Health Misinformation Vs. Facts on Social Media: Co-Occurrence Network Analysis in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The increased usage of social media provides a way to disseminate health-related information more quickly. Alternatively, sharing health content on social media poses risks due to unrestricted posting, enabling misinformation to spread. Regional social and cultural contexts influence themes in social media posts, underscoring the importance of understanding content and prevalent misinformation themes. This insight is crucial for tailoring interventions, resource allocation, misinformation detection algorithms, and policy formulation. We conducted word co-occurrence network analysis, creating and analyzing two networks for valid information and misinformation in Bangladesh. The prevalence of misinformation regarding natural ingredients and treatments in Bangladesh underscores the need for targeted efforts to combat health misinformation on social media. For each network, we computed metrics such as betweenness, Katz centrality, out-degree, and degree distribution. Furthermore, we computed the Louvain clustering algorithm to identify word clusters. A comparative analysis of both networks suggested that the context of words used in sentences was important and that both networks contained information about natural remedies or ingredients for health benefits. The misinformation network contained the word raw turmeric with the highest bigram frequency of 162. These natural remedies were stated as cures, and there was much misinformation and valid information surrounding common health conditions such as blood pressure. This was depicted through the word blood having an outdegree of four and seven in the misinformation and valid information networks, respectively. The valid information network emphasized the beneficial properties of natural ingredients rather than their supposed ability to cure diseases. This study provides insights into the distinctions and parallels between valid health information and misinformation on social media, considering their social and cultural context. It underscores shared semantics and bigram words between them, suggesting that understanding these differences can aid in addressing region-specific challenges.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».