온라인 소셜 네트워크를 사용하여 위험에 처한 인구를 위한 COVID-19 백신 접종을 위한 의료 형평성 개선
온라인 소셜 네트워크를 사용하여 위험에 처한 인구를 위한 COVID-19 예방 접종 및 관련 건강 행동에 대한 건강 형평성 개선
건강을 위한 사회적 기술은 이미 소외 계층에게 더 큰 사회적 연결성을 제공하고 새로운 건강 정보에 대한 접근성을 높이는 데 필수적인 수단이 되었습니다. 그러나 이러한 기술은 의도하지 않은 부정적인 결과도 가져왔습니다. 그 결과 소셜 기술의 디지털 격차는 온라인 커뮤니티의 백인 및 아시아인 구성원이 즐기는 자원에서 아프리카계 미국인 및 라틴계 인구를 배제하는 노골적인 인종차별부터 정체성 보존 및 커뮤니티 구축을 목적으로 의도치 않게 소외된 지역 사회에서 정보의 다양성이 제한됩니다. 그 결과 종종 눈에 띄지 않지만 결과적으로 불평등이 심화됩니다.
이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 소셜 네트워크 접근 방식을 사용하려고 합니다. 여기에서 조사관은 아프리카계 미국인 커뮤니티 구성원 간의 네트워크 중앙 집중화 및 네트워크 동성애의 온라인 수준을 줄이는 것이 건강 증진 정보에 대한 생산적인 참여를 직접적으로 증가시키는 방법을 보여줍니다.
연구 개요
상세 설명
새롭거나 익숙하지 않은 행동 관련 건강 정보의 수용에 대한 네트워크 구조 및 구성의 인과적 영향을 조사하기 위해 조사관은 편향된 정보에 대한 참가자의 지지를 식별하고 해결하기 위해 여러 독립 모집단을 비교하는 무작위 통제 실험을 제안합니다. 행동 관련 정보(예: COVID-19 백신 접종 관련). 각 모집단은 자체 네트워크 구조(즉, 중앙 집중화 수준)와 구성(즉, 동성애 수준)을 갖습니다.
각 실험 실험을 실행하기 위해 조사관은 18세에서 40세 사이의 240명의 아프리카계 미국인 참가자를 모집하여 8분을 넘지 않는 기간 동안 행동 관련 질문에 답할 것입니다. 참가자는 비동기적으로 응답할 수 있습니다. 즉, 참가자의 시간이 허용하는 경우입니다. 이전 연구와 마찬가지로 기술 인프라는 모든 참가자가 서로의 응답에 대한 관련 정보를 갖도록 연구를 통해 참가자의 진행 상황을 관리합니다.
인과 관계 식별을 보장하기 위해 각 네트워크 그래프는 상호 의존적인 사회적 정보의 조건에서 개별 결정이 어떻게 변경되는지에 대한 단일 관찰을 구성합니다. 따라서 240명(네트워크 6개 x 네트워크당 참여자 40명)의 각 시도는 커뮤니티 수준의 사회적 학습 프로세스에 대한 6개의 관찰을 생성합니다. 검정력 계산은 8개의 독립적인 시험이 85% 검정력으로 p<0.05의 결과를 생성하기에 충분하여 각 건강 주제(예: COVID-19 백신 접종은 단일 "건강 주제"임)에 대해 1920명의 참가자가 원하는 모집단을 생성한다는 것을 나타냅니다. 건강 주제별 집단 의사 결정에 대한 48개의 독립적인 관찰.
이 연구는 COVID-19 백신 접종 수용, 다양한 범주의 COVID-19 잘못된 정보(예: 개인 위험 평가, 보호 행동의 효과, 전염 방법, 질병 예방, 치료, 바이러스의 기원) 및 관련 건강 관행(예: 적절한 피임 방법의 선택, 심장 질환 검사의 가치 등).
