澳大利亚COVID-19错误信息趋势:前瞻性纵向全国调查gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

虚假、误导或不准确的健康信息可对公众健康和公共行动构成严重风险[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。关于COVID-19的错误信息很常见，并已通过社交媒体平台和其他信息系统在全球迅速传播[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]。2020年2月，世界卫生组织总干事宣布全球COVID-19信息“过剩”为“信息大流行”[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。自那以后，人们创造了“误传”一词，以反映有关该病毒的误传相应增加[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

错误信息通常是令人信服的、有说服力的和情绪化的，在社交媒体平台上传播得比事实信息更远、更快、更深入、更广泛[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。在关系紧密的社区中尤其如此，正如在美国、瑞典和荷兰的一些社区中传播疫苗错误信息所观察到的那样[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba-gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]。主流媒体上流传的关于新冠肺炎的常见观点包括:将疫情描述为泄露的生物武器、5G无线技术的后果、政治骗局，以及政府为控制民众而编造的疫情。其他人详细介绍了个人可以采取的预防或治疗这种疾病的无效措施，如晒太阳或服用维生素C [gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

错误信息可以通过塑造信念和态度，特别是在社会网络中遇到的错误信息，并强化已有的价值观和立场，从而破坏公共卫生工作[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]。重要的是，降低预防行为的感知风险或感知效果以及改变对社会规范的感知可能会影响个人遵循建议的意愿，如自愿检测、隔离和可能的疫苗接种[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

了解公众对COVID-19的了解并确定基于错误信息的信念有助于形成有效的公共卫生沟通，以确保努力减少其影响，例如揭穿gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

本文使用的数据来自澳大利亚公众的纵向队列研究。我们的目的是:(1)调查研究样本中COVID-19错误信息信念的流行程度;(2)检查是否有任何人口统计学、社会心理和认知因素与这些信念有关;(3)调查这些错误信息是如何随时间变化的。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

数据收集gydF4y2Ba

本研究中使用的数据来自澳大利亚的一项前瞻性、纵向、全国性调查，旨在评估2020年第一次封锁期间公众对COVID-19健康建议的理解、态度和实施情况的变化[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。2020年4月17日至24日期间共招募了4362名参与者;这些参与者完成了基线调查(第1轮)。该调查是在澳大利亚报告的COVID-19病例越来越多时采取第一批预防措施(保持身体距离和隔离)1个月后进行的。该样本的一个子集(n=3214)被邀请进行纵向随访，以评估大流行期间态度、信仰和行为的变化。在3214名参与者中，1882名(58.5%)被邀请参加第二轮调查，该调查于2020年5月8日至15日(即基线或第一轮调查后3周)进行。第三轮调查于2020年6月5日至12日(即基线调查后约6周)对3214名参与者中的1369名(43%)进行，当时澳大利亚的限制显示出放松的迹象，新的COVID-19病例和报告的社区传播数量急剧减少。第三轮调查是在澳大利亚一些地区COVID-19病例重新出现之前进行的。gydF4y2Ba

招聘gydF4y2Ba

参与者是通过社交媒体(如Facebook和Instagram)上的广告和一家市场研究公司(Dynata)招募的。我们使用了两种不同的招募方法，目的是获得更多样化的样本。只有那些通过社交媒体招募的参与者才被邀请进行纵向随访。gydF4y2Ba

Dynata是一家市场研究公司，在澳大利亚拥有一个拥有60万会员的数据库，这些会员愿意参与在线研究。只有在符合研究资格标准的情况下，Dynata才会邀请会员参加某项研究。例如，只有符合以下资格标准的参与者才被纳入本研究:成年人(即18岁或以上)，目前居住在澳大利亚，能够阅读和理解英语。gydF4y2Ba

通过Dynata招募的参与者在完成调查后会获得积分;这些积分可以兑换成礼品券、慈善捐款或现金。通过社交媒体招募的参与者有机会参加抽奖，在每一轮调查结束后，有机会赢得10张价值20美元的礼品卡中的一张。gydF4y2Ba

伦理批准gydF4y2Ba

获得了悉尼大学人类研究伦理委员会(2020/212)的伦理批准。在调查开始时，参与者被告知研究的目的、保密性以及参与的风险和收益。完成并提交在线问卷被视为同意的证据。gydF4y2Ba

措施gydF4y2Ba

该调查是使用Qualtrics (SAP SE)这一在线调查平台建立和管理的，并在健康素养实验室进行了试点。每一轮的调查项目均根据全国纵向研究[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba以反映在该限制阶段被认为最相关的心理、行为和知识因素。本研究的相关措施详见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．年龄、性别、教育程度、家庭非英语语言(LOTE)和社会经济地位在第一轮进行了评估，详见我们之前的研究[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

