HPV 백신 잘못된 정보에 대한 모형 사실 확인 확장의 영향: 설문 조사 실험

본 설문 조사 실험 연구의 목적은 경제적으로 다양한 중국 3개 지역의 여중생 부모들 사이에서 HPV 및 HPV 백신 관련 잘못된 정보를 식별하는 능력을 향상시키는 중국 모형 사실 확인 확장의 타당성과 효과를 평가하는 것입니다. 여기에는 안후이성의 도시 도시인 상하이 메가시티와 안후이성의 농촌 카운티가 포함됩니다. 참가자는 아직 HPV 백신을 접종하지 않은 여중생의 부모입니다. 이 실험에서는 참가자를 무작위로 개입 그룹이나 통제 그룹에 할당합니다. 개입 그룹의 참가자는 모형 중국어 사실 확인 확장 프로그램을 사용하지만 통제 그룹의 참가자는 사용하지 않습니다.

이 연구의 표본 크기는 HPV 백신에 대한 지식과 잘못된 정보를 없애는 능력이라는 두 가지 주요 결과를 기반으로 결정되었습니다. 기존 문헌을 검토한 결과, 자녀에게 HPV 백신을 접종하려는 중국 부모의 의도나 신뢰도, 백신에 대한 지식 및 잘못된 정보에 대응할 수 있는 능력이 일반적으로 50%~70% 범위인 것으로 나타났습니다. 우리는 백신 지식과 잘못된 정보 식별 모두에 대해 기본 비율을 60%로 가정했습니다. 교육적 개입에 노출되면 이러한 비율이 10% 증가하여 70%로 높아질 것으로 예상됩니다. 유의 수준 0.05와 통계력 90%를 사용하여 필요한 표본 크기는 그룹당 최소 473명의 참가자로 계산되었습니다. 잠재적인 변동성을 수용하고 연구의 견고성을 강화하기 위해 1:1 비율을 유지하면서 각 그룹마다 500명의 참가자를 모집합니다. 이 접근 방식을 통해 총 표본 크기는 1,000명의 참가자가 됩니다. 이러한 표본 크기는 관심 결과의 중요한 변화를 감지할 수 있을 만큼 연구가 충분히 강력하다는 것을 보장합니다.

이번 연구에서는 불임, 안전성, 백신 성분, 고위험 자궁경부암 유형, 정기 검진, 전염 경로 등 다양한 주제를 다루는 11개의 모바일 웨이보 게시물 스크린샷이 제작되었습니다.

두 그룹의 참가자는 6단계로 구성된 설문지를 작성합니다.

1. 1단계(기준 평가): 개입 그룹과 통제 그룹 모두의 참가자는 (a) 기본 인구 통계 정보, (b) HPV 백신 지식, (c) HPV 백신 인식 및 신뢰도, (d) 예방 접종 의도를 다루는 설문지를 작성합니다.
2. 2단계(개입 모듈 1): 개입 그룹의 참가자는 6개의 Weibo 게시물 스크린샷을 검토하게 됩니다. 각 스크린샷에는 중국어 사실 확인 확장 프로그램 모형이 포함되어 있습니다. 통제 그룹은 동일한 스크린샷을 볼 수 있지만 사실 확인 확장 프로그램은 없습니다. 이 게시물 중 절반에는 잘못된 정보가 포함되어 있습니다. 각 게시물을 본 후 중재 그룹의 구성원은 Weibo 콘텐츠와 사전 정의된 (b) HPV 백신 지식 중 하나에 해당하는 설명을 평가합니다. 게시물 내용과 사실 확인 확장 프로그램의 결과를 모두 고려할 때 답변은 1) 맞음, 2) 틀림, 3) 모르겠습니다. 통제 그룹의 참가자는 동일한 응답 옵션을 사용하여 게시물 내용만을 기반으로 동일한 설명을 평가합니다.
3. 3단계(개입 모듈 2): 모든 참가자는 허위 정보가 포함된 2개를 포함하여 4개의 추가 Weibo 게시물 스크린샷을 검토하여 모형 사실 확인 확장 프로그램에 대한 노출로 인해 개입 그룹의 허위 정보 식별 능력이 향상되었는지 평가합니다. 중재 모듈 1의 동일한 질문 형식이 응답에 사용됩니다.
4. 4단계(개입 후 평가): 모든 참가자는 (c) HPV 백신 인식 및 신뢰도, (d) 백신 의향에 대한 섹션을 작성해야 합니다.
5. 5단계(개입 모듈 3): 두 그룹의 모든 참가자는 Weibo 게시물 스크린샷을 볼 때 모형 사실 확인 확장 프로그램을 사용할지 여부를 질문받게 됩니다. 참가자가 '예'를 선택하면 확장 프로그램이 표시된 Weibo 게시물 스크린샷이 표시됩니다. '아니요'를 선택하면 확장 프로그램이 표시되지 않습니다. 중재 모듈 1의 동일한 질문 형식이 응답에 사용됩니다. 이 단계의 목표는 확장 프로그램 사용과 관련된 참가자의 행동을 평가하는 것입니다.
6. 6단계(사용자 경험 평가): 모든 참가자는 (e) 모형 사실 확인 확장 프로그램을 사용하여 사용자 경험 섹션을 완료합니다.

실험이 완료된 후 개입 그룹과 통제 그룹 모두의 참가자에 대해 사실을 폭로하는 절차가 수행됩니다. 이는 웨이보에 잘못된 정보가 퍼지는 것과 관련된 잠재적인 위험을 방지하기 위한 것입니다.

데이터 분석은 DID(Difference-in-Differences) 분석, 다중 로지스틱 회귀 및 기타 적절한 통계 방법을 사용하여 모형 중국 사실 확인 확장 프로그램의 효율성을 평가합니다.