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目標2016年1月,英國4首席醫療官員發布了公眾谘詢關於更新指南低風險的酒精消費。本研究旨在評估反應更新指南使用Twitter上所作出的評論。
方法微博# alcoholguidelines包含在1周後宣布更新指南使用Twitter文檔檢索工具。源,情緒和主題的微博講使用手冊內容分析。
結果總共3061條檢索。6來源,最突出的是公眾的成員。821年微博表達情緒特別指導方針,80%表達負麵情緒。11個主題被確定,3是普遍支持的指導方針,7廣泛不體貼和1中立。總的來說,更多的微博不體貼(49%)比支持(44%)。最常見的主題整體共享信息時,最常見的在tweet來自公眾的鼓勵飲酒(15%)或表達分歧(14%)的指導方針,反映電抗,阻力和誤解。
結論這種描述性分析發現許多主題出現在英國酒精不體貼的評論對更新的指南主要proalcohol社區之一。了解這些有助於製定有效的溝通的酒精和與健康有關的政策,並可能通知通過社交媒體對健康傳播更動態的方法。
- 酒精
- 酒精的指導方針
- 健康傳播
- 推特
- 社交媒體
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本研究的優點和局限性
這是第一個研究中,作者的知識,檢查反應與酒精有關的政策聲明使用社交媒體內容。
公開評論社交媒體提供了一個洞察公眾應對政策聲明,作為一個方麵的數字環境,可能會影響別人的態度和信念。
Twitter的代表性言論是有問題的,然而,還需要更多的工作來識別潛在的偏見在社會媒體內容的來源。
介紹
2016年1月英國四個首席醫療官發表公眾谘詢關於更新指南飲酒,自1995年以來,這些第一次被更新。1基於專家的理解酒精消費的短期和長期的健康風險,新提出的指導方針對低風險定期提供建議和單次喝酒。更新的指導方針的重點包括:(1)沒有普通酒精消費水平可以被視為安全與某些癌症,隨著風險增加消費金額;(2)對於那些選擇喝酒經常是安全的而不是每周飲酒超過14單位;(3)如果喝酒時遵循這些建議,男性和女性健康風險大體相似;和(4)的婦女懷孕或計劃懷孕是安全的不喝酒。2016年8月,為了應對谘詢、指導方針的最終版本發布了措辭略有修改。當前研究的主題和提出應對修訂的指導方針在1月宣布公眾谘詢,不響應修改的最終版本。
飲酒者是否會注意更新的指導方針是不確定的。在2007年,它被發現,隻有不到15%的受訪者對英格蘭的健康調查可能正確定義建議最大程度上的每日飲酒。2更多的關於觀察,許多人誰能準確報告當前飲酒指南顯示小打算按照他們喝。3,4公眾調查評估直接反應的宣布更新指南提供進一步說明這樣的勉強。在線搜索確定了兩個民意調查結果顯示,英國地區報紙當天發布的新指導方針。的貝爾法斯特電訊報》5問讀者新的酒精指南會改變你的習慣嗎?”,215年,81%的受訪者回答沒有,19%回答是的。的表達和明星6問“你會把你的酒精消費的新指導方針?”,同樣的比例——81%——648名受訪者回答不,19%回答是的。盡管有這些負麵的反饋,在線搜索行為表明修訂的指導方針的宣布成功生成的意識和興趣。穀歌趨勢表明,宣布修訂的指導方針導致增加搜索術語“酒精指南”和“酒精單位”。雖然搜索的數量大幅下降在隨後的幾天中,似乎有適度增加在搜索“酒精指南”6個月公告後,比6個月前(圖1)。
相對頻率的穀歌搜索術語“酒精指南”(藍色)和“酒精單位”(紅色)在英國從2015年7月1日到2016年7月1日。y軸表示搜索興趣相對於圖上的最高點。價值100的流行高峰。
更詳細的了解反應更新的指南可能從在Twitter網上微博社區所作出的評論。Twitter是一個豐富的公眾輿論,與3.13億年2016年6月月度活躍用戶。7用戶可以發布140字符的語句,或者微博,這是在用戶的個人資料頁麵的內容提要,該用戶的追隨者,以及被其他用戶搜索。由於其龐大的用戶基礎和其內容的即時性,Twitter數據可以用於評估應對新聞和事件,以及一般對特定主題的意見。微博人氣當前的經濟和政治問題已被證明與民意從人口調查收集相關顯著。8研究人員開始使用Twitter內容解決健康問題。例如,公眾輿論在電子香煙,水煙,大麻的使用為特征的tweet。9 - 11關於酒精,推文提及的內容分析酒精使Twitter上2014年1月期間發現,酒精是絕對積極的,有79%的推文被proalcohol antialcohol,隻有7%。12
推特,就像任何社交媒體內容,也方麵的數字環境,可能會影響態度和信念。13社交媒體網站現在很多新聞來源,為這些人第一次接觸一個故事可能會充滿了其他用戶的意見,這可能反過來塑造觀點和行為。14有證據表明暴露於酒精相關社交媒體上的內容與自己的飲酒行為。更頻繁的與酒精有關的內容的一個朋友在社交媒體上與自己的酒精使用和臨床症狀的問題,15,16而暴露於任何形式的與酒精有關的媒體內容,包括在線和社交媒體內容,預測青少年早期實驗用酒精。17
推特內容尚未用於評估意見與酒精有關的政策,盡管它已經被用於評估意見和人氣在英國國民醫療服務改革。18公眾對衛生政策的決策很重要,可以幫助識別問題和改進未來的健康傳播。例如,修訂的指導方針的一個批評是,他們寫了一個“強調通過提到癌症誘導的恐懼,和一致的淡化甚至否認任何健康好處的。19在推特上的言論可能會提供相關的證據這種批評。相應地,Twitter的評論中可以提供第一次洞察修訂後的酒精指南是否產生新的對話關於酒精對健康的負麵影響,一個潛在的調節途徑減少消費。20.