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Pennsylvania
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Philadelphia, Pennsylvania, 미국, 19104
- Annenberg School for Communication
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 인터넷 접속 가능
- 18세 이상
- 미국 생활
제외 기준:
- 인터넷에 접속할 수 없음
- 18세 미만
- 미국 외 지역 거주
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 요인 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 동질 인구의 평등주의적 네트워크
평등주의 네트워크는 정보 교환을 위한 온라인 네트워크의 모든 참가자에 대해 동등한 연결성을 특징으로 합니다.
각 네트워크는 40명의 개별 참여자로 구성됩니다.
이 조건의 모든 네트워크 참가자는 유사한 기본 인구 통계 특성, 태도 또는 행동 선택을 공유합니다.
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온라인 네트워크 개입은 다양한 건강 행동에 관한 개인의 이해, 신념 및 행동 선택을 개선하기 위해 집단 지성 프로세스의 영향을 최적화하기 위해 온라인 소셜 네트워크의 다양한 구성을 사용하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 온라인 네트워크에 배치되고 네트워크 구성원으로부터 피드백을 받으면서 건강 관련 질문에 응답합니다.
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실험적: 다양한 인구의 평등주의적 네트워크
평등주의 네트워크는 정보 교환을 위한 온라인 네트워크의 모든 참가자에 대해 동등한 연결성을 특징으로 합니다.
각 네트워크는 40명의 개별 참여자로 구성됩니다.
이 조건에 있는 모든 네트워크 참가자는 기본 인구 통계학적 특성, 태도 또는 행동 선택이 매우 다릅니다.
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온라인 네트워크 개입은 다양한 건강 행동에 관한 개인의 이해, 신념 및 행동 선택을 개선하기 위해 집단 지성 프로세스의 영향을 최적화하기 위해 온라인 소셜 네트워크의 다양한 구성을 사용하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 온라인 네트워크에 배치되고 네트워크 구성원으로부터 피드백을 받으면서 건강 관련 질문에 응답합니다.
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실험적: 동질 인구의 중앙 집중식 네트워크
중앙 집중식 네트워크에는 대부분의 다른 사람들과 연결되어 있는 "허브"라고 하는 소수의 영향력 있는 개인이 있습니다.
중앙 집중식 네트워크는 대부분의 또는 모든 개인이 잘 연결된 소수의 "인플루언서"와 연결되어 조언을 구하는 상황을 특징으로 합니다.
각 네트워크는 40명의 개별 참여자로 구성됩니다.
이 조건의 모든 네트워크 참가자는 유사한 기본 인구 통계 특성, 태도 또는 행동 선택을 공유합니다.
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온라인 네트워크 개입은 다양한 건강 행동에 관한 개인의 이해, 신념 및 행동 선택을 개선하기 위해 집단 지성 프로세스의 영향을 최적화하기 위해 온라인 소셜 네트워크의 다양한 구성을 사용하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 온라인 네트워크에 배치되고 네트워크 구성원으로부터 피드백을 받으면서 건강 관련 질문에 응답합니다.
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실험적: 다양한 인구의 중앙 집중식 네트워크
중앙 집중식 네트워크에는 대부분의 다른 사람들과 연결되어 있는 "허브"라고 하는 소수의 영향력 있는 개인이 있습니다.
중앙 집중식 네트워크는 대부분의 또는 모든 개인이 잘 연결된 소수의 "인플루언서"와 연결되어 조언을 구하는 상황을 특징으로 합니다.
각 네트워크는 40명의 개별 참여자로 구성됩니다.
이 조건에 있는 모든 네트워크 참가자는 기본 인구 통계학적 특성, 태도 또는 행동 선택이 매우 다릅니다.
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온라인 네트워크 개입은 다양한 건강 행동에 관한 개인의 이해, 신념 및 행동 선택을 개선하기 위해 집단 지성 프로세스의 영향을 최적화하기 위해 온라인 소셜 네트워크의 다양한 구성을 사용하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 온라인 네트워크에 배치되고 네트워크 구성원으로부터 피드백을 받으면서 건강 관련 질문에 응답합니다.
