オンライン ソーシャル ネットワークを使用して、リスクのある集団に対する COVID-19 ワクチン接種の健康公平性を改善する
オンライン ソーシャル ネットワークを使用して、COVID-19 の予防接種とリスクのある集団の関連する健康行動の健康の公平性を向上させる
健康のためのソーシャル テクノロジーは、十分なサービスを受けていない人々に、より大きな社会的つながりを提供し、新しい健康情報へのアクセスを増やすために、すでに不可欠な手段になっています。 しかし、これらのテクノロジーは、意図しないマイナスの結果ももたらしました。 結果として生じるソーシャル テクノロジーにおけるデジタル デバイドは、オンライン コミュニティの白人およびアジア人のメンバーが享受するリソースからアフリカ系アメリカ人およびラテン系の人々を除外する明白な人種差別から、意図せずしてアイデンティティの保持とコミュニティ構築を目的とした自己分離まで、さまざまな形態をとります。十分なサービスを受けていないコミュニティでは、情報の多様性が制限されます。 その結果、気付かれないことが多いが、非常に重要な不平等の複合化が生じる。
この研究では、オンライン ソーシャル ネットワーク アプローチを使用してこれらの課題に対処しようとしています。研究者は、アフリカ系アメリカ人コミュニティ メンバー間のネットワークの集中化とネットワークの同性愛のオンライン レベルを下げると、健康増進情報への生産的な関与がどのように直接増加するかを示しています。
調査の概要
詳細な説明
新しいまたはなじみのない行動に関連する健康情報の受容に対するネットワーク構造と構成の因果関係を調査するために、研究者は、いくつかの独立した集団を比較して、参加者の偏った情報の支持と小説への関与を特定して対処するランダム化比較実験を提案します。行動に関連する情報 (例: COVID-19 ワクチン接種に関するもの)。 各人口には、独自のネットワーク構造 (つまり、集中化のレベル) と構成 (つまり、ホモフィリーのレベル) があります。
各実験的試行を実行するために、調査員は 18 歳から 40 歳までの 240 人のアフリカ系アメリカ人の参加者を募集し、8 分以内で行動に関連する質問にまとめて回答します。 参加者は、時間が許せば非同期で応答できます。 以前の研究と同様に、技術インフラストラクチャは研究を通じて参加者の進行状況を管理し、すべての参加者が互いの回答に関する関連情報を確実に入手できるようにします。
因果関係を確実に特定するために、各ネットワーク グラフは、相互に依存する社会情報の条件下で個々の決定がどのように変化するかを示す単一の観察結果を構成します。 したがって、240 人の各試行 (ネットワークごとに 6 ネットワーク x 40 参加者) は、コミュニティ レベルの社会学習プロセスの 6 つの観察結果を生成します。 検出力の計算は、85% の検出力で p<0.05 の結果を得るには 8 回の独立した試験で十分であることを示しており、その結果、各健康トピック (たとえば、COVID-19 ワクチン接種は単一の「健康トピック」) に対して 1920 人の参加者の望ましい母集団が得られます。健康トピックごとの集合的意思決定の48の独立した観察。
この研究は、COVID-19 ワクチン接種の受け入れや、さまざまなカテゴリーの COVID-19 誤報 (例: 個人的なリスクの評価、保護行動の有効性、伝染方法、病気の予防、治療、ウイルスの起源）および関連する健康慣行（例： 適切な避妊方法の選択、心疾患スクリーニングの価値など）。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Pennsylvania
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Philadelphia、Pennsylvania、アメリカ、19104
- Annenberg School for Communication
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- インターネットにアクセスできること
- 18歳以上
- 米国に住む
除外基準:
- インターネットにアクセスできない
- 18歳未満
- 米国外に住んでいる
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：階乗代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：同種集団の平等主義的ネットワーク
平等主義ネットワークは、情報交換のためのオンライン ネットワークのすべての参加者が平等に接続されているという特徴があります。
各ネットワークは 40 人の参加者で構成されています。
この状態のすべてのネットワーク参加者は、同様のベースラインの人口統計学的特徴、態度、または行動の選択を共有しています。
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オンライン ネットワーク介入は、オンライン ソーシャル ネットワークのさまざまな構成を使用して集合知プロセスの影響を最適化し、さまざまな健康行動に関する個人の理解、信念、および行動選択を改善することを目的としています。
参加者はさまざまなオンライン ネットワークに参加し、ネットワーク メンバーからフィードバックを受けながら、健康に関する質問に回答します。
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実験的：多様な集団の平等主義的ネットワーク
平等主義ネットワークは、情報交換のためのオンライン ネットワークのすべての参加者が平等に接続されているという特徴があります。
各ネットワークは 40 人の参加者で構成されています。
この状態のすべてのネットワーク参加者は、ベースラインの人口統計学的特性、態度、または行動の選択が非常に異なります。
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オンライン ネットワーク介入は、オンライン ソーシャル ネットワークのさまざまな構成を使用して集合知プロセスの影響を最適化し、さまざまな健康行動に関する個人の理解、信念、および行動選択を改善することを目的としています。
参加者はさまざまなオンライン ネットワークに参加し、ネットワーク メンバーからフィードバックを受けながら、健康に関する質問に回答します。
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実験的：同種集団の集中型ネットワーク
集中化されたネットワークには、「ハブ」と呼ばれる少数の影響力のある個人がいて、他のほとんどの人々とつながっています。
集中化されたネットワークは、ほとんどまたはすべての個人がつながりのある少数の「インフルエンサー」とつながり、アドバイスを求める状況を特徴付けます。
各ネットワークは 40 人の参加者で構成されています。
この状態のすべてのネットワーク参加者は、同様のベースラインの人口統計学的特徴、態度、または行動の選択を共有しています。
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オンライン ネットワーク介入は、オンライン ソーシャル ネットワークのさまざまな構成を使用して集合知プロセスの影響を最適化し、さまざまな健康行動に関する個人の理解、信念、および行動選択を改善することを目的としています。
参加者はさまざまなオンライン ネットワークに参加し、ネットワーク メンバーからフィードバックを受けながら、健康に関する質問に回答します。
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実験的：多様な集団の集中ネットワーク
集中化されたネットワークには、「ハブ」と呼ばれる少数の影響力のある個人がいて、他のほとんどの人々とつながっています。
集中化されたネットワークは、ほとんどまたはすべての個人がつながりのある少数の「インフルエンサー」とつながり、アドバイスを求める状況を特徴付けます。
各ネットワークは 40 人の参加者で構成されています。
この状態のすべてのネットワーク参加者は、ベースラインの人口統計学的特性、態度、または行動の選択が非常に異なります。
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オンライン ネットワーク介入は、オンライン ソーシャル ネットワークのさまざまな構成を使用して集合知プロセスの影響を最適化し、さまざまな健康行動に関する個人の理解、信念、および行動選択を改善することを目的としています。
参加者はさまざまなオンライン ネットワークに参加し、ネットワーク メンバーからフィードバックを受けながら、健康に関する質問に回答します。
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実験的：同種集団の独立制御
独立制御条件にはオンラインネットワークがありません。
この状態の参加者は、オンライン ネットワークに入れられません。
参加者は自分で質問に答えるだけです。
この状態のすべての参加者は、同様のベースラインの人口統計学的特徴、態度、または行動の選択を共有しています。
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独立したコントロールは、健康に関する行動と選択に対する人々の理解のベースラインをテストすることを目的としています。
参加者は、他の人からのフィードバックを受けることなく、健康に関する質問に個別に回答します。
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実験的：多様な個体群の独立した制御
独立制御条件にはオンラインネットワークがありません。
この状態の参加者は、オンライン ネットワークに入れられません。
参加者は自分で質問に答えるだけです。
この状態のすべての参加者は、ベースラインの人口統計学的特徴、態度、または行動の選択が非常に異なります。
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独立したコントロールは、健康に関する行動と選択に対する人々の理解のベースラインをテストすることを目的としています。
参加者は、他の人からのフィードバックを受けることなく、健康に関する質問に個別に回答します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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COVID-19 予防接種の態度
時間枠：介入直後
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COVID-19 ワクチン接種態度尺度。これは、COVID-19 ワクチン接種に対する参加者の態度を測定する自己申告尺度です。
尺度は 5 つの質問で構成されています (例: 「米国の COVID-19 ワクチンが安全で効果的であるという確信はどの程度ありますか?」)
回答は 1 (まったく自信がない) から 5 (非常に自信がある) の範囲です。平均スコアが高いほど、COVID-19 ワクチン接種を支持する前向きな姿勢を意味します。
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介入直後
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COVID-19 ワクチン接種の意図
時間枠：介入直後
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COVID-19 ワクチン接種意思尺度。これは、COVID-19 ワクチン接種に対する参加者の意思を測定する自己申告尺度です。
スケールは 5 つの質問 (例: 「COVID-19 ワクチンが利用可能になったら接種しますか?」) で構成され、回答は 1 (絶対に受けない) から 5 (絶対に受ける) の範囲です。平均スコアが高いほど、COVID-19 ワクチンを接種する意思が強いことを意味します。
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介入直後
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新型コロナウイルス感染症ワクチンの安全性に関する認識
時間枠：介入直後
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1 つの質問は、参加者に、新型コロナウイルス感染症ワクチンによる潜在的な副作用の 1 つを推定するものです。
質問は「最新のデータによると、米国で新型コロナウイルス感染症のワクチン接種を受けた1,000万人ごとに、重度のアレルギー反応（アナフィラキシー）を経験した人は何人ですか？」というものです。
答えは 0 ～ 10,000 の間で指定してください。」
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介入直後
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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COVID-19 ワクチンの信念
時間枠：介入直後
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COVID-19 ワクチン信念尺度。これは、COVID-19 ワクチンの安全性と有効性に関する参加者の知識と信念 (誤解を含む) を測定する自己申告尺度です。
尺度は 12 項目 (例: 「COVID-19 ワクチンは私の DNA を変更しません」) で構成され、回答は 1 (完全に同意しない) から 5 (完全に同意する) の範囲です。平均スコアが高いほど、COVID-19 ワクチンに対するより正確な知識と信念を意味します。
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介入直後
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協力者と研究者
協力者
捜査官
- 主任研究者：Damon Centola, PhD、University of Pennsylvania
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Guilbeault D, Centola D. Networked collective intelligence improves dissemination of scientific information regarding smoking risks. PLoS One. 2020 Feb 6;15(2):e0227813. doi: 10.1371/journal.pone.0227813. eCollection 2020.
- Guilbeault D, Becker J, Centola D. Social learning and partisan bias in the interpretation of climate trends. Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Sep 25;115(39):9714-9719. doi: 10.1073/pnas.1722664115. Epub 2018 Sep 4.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 827141
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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