Impact of a Virtual Reality Video ("A Walk-Through Dementia") on YouTube Users: Topic Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emerging research has highlighted the potential of virtual reality (VR) as a tool for training health care students and professionals in care skills for individuals with Alzheimer disease and related dementias (ADRD). However, there is limited research on the use of VR to engage the general public in raising awareness about ADRD. Objective: This research aimed to examine the impact of the VR video "A Walk-Through Dementia" on YouTube users by analyzing their posts. Methods: We collected 12,754 comments from the VR video series "A Walk-Through Dementia," which simulates the everyday challenges faced by individuals with ADRD, providing viewers with an immersive experience of the condition. Topic modeling was conducted to gauge viewer opinions and reactions to the videos. A pretrained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model was used to transform the YouTube comments into high-dimensional vector embeddings, allowing for systematic identification and detailed analysis of the principal topics and their thematic structures within the dataset. Results: We identified the top 300 most frequent words in the dataset and categorized them into nouns, verbs, and adjectives or adverbs using a part-of-speech tagging model, fine-tuned for accurate tagging tasks. The topic modeling process identified eight8 initial topics based on the most frequent words. After manually reviewing the 8 topics and the content of the comments, we synthesized them into 5 themes. The predominant theme, represented in 2917 comments, centered on users' personal experiences with the impact of ADRD on patients and caregivers. The remaining themes were categorized into 4 main areas: positive reactions to the VR videos, challenges faced by individuals with ADRD, the role of caregivers, and learning from the VR videos. Conclusions: Using topic modeling, this study demonstrated that VR applications serve as engaging and experiential learning tools, offering the public a deeper understanding of life with ADRD. Future research should explore additional VR applications on social media, as they hold the potential to reach wider audiences and effectively disseminate knowledge about ADRD.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».