Wildfire-Like Effect of a WhatsApp Campaign to Mobilize a Group of Predominantly Health Professionals With a University Degree on a Health Issue: Infodemiology Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Online interactions within a closed WhatsApp group can influence the attitudes and behaviors of the users in relation to health issues. OBJECTIVE This study aimed to analyze the activity of the members of a WhatsApp group initiated to raise awareness of the possible health effects of 5G mobile networks and mobilize members to sign the related petition. METHODS We retrospectively analyzed data from the WhatsApp group of 205 members that was active during 4 consecutive days in August 2019. The messages exchanged were collected, anonymized, and analyzed according to their timing and content. RESULTS The WhatsApp group members were invited to the group from the administrator’s contacts; 91% (187/205) had a university degree, 68% (140/205) were medical professionals, and 24% (50/205) held academic positions. Approximately a quarter of the members (47/205, 23%) declared in their messages they signed the corresponding petition. The intense message exchange had wildfire-like features, and the majority of messages (126/133, 95%) were exchanged during the first 26 hours. Despite the viral activity and high rate of members openly declaring that they signed the petition, only 8 (8/133, 6%) messages from the group members, excluding the administrator, referred to the health issue, which was the topic of the group. No member expressed an opposite opinion to those presented by the administrator, and there was no debate in the form of exchanging opposite opinions. CONCLUSIONS The wildfire-like activity of the WhatsApp group and open declaration of signing the petition as a result of the mobilization campaign were not accompanied by any form of a debate related to the corresponding health issue, although the group members were predominantly health professionals, with a quarter of holding academic positions.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».