Factors Affecting Physicians’ Credibility on Twitter When Sharing Health Information: Online Experimental Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Largely absent from research on how users appraise the credibility of professionals as sources for the information they find on social media is work investigating factors shaping credibility within a specific profession, such as physicians. Objective: We address debates about how physicians can show their credibility on social media depending on whether they employ a formal or casual appearance in their profile picture. Using prominence-interpretation theory, we posit that formal appearance will affect perceived credibility based on users' social context-specifically, whether they have a regular health care provider. Methods: For this experiment, we recruited 205 social media users using Amazon Mechanical Turk. We asked participants if they had a regular health care provider and then randomly assigned them to read 1 of 3 Twitter posts that varied only in the profile picture of the physician offering health advice. Next, we tasked participants with assessing the credibility of the physician and their likelihood of engaging with the tweet and the physician on Twitter. We used path analysis to assess whether participants having a regular health care provider impacted how the profile picture affected their ratings of the physician's credibility and their likelihood to engage with the tweet and physician on Twitter. Results: We found that the profile picture of a physician posting health advice in either formal or casual attire did not elicit significant differences in credibility, with ratings comparable to those having no profile image. Among participants assigned the formal appearance condition, those with a regular provider rated the physician higher on a credibility than those without, which led to stronger intentions to engage with the tweet and physician. Conclusions: The findings add to existing research by showing how the social context of information seeking on social media shapes the credibility of a given professional. Practical implications for professionals engaging with the public on social media and combating false information include moving past debates about casual versus formal appearances and toward identifying ways to segment audiences based on factors like their backgrounds (eg, experiences with health care providers).
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle