(215) Use of Social Media for Participant Recruitment in Sexual Medicine Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Recruiting participants for sexual medicine research presents unique challenges due to stigma, privacy concerns, and the need for targeted outreach to niche populations. Social media platforms can serve as a tool to reach geographically dispersed and diverse communities. Objective Examine the use of social media in participant recruitment and assess trends, strategies, and platform efficacy in published literature. Methods A keyword search was conducted on all peer-reviewed articles published in the Journal of Sexual Medicine from 2015-2025 using terms including “social media,” “social media recruitment”, “Facebook,” “Instagram,” “Twitter,” “Reddit,” “Snapchat,” “WhatsApp,” “TikTok,” and “Snapchat.” Of the 208 articles screened, studies were included if social media platforms were utilized to recruit participants. For eligible studies, recorded data included year of publication, number of participants, research topic, platform utilization, and countries from which participants were recruited. Results A total of 42 studies published between 2015 and 2025 used social medial platforms to recruit participants. Social media enables large-scale recruitment with studies reporting an average of 2,285 participants from 25 different countries represented. Of these, 43% included participants from the USA and/or Canada only. Most studies (67%) were published after 2021, indicating a recent surge in the use of social media for recruitment. Facebook was the most utilized platform, appearing in 83.3% of studies, followed by Twitter (21.4%), Instagram (19.0%), Reddit (16.7%), WhatsApp (11.9%), and WeChat (7.1%). (FIGURE 1) Remaining platforms (4.8%) included Amazon Mechanical Turk, Zhihu, and Weibo. Nearly half of the studies (47.6%) leveraged two or more social media platforms concurrently. Recruitment strategies varied by topic: studies on menopause, female orgasm, and body image leveraged Facebook groups, while those exploring sexual behavior or psychogenic issues more frequently used Reddit or Instagram to reach younger or anonymous audiences. Conclusions Social media has potential to enhance participant recruitment in sexual medicine research, particularly among diverse and often difficult to reach, or stigmatized populations. While Facebook remains widely used, the integration of globally accessible and culturally relevant platforms like WhatsApp and WeChat illustrates the opportunity to reach international audiences. The increasing usage of Instagram highlights the evolving trends in the use of social media platforms for recruitment. Future research studies should consider the benefits of social media to advance equity and inclusivity in sexual medicine research. Disclosure No
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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 | 0,044 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».