使用Stata/IC (v16.1;StataCorp LLC)。统计学显著性阈值设为gydF4y2BaPgydF4y2Ba< . 05。对参与者特征和研究结果进行描述性统计(连续变量的均值和标准差，分类变量的频率和相对频率)。为了减少分析结果的数量，使用主成分分析(PCA)将基线的错误信息信念合并为单一测量。使用截断线性回归(基于对PCA中包含的所有问题回答“强烈不同意”而产生的提取的错误信息成分的最小数值可能值的下限截断)来探索提取的错误信息成分与可能的解释变量之间的关联，并控制先前显示与错误信息信念相关的社会人口因素[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

通过参与者随机截取的线性混合模型和稳健的标准误差，检查了研究轮次中错误信息信念的变化。由于每一轮所包含的项目有所变化，这些项目被单独分析。gydF4y2Ba

将PCA降维应用于10个特定的COVID-19神话项目(包括在研究的第三轮)。使用多变量截断回归模型(如上所述的下限截断)来检查与提取成分的关联，使用与分析第1轮错误信息信念相同的解释变量。如果调查项目在第三轮中重复出现(即感知到的COVID-19威胁、对政府的信心和使用社交媒体作为“前3名”信息来源)，则包括该版本的变量;否则，基线时的反应将继续进行(即数字健康素养、机构信任和社会人口变量)。在第三轮中增加的另一个解释变量(即拒绝公众号)也包括在这些模型中。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

样本特性(横截面和纵向)gydF4y2Ba

每个月的样本特征总结为gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．与全国数据相比，我们的样本年龄稍大，包括更多的女性，具有更高的教育程度，并且不太可能在家里说外语。gydF4y2Ba

错误信息信念与社会人口学、认知和社会心理变量的关联(四月的横断面样本)gydF4y2Ba

在澳大利亚封锁一个月后，在4362名参与者中，753人(17.3%)同意有关疫苗有效性的数据经常是编造的(该调查问题指的是一般疫苗，而不是COVID-19疫苗);652人(15%)同意群体免疫对COVID-19有益，但这一点被掩盖了;603人(13.8%)认为COVID-19的威胁被夸大了;595人(13.6%)认为澳大利亚政府的限制力度超过了要求。对这些问题的回答是适度相关的(两两)gydF4y2BargydF4y2Ba在0.36 ~ 0.63之间)，具有良好的内部一致性(Cronbach α= 0.78)和充分的抽样充分性(Kaiser-Meyer-Olkin or KMO=0.76)。对这些项目进行主成分分析，提取出一个特征值大于1的单一成分，占方差的60.7%(成分负荷见表S1)gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba)。估计的边际均值从多变量回归模型的错误信息信念在基线提供了gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba．对错误信息信念的更强认同与年龄较小、男性、受教育程度较低以及主要在家里说英语(gydF4y2BaPgydF4y2Ba＜.001for all). After controlling for these variables, misinformation beliefs were found to be significantly associated (PgydF4y2Ba＜.001for all) with lower levels of digital health literacy, perceived threat of COVID-19, confidence in the government, and trust in scientific institutions.

错误信息信念随时间的变化(4 - 6月纵向样本)gydF4y2Ba

在整个研究期间，与错误信息信念一致的流行程度显示在gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba随着时间的推移，这似乎是一致的。给出了线性混合模型固定部分的估计平均值gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba．时间的显著影响(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.006)被认为是错误的信念，即COVID-19的威胁被大大夸大了，两两对比显示，这种信念在4月和5月之间有所增加;但是，6月份没有保持这种差异。认为群体免疫对COVID-19有益的观点有所下降，但在4月至5月期间被掩盖了。gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。在整个研究期间，没有观察到政府限制信念的强度(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .41点)。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

特定错误信息信念与社会人口学、认知和社会心理变量的关联(6月纵向样本)gydF4y2Ba

来自澳大利亚政府网站的10个COVID-19错误信息项目之间的一致性水平具有中等的内部一致性(Cronbach α= 0.693)和足够的抽样充分性(KMO =0.761)。应用主成分分析(变量旋转)识别出特征值大于1的3分量解，累计占方差的51.15%(见表S2)gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba用于组件加载和比例与各项目的协议)。对每个组成部分的贡献项目进行审查后，得出以下3个标签:gydF4y2Ba

1. 症状管理和预防错误信息:主成分(PC)1(解释总方差的18.9%)gydF4y2Ba
2. 原因和传播错误信息:PC2(解释总方差的16.7%)gydF4y2Ba
3. 免疫和治疗错误信息:PC3(解释总方差的15.6%)gydF4y2Ba

