A Model of Trust in Online COVID-19 Information and Advice: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, many people sought information from websites and social media. Understanding the extent to which these sources were trusted is important in relation to health communication. OBJECTIVE: This study aims to identify the key factors influencing UK citizens' trust and intention to act on advice about COVID-19 found via digital resources and to test whether an existing model of trust in eHealth provided a good fit for COVID-19-related information seeking online. We also wished to identify any differences between the evaluation of general information and information relating specifically to COVID-19 vaccines. METHODS: In total, 525 people completed an online survey in January 2022 encompassing a general web trust questionnaire, measures of information corroboration, coping perceptions, and intention to act. Data were analyzed using principal component analysis and structural equation modeling. The evaluation responses of general information and COVID-19 vaccine information were also compared. RESULTS: The principal component analysis revealed 5 trust factors: (1) credibility and impartiality, (2) familiarity, (3) privacy, (4) usability, and (5) personal experiences. In the final structural equation modeling model, trust had a significant direct effect on intention to act (β=.65; P<.001). Of the trust factors, credibility and impartiality had a significant positive direct effect on trust (β=.82; P<.001). People searching for vaccination information felt less at risk, less anxious, and more optimistic after reading the information. We noted that most people sought information from "official" sources. Finally, in the context of COVID-19, "credibility and impartiality" remain a key predictor of trust in eHealth resources, but in comparison with previous models of trust in online health information, checking and corroborating information did not form a significant part of trust evaluations. CONCLUSIONS: In times of uncertainty, when faced with a global emergent health concern, people place their trust in familiar websites and rely on the perceived credibility and impartiality of those digital sources above other trust factors.
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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».