Reinterpretation of Health Information in the Context of an Emerging Infectious Disease: A Digital Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Misinformation related to the COVID-19 pandemic has accelerated global public concern and panic. The glut of information, or "infodemic," has caused concern for authorities due to its negative impacts on COVID-19 prevention and control, spurring calls for a greater scholarly focus on health literacy during the pandemic. Nevertheless, few studies have sought to qualitatively examine how individuals interpreted and assimilated health information at the initial wave of COVID-19 restrictions. OBJECTIVE: We developed this qualitative study adopting chat-based focus group discussions to investigate how individuals interpreted COVID-19 health information during the first wave of COVID-19 restrictions. METHODS: We conducted a qualitative study in Singapore to investigate how individuals perceive and interpret information that they receive on COVID-19. Data were generated through online focus group discussions conducted on the mobile messaging smartphone app WhatsApp. From March 28 to April 13, 2020, we held eight WhatsApp-based focus groups (N=60) with participants stratified by age groups, namely 21-30 years, 31-40 years, 41-50 years, and 51 years and above. Data were thematically analyzed. RESULTS: A total of four types of COVID-19 health information were generated from the thematic analysis, labeled as formal health information, informal health information, suspicious health information, and fake health information, respectively. How participants interpreted these categories of information depended largely on the perceived trustworthiness of the information source as well as the perceived veracity of information. Both factors were instrumental in determining individuals' perceptions, and their subsequent treatment and assimilation of COVID-19-related information. CONCLUSIONS: Both perceived trustworthiness of the information source and perceived veracity of information were instrumental concepts in determining one's perception, and thus subsequent treatment and assimilation of such information for one's knowledge of COVID-19 or the onward propagation to their social networks. These findings have implications for how policymakers and health authorities communicate with the public and deal with fake health information in the context of COVID-19.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».