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Enregistrement W4220817426 · doi:10.33137/utjph.v9999i1.38113

Health TrueInfo: A multilingual Android app and social media approach in tackling COVID-19 vaccine misinformation and hesitancy in Bolivia, India, and Canada

2022· article· en· W4220817426 sur OpenAlexaffabout
Sapolnach Prompiengchai, Neda Maki, Mahika Jain, Libertad Rojas, Jaiditya Dev, Thushanth Sriskandarajah

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationSocial mediaInternet privacyHealth communicationPublic relationsPolitical scienceMedicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 vaccine misinformation has been fueling vaccine hesitancy, which has been one of the main factors in slowing down the vaccination rate (Loomba et al., 2021). An increase in vaccine hesitancy, especially among the vulnerable communities, will exacerbate the already overwhelming economic and health burden of COVID-19. The purpose of Health TrueInfo is to use knowledge translation strategies to implement evidence-based health communications via social media in order to tackle COVID-19 vaccine misinformation and hesitancy among vulnerable populations in Bolivia, India, and Canada. The Health TrueInfo initiative is in collaboration with health experts and community members, asking them to create audiovisuals that convey powerful and culturally relevant messages to their communities. Such content combats local misinformation and encourages vaccine uptake. The audiovisual content is then uploaded to our multilingual Android app and social media platforms on Twitter, Facebook, Instagram, and LinkedIn.The concept of using social media to tackle misinformation was informed from systematic reviews, highlighting its potential by health organizations to combat prevalent misinformation as social media is widely used to share and seek health information (Chou et al., 2018; Suarez-Lledo & Alvarez-Galvez, 2021). Community engagement and searching grey literature were important methodologies to understand different local contexts of misinformation. For instance, to better comprehend how misinformation plays a role in increasing vaccine hesitancy among the Indigenous Quechua peoples in Bolivia, we collaborated with a Quechua social media influencer, who helped us create a skit inspired by the current local misinformation. Likewise, we have asked other stakeholders in healthcare like local teenagers, frontline doctors, and health experts to help create content addressing their respective communities. The knowledge translation strategies utilized here were to contextualize information, appeal to potential vaccine-hesitant groups, and use community engagement strategies like involving influencers to help us reach specific demographic groups and overcome linguistic and cultural barriers (Bella et al., 2021). One way to quantitatively estimate the impact of the project is through social media analytics. When contributors or influencers helped create audiovisuals and share with their followers, some of our content have reached over 1000 impressions and 200 views within targeted demographics. This initial success may imply how Health TrueInfo models the idea of health experts, social media influencers, and members of their own communities working together to reduce vaccine misinformation and hesitancy via creating multimodal social media contents, which in turn might help increase health and digital literacy, and battle social isolation. As health misinformation is a relatively new research field and vaccine hesitancy literature for countries like Bolivia and for the Indigenous communities in general are limited, Health TrueInfo can inspire participatory action research in countries and communities that are under-represented in the peer-reviewed literature to better understand different context-specific factors contributing to vaccine misinformation and hesitancy. References Chou, W. S., Oh, A., & Klein, W. M. P. (2018). Addressing Health-Related Misinformation on Social Media. Jama, 320(23), 2417-2418. https://doi.org/10.1001/jama.2018.16865 La Bella, E., Allen, C., & Lirussi, F. (2021). Communication vs evidence: What hinders the outreach of science during an infodemic? A narrative review. Integrative Medicine Research, 10(4), 100731. https://doi.org/10.1016/j.imr.2021.100731 Loomba, S., de Figueiredo, A., Piatek, S. J., de Graaf, K., & Larson, H. J. (2021). Measuring the impact of COVID-19 vaccine misinformation on vaccination intent in the UK and USA. Nature Human Behaviour, 5(3), 337-348. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01056-1 Suarez-Lledo, V., & Alvarez-Galvez, J. (2021). Prevalence of Health Misinformation on Social Media: Systematic Review. J Med Internet Res, 23(1), e17187. https://doi.org/10.2196/17187

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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