Perception of the Food and Drug Administration Electronic Cigarette Flavor Enforcement Policy on Twitter: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On January 2, 2020, the US Food and Drug Administration (FDA) released the electronic cigarette (e-cigarette) flavor enforcement policy to prohibit the sale of all flavored cartridge-based e-cigarettes, except for menthol and tobacco flavors. OBJECTIVE: This research aimed to examine the public perception of this FDA flavor enforcement policy and its impact on the public perception of e-cigarettes on Twitter. METHODS: A total of 2,341,660 e-cigarette-related tweets and 190,490 FDA flavor enforcement policy-related tweets in the United States were collected from Twitter before (between June 13 and August 22, 2019) and after (between January 2 and March 30, 2020) the announcement of the FDA flavor enforcement policy. Sentiment analysis was conducted to detect the changes in the public perceptions of the policy and e-cigarettes on Twitter. Topic modeling was used for finding frequently discussed topics about e-cigarettes. RESULTS: The proportion of negative sentiment tweets about e-cigarettes significantly increased after the announcement of the FDA flavor enforcement policy compared with before the announcement of the policy. In contrast, the overall sentiment toward the FDA flavor enforcement policy became less negative. The FDA flavor enforcement policy was the most popular topic associated with e-cigarettes after the announcement of the FDA flavor enforcement policy. Twitter users who discussed about e-cigarettes started to talk about other alternative ways of getting e-cigarettes after the FDA flavor enforcement policy. CONCLUSIONS: Twitter users' perceptions of e-cigarettes became more negative after the announcement of the FDA flavor enforcement policy.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».