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Enregistrement W4285028795 · doi:10.2196/34231

The Role of Influential Actors in Fostering the Polarized COVID-19 Vaccine Discourse on Twitter: Mixed Methods of Machine Learning and Inductive Coding

2022· article· en· W4285028795 sur OpenAlexvenueno aff
Loni Hagen, Ashley Fox, Heather O’Leary, DeAndre Dyson, Kimberly Walker, Cecile A. Lengacher, Raquel Hernandez

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida Center for Cybersecurity, University of South Florida
Mots-clésDisinformationInfluencer marketingSocial mediaPopulationPublic relationsPolitical scienceSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Since COVID-19 vaccines became broadly available to the adult population, sharp divergences in uptake have emerged along partisan lines. Researchers have indicated a polarized social media presence contributing to the spread of mis- or disinformation as being responsible for these growing partisan gaps in uptake. Objective: The major aim of this study was to investigate the role of influential actors in the context of the community structures and discourse related to COVID-19 vaccine conversations on Twitter that emerged prior to the vaccine rollout to the general population and discuss implications for vaccine promotion and policy. Methods: We collected tweets on COVID-19 between July 1, 2020, and July 31, 2020, a time when attitudes toward the vaccines were forming but before the vaccines were widely available to the public. Using network analysis, we identified different naturally emerging Twitter communities based on their internal information sharing. A PageRank algorithm was used to quantitively measure the level of "influentialness" of Twitter accounts and identifying the "influencers," followed by coding them into different actor categories. Inductive coding was conducted to describe discourses shared in each of the 7 communities. Results: Twitter vaccine conversations were highly polarized, with different actors occupying separate "clusters." The antivaccine cluster was the most densely connected group. Among the 100 most influential actors, medical experts were outnumbered both by partisan actors and by activist vaccine skeptics or conspiracy theorists. Scientists and medical actors were largely absent from the conservative network, and antivaccine sentiment was especially salient among actors on the political right. Conversations related to COVID-19 vaccines were highly polarized along partisan lines, with "trust" in vaccines being manipulated to the political advantage of partisan actors. Conclusions: These findings are informative for designing improved vaccine information communication strategies to be delivered on social media especially by incorporating influential actors. Although polarization and echo chamber effect are not new in political conversations in social media, it was concerning to observe these in health conversations on COVID-19 vaccines during the vaccine development process.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,375 · 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'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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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