MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395099370 · doi:10.2196/54663

TikTok as a Source of Health Information and Misinformation for Young Women in the United States: Survey Study

2024· article· en· W4395099370 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMisinformationSurvey researchPsychologyInternet privacyEnvironmental healthMedicineComputer scienceApplied psychologyWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background TikTok is one of the most-used and fastest-growing social media platforms in the world, and recent reports indicate that it has become an increasingly popular source of news and information in the United States. These trends have important implications for public health because an abundance of health information exists on the platform. Women are among the largest group of TikTok users in the United States and may be especially affected by the dissemination of health information on TikTok. Prior research has shown that women are not only more likely to look for information on the internet but are also more likely to have their health-related behaviors and perceptions affected by their involvement with social media. Objective We conducted a survey of young women in the United States to better understand their use of TikTok for health information as well as their perceptions of TikTok’s health information and health communication sources. Methods A web-based survey of US women aged 18 to 29 years (N=1172) was conducted in April-May 2023. The sample was recruited from a Qualtrics research panel and 2 public universities in the United States. Results The results indicate that the majority of young women in the United States who have used TikTok have obtained health information from the platform either intentionally (672/1026, 65.5%) or unintentionally (948/1026, 92.4%). Age (959/1026, 93.47%; r=0.30; P<.001), education (959/1026, 93.47%; ρ=0.10; P=.001), and TikTok intensity (ie, participants’ emotional connectedness to TikTok and TikTok’s integration into their daily lives; 959/1026, 93.47%; r=0.32; P<.001) were positively correlated with overall credibility perceptions of the health information. Nearly the entire sample reported that they think that misinformation is prevalent on TikTok to at least some extent (1007/1026, 98.15%), but a third-person effect was found because the young women reported that they believe that other people are more susceptible to health misinformation on TikTok than they personally are (t1025=21.16; P<.001). Both health professionals and general users were common sources of health information on TikTok: 93.08% (955/1026) of the participants indicated that they had obtained health information from a health professional, and 93.86% (963/1026) indicated that they had obtained health information from a general user. The respondents showed greater preference for health information from health professionals (vs general users; t1025=23.75; P<.001); the respondents also reported obtaining health information from health professionals more often than from general users (t1025=8.13; P<.001), and they were more likely to act on health information from health professionals (vs general users; t1025=12.74; P<.001). Conclusions The findings suggest that health professionals and health communication scholars need to proactively consider using TikTok as a platform for disseminating health information to young women because young women are obtaining health information from TikTok and prefer information from health professionals.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle