Spike Protein Shedding on Reddit: Analyzing Online Discussions of an Anti-Vax Conspiracy Theory
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic of 2020-2023, public opposition to vaccination was fueled in large part by online misinformation and disinformation. This content included a range of conspiracy theories that were shared on social media platforms. These theories spread rapidly and proved remarkably resistant to elimination through debunking. To shed light on this phenomenon, we conducted a qualitative examination of the "spike protein shedding" theory that gained prominence in 2021 on Reddit, a popular news and discussion platform. The theory centered on the claim that a harmful component of mRNA COVID-19 vaccines could be transmitted from vaccinated to unvaccinated individuals, presenting a significant health hazard. Some of those propounding the theory also claimed that government agencies and/or vaccine manufacturers were aware of the risk but chose to conceal it from the public. A thematic analysis of 63 Reddit threads taken from various subreddits revealed themes and patterns in how the topic was discussed by posters and those who responded to their posts. The results revealed that the theory was subject to surprisingly little critical debate on Reddit. Discussions instead took place in subreddit communities that functioned more as affinity spaces: Posters mainly invited and received support and/or advice from community members to shore up their existing beliefs on the issue and negatively caricatured those who disagreed with them rather than engaging with the substance of opposing arguments. The findings help explain the resilience of conspiracy theories that are shared online.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».