Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Monitorování důvěry a váhavosti vakcín na základě sociálních médií

28. června 2022 aktualizováno: Zhiyuan Hou, Fudan University

Studie strojového učení založená na sociálních sítích k monitorování důvěry a váhavosti vakcíny a včasného varování před vznikajícími riziky souvisejícími s vakcínami v reálném čase

Historie a vědecké důkazy ukazují, že je zásadní udržet důvěru veřejnosti v očkování. Jakákoli krize důvěry má potenciál způsobit významné narušení a škodlivý dopad na očkování. Váhání nad vakcínou je komplexní a kontextově specifický problém, který se liší v závislosti na čase, místě a vakcínách. Světová zdravotnická organizace (WHO) ji označila za jednu z deseti největších hrozeb pro globální zdraví v roce 2019. Pandemie koronavirového onemocnění (COVID-19) může změnit důvěru veřejnosti ve vakcíny. Proto je nutné zavést systém dohledu, který bude v reálném čase sledovat důvěru a váhavost vakcín.

K dnešnímu dni používá rostoucí množství literatury pro výzkum veřejného zdraví platformy sociálních médií, jako je Twitter a weico. Velké množství dat v reálném čase zveřejněných na platformách sociálních médií lze použít k rychlé identifikaci postojů veřejnosti k vakcínám jako způsob podpory komunikace a podpory zdraví, zasílání zpráv. Textová data na sociálních sítích je však obtížné analyzovat. Nedávný pokrok ve strojovém učení umožňuje automaticky analyzovat textová data na sociálních sítích v reálném čase.

V této studii vyšetřovatelé vytvoří platformu pro dohled a analýzu vakcín na sociálních sítích, vyvinou řadu modelů strojového učení pro sledování důvěry ve vakcínu a včasné odhalení nově vznikajících rizik souvisejících s vakcínami a vyhodnotí veřejnou komunikaci o vakcínách. Vyšetřovatelé posoudí časové a prostorové rozložení důvěry a váhání vakcíny globálně pomocí údajů Twitteru a v Číně pomocí údajů weico pro všechny vakcíny a vakcínu proti lidskému papilomaviru (HPV). Naše studie bude vodítkem při navrhování účinných komunikačních strategií pro zdraví, které zvýší důvěru ve vakcínu.

Přehled studie

Postavení

Staženo

Podmínky

Detailní popis

  1. Shromažďování a aktualizace dat sociálních médií o vakcínách Vyšetřovatelé budou automaticky shromažďovat všechny příspěvky na sociálních sítích týkající se vakcín v reálném čase. Bude vytvořena a aktualizována databáze kohort sociálních médií pro všechny vakcíny a vakcínu proti lidskému papilomaviru (HPV).
  2. Monitorujte důvěru a váhavost vakcín v reálném čase: modely hlubokého (pod dohledem) strojového učení Model hlubokého učení, technika strojového učení pod dohledem, bude použit k analýze textových dat na sociálních sítích v reálném čase podle předem definovaného rámce spolehlivosti a váhání vakcín. Vyšetřovatelé nejprve ručně označí podmnožinu příspěvků na sociálních sítích (20 000 příspěvků) týkajících se vakcín. Počáteční ručně anotované příspěvky se pak používají k trénování a hodnocení modelů hlubokého učení. Jsou vybrány a aplikovány modely hlubokého učení s nejlepším výkonem pro klasifikaci všech příspěvků souvisejících s vakcínou podle rámce důvěry a váhání vakcíny.
  3. Monitorujte vznikající obavy a výkyvy nálad v reálném čase a včas varujte před riziky nebo krizemi souvisejícími s očkováním: tématické (bez dozoru) modely strojového učení a jazyková analýza Existují některá témata mimo předem definovaný rámec důvěry a váhání vakcíny používaný v modelech hlubokého učení a nové témata se objevují kdykoli. Vakcinační krize by ovlivnila nálady veřejnosti. Sledování nových témat a výkyvů nálady poskytne včasné varování před riziky nebo krizemi souvisejícími s očkováním. Použijte Topic Modeling, techniku ​​strojového učení bez dozoru, která dokáže automaticky zařadit text do reprezentativních témat v sociálních médiích, abyste mohli sledovat vznikající témata a obavy týkající se vakcín.
  4. Posuďte zapojení veřejnosti na sociálních médiích, abyste získali informace o efektivních komunikačních strategiích v oblasti zdraví: analýza zapojení sociálních médií Kromě údajů o příspěvcích na sociálních sítích jsou k dispozici k analýze také údaje o zapojení příspěvků, včetně hodnocení Líbí se mi, komentářů a sdílení příspěvků. Vyšetřovatelé provedou analýzu zapojení sociálních médií, aby prozkoumali veřejnou komunikaci o vakcínách online. To bude vodítkem pro návrh efektivních komunikačních strategií v oblasti zdraví.
  5. Vytvořte platformu pro dohled a analýzu sociálních médií pro důvěru a krizi ve vakcínách Prostřednictvím výše uvedených kroků vyšetřovatelé vytvoří platformu pro dohled a analýzu sociálních médií pro důvěru a krizi vakcíny. Trendy časových řad, geografické variace a související faktory výše vytvořených ukazatelů budou prezentovány za účelem monitorování důvěry ve vakcínu v reálném čase, včasného varování před vznikajícími riziky nebo krizemi a informování o efektivních komunikačních strategiích v oblasti zdraví.
  6. Zkušenosti z minulých výzkumů Vyšetřovatelé provedli řadu relevantních studií k analýze dat sociálních médií pomocí technik strojového učení během epidemie COVID-19, které pokrývají důvěru ve vakcínu COVID-19 a reakci veřejnosti na COVID-19. Tyto zkušenosti umožňují současnou studii.

