Mediterranean Diet Information on TikTok and Implications for Digital Health Promotion Research: Social Media Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Mediterranean diet has been linked to reduced risk for several cardiometabolic diseases. The lack of a clear definition of the Mediterranean diet in the scientific literature and the documented proliferation of nutrition misinformation on the internet suggest the potential for confusion among consumers seeking web-based Mediterranean diet information. OBJECTIVE: We conducted a social media content analysis of information about the Mediterranean diet on the influential social media platform, TikTok, to examine public discourse about the diet and identify potential areas of misinformation. We then analyzed these findings in the context of health promotion to identify potential challenges and opportunities for the use of TikTok in promoting the Mediterranean diet for healthy living. METHODS: The first-appearing 202 TikTok posts that resulted from a search of the hashtag #mediterraneandiet were downloaded and qualitatively examined. Post features and characteristics, poster information, and engagement metrics were extracted and synthesized across posts. Posts were categorized as those created by health professionals and those created by nonhealth professionals based on poster-reported credentials. In addition to descriptive statistics of the entire sample, we compared posts created by professionals and nonprofessionals for content using chi-square tests. RESULTS: TikTok posts varied in content, but posts that were developed by health professionals versus nonprofessionals were more likely to offer a definition of the Mediterranean diet (16/106, 15.1% vs 2/96, 2.1%; P=.001), use scientific citations to support claims (26/106, 24.5% vs 0/96, 0%; P<.001), and discuss specific nutrients (33/106, 31.1% vs 6/96, 6.3%; P<.001) and diseases related to the diet (27/106, 25.5% vs 5/96, 5.2%; P<.001) compared to posts created by nonhealth professionals. CONCLUSIONS: Social media holds promise as a venue to promote the Mediterranean diet, but the variability in information found in this study highlights the need to create clear definitions about the diet and its components when developing Mediterranean diet interventions that use new media structures.
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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».