Characteristics of and User Engagement With Antivaping Posts on Instagram: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although government agencies acknowledge that messages about the adverse health effects of e-cigarette use should be promoted on social media, effectively delivering those health messages is challenging. Instagram is one of the most popular social media platforms among US youth and young adults, and it has been used to educate the public about the potential harm of vaping through antivaping posts. OBJECTIVE: We aim to analyze the characteristics of and user engagement with antivaping posts on Instagram to inform future message development and information delivery. METHODS: A total of 11,322 Instagram posts were collected from November 18, 2019, to January 2, 2020, by using antivaping hashtags including #novape, #novaping, #stopvaping, #dontvape, #antivaping, #quitvaping, #antivape, #stopjuuling, #dontvapeonthepizza, and #escapethevape. Among those posts, 1025 posts were randomly selected and 500 antivaping posts were further identified by hand coding. The image type, image content, and account type of antivaping posts were hand coded, the text information in the caption was explored by topic modeling, and the user engagement of each category was compared. RESULTS: Analyses found that antivaping images of the educational/warning type were the most common (253/500; 50.6%). The average likes of the educational/warning type (15 likes/post) were significantly lower than the catchphrase image type (these emphasized a slogan such as "athletesdontvape" in the image; 32.5 likes/post; P<.001). The majority of the antivaping posts contained the image content element text (n=332, 66.4%), followed by the image content element people/person (n=110, 22%). The images containing people/person elements (32.8 likes/post) had more likes than the images containing other elements (13.8-21.1 likes/post). The captions of the antivaping Instagram posts covered topics including "lung health," "teen vaping," "stop vaping," and "vaping death cases." Among the 500 antivaping Instagram posts, while most posts were from the antivaping community (n=177, 35.4%) and personal account types (n=182, 36.4%), the antivaping community account type had the highest average number of posts (1.69 posts/account). However, there was no difference in the number of likes among different account types. CONCLUSIONS: Multiple features of antivaping Instagram posts may be related to user engagement and perception. This study identified the critical elements associated with high user engagement, which could be used to design antivaping posts to deliver health-related information more efficiently.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».