An automated approach to health misinformation monitoring on YouTube
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background YouTube is a social media platform associated with large viewership but little research into its role in the propagation of online health misinformation. This study proposes an automated pipeline to facilitate the collection and analysis of health misinformation on YouTube. Methods The pipeline relies on Python and the Youtube Data API. A preliminary test of the proposed pipeline was conducted using two videos from the channel “@BobbyParrish” (5.55M subscribers, 1.5K videos). The pipeline was used to extract two videos with large view counts and comparable like and comment counts. This extraction includes the transcript of the respective videos and engagement metrics. All the comment threads under the videos are also collected with the reply structure preserved. Then, the pipeline employs NLTK’s SentimentIntensityAnalyzer to score each comment for sentiment polarity and classify into positive, negative, or neutral. The pipeline generates visualizations of the sentiment distribution and a frequency-based word cloud of emojis extracted from the text. Results The proposed pipeline passed the test satisfactorily. It was able to retrieve channel statistics and metrics associated with the videos on the channel. It also successfully extracted the transcript and complete comments of the videos while preserving the integrity of the reply structure found on YouTube. Automated analyses of the data resulted in comprehensive and accessible visualizations. Conclusions The proposed work has the potential to facilitate large-scale studies into the propagation of health misinformation on YouTube. Moreover, it can be used by public health officials to rapidly address viral videos spreading health misinformation through social inoculation. Future work includes integrating topic modelling and automatic classification of health misinformation in the analysis portion of the pipeline. Key messages • The pipeline offers public health officials and researchers a rapid tool to identify and analyze health misinformation on YouTube, facilitating timely interventions. • The pipeline enhances the ability to monitor and respond to evolving public health misinformation trends, by automating the extraction and sentiment analysis of YouTube data.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».