Quantifying Changes in Vaccine Coverage in Mainstream Media as a Result of the COVID-19 Outbreak: Text Mining Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Achieving herd immunity through vaccination depends upon the public's acceptance, which in turn relies on their understanding of its risks and benefits. The fundamental objective of public health messaging on vaccines is therefore the clear communication of often complex information and, increasingly, the countering of misinformation. The primary outlet shaping public understanding is mainstream online news media, where coverage of COVID-19 vaccines was widespread. Objective: We used text-mining analysis on the front pages of mainstream online news to quantify the volume and sentiment polarization of vaccine coverage. Methods: We analyzed 28 million articles from 172 major news sources across 11 countries between July 2015 and April 2021. We employed keyword-based frequency analysis to estimate the proportion of overall articles devoted to vaccines. We performed topic detection using BERTopic and named entity recognition to identify the leading subjects and actors mentioned in the context of vaccines. We used the Vader Python module to perform sentiment polarization quantification of all collated English-language articles. Results: The proportion of front-page articles mentioning vaccines increased from 0.1% to 4% with the outbreak of COVID-19. The number of negatively polarized articles increased from 6698 in 2015-2019 to 28,552 in 2020-2021. However, overall vaccine coverage before the COVID-19 pandemic was slightly negatively polarized (57% negative), whereas coverage during the pandemic was positively polarized (38% negative). Conclusions: Throughout the pandemic, vaccines have risen from a marginal to a widely discussed topic on the front pages of major news outlets. Mainstream online media has been positively polarized toward vaccines, compared with mainly negative prepandemic vaccine news. However, the pandemic was accompanied by an order-of-magnitude increase in vaccine news that, due to low prepandemic frequency, may contribute to a perceived negative sentiment. These results highlight important interactions between the volume of news and overall polarization. To the best of our knowledge, our work is the first systematic text mining study of front-page vaccine news headlines 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».