Typ studie

Pozorovací

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • DOSPĚLÝ
  • OLDER_ADULT
  • DÍTĚ

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Příspěvky na sociálních sítích související s očkováním jsou předmětem našeho výzkumu, abychom vyhodnotili důvěru veřejnosti k očkování a váhavost. Každý záznam příspěvku obsahuje název účtu, profily, obsah, čas odeslání, počet sledujících a údaje o zapojení.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Tweety a příspěvky weico související s vakcínami
  • Publikováno v letech 2015-2022
  • Anglické tweety
  • Tweety/příspěvky z osobních účtů.

Kritéria vyloučení:

  • Tweety/příspěvky od zpráv, účtů organizací nebo ověřených uživatelů
  • Neanglické tweety.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Globální databáze příspěvků souvisejících s vakcínou
Tweety v angličtině z Twitteru a příspěvky od weico od roku 2015 do roku 2022 pro všechny vakcíny. Vyšetřovatelé zahrnuli pouze příspěvky z individuálních účtů a vyloučili ty ze zpráv, účtů organizací nebo ověřených uživatelů.
Globální databáze příspěvků souvisejících s HPV vakcínou
Tweety v angličtině z Twitteru a příspěvky od weico od roku 2015 do roku 2022 pro HPV vakcínu. Vyšetřovatelé zahrnuli pouze příspěvky z individuálních účtů a vyloučili ty ze zpráv, účtů organizací nebo ověřených uživatelů.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Změny v prevalenci důvěry a váhavosti vakcíny
Časové okno: Změna od výchozí prevalence důvěry ve vakcínu a váhavosti vakcíny po 1 roce.
Důvěra ve vakcínu označuje tweety veřejnosti vyjadřující důvěru v bezpečnost a účinnost vakcíny, uznání nezbytnosti očkování a přijetí vakcíny. Váhání ohledně vakcíny znamená, že tweety vyjadřují dezinformace a fámy související s vakcínou, obavy o bezpečnost a účinnost vakcíny a odmítnutí vakcíny. Vyšetřovatelé vypočítají poměr těchto dvou kategorií ve všech tweetech souvisejících s vakcínou jako prevalenci důvěry ve vakcínu a váhání s vakcínou.
Změna od výchozí prevalence důvěry ve vakcínu a váhavosti vakcíny po 1 roce.

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Změny v prevalenci strojově generovaných témat
Časové okno: Změna od výchozí prevalence strojově generovaných témat za 1 rok.
Strojově generovaná témata odkazují na témata související s vakcínami automaticky generovaná metodami strojového učení, jako je politické spiknutí, výjimka z vakcíny, nežádoucí účinky vakcín a další. Vyšetřovatelé vypočítají poměr tweetů zahrnutých v každém strojově generovaném tématu ve všech tweetech souvisejících s vakcínou jako prevalenci strojově generovaných témat.
Změna od výchozí prevalence strojově generovaných témat za 1 rok.
Změny v zapojení veřejnosti na sociálních sítích
Časové okno: Změna oproti základnímu zapojení veřejnosti na sociálních sítích za 1 rok.
Zapojení veřejnosti na sociálních sítích je komplexním hodnotícím indexem pro měření přenosu, odpovědi a podobně. Vyšetřovatelé zaznamenají výchozí a odpovídající hodnoty po jednom roce.
Změna oproti základnímu zapojení veřejnosti na sociálních sítích za 1 rok.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Fudan University

Spolupracovníci

Merck Sharp & Dohme LLC

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Obecné publikace

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (AKTUÁLNÍ)

1. března 2022

Primární dokončení (AKTUÁLNÍ)

1. června 2022

Dokončení studie (AKTUÁLNÍ)

24. června 2022

Termíny zápisu do studia

První předloženo

21. března 2022

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

28. června 2022

První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)

5. července 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)

5. července 2022

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

28. června 2022

Naposledy ověřeno

1. června 2022

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další identifikační čísla studie

  • ECT2112016948

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Popis plánu IPD

Podle podmínek smlouvy nelze sdílet jednotlivá data.

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit