一个基于多层图形的框架,用于探索社交媒体对话中的行为现象
Guillermo Blanco1, Anália Lourenço2
1Universidade de Vigo, Department of Computer Science, ESEI-Escuela Superior de Ingeniería Informática, Edificio Politécnico, Campus Universitario As Lagoas s/n, 32004 Ourense, Spain; CINBIO, The Biomedical Research Centre, Universidade de Vigo, Campus Univesitario Lagoas-Marcosende, 36310 Vigo, Spain; SING, Next Generation Computer Systems Group, Galicia Sur Health Research Institute (IIS Galicia Sur), SERGAS-UVIGO, Vigo, Spain.
社交媒体通过社会传染和同性恋来影响健康观点. 这项研究分析了Twitter上的COVID-19疫苗接种对话,发现意见分享和有限的用户影响的语言差异.
科学领域:
- 社交媒体分析
- 卫生沟通健康沟通
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 社交媒体平台是现代健康沟通不可或缺的一部分.
- 了解这些平台上健康意见形成的动态至关重要.
研究的目的:
- 调查社会传染,偏见同化和同性恋对社交媒体上分享的健康观点的影响.
- 分析这些因素如何塑造和改变用户对健康主题的看法,以COVID-19疫苗接种为案例研究.
主要方法:
- 利用基于多层图形的框架来分析关于COVID-19疫苗接种的英语和西班牙语Twitter对话.
- 应用深度学习模型来推断用户立场,并使用图的中心性和同类性得分来解释信息复制模式.
主要成果:
- 与西班牙语帖子 (r=0.38) 相比,英语帖子的立场相似性更高 (r=0.51).
- 对于特定的疫苗 (Pfizer,AstraZeneca) 在英语和在较小程度上在西班牙语对话中观察到立场同性.
- 高度连接的用户是少数群体,缺乏显著的社会影响力,而西班牙语对话主要是促进疫苗接种,与英语对话不同,这些对话提出了更具对比的观点.
结论:
- 开发的方法有效量化了社会行为对跨社交平台健康信息传播的影响.
- 通过英语和西班牙语的案例研究证明了有效性,突出了在线健康话语中的人口和社会文化差异.
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