关于有关症状管理和预防的具体错误信息，在第369轮的1369名参与者中，301名(22%)参与者认为高温可以杀死病毒，295名(21.5%)参与者认为紫外线可以杀死病毒，179名(13.1%)参与者认为布洛芬会加剧COVID-19(见表S2)gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba)。对症状管理和预防错误信息(PC1)的更大支持与更年轻的年龄和男性性别显著相关，在控制人口统计学(年龄、性别、教育程度和LOTE)后，与较低的机构信任和更大的公众账号拒绝(PC1)显著相关;看到gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)。关于原因和传播的错误信息，在1369名参与者中，167名(12.2%)参与者同意导致COVID-19的病毒是由中国武汉的一个实验室设计和释放的，57名(4.2%)参与者同意来自中国的包裹可能传播病毒，只有8名(0.6%)参与者同意5G网络应对病毒的传播负责。原因和传播错误信息(PC2)与受教育程度低和社会劣势显著相关。在控制了社会人口变量后，对这些陈述的更大信任也与更低的数字健康素养、更低的感知公共威胁、更低的机构信任和更大的拒绝官方账户相关(PC2;看到gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)。关于免疫和治疗的错误信息，在样本的1369名参与者中，62名(4.5%)参与者同意维生素C是一种有效的治疗方法，55名(4%)参与者同意有COVID-19的治疗方法或疫苗，32名(2.3%)参与者同意羟氯喹是一种有效的治疗方法，15名(1.1%)参与者同意流感疫苗提供免疫力。更大的免疫支持和治疗错误信息(PC3)与年轻显著相关。在控制了社会人口因素后，较低的数字健康素养、较低的感知公共威胁、较低的机构信任和对官方账户的更大拒绝与对这些陈述的更大信任相关(PC3;看到gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

我们的分析显示，较低的机构信任度、较低的数字健康素养以及对官方账户的更大拒绝与对COVID-19错误信息的更强认同有关。在主要在家里说外语的参与者中，在年轻年龄组和男性中，错误信息也更常见。最常见的错误信息信念是关于症状管理和预防。我们发现，在4月至5月期间，有两个错误信息项目发生了微小变化:与“COVID-19被严重夸大”的一致性增加，与“群体免疫对COVID-19有益但被掩盖”的一致性减少。尽管这些差异在统计上是显著的，但它们可能几乎没有实际重要性(即，在7分制中，分别只有0.08和0.12个单位的变化)。值得注意的是，在封锁期间和之后的一段时间内，同意每个项目的参与者比例基本保持一致。gydF4y2Ba

对COVID-19错误信息的认同率低于其他国家的报告[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]，但我们注意到，我们的研究样本不能代表澳大利亚人口。2020年5月进行的一项澳大利亚民意调查显示，与病毒的产生、传播和预防有关的错误信息的支持率相对较高(12%-77%)[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。有趣的是，与本次调查结果相比，我们发现，认为5G网络正在传播病毒的人要少得多。民意调查发现，人口统计模式与我们的发现相似，其中男性和年轻参与者比其他群体更认同一系列COVID-19错误信息。研究表明，在美国和英国，年轻人更有可能对COVID-19持有阴谋论[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。此外，其他研究发现，美国男性比女性更有可能同意COVID-19阴谋论[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

错误信息信念与低教育程度、LOTE、年轻年龄和男性性别之间的关联表明，在向这些特定群体传递公共卫生信息方面存在重大差距。我们最近的研究强调了在知识和行为上的类似差异[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]，以及政府关于COVID-19的卫生信息的复杂性问题。受教育程度较低和感染程度较低的人对COVID-19症状的了解较差，并且不太能够识别预防感染的行为。最近，人们的注意力集中在接触非英语母语人群的重要性上。gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]。我们的研究进一步强调了撰写健康信息的必要性，以满足不同的健康素养要求，并针对特定的研究群体。例如，年轻人和文化和语言多样化群体的代表应参与COVID-19信息的设计，以确保信息的适当色调和传递。这可以通过测试与这些群体的沟通、在向公众发布信息之前组织消费者焦点小组以及确保公共卫生沟通小组有代表来实现[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。理想情况下，应采用合作方式，确保有关COVID-19预防的针对性社区信息的相关性和有效性。gydF4y2Ba

