A Descriptive Analysis of the Relationship between Social Media Use and Vaccine Hesitancy among a Sample of Unvaccinated Adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Both traditional and social media information sources have disseminated information on the COVID-19 pandemic. The content shared may influence public opinion on different mitigation strategies, including vaccination. Misinformation can alter risk perception and increase vaccine hesitancy. This study aimed to explore the impact of using social media as the primary information source about the COVID-19 vaccine on COVID-19 vaccine hesitancy among people living in Canada. Secondary objectives identified other predictors of vaccine hesitancy and distinguished the effects of using traditional and social media sources. We used quota sampling of adults in Canada [N = 985] to conduct an online survey on the Pollfish survey platform between 21st and 28th May 2021. We then used bivariate chi-squared tests and multivariable logistic regression modeling to explore the associations between using social media as one's primary source of information about the COVID-19 vaccine and vaccine hesitancy. We further analyzed the association between specific types of channels of information and vaccine hesitancy. After controlling for covariates such as age, sex, race, and ethnicity, individuals reporting social media as their primary source of COVID-19 vaccine information versus those who had not used social media as their primary source of COVID-19 vaccine information had 50% higher odds of vaccine hesitancy. Among different channels of information, we found that information from television was associated with a 40% lower odds ratio for vaccine hesitancy. Since social media platforms play an essential role in influencing hesitancy in taking the COVID-19 vaccination, it is necessary to improve the quality of social media information sources and raise people's trust in information. Meanwhile, traditional media channels, such as television, are still crucial for promoting vaccination programs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».