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Enregistrement W4318614878 · doi:10.2196/43334

Characterizing Heated Tobacco Products Marketing on Instagram: Observational Study

2023· article· en· W4318614878 sur OpenAlexvenueno aff
Jiarui Chen, Siyu Xue, Zidian Xie, Dongmei Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésSocial mediaProduct (mathematics)PopularityTobacco productAdvertisingMathematicsStatisticsPsychologyComputer scienceBusinessMedicineWorld Wide WebEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heated tobacco products (HTPs), including I Quit Ordinary Smoking (IQOS), are new tobacco products that use an electronic device to heat compressed tobacco leaves to generate an aerosol for consumers to inhale. Marketing of HTPs is prevalent on Instagram, a popular social media platform. OBJECTIVE: This study aims to characterize posts related to HTPs on Instagram and their associations with user engagement. METHODS: Through the Instagram application programming interface, 979 Instagram posts were collected using keywords related to HTPs, such as "IQOS" and "heat-not-burn." Among them, 596 posts were related to IQOS and other HTP marketing. The codebook was developed from a randomly selected 200 posts on the post content by hand coding, which was applied to the remaining 396 Instagram posts. Summary statistics were calculated, and statistical hypothesis testing was conducted to understand the popularity of Instagram posts on HTPs. Negative binomial regression models were applied to identify Instagram post characteristics associated with user engagement (eg, count). RESULTS: Among Instagram posts related to HTP marketing (N=596), "product display" was dominant (n=550, 92.28%), followed by "brand promotion" (n=41, 6.88%), and "others" (n=5, 0.84%). Among posts within "product display," "device only" was the most popular (n=338, 61.45%), followed by "heatstick only" (n=80, 14.55%), "accessory" (n=66, 12%), "device and heatstick" (n=56, 10.18%), and "capsule" (n=10, 1.82%). A univariate negative binomial regression model with pairwise comparisons across "product display" types showed that the number of likes for posts with HTP heatsticks was significantly lower compared to posts with HTP devices, accessories, and device-heatstick sets. Multivariate negative binomial regression models showed that HTP-related Instagram posts with a model or lifestyle elements (;=.60, 95% CI 0.36-0.84) or without obvious product advertising information (=.69, 95% CI 0.49-0.89) received more likes. CONCLUSIONS: It is shown that posts with product displays were dominant among HTP-related posts on Instagram. Posts with model or lifestyle elements are associated with high user engagement, which might be one of the web-based marketing strategies of HTPs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,299
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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