本研究的目的是描述源,情緒和主題應對英國政府的首席醫療官員的酒精消費指南更新使用Twitter上所作出的評論。
方法
我們堅持建議由河流和劉易斯21關於收集、分析和表示Twitter的數據。
數據源
公共微博# alcoholguidelines包括收集一周的新準則的發布日期(2016年1月8日)使用Twitter文檔附加到穀歌表。22這個工具允許用戶下載公共微博,包括指定的標簽或關鍵詞。tweet的用戶設置他們的Twitter檔案是私人不收集。
第一次使用# alcoholguidelines標簽的早上好英國、全國電視早間新聞和娛樂節目的Twitter賬戶之後,2016年1月約293 000名用戶。標簽很快就被其他媒體和英國衛生部(第一選擇的標簽,# alcoholupdate,未能傳遍Twitter社區),並成為討論新準則的主要標記。
Twitter文檔提取3061原始微博由8 2016年1月14日。這是2016年1月15日下載。大多數這些tweet(2631)都是當天發布的新指導方針。其他用戶轉發,評論轉發的沒有額外的輸入,被排除在外。
分析過程
垃圾郵件和無關的微博
我們排除了推特,似乎是垃圾郵件,機器生成的(例如,twitter隻使用流行的標簽的),無意義的或與酒精無關的指導方針。
源
每個tweet的源賬戶分類通過查看每個賬戶的屏幕名字,全名和簡短的傳記。臨時列表來源被第一作者和精製兩位研究者之間通過討論(KS和GB)。評估的可靠性編碼源編碼,這兩位研究者隨機抽取的100名賬戶,這產生一個好水平的協議(85%)和科恩的κ0.62。
情緒
每個tweet的情緒是手動編碼為:(1)積極向指導方針,(2)負向指南,或(3)中性或溝通沒有明確的指導方針的人氣。積極或消極情緒編碼隻有在微博包含情緒特別適用於指導方針。微博隻表達了積極或消極的情緒對酒精更普遍的是,例如,被編碼為中性/不情緒。編碼產生的隨機抽取的100名賬戶協議和科恩的κ0.50 70%。
主題
臨時主題的列表是由第一作者基於初始數據的查看、創建和初步的編碼方案。三名研究人員(KS、GB和GJH)編碼隨機抽取的150名微博使用這個方案。的數量和描述的主題和他們的入選標準精製通過討論這些研究人員之間。兩位研究者(KS和GB)進行進一步的迭代過程來開發一個詳細編碼手冊。一旦主題決定的最終名單,100條又編碼和兩分的是可靠性評估。協議主題都高,比例從86%到99%不等。科恩的κ高5主題,從0.69到0.92不等。三個主題κ值較弱(0.4∼)開發進一步更詳細的入選標準。三個主題顯示可憐的可靠性(< 0.3),盡管這些主題發病率很低的編碼示例(0.05 - -0.14),因此高期望機會協議水平(0.76 - -0.99),這大大增加了κ的抽樣誤差。23當主題和編碼手冊已經達成一致,兩位研究人員(KS和GB)每個編碼微博總數的一半。推特,表達了多個主題是編碼。
結果
3061從2291年獨特的原創微博賬戶被檢索。刪除垃圾郵件和無關的微博從1856年占分析左2402條推訊。437個賬戶,隻有發布無關的微博沒有進一步分析。總共101條(保留總數的4.2%)似乎是有關但沒有落入任何確定的主題。這些傾向於模糊的意義和/或使用額外的鏈接的圖片。這些tweet沒有編碼的情緒。
分析賬戶留存的,大多數(n = 1542, 83.1%)發送隻有一個tweet。微博每個賬戶的平均值為1.29 (SD = 0.86)。每個帳戶的追隨者數量範圍從0到12 277 014(一個帳戶)。粉絲數的中位數是487年。收集到的微博被轉發的平均1.75 (SD = 10.50)倍,平均2.02 (SD = 9.20)由其他用戶的最愛。
源
六源類別確定:(1)公眾的成員(71.1%的tweet, n = 1709),(2)與健康有關的組織或個人(12.4%,n = 299),(3)新聞或媒體相關組織和個人(5.8%,n = 139),(4)酒精工業有關的組織或個人(4.0%,n = 97),(5)名人或公眾人物(1.3%,n = 31),和(6)雜項(5.3%,n = 127)。雜項tweet是那些沒有落入任何其他的識別分類,例子被企業和模仿賬戶。
