Public Perceptions About Monkeypox on Twitter: Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media has emerged as an important source of information generated by large segments of the population, which can be particularly valuable during infectious disease outbreaks. The recent outbreak of monkeypox led to an increase in discussions about the topic on social media, thus presenting the opportunity to conduct studies based on the generated data. OBJECTIVE: By analyzing posts from Twitter (subsequently rebranded X), we aimed to identify the topics of public discourse as well as knowledge and opinions about the monkeypox virus during the 2022 outbreak. METHODS: We collected data from Twitter focusing on English-language posts containing key phrases like "monkeypox," "mpoxvirus," and "monkey pox," as well as their hashtag equivalents from August to October 2022. We preprocessed the data using natural language processing to remove duplicates and filter out noise. We then selected a random sample from the collected posts. Three annotators reviewed a sample of the posts and created a guideline for coding based on discussion. Finally, the annotators analyzed, coded, and manually categorized them first into topics and then into coarse-grained themes. Disagreements were resolved via discussion among all authors. RESULTS: A total of 128,615 posts were collected over a 3-month period, and 200 tweets were selected and included for manual analyses. The following 8 themes were generated from the Twitter posts: monkeypox doubts, media, monkeypox transmission, effect of monkeypox, knowledge of monkeypox, politics, monkeypox vaccine, and general comments. The most common themes from our study were monkeypox doubts and media, each accounting for 22% (44/200) of the posts. The posts represented a mix of useful information reflecting emerging knowledge on the topic as well as misinformation. CONCLUSIONS: Social networks, such as Twitter, are useful sources of information in the early stages of outbreaks. Close to real-time identification and analyses of misinformation may help authorities take the necessary steps in a timely manner.
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 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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».