Assessing How Risk Communication Surveillance Prompts COVID-19 Vaccine Acceptance Among Internet Users by Applying the Situational Theory of Problem Solving: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization has recently raised concerns regarding the low number of people fully vaccinated against COVID-19. The low ratio of fully vaccinated people and the emergence of renewed infectious variants correspond to worsening public health. Global health managers have highlighted COVID-19 vaccine-related infodemics as a significant risk perception factor hindering mass vaccination campaigns. OBJECTIVE: Given the ambiguous digital communication environment that has fostered infodemics, resource-limited nations struggle to boost public willingness to encourage people to fully vaccinate. Authorities have launched some risk communication-laden digital interventions in response to infodemics. However, the value of the risk communication strategies used to tackle infodemics needs to be evaluated. The current research using the tenets of the Situational Theory of Problem Solving is novel, as it explores the impending effects of risk communication strategies. The relationship between infodemic-induced risk perception of COVID-19 vaccine safety and risk communication actions to intensify willingness to be fully vaccinated was examined. METHODS: This study used a cross-sectional research design vis-à-vis a nationally representative web-based survey. We collected data from 1946 internet users across Pakistan. Participants voluntarily participated in this research after completing the consent form and reading ethical permissions. Responses were received over 3 months, from May 2022 to July 2022. RESULTS: The results delineated that infodemics positively affected risk perception. This realization pushed the public to engage in risky communicative actions through reliance on and searches for accurate information. Therefore, the prospect of managing infodemics through risk information exposure (eg, digital interventions) using the situational context could predict robust willingness to be fully vaccinated against COVID-19. CONCLUSIONS: These pioneering results offer strategic considerations for health authorities to effectively manage the descending spiral of optimal protection against COVID-19. This research concludes that the likelihood of managing infodemics using situational context through exposure to relevant information could improve one's knowledge of forfending and selection, which can lead to robust protection against COVID-19. Hence, more situation-specific information about the underlying problem (ie, the selection of an appropriate vaccine) can be made accessible through several official digital sources to achieve a more active public health response.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».