情緒
大多數的tweet (61.6%, n = 1480)編碼為不表達任何特定的人氣指南,有27.4% (n = 658)表達負麵情緒和6.8% (n = 163)表達積極情緒。
主題
11個主題被確定。表1提供每個主題的描述,推特和賬戶的數量表達每一個主題,和這些tweet的普及以其他用戶轉發和收藏。三個主題(1 - 3表1)被評為新準則的普遍支持,七(十)廣泛的不體貼,一個(11)為中性。整體有稍微推不體貼比支持(49.1%)(43.7%)。微博內的分歧主題似乎異構與其他主題相比,需要進一步編碼為subthemes。表2這些subthemes細節。最常見的非特異性憤怒或阻力的指導方針,和分歧的科學支持的指導方針。
水平的情緒在微博在每個主題類別差異很大(圖2)。許多推特,表達主題評為普遍支持的修訂的指導方針不表達積極情緒。例如,大多數的微博表達分享主題沒有顯示出明顯的情緒(89.9%,n = 648)。相反,很多很多的主題評為廣泛表達負麵情緒。
比例的正麵、中性和負麵人氣微博表達的修訂的指導方針在每個主題。
比較不同來源所表達的主題
表3提出了一種崩潰的情緒和主題表達每個tweet的六個來源確定。在微博中表達的主題的比較兩個最著名的來源,公眾和與健康有關的組織或個人,顯示明顯的差異。公眾表達的主題通常在這個示例是鼓勵其他人喝和分歧。然而,分享信息是這組第三個最常見的主題。人氣的指導方針在tweet來自公眾的識別,多數表達負麵情緒表達積極情緒(34.7%相比5.6%)。微博從健康賬戶最可能分享信息,第二個最常見的主題是協議指南。微博從健康賬戶通常表示沒有明確的指導方針的人氣。情緒表達,它更有可能是積極的(15.4% - 4.3%)。
流行的微博人氣和主題
微博表達積極情緒收到更多的轉發(M = 1.82, SD = 6.45)比負(M = 1.39, SD = 11.39)和中性(M = 1.75, SD = 9.37)。相比之下,微博表達負麵情緒收到更多的最愛(M = 2.05, SD = 12.21)比表達積極(M = 1.48, SD = 4.60)和中性(M = 1.91, SD = 6.69)的情緒。
點二列每個主題的表達之間的相關性(編碼分布為0或1),計算數量的最愛和轉發,剔除了微博賬戶的追隨者的數量。推特表達了宿命論的主題是與數呈極顯著的正相關關係,最愛(r = 0.07, p = 0.001)和轉發(r = 0.11, p < 0.001)。沒有其他明顯的相關性。
討論
本研究旨在描述響應更新指南飲酒在英國使用在推特上公開的言論。2402原來的內容分析和相關微博1856的賬戶顯示tweet來自六個不同的來源之一,最常見的是公眾和與健康有關的組織或個人。大多數微博人氣指南沒有溝通清楚。的34%,絕大多數表達負麵情緒。11個主題被確定,三個被評為普遍支持的指導方針和七個寬泛很多,當一個主題,幽默,被評為中立。最常見的主題是分享信息。然而,大多數微博表達這一主題是健康相關的來源。
多數的tweet來自公眾的表達(61%)主題評為一般不體貼的修訂的指導方針,表達的最常見的主題是鼓勵其他人喝。第二個最常見的分歧,一個廣泛的主題,包括普遍的憤怒和反抗的指南,分歧的科學支持,煩惱的指導方針不占酒精消費提供的樂趣。這些主題似乎反映心理抗拒,普遍觀察到應對公共健康警告關於飲酒和其他健康危害行為,警告適得其反產生認知,支持行為被警告。24,25這樣的反應尤其可能在那些從事最嚴重的行為。26目前有限的理解如何健康通訊可以陷害不會產生電抗。令人鼓舞的是,然而,最近的研究調查應對健康警告香煙包裝上表明這樣的電抗不妨礙行為改變,和可能的前兆協商參與。27
同理,很多很多的主題在這裏找到提供進一步與公眾參與的機會和精煉的健康信息支撐修訂的指導方針。例如,賬戶質疑指南的科學支持或表達混亂方麵的溝通可以輕鬆被健康專家直接回應。Twitter可以討論的媒介和公共辯論,盡管傾向在用戶進行選擇性接觸和意識形態的強化。18,28值得注意的是,雖然與健康有關的賬戶被高度參與分享信息,沒有任何證據表明這些帳戶直接回應公眾的擔憂表示。這是一個潛在的使用Twitter交流健康政策的效用,可以進一步探索。
