Public Reactions to the New York State Policy on Flavored Electronic Cigarettes on Twitter: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flavored electronic cigarettes (e-cigarettes) have become popular in recent years, especially among youth and young adults. To address the epidemic of e-cigarettes, New York State approved a ban on sales of most flavored vaping products other than tobacco and menthol flavors on September 17, 2019. OBJECTIVE: This study aims to examine the attitude of Twitter users to the policy on flavored e-cigarettes in New York State and the impact of this policy on public perceptions of e-cigarettes. This study also compares the attitudes and topics between New York Twitter users and Twitter users from other states who were not directly affected by this policy. METHODS: Tweets related to e-cigarettes and the New York State policy on flavored e-cigarettes were collected using the Twitter streaming application programming interface from June 2019 to December 2019. Tweets from New York State and those from other states that did not have a flavored e-cigarette policy were extracted. Sentiment analysis was applied to analyze the proportion of negative and positive tweets about e-cigarettes or the flavor policy. Topic modeling was applied to e-cigarette-related data sets and New York flavor policy-related data sets to identify the most frequent topics before and after the announcement of the New York State policy. RESULTS: We found that the average number of tweets related to e-cigarettes and the New York State policy on flavored e-cigarettes increased in both New York State and other states after the flavor policy announcement. Sentiment analysis revealed that after the announcement of the New York State flavor policy, in both New York State and other states, the proportion of negative tweets on e-cigarettes increased from 34.07% (4531/13,299) to 44.58% (18,451/41,390) and from 32.48% (14,320/44,090) to 44.40% (64,262/144,734), respectively, while positive tweets decreased significantly from 39.03% (5191/13,299) to 32.86% (13,601/41,390) and from 42.78% (18,863/44,090) to 33.93% (49,105/144,734), respectively. The majority of tweets related to the New York State flavor policy were negative both before and after the announcement of this policy in both New York (87/98, 89% and 3810/4565, 83.46%, respectively) and other states (200/255, 78.4% and 12,695/15,569, 81.54%, respectively), while New York State had a higher proportion of negative tweets than other states. Topic modeling results demonstrated that teenage vaping and health problems were the most discussed topics associated with e-cigarettes. CONCLUSIONS: Public attitudes toward e-cigarettes became more negative on Twitter after New York State announced the policy on flavored e-cigarettes. Twitter users in other states that did not have such a policy on flavored e-cigarettes paid close attention to the New York State flavor policy. This study provides some valuable information about the potential impact of the flavored e-cigarettes policy in New York State on public attitudes toward flavored e-cigarettes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».