The #VaccinesWork Hashtag on Twitter in the Context of the COVID-19 Pandemic: Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccination is one of the most successful public health interventions for the prevention of COVID-19. Toward the end of April 2021, UNICEF (United Nations International Children's Emergency Fund), alongside other organizations, were promoting the hashtag #VaccinesWork. OBJECTIVE: The aim of this paper is to analyze the #VaccinesWork hashtag on Twitter in the context of the COVID-19 pandemic, analyzing the main messages shared and the organizations involved. METHODS: The data set used in this study consists of 11,085 tweets containing the #VaccinesWork hashtag from the 29th to the 30th of April 2021. The data set includes tweets that may not have the hashtag but were replies or mentions in those tweets. The data were retrieved using NodeXL, and the network graph was laid out using the Harel-Koren fast multiscale layout algorithm. RESULTS: The study found that organizations such as the World Health Organization, UNICEF, and Gavi were the key opinion leaders and had a big influence on the spread of information among users. Furthermore, the most shared URLs belonged to academic journals with a high impact factor. Provaccination users had other vaccination-promoting hashtags in common, not only in the COVID-19 scenario. CONCLUSIONS: This study investigated the discussions surrounding the #VaccinesWork hashtag. Social media networks containing conspiracy theories tend to contain dubious accounts leading the discussions and are often linked to unverified information. This kind of analysis can be useful to detect the optimal moment for launching health campaigns on Twitter.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».