Using the Think-Aloud Method to Assess the Feasibility and Acceptability of Network Canvas Among Black Men Who Have Sex With Men and Transgender Persons: Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Characteristics of an individual's social network have been important factors in understanding infectious disease transmission patterns. Social network data collection is generally time and resource intensive, yet it is crucial to our understanding of the complex epidemiologic landscape of human behaviors among stigmatized social groups. OBJECTIVE: We sought to evaluate the feasibility and acceptability of a self-administered social network data collection tool, Network Canvas, among Black men who have sex with men (BMSM) and transgender persons using the think-aloud method, which is a robust and flexible research technique used to perform usability testing. METHODS: We piloted a self-administered network interview within the Network Canvas Software Suite. Participants aged 18 years and older were recruited through a community-based organization in Atlanta, GA, and were included based upon their willingness to share information on sexual behaviors and drug use for themselves and their social networks. A semistructured interview guide was used to document cognitive decision-making processes while using the tool. Recorded interviews were transcribed verbatim, and thematic analyses were performed. RESULTS: Among 7 BMSM and transgender participants, three main themes were identified from cognitive processes: (1) the utility, (2) navigation, and (3) intuitive design of Network Canvas. Overall, Network Canvas was described as "easy to use," with suggestions mainly directed toward improving navigation tools and implementing an initial tutorial on the program prior to use. Participants were willing to use Network Canvas to document their social networks and characteristics. In general, observed verbal responses from participants matched their behavior, although there were some discrepancies between verbal affirmations of use and understanding versus external observation. CONCLUSIONS: We found Network Canvas to be a useful new tool to capture social network data. Self-administration allowed participants the opportunity to provide sensitive information about themselves and their social networks. Furthermore, automated name generation and visualization of an individuals' social network in the app has the potential to reduce cognitive burden during data collection. More efficient methods of social network data collection have the potential to provide epidemiologic information to guide prevention efforts for populations with stigmatized health conditions or behaviors.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».