如果不考虑数字卫生素养，在线提供高质量信息不太可能成为对抗错误信息影响的充分战略。消息传递和揭穿必须在多个可信通道上传递[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]，内容和风格一致，并以当地语言传达，以确保所有社区的参与[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]。新出现的证据支持这样一种观点，即心理接种——预先让人们接触小剂量的错误信息技术——可以在不同文化中建立对虚假信息的抵抗力。gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。重要的是要投资于教授数字健康素养和对健康新闻持健康怀疑态度的项目，包括干预措施，促使人们在进一步分享与covid -19相关的新闻内容之前考虑其准确性。gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。最后，应尽可能利用公共卫生当局与可信赖组织之间的伙伴关系来提供信息和纠正错误信息[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]。当纠正性信息对基于错误信息的信念如何以及为什么不正确提供连贯的解释时，纠正性信息是最成功的[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]。研究表明，在个人接触到错误信息后，纠正信息可以抵消误解，提高信念的准确性[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

及时、准确和透明的信息传递对于在其他不太可靠的消息来源之前获得公众对当局沟通的信任至关重要[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。尽管现在全球都有强烈的兴趣来限制错误信息的传播，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]，这将需要“独立的事实核查员、独立的新闻媒体、平台公司和公共当局进行持续和协调的努力，以帮助公众了解和应对大流行”[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在世界各地和澳大利亚，首都城市爆发了反封锁抗议活动，抗议者表示反对疫苗接种、电信塔和COVID-19骗局。研究人员最近调查了有关COVID-19的错误信息与人们遵守公共卫生建议和政府强制措施的意愿的关联程度;他们发现，当错误信念的强度增加时，意愿显著降低[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba];这还包括减少利用COVID-19疫苗接种的意愿[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]。在某些情况下，错误的信息导致了严重的伤害，例如伊朗甲醇中毒事件[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]。由于澳大利亚和世界其他国家继续生活在全球流行病的波动现实中，错误信息的传播一直是一个令人关切的领域。纠正错误信息应被视为一项极其重要的科学和卫生政策活动[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba]。重要的是，更极端的阴谋论信仰很少;例如，在我们的研究样本中，只有不到1%的参与者支持5G阴谋论。然而，在某些人口统计数据中，超过20%的参与者持有其他观点，这表明人们普遍存在困惑，或者只是过时的信息在人们中传播，例如关于使用布洛芬的信息。gydF4y2Ba

优势与局限gydF4y2Ba

这项研究规模庞大，种类繁多，但不能代表全国人口。鉴于此，从这些流行调查结果中进行推广需要谨慎。样本是通过在线小组和社交媒体招募的。大多数参与者都受过良好的教育，来自文化和语言多样化群体的比例很低。因此，该样本可能无法代表所有受COVID-19影响且易受错误信息影响的人群，包括老年人。由于资金限制，通过Dynata招募的参与者未被纳入后续研究(即第二轮和第三轮)。此外，参与者使用的特定社交媒体平台(如YouTube、Twitter和Facebook)的细节没有在我们的调查中被捕获，但重要的是要注意，质量好的和质量差的信息都可以通过这些渠道获得。(错误)信息可能来自各种来源，如家人和朋友、电视、广播、印刷媒体或被误导的卫生保健提供者(包括初级、联合、替代和补充卫生部门)。社交媒体作为“前3名”信息来源的使用在各个教育类别中都是相似的(即所有3个类别中都是45%);然而，鉴于上述限制，目前尚不清楚哪个平台正在被谁使用。gydF4y2Ba

这项研究的纵向设计使我们能够评估错误信息的信念是否在大流行过程中发生了变化。根据设计，调查项目会随时间变化;然而，这使我们无法确定基线处PC的纵向变化。最后，一些错误信息可能是上下文和主观的(例如，“政府限制比需要的更强”)，这可能影响了一些参与者的解释和反应。gydF4y2Ba

关于covid -19的不正确信息——无论是被贴上错误信息、神话、阴谋论还是谣言的标签——每天都在流传，我们对各种预防干预措施价值的认识在大流行期间有所进展。虽然我们承认，本调查中包含的一些错误信息经过了合法的调查(例如，世界卫生组织在大流行早期发布了反对使用布洛芬的建议，但后来被撤回)，但它们已被证明在科学上是不正确的，被列为错误信息，并被列入主要公共卫生机构的辟谣名单。更广泛的含义是，本研究中确定的群体更有可能认同错误信息，包括年龄较小、男性、受教育程度较低、健康素养较低和LOTE，可能没有接受到最新的、基于证据的建议。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

错误信息会破坏公共卫生工作。这项基于调查的研究结果突出了COVID-19大流行背景下沟通有效性方面的重要差距。在努力防范和揭穿错误信息的过程中，公共卫生当局必须紧急与值得信赖的、有影响力的利益相关者和社交媒体公司建立新的伙伴关系，以接触本研究中确定的群体。传播者必须密切关注确保所有社区都能获得、理解和采取可靠的COVID-19咨询意见。gydF4y2Ba