#Nicotineaddiction on TikTok: A quantitative content analysis of top-viewed posts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: TikTok, the video-sharing app popular among youth, is a source of user-generated content about nicotine addiction with the potential to endorse or deter nicotine use among young viewers. We systematically analyzed content and themes of TikTok posts tagged #nicotineaddiction. METHODS: We conducted a quantitative content analysis of the visual and textual content of the 149 top-viewed English-language TikTok posts tagged #nicotineaddiction as of 1 March 2021. Posts were double-coded using a shared codebook, noting content creator characteristics, nicotine products featured, references to quitting, and overall themes of #nicotineaddiction expressed. We assessed the prevalence of post characteristics and themes overall and by apparent age of content creators (aged ≥21 years versus <21 years). RESULTS: The 149 posts analyzed received a mean and median of 62433 and 15800 likes, respectively. E-cigarettes were referenced or featured in 75% of posts; 58% featured a specific nicotine product brand, most commonly Puff Bar (23% of total) and JUUL (19%). Overall, 22% of posts mentioned quitting nicotine. The top themes of #nicotineaddiction expressed were physical or psychological consequences (e.g. withdrawal symptoms, 46%), physical or psychological benefits (e.g. tasting good, feeling 'buzzed', 28%), and social benefits (e.g. bonding with fellow users, 28%). Compared to those aged ≥21 years, posts by content creators likely <21 years (26%) less commonly mentioned quitting (p<0.01), had fewer followers (p<0.01), were more commonly from Canada (p<0.01) and less commonly from the US (p<0.01), and more commonly featured JUUL (p<0.05). CONCLUSIONS: While reaching a large and engaged audience, TikTok content creators suggest a range of benefits and consequences of nicotine addiction. Future research is warranted to examine this content's potential to influence young people's intentions to use or quit nicotine products.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».