Use of Social Media for Health Advocacy for Digital Communities: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a growth surge in the use of social media among individuals today. The widespread adoption of these platforms, coupled with their engaging features, presents a unique opportunity for the dissemination of health advocacy information. Social media is known as a powerful tool used to share health policy and advocacy efforts and disseminate health information to digital community members and networks. Yet, there is still a gap in the full exploitation of this powerful instrument, among health care professionals, for health advocacy campaigns. OBJECTIVE: This paper aims to describe the process of mobilizing social media platforms such as Twitter (rebranded to X Corp in 2023) for health advocacy of the digital community. Additionally, it aims to share the lessons and insights gained during this digital health advocacy engagement process. METHODS: We performed a comprehensive review of Twitter analytical data to examine the impact of our social media posts. We then consolidated these analytic reports with our meeting logs to describe our systematic, iterative, and collaborative design process to implement social media efforts and generate key lessons learned. RESULTS: Our review of monthly Twitter analytical reports and regular team meeting logs revealed several themes for successful and less successful practices in relation to our social media-based health advocacy efforts. The successful practices noted by the team included using personable, picture-based tweets; using a series of posts on a particular topic rather than an isolated post; leveraging team members' and partners' collaborations in shared posts; incorporating hashtags in tweets; using a balanced mix of texts and graphics in posts; using inclusive (nondestigmatizing) languages in tweeted posts; and use of polls to share tweets. Among the many lessons learned, we also experienced limitations including a lack of comprehensive statistics on Twitter usage for health care-related purposes such as health advocacy and limits in collating the estimates of the actual impact made on the intended digital community members by our posts. CONCLUSIONS: Twitter has been successfully used in promoting health advocacy content, and the social media team aims to explore other social media platforms that have a wider reach than Twitter. We will continue making necessary adjustments in strategies, techniques, and styles to engage the audience as we expand onto new platforms like Instagram and TikTok for health advocacy promotions.
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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».