Factors Predicting Information Overload During the COVID-19 Pandemic in the Digital Age: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The human capacity to process information is limited. During the COVID-19 pandemic, people were exposed to a large amount of uncertain and complex health information. This situation made some people experience perceived information overload, which made them unable to adopt appropriate preventive behaviors. OBJECTIVE: This study aimed to examine the individual characteristics, abilities, and attention to informational media that predict the perception of information overload during a pandemic. METHODS: We conducted a longitudinal study with 2 time points, August 2020 and August 2021, among residents of Japan under a COVID-19 emergency declaration. The sample had the same proportions for sex, age, and prefecture as the general Japanese population. We used a web-based survey to measure sociodemographic characteristics, health literacy (HL), attention to 6 different types of information channels, and participants' perception of information overload. Hierarchical multiple regression analysis was conducted with information overload as the objective variable. RESULTS: A total of 784 participants responded to the survey at both time points, with a follow-up rate of 78.4% (784/1000). Hierarchical multiple regression analysis showed that younger age (β=-0.084, 95% CI -0.142 to -0.013), male sex (β=-0.163, 95% CI -0.008 to -0.003), lower HL (β=-0.084, 95% CI -0.114 to -0.011), paying less attention to television news (β=-0.118, 95% CI -0.038 to -0.001), and paying greater attention to social media (β=0.089, 95% CI 0.000-0.027) significantly predicted information overload 1 year after exposure to information during the pandemic. CONCLUSIONS: Public health communicators should aim to provide concise and understandable information in consideration of a target population that is vulnerable to information overload during a pandemic. A high level of attention to social media may increase the perception of information overload. By contrast, HL may reduce the cognitive load in information processing. Providing an environment during normal periods that allows people to develop the skills to critically interpret health information will help them to prepare for future infodemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».