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실험적: 균질 인구의 독립적 통제
독립 제어 조건에는 온라인 네트워크가 없습니다.
이 상태의 참가자는 온라인 네트워크에 연결되지 않습니다.
참가자는 질문에 스스로 답변만 합니다.
이 조건의 모든 참가자는 유사한 기본 인구 통계학적 특성, 태도 또는 행동 선택을 공유합니다.
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독립적 통제는 건강 행동 및 선택에 대한 인구 이해의 기준선을 테스트하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 사람의 피드백을 받지 않고 독립적으로 건강 관련 질문에 응답합니다.
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실험적: 다양한 인구의 독립적 통제
독립 제어 조건에는 온라인 네트워크가 없습니다.
이 상태의 참가자는 온라인 네트워크에 연결되지 않습니다.
참가자는 질문에 스스로 답변만 합니다.
이 조건의 모든 참가자는 기본 인구 통계학적 특성, 태도 또는 행동 선택이 매우 다릅니다.
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독립적 통제는 건강 행동 및 선택에 대한 인구 이해의 기준선을 테스트하는 것을 목표로 합니다.
참가자는 다른 사람의 피드백을 받지 않고 독립적으로 건강 관련 질문에 응답합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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COVID-19 백신 접종 태도
기간: 개입 직후
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COVID-19 백신 접종 태도 척도는 COVID-19 백신 접종에 대한 참여자의 태도를 측정하는 자가 보고 척도입니다.
척도는 5개의 질문으로 구성됩니다(예: "미국의 COVID-19 백신이 안전하고 효과적이라고 얼마나 확신하십니까?")
응답 범위는 1(전혀 신뢰하지 않음)에서 5(매우 신뢰함)까지입니다. 평균 점수가 높을수록 COVID-19 백신 접종에 긍정적인 태도를 보인다는 의미입니다.
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개입 직후
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COVID-19 백신 접종 의도
기간: 개입 직후
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COVID-19 백신 접종 의향 척도는 COVID-19 백신 접종에 대한 참여자의 의향을 측정하는 자가 보고 척도입니다.
이 척도는 5개의 질문(예: "COVID-19 백신이 제공될 때 접종하시겠습니까?")으로 구성되며 응답 범위는 1(확실히 아님)에서 5(확실히)까지입니다. 평균 점수가 높을수록 COVID-19 백신을 접종하려는 의도가 더 강하다는 의미입니다.
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개입 직후
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코로나19 백신 안전성 인식
기간: 개입 후 즉시
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한 가지 질문은 참가자가 코로나19 백신의 잠재적인 부작용 중 하나를 추정하는 질문입니다.
질문은 "가장 최근 데이터에 따르면 미국에서 코로나19 백신 접종을 받은 천만 명 중 몇 명이 심각한 알레르기 반응(아나필락시스)을 경험했습니까?"라고 묻습니다.
답은 0에서 10,000 사이여야 합니다."
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개입 후 즉시
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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COVID-19 백신 믿음
기간: 개입 직후
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COVID-19 백신 신뢰 척도는 COVID-19 백신의 안전성과 효과에 대한 참가자의 지식과 믿음(오신 포함)을 측정하는 자가 보고 척도입니다.
척도는 12개 항목(예: "COVID-19 백신은 내 DNA를 변경하지 않습니다")으로 구성되며 응답 범위는 1(전적으로 동의하지 않음)에서 5(전적으로 동의함)까지입니다. 평균 점수가 높을수록 COVID-19 백신에 대한 더 정확한 지식과 믿음을 의미합니다.
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개입 직후
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Damon Centola, PhD, University of Pennsylvania
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- 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.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 827141
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 기간
IPD 공유 액세스 기준
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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