Exploring fluoride-free content on Twitter: A topic modeling analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social media discussions about the hypothetical side effects of fluoride-containing products have contributed to forming and strengthening health beliefs underpinning the anti-fluoridation movement. Given the importance of content analysis in mitigating online misinformation, this study aimed to investigate fluoride-free content on Twitter. Firstly, 21,169 tweets published in English between May 2016 and May 2022 concerning the keyword ‘fluoride-free’ were collected using the Twitter API. After the data preprocessing, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling was conducted to identify the salient terms and topics inside the collected tweets. Then, the similarity between topics was calculated by an intertopic distance map. Furthermore, an investigator manually reviewed a sample of tweets that featured the most representative word groups associated with particular topics to determine the main issues. Finally, additional data visualization was performed using Elastic Stack software to analyze the total count and relevance of each topic related to fluoride-free records over time. The topic modeling analysis demonstrated a significant distance between the topics from a coherence score of 0.542, confirming the identification of three different issues: ‘healthy lifestyle’ (topic 1), ‘consumption of natural/organic oral care products’ (topic 2), and ‘recommendations for using fluoride-free products/measures’ (topic 3). Moreover, the number of fluoride-free publications decreased between 2016 and 2019 but increased again in 2020. Thus, recent increases in fluoride-free tweets appear driven by public concerns about adopting a healthy lifestyle, including the consumption of natural and organic products. Therefore, public health authorities, health professionals, and legislators must acknowledge the dissemination of fluoride-free content on social media to implement effective strategies to counteract its potential harm to the population's oral health. Key messages • People are concerned about the hypothetical side effects of fluoride-containing measures and products. • The consumption of fluoride-free content on social media is associated with adopting a healthy lifestyle.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».