關於批評由皇家統計學會(RSS)19修訂的指導方針可能誘發恐懼在公眾關注酒精和癌症之間的聯係,沒有一個確定的主題在這個分析反映了可怕的反應。然而,分歧的一個子類主題並表示懷疑的科學支持的指導方針,也許支持RSS的擔憂,強調飲酒的負麵影響而淡化任何積極影響可能會導致失去公眾信任在官方的健康指導。盡管如此,這個子類隻是明顯微博總數的2%。
有明顯的小情緒在微博分享的信息指南,或從微博與健康有關的賬戶。雖然有優勢,以“affect-free”的方式傳播健康信息,這些信息是對照很多很多微博表達負麵情緒。有證據表明,微博表達情緒比中性微博共享更快更頻繁。29日積極情緒在健康傳播的使用社交媒體可能改善其範圍。這可能是一個富有成果的領域進行進一步的研究。
優勢和局限性
這項研究是第一次,我們所知,檢查反應與酒精有關的政策聲明使用社交媒體內容。公開的微博提供大量的潛在有用的反應,很少有進入壁壘對那些想要表達自己的觀點,和額外的好處包括直接的情感內容。
的關鍵限製,與許多研究使用Twitter的數據,是不確定性的代表性用戶分析。組成一個相對較小的樣本數量的Twitter用戶,自我選擇的性質的研究中,那些隻是一個互聯網用戶的比例。Twitter用戶來自美國的研究表明,男性從人口密集地區和個人在推特上,來自用戶的種族並不是代表的人口。30.進一步的問題是,我們無法驗證是否所有推特在本例中是表達自己的意見。這是有可能的,例如,一些言論是“造勢”的例子,即那些既得利益者參與傳播假草根意見為了動搖公眾辯論,使其對自己有利。31日,32此外,即使評論用戶的自己的,我們不能說他們是否應對更新指南本身,或在其他媒體報道的指導方針,這可能包括挑釁言論酒精行業代表。相應地,我們的分析中沒有考慮評論或者主題之間的相互作用可能是調用其他用戶的評論中討論。某些主題可能是更有可能被表示為對應到其他主題。基於時間的推特對話的分析可能是一個方法來解決這個問題在未來的研究。最後,盡管Twitter評論提供洞察即時反應,不會在調查可見,他們不顯示個人如何回應經過進一步考慮。例如,立即更新指南消極反應可能產生動機尋求進一步的信息,進而可能改變了最初的負麵看法。盡管如此,直接的情感反應可能是重要的司機隨後的決策和行為。33
影響政策
在線監測反應公共衛生指導可以提供寶貴的公眾反饋可能有所不同,通過官方提供的谘詢。雖然需要更多的工作來區分偏見的評論來自Twitter和其他社交媒體用戶的隨機樣本,公共衛生機構負責溝通政策公告可以考慮監測和分析公開評論學習消息是否被誤解,以澄清這些消息或直接打擊錯誤信息被共享。社交媒體也為衛生專業人員提供了範圍提供動態反應來解決人們的問題。雖然一些確定的主題和subthemes反映的情緒或政治傾向可能進一步接觸的反應不會很好(如自由主義),其他可能有效地會見了進一步討論或更詳細的信息的鏈接。
結論
在推特上評論提供了一個潛在的有價值的來源監測對衛生政策公告的反應。這個tweet的描述性分析應對更新酒精指南在英國發現了一些主題出現在不體貼的評論對修訂的指導。電抗的理解,阻力和誤解存在於這些主題有助於製定有效的溝通的酒精與健康相關的政策在未來,並通知更動態的方法通過社交媒體健康傳播。
確認
作者要感謝馬克Petticrew教授對他有用的評論前一個版本的手稿。
引用
腳注
貢獻者KS和TMM的構思和設計研究。KS收集數據。KS、GB和GJH進行了分析。KS準備手稿的初稿。所有作者導致極度修改手稿。所有作者批準出版的手稿的最終版本。
資金出版的這項研究是由國家衛生研究所的高級研究員獎(nf - si - 0513 - 10101);授予教授特蕾莎米主之。
相互競爭的利益沒有宣布。
倫理批準劍橋大學心理學研究倫理委員會(ref: PRE.2016.007)。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明上可用的編碼手冊要求。