HPV vaccine narratives on Twitter during the COVID-19 pandemic: a social network, thematic, and sentiment analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has increased online interactions and the spread of misinformation. Some researchers anticipate benefits stemming from improved public awareness of the value of vaccines while others worry concerns around vaccine development and public health mandates may have damaged public trust. There is a need to understand whether the COVID-19 pandemic, vaccine development, and vaccine mandates have influenced HPV vaccine attitudes and sentiments to inform health communication strategies. METHODS: We collected 596,987 global English-language tweets from January 2019-May 2021 using Twitter's Academic Research Product track. We determined vaccine confident and hesitant networks discussing HPV immunization using social network analysis. Then, we used a neural network approach to natural language processing to measure narratives and sentiment pertaining to HPV immunization. RESULTS: Most of the tweets in the vaccine hesitant network were negative in tone (54.9%) and focused on safety concerns surrounding the HPV vaccine while most of the tweets in the vaccine confident network were neutral (51.6%) and emphasized the health benefits of vaccination. Growth in negative sentiment among the vaccine hesitant network corresponded with legislative efforts in the State of New York to mandate HPV vaccination for public school students in 2019 and the WHO declaration of COVID-19 as a Global Health Emergency in 2020. In the vaccine confident network, the number of tweets concerning the HPV vaccine decreased during the COVID-19 pandemic but in both vaccine hesitant and confident networks, the sentiments, and themes of tweets about HPV vaccine were unchanged. CONCLUSIONS: Although we did not observe a difference in narratives or sentiments surrounding the HPV vaccine during the COVID-19 pandemic, we observed a decreased focus on the HPV vaccine among vaccine confident groups. As routine vaccine catch-up programs restart, there is a need to invest in health communication online to raise awareness about the benefits and safety of the HPV vaccine.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».