Validating part of the social media infodemic listening conceptual framework using structural equation modelling
Notice bibliographique
Résumé
Background: The literature has identified various factors that promote or hinder people's intentions towards COVID-19 vaccination, and structural equation modelling (SEM) is a common approach to validate these associations. We propose a conceptual framework called social media infodemic listening (SoMeIL) for public health behaviours. Hypothesizing parameters retrieved from social media platforms can be used to infer people's intentions towards vaccination behaviours. This study preliminarily validates several components of the SoMeIL conceptual framework using SEM and Twitter data and examines the feasibility of using Twitter data in SEM research. Methods: A total of 2420 English tweets in Toronto or Ottawa, Ontario, Canada, were collected from March 8 to June 30, 2021. Confirmatory factor analysis and SEM were applied to validate the SoMeIL conceptual framework in this cross-sectional study. Findings: The results showed that sentiment scores, the log-numbers of favourites and retweets of a tweet, and the log-numbers of a user's favourites, followers, and public lists had significant direct associations with COVID-19 vaccination intention. The sentiment score of a tweet had the strongest relationship, whereas a user's number of followers had the weakest relationship with the intention of COVID-19 vaccine uptake. Interpretation: The findings preliminarily validate several components of the SoMeIL conceptual framework by testing associations between self-reported COVID-19 vaccination intention and sentiment scores and the log-numbers of a tweet's favourites and retweets as well as users' favourites, followers, and public lists. This study also demonstrates the feasibility of using Twitter data in SEM research. Importantly, this study preliminarily validates the use of these six components as online reaction behaviours in the SoMeIL framework to infer the self-reported COVID-19 vaccination intentions of Canadian Twitter users in two cities. Funding: This study was supported by the 2023-24 Ontario Graduate Scholarship.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».