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i messaggi della Anti-vaccinazione si spargono più facilmente del positivo un su Twitter, ricercatori trova

Su Twitter, un servizio popolare della rete sociale e microblogging, istruzione circa i vaccini può avere effetti inattesi -- i messaggi positivi possono fallire, secondo un gruppo dei ricercatori di Penn State piombo da Marcel Salath-, un assistente universitario di biologia. Il gruppo ha tenuto la carreggiata il pro-vaccino ed i messaggi del anti-vaccino a cui gli utenti di Twitter sono stati esposti e poi ha osservato come quegli utenti hanno espresso i loro propri sentimenti circa un nuovo vaccino per influenza di combattimento H1N1 -- una varietà virale responsabile di influenza di maiali. I risultati, che possono aiutare i funzionari della sanità a migliorare le strategie per gli sforzi di vaccinazione-consapevolezza, saranno pubblicati il 4 aprile 2013 nella scienza di dati del giornale EPJ a tempo di luce del giorno orientale degli Stati Uniti di mezzogiorno di 12:00 (di 5:00 GMT p.m.).

I ricercatori hanno cominciato raccogliendo tutti cinguetta con le parole chiavi e le frasi in relazione con la vaccinazione durante la pandemia 2009 H1N1. Poi hanno tenuto la carreggiata i sentimenti degli utenti circa il vaccino H1N1. Per ordinare da parte a parte e categorizzare cinguetta, Salath-- agli studenti di Penn State chiesti gruppo per valutare un sottoinsieme casuale di circa 10 per cento e loro come positivi, negativi, neutrale, o irrilevante. Per esempio, un cinguettare che esprime un desiderio di ottenere il vaccino H1N1 sarebbe considerato positivo, mentre un cinguettare che esprime la credenza che il danno vaccino di cause fosse considerato negativo. Un cinguettare riguardo ad un vaccino differente; per esempio, il vaccino di epatite B, sarebbe considerato irrilevante.

Dopo, il gruppo ha usato le classificazioni degli studenti per progettare un algoritmo del computer per catalogare i 90 per cento rimanenti del cinguetta secondo i sentimenti che hanno espresso. “Lo umano-stimato cinguetta servito da “apprendimento dell'insieme„ che abbiamo usato “insegniamo„ al computer a come valutare cinguettiamo esattamente,„ Salath- abbiamo spiegato. Dopo che cinguetta è stato analizzato dall'algoritmo del computer, il controllo definitivo era 318.379 cinguetta sentimenti positivi, negativi, o neutrali di espressione circa il vaccino H1N1.

Dopo la categorizzazione cinguetta, Salath- ed il suo gruppo quindi ha sviluppato un modello statistico con informazioni compreso il numero dei microbloggers che ogni utente di Twitter era seguente. Inoltre, i ricercatori registrati se quelli hanno seguito i microbloggers hanno teso a cinguettare negativamente o positivamente circa il vaccino H1N1. Egualmente è stato incluso nel modello il numero del negativo o positivo cinguetta ciascuno dei microbloggers seguiti spediti. “Quanto il pro-vaccino o le persone del anti-vaccino un utente di Twitter segue è l'appena una misura. Egualmente importante è quanto negativi o positivi cinguetta ogni microblogger seguito quindi trasmette per radio ai suoi seguaci,„ Salath- ha detto. “Potrebbe essere che un utente di Twitter segue soltanto 5 microbloggers del anti-vaccino, ma se quei 5 microbloggers tutti inviano la quantità negativa 10 cinguetta al giorno, che potrebbe avere un impatto importante.„ Altro misura incluso nel modello statistico era il numero di ogni utente di Twitter degli utenti reciproci -- quante paia dei microbloggers stavano seguendo -- e la cronologia del propri negativo dei seguaci e positivo cinguetta.

La prima individuazione inattesa del gruppo era che l'esposizione al sentimento negativo era contagiosa, mentre l'esposizione ai sentimenti positivi non era. “La causa - e - effetto è difficile da disfare nei dati come questi, in modo da possiamo speculare soltanto circa perché abbiamo veduto questo accadere,„ Salath- abbiamo detto. “Qualunque la ragione, l'osservazione sta disturbando perché suggerisce che le opinioni negative sulla vaccinazione possano spargersi più facilmente delle opinioni positive.„

L'individuazione in secondo luogo inattesa del gruppo era che microbloggers con le relazioni più reciproche di Twitter tese per essere influenzato diversamente secondo se i sentimenti vaccino delle loro connessioni erano positivi o negativi. “Abbiamo trovato che, nelle relazioni microblogging reciproche, i sentimenti negativi erano più socialmente contagiosi che i sentimenti positivi,„ Salath- abbiamo detto. “Quando un microblogger ha avuto molte connessioni reciproche di Twitter con gli utenti che hanno espresso i sentimenti del anti-vaccino, ha teso a cinguettare ancor più sentimenti egli stesso del anti-vaccino.„ Interessante, tuttavia, suo e di Salath- il gruppo ha trovato che gli stessi non hanno sostenuto per i microbloggers con le connessioni reciproche con gli utenti che hanno espresso i sentimenti del pro-vaccino; cioè i sentimenti del pro-vaccino non sono sembrato incoraggiare la gente a cinguettare sentimenti più positivi dei loro propri.

“La nostra terza individuazione era il più bizzarro e forse il più discouraging,„ Salath- ha detto. Lui ed il suo gruppo esaminati il volume puro di quantità negativa o di positivo cinguettano seguaci ricevuti -- indipendente da quante persone gli utenti hanno seguito. “Secondo le aspettative, abbiamo trovato che un grande volume di quantità negativa cinguetta sembrato incoraggiare la gente a cinguettare più negativamente. Ma sconosciuto, un grande volume di positivo cinguetta sembrato incoraggiare la gente a cinguettare più negativamente, anche,„ Salath- ha detto. “Cioè i messaggi del pro-vaccino sono sembrato fallire quando abbastanza di loro sono stati ricevuti.„

Le speranze di Salath- di progettare Twitter supplementare studia per provare se gli stessi effetti possono essere osservati per i sentimenti espressi circa altri vaccini come pure circa altre emissioni di salubrità quale uso antibiotico, stante a dieta ed esercitantesi. “Mentre alcuni dei nostri risultati dallo studio H1N1 possono sembrare frustranti, ci sono lati positivi,„ Salath- ha detto. “In primo luogo, abbiamo un modo provato-e-vero tenere la carreggiata ed analizzare la ricchezza dei dati là fuori su Twitter. In secondo luogo, ulteriori studi possono rivelare perché i messaggi positivi sembrano incoraggiare il cinguettio negativo; forse c'è qualcosa circa il modo in cui il messaggio sta trasportandosi. Per esempio, i funzionari di salute pubblica potrebbero usare quelle informazioni per inviare i messaggi positivi in un modo che sarebbe stato più probabile avere l'effetto progettato.„

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