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Enregistrement W3207419215 · doi:10.2196/28146

How Identification With the Social Environment and With the Government Guide the Use of the Official COVID-19 Contact Tracing App: Three Quantitative Survey Studies

2021· article· en· W3207419215 sur OpenAlexvenueno aff
Annika Scholl, Kai Sassenberg

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact tracingGovernment (linguistics)Identification (biology)Internet privacyTracingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsSocial distancePsychologyPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Official contact tracing apps have been implemented and recommended for use across nations to track and contain the spread of COVID-19. Such apps can be effective if people are willing to use them. Accordingly, many attempts are being made to motivate citizens to make use of the officially recommended apps. OBJECTIVE: The aim of this research was to contribute to an understanding of the preconditions under which people are willing to use a COVID-19 contact tracing app (ie, their use intentions and use). To go beyond personal motives in favor of app use, it is important to take people's social relationships into account, under the hypothesis that the more people identify with the beneficiaries of app use (ie, people living close by in their social environment) and with the source recommending the app (ie, members of the government), the more likely they will be to accept the officially recommended contact tracing app. METHODS: Before, right after, and 5 months after the official contact tracing app was launched in Germany, a total of 1044 people participated in three separate surveys. Structural equation modeling was used to test the hypotheses, examining the same model in all studies at these critical points in time. RESULTS: Across the three surveys, both identification with the beneficiaries (people living in their social environment) and with the source recommending the app (members of the government) predicted greater intention to use and use (installation) of the official contact tracing app. Trust in the source (members of the government) served as a mediator. Other types of identification (with people in Germany or people around the world) did not explain the observed results. The findings were highly consistent across the three surveys. CONCLUSIONS: Attempts to motivate people to use new health technology (or potentially new measures more generally) not only for their personal benefit but also for collective benefits should take the social context into account (ie, the social groups people belong to and identify with). The more important the beneficiaries and the sources of such measures are to people's sense of the self, the more willing they will likely be to adhere to and support such measures.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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