Soziale Medien als Risikoinstrument für HIV-Präventionsbedürfnisse (SMaaRT)

In der Social Media as a Risk Tool (SMaaRT)-Studie gehen die Forscher davon aus, dass die Themenmodellierung von SMS-/Social-Media-Daten in Kombination mit Netzwerkanalysen bei jungen Frauen in Kenia gut mit bestehenden HIV-Risikoskalen korrelieren und letztlich zu einem besseren Verständnis von HIV führen wird Präventionsbedarf. Die Forscher schlagen folgende Ziele vor:

1. Erkunden Sie ethische Faktoren, die die Analyse von SMS- und Social-Media-Nachrichten beeinflussen können. Forschungsassistenten führen individuelle qualitative Interviews mit bis zu 32 jungen Frauen (16, die SMS-/Social-Media-Daten bereitstellen würden und 16, die keine SMS-/Social-Media-Daten bereitstellen würden, stratifiziert auf vier Klinikstandorte) und einer Fokusgruppe aus fünf kenianischen Bioethikern. In den Fragen werden ethische Bedenken aus der Perspektive von Einzelpersonen und Zuschauern (z. B. Kontakte, die an SMS/sozialen Medien beteiligt sind) sowie Unterschiede in ethischen Fragen nach Art der sozialen Medien (z. B. Gespräche vs. Beiträge) untersucht. Es werden Folgeinterviews mit den Frauen geführt, die SMS- und/oder Social-Media-Daten bereitstellen (in Ziel 2).
2. Führen Sie eine Themenmodellierung und Netzwerkanalyse von SMS- und Social-Media-Nachrichten durch, um den Bedarf an HIV-Prävention bei jungen Frauen in Kenia vorherzusagen. In Zusammenarbeit mit vier klinischen Standorten in Kisumu werden die Studienmitarbeiter etwa 400 Frauen (im Alter von 18 bis 24 Jahren), die HIV-Tests, PrEP und andere Gesundheitsdienste in Anspruch nehmen möchten, bitten, sechs Monate lang SMS/Social-Media-Nachrichten (z. B. WhatsApp, Instagram, Twitter) herunterzuladen. als einmaliger Vorgang. Für diejenigen, die Daten bereitstellen, bewerten Forschungsassistenten soziale Netzwerke, die über SMS/soziale Medien eingebunden sind (z. B. anonym als Gleichaltrige oder Sexualpartner gekennzeichnet), führen mehrere HIV-Risikobewertungen durch (z. B. VOICE, Wand-Risikobewertungen) und erhalten HIV-Testergebnisse. Datenanalysten werden automatisierte strukturelle Themenmodellierung verwenden, um „Themen“ (Wortcluster) zu bestimmen und den Zusammenhang mit anderen Risikobewertungen (primäres Ergebnis) und HIV-Testergebnissen (exploratives Ergebnis) zu bewerten. Außerdem werden sie die Auswirkungen von sozialen Netzwerken, SMS/MMS bewerten. Social-Media-Typ, Datenvolumen und Sprachtyp auf die Ergebnisse. Die Datenerfassung und -analyse entspricht den Ergebnissen von Ziel 1.
3. Bewerten Sie praktische Faktoren, die den Einsatz eines Stimmungsanalysetools in der Routinepflege beeinflussen können. In einer Bedarfsanalyse auf der Grundlage von Implementation Mapping werden Forschungsassistenten vier Fokusgruppen mit fünf Mitarbeitern pro Klinik und zwei Fokusgruppen mit jeweils fünf jungen Frauen leiten, um herauszufinden, welche Personalausstattung am besten für die Implementierung eines Stimmungsanalysetools geeignet ist und wie es am besten in die Routine integriert werden kann Pflege. Die Ermittler werden auch die verfügbaren Ressourcen bewerten, um die optimale Effizienz bei der Entwicklung einer vorläufigen Umsetzungsstrategie zu ermitteln.