLUSIONS: Appeals to civic responsibility are likely to drive the use of a mobile contact tracing app under the conditions of high threat. Under the likely scenario of COVID-19 remaining endemic and requiring ongoing vigilance over the long term, other mechanisms promoting the use of mobile contact tracing apps may be needed, such as offering incentives. As privacy is not an important concern for many users, flexible privacy settings in mobile contact tracing apps allowing users to set their optimal levels of privacy may be appropriate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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