Sociala mediers ohämmade tillgång har gjort det till en viktig plats för hälsodiskussioner och en resurs för patienter och deras nära och kära. Kvaliteten på den tillgängliga informationen och motiven till dess affischer har dock ifrågasatts. Detta arbete undersöker individer på sociala medier som lägger ut tvivelaktig hälsorelaterad information, och i synnerhet främja cancerbehandlingar som har visat sig vara ineffektiva (vilket gör det till en sorts felaktig information, uppsåtlig eller inte). Med hjälp av en flerstegsprocess studerar vi 4,212 Twitter-användare som har skrivit om en av 139 sådana "behandlingar", och jämför dem med en baslinje av användare som i allmänhet är intresserade av cancer. Med tanke på funktioner som fångar användarattribut, skrivstil och känsla, bygger vi en klassificering som kan identifiera användare som är benägna att sprida sådan felaktig information med en noggrannhet på över 90 %, vilket ger ett potentiellt verktyg för folkhälsotjänstemän för att identifiera sådana personer för förebyggande åtgärder. sociala medier är ett dynamiskt forum för att sprida eventuell felaktig medicinsk information [31]. Den senaste tidens ökning av vaccinskräckighet har kopplats till en aktiv rörelse på Twitter, som främjar konspiratoriskt tänkande och misstro hos regeringen [65]. Bilddelningsplattformar som Flickr och Instagram har blivit slagfält mellan den pro-anorexiska rörelsen och läkare som försöker ingripa [13, 92]. Osäkerhet kring utbrott av infektionssjukdomar, såsom Zikaepidemin 2016, gav rykten och spekulationer om dess orsaker, förebyggande åtgärder och konsekvenser [23, 34]. I denna studie vänder vi oss till de individer som delar tvivelaktig medicinsk information på Twitter, särskilt cancerbehandlingar som medicinskt visat sig vara ineffektiva. Med cirka 336 miljoner månatliga aktiva användare under första kvartalet 2018 1, Twitter är en av de största sociala medier webbplatser som uttryckligen ägnas åt utbyte av information, inklusive det om cancer. Med hundratusentals tweets på 139 frågor som spänner över akupunktur, kanel, reflexologi och C-vitamin, tillämpar vi strikta selektiva kriterier med användning av human / organisation klassificering [61], namn ordböcker, användningströsklar, och crowdsourced relevans förfining resulterar i 4212 användare, som vi sedan jämför med dem som nämner cancer i allmänhet från en tidigare studie [70]. Genom att använda tidigare forskning om rykten upptäckt, vi karakteriserar dessa användare i mångfacetterade funktioner utrymmen, som omfattar användarattribut, språklig stil, känsla, och post timing. Vi hittar användare som har ett mer sofistikerat språk, som är intresserade av cancer, men som inte är personligt involverade i sjukdomen. Vi bygger en logistisk regressionsmodell som, av Twitter-användare som nämner cancer, kan identifiera dem som så småningom kommer att publicera en del felaktig information med en hög grad av noggrannhet. Felinformation om sociala medier är en brådskande fråga, och i ännu högre grad på hälsoområdet. Detta dokument är en av de första att undersöka egenskaperna hos användare som sprider okontrollerade "kurer" av cancer på Twitter som en fallstudie av att spåra hälsodesinformation utanför kriskommunikationsdomänen. Att identifiera potentiella källor till sådan felaktig information skulle göra det möjligt för hälso- och sjukvårdspersonal att övervaka diskursen i sociala medier, karakterisera bristerna i den nuvarande kommunikationsstrategin och upptäcka ny felaktig information innan den orsakar allvarlig skada. Det nuvarande arbetet gifter sig med två spirande riktningar inom forskning i sociala medier: spårning av desinformation och mätning av hälsorelaterade attityder och aktiviteter. Nedan beskriver vi den senaste utvecklingen inom båda ämnena, samt de senaste försöken att spåra hälsodesinformation i synnerhet. Felinformationsspårning. Under 2017 har termen "falska nyheter" fått namnet Collins "Årets Ord", med hänvisning till "falska, ofta sensationella, information" 2. I samband med nyheter, rykten och desinformation har förknippats med politisk sfär, med de senaste verken föreslår data mining lösningar [81] som omfattar åsiktsspråk upptäckt [17], visuell funktion utvinning [42] och användargrupp egenskaper [59]. I själva verket spelar användarna en viktig roll, eftersom felaktig information ibland härrör från automatiserade konton som arbetar i synkrony -bot nät -med [80] hävdar miljontals politiska tweets sprids på detta sätt under och efter 2016 års presidentval i USA. Verktyg för att upptäcka sådana robotar inkluderar Hoaxy [79] för att spåra spridningen av påståenden och Botometer [20] för att upptäcka sociala bots. Utöver de automatiska kontona undersöker fallstudier av incidenter som den ukrainska konflikten [49] och massskjutningarna i USA [82] mänskliga reaktioner på tvivelaktig information på nätet. Härkomsten och motivationen bakom sådan information har alltmer blivit en omtvistad fråga, eftersom spekulationer steg att viktiga politiska beslut, inklusive Storbritannien rösta för att lämna Europeiska unionen och valet av Donald Trump till det amerikanska ordförandeskapet, har potentiellt påverkats av krafter utanför dessa nationer [45], vilket utgör en fara för demokratin själv. Hälsorelaterade attityder i sociala medier. Utöver politik ger sociala medier också stora resurser för hälsorelaterat beslutsfattande, fånga beteenden och attityder som påverkar individens hälsa. Automatiserade metoder har utformats för att spåra marijuanaanvändning på Twitter [36], och för att fånga attityder till lagliga droger inklusive Xanax och Adderall [78]. Forumtrådar har analyserats av Wu et al. [90] för att upptäcka skadliga drogeffekter och läkemedelsinteraktioner med hjälp av föreningsbrytning. På samma sätt har beteenden relaterade till livsstilssjukdomar som diabetes typ 2 och fetma spårats med Twitter (en mikrobloggande plattform) [1], Instagram (en fotodelningsplattform) [64] och Facebook (ett socialt nätverk) [5], tillsammans med attityder till mat och kost [62]. En studie av ett samhälle som främjar anorexi på Flickr (en annan fotodelningsplattform) [92] visade att försök av antianorexiprogram för att infiltrera samhället med interventionsmeddelanden taggade med taggar för anorexi var kontraproduktivt i det långa loppet (med användare exponerade för sådana återstående i gruppen längre). Ytterligare användning av sociala medier för att mäta effekten av hälsokommunikation inkluderar en nyligen genomförd studie av bröstcancer mammografi rådgivning på Twitter [67] som fann många användare att förvirras av det än att godkänna det. Slutligen har allmänhetens medvetenhet om hälsorelaterade ämnen nyligen mätts genom de reklamplattformar som tillhandahålls av dessa sociala medier - till exempel genom att använda Facebook Advertising Manager för att uppskatta antalet Facebook-användare som är intresserade av diabetesrelaterade ämnen [6]. I takt med att de sociala mediernas adoptioner ökar ökar också den hälsorelaterade diskussionen och informationen på dessa plattformar, vilket möjliggör storskalig analys och spårning. Försämrad hälsoinformation på nätet. I över ett decennium har medicinska sociologer studerat Internet som en ny komponent i hälsoekosystem, med särskilt cancerpatienter som använder det för att samla in information och fatta behandlingsbeslut [16]. Patientens beroende av webben har resulterat i en patient-Web-fysiker "triangulation" [86] med fördelar såsom effektivare användning av klinisk tid och ytterligare stöd från stödgrupper online, tillsammans med potentiella skador som de faror som den varierande kvaliteten på information, onödiga besök hos en läkare, och förvärra befintliga socioekonomiska hälsoskillnader. I ett tidigt skede har patienternas användning av Internet visat sig vara problematisk [77]. Till exempel [25] finner att kvaliteten på webbsökningsresultat varierar för olika formulerade medicinska frågor. Demokratisering av innehållspublicering kan också förvärra kvalitetsproblem, eftersom YouTube-videor har visat sig innehålla fall av offentlig uppvisning av skadliga eller ohälsosamma beteenden, marknadsföring av tobak till konsumenter, och snedvridande politik och forskningsfinansiering agendor [54]. Dessutom, koncentrerade ansträngningar att främja tvivel om medicinsk etablering, såsom "anti-vaxxer" rörelsen på Twitter, spela in den större skepsis regeringen och konspiratoriskt tänkande [65]. Nya försök att spåra hälsodesinformation inkluderar "VAC Medi+ board", ett interaktivt visualiseringsramverk online som integrerar heterogena realtidsdataströmmar med Twitterdata [51], som spårar spridningen av vaccinrelaterad information på Twitter och informationskällorna som sprids. Sådant innehåll i sociala medier som främjar vaccinvaraktighet har visat sig påverka framtida åsikter om dess användare, och eventuellt deras efterföljande beteenden [24]. Det är också möjligt att studera effekten av de insatser som utformats för att ändra sådana beteenden, såsom i den tidigare nämnda studien av [92] på de potentiellt misslyckade försöken att ingjuta anti-anorexiinnehåll i pro-anorexisamhällen på Flickr. De sociala mediernas dynamiska natur möjliggör också snabb spridning av desinformation under en pågående epidemi, och maskininlärningsmetoder har använts för att spåra sådant innehåll, till exempel under utbrottet av Zika 2016 [23, 34]. För att hjälpa användare av sociala medier utvecklas verktyg för att underlätta kontrollen av hälsopåståenden genom behandling av naturligt språk och insamling av nödvändig medicinsk litteratur [75].
Arbetet i REF syftade till att automatiskt identifiera Twitter-användare som postar hälsodesinformation genom att jämföra 4212 användare som främjar ineffektiva cancerbehandlingar med samma antal allmänna användare som är intresserade av cancer.
Fake Cures: User-centric Modeling of Health Misinformation in Social Media
{'venue': 'PACMHCI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}