大流行期间口罩指导的演变和对公众认知的潜在危害:推特上情绪和情绪的信息流行病学研究

简介

背景

在应对COVID-19这样快速发展的大流行疫情时，公共卫生建议迅速演变，优化沟通对于积极影响与健康相关的行为和结果至关重要。在过去，可靠信息的有效传播已被证明是克服公共卫生危机的关键，特别是在需要全体人民协调努力的情况下[1］．在全球卫生危机期间，公共机构被认为是可靠的信息来源，但它们在就实时预防措施提供循证指导方面面临挑战[1，2］．疾病控制和预防中心(CDC)是美国负责保护公众健康的主要联邦机构之一。它为通过包括社交媒体平台在内的各种渠道向公众传播的公共卫生措施提供了主要指示[3.-6］．

公共卫生传播

信息传递策略是战略沟通的一个关键原则。公共卫生传播尤其受到生态基础的推动，认识到公共卫生受到社会、行为、政治和环境因素的影响[7］．因此，它需要多层次的传播信息战略，包括“在个人层面有针对性的信息，在群体层面有针对性的信息，在社区层面的社会营销，在政策层面的媒体宣传，以及在人口层面的媒体运动”[7］．1993年，疾病预防控制中心主任确定，健康沟通应被视为其预防计划的一个组成部分，并创建了一个10步信息传递框架，以促进意识、态度和信念的变化，最终可能影响健康行为[8］．随着时间的推移，这一框架不断演变，特别是在9/11事件和随后的炭疽袭击之后增加了危机和紧急风险通报(CERC)方面的考虑[9］．

CERC战略一般遵循5个阶段的范式:(1)危机前阶段，涉及潜在的应对准备;(2)最初阶段，即疫情开始时，信息往往不稳定，可能令人困惑;(3)维护阶段，包括澄清风险感知信息和纠正错误信息;(4)解决阶段，即疫情得到解决;(5)评估阶段，包括回顾经验教训[9-11］．在过去十年中，公共卫生组织在埃博拉、H5N1禽流感和寨卡疫情爆发期间努力充分解决公众关切，这些组织在COVID-19大流行的前三个阶段也遇到了类似的障碍[12-15］．在反击有关个人行为的错误信息时，这一点尤其明显[16-18］．

情感与情感

越来越多的研究表明，对政府和公共卫生组织的信任与其在传播公共卫生信息以实现最佳个人合规方面的有效性之间存在关联[12，19-22］．2015年的一项民意调查显示，只有19%的美国人总是或大多数时候信任美国联邦政府，而2017年71%的美国人表示信任美国疾病控制与预防中心[3.，23］．然而，在2022年，对CDC的信任度下降到50% [24］．考虑到疾病预防控制中心在社会上的地位，它的通信，特别是在社交媒体上的通信，在疾病爆发的各个阶段，它们可能得到一般人群最多的关注，在准备和响应工作中发挥着至关重要的作用。

卫生传播通常依赖于为每个公共卫生运动调整既定的理论和行为模式。这些理论包括理性行动理论、健康信念模型、社会学习/认知理论、扩展并行过程模型、创新扩散和社会营销[25，26］．然而，这些决策理论并没有有效地考虑态度、情绪和文化规范对最终行为的影响，正如一项对预防艾滋病毒/艾滋病传播运动的评估所表明的那样[26］．此外，在整个传播活动中传播不断发展和纠正的信息也会带来挑战。当人们接收到更新的信息时，尽管人们愿意接受这些信息为事实，但对这些更新的信息的解释遵循一种态度一致的方式，其中个人更愿意对信息的可信度表示不信任[27］．对疾病预防控制中心在寨卡疫情期间的沟通活动的分析表明，更新或纠正信息在疫情最初几个月对公众健康观念产生了积极影响，但没有影响疾病预防控制中心的可信度[28，29］．然而，当前COVID-19大流行的最新研究表明，信息更新的积极影响可能是短暂的[30.］．

推特的角色

在健康危机期间，Twitter已被证明可以有效地识别公众对新出现的疾病爆发的健康后果的担忧，并根据用户的健康行为跟踪疾病活动[31-36］．之前的研究表明，Twitter数据可以用来实时了解公众情绪，并根据用户的兴趣和情绪量身定制个性化的公共卫生信息[34，37，38］．从2020年2月到2021年5月，美国疾病控制与预防中心多次更改了口罩(这里简称为口罩)的指导方针，从最初不鼓励非医护人员在大流行之初使用口罩，到建议所有人都使用口罩，再到建议接种过疫苗的人可选择佩戴口罩，再到在COVID-19病例数再次激增时再次建议所有人都使用口罩。在2022年2月的新闻发布会上，美国疾病控制与预防中心主任罗谢尔·瓦伦斯基警告说:“我们都不知道我们和这种病毒的未来会怎样....我们需要做好准备，我们需要为接下来发生的任何事情做好准备。我们希望在我们的水平较低时，让人们从戴口罩等措施中解脱出来，然后在未来情况恶化时，有能力再次戴口罩。”39］．鉴于佩戴口罩指南的信息不断变化，探索大流行期间迄今为止与口罩相关的决定如何影响公众情绪和情绪至关重要。

为了评估CDC口罩指南(即建议和放松)的变化如何影响社交媒体话语，本研究应用了计算流行病学和社会科学的方法来快速评估大量公开可访问的社交媒体数据[40］．这项研究特别关注Twitter，因为它在公共卫生传播中的作用[41］．我们的研究强调了联邦机构，特别是疾病预防控制中心和广大公众所面临的公共卫生传播的复杂问题。从形式上讲，我们的目标是评估围绕2020年4月3日和2021年5月13日美国疾病控制与预防中心制定的掩盖指南，公众认知的变化(通过推特上表达的情绪和情绪来衡量)。我们调查了口罩指南的变化对公众情绪和对口罩使用的情绪的影响，并假设，指南的变化(1)影响了公众对口罩使用的情绪，但(2)不会改变对CDC可信度的看法，特别是可信度。

方法

数据收集

Twitter官方应用程序编程接口(API) 1.1版本通过重复搜索收集了包含至少一个与covid -19相关关键字的推文。作为悉尼大学团队成员进行的单独项目的一部分，API的查询分为几个步骤。从2020年2月10日开始，搜索推文端点每7天自动运行一次，根据一组特定的与covid -19相关的查询收集推文(表1) [42］．运行时，该流程将从API请求100条与covid -19相关的推文，将这些推文保存到数据库中，然后再请求下100条推文，直到收集完所有推文为止。请求的频率是每15分钟450次(由于Twitter API施加的速率限制)，因此每15分钟有45,000条tweet。从2020年3月17日开始，这一流程切换到Twitter流API，该API与Twitter一直保持开放连接[43］．在这个新过程中，只要用户发布了一条与感兴趣的关键字匹配的推文，它就会在几秒钟内被发送到数据库。

分析仅限于来自美国用户的英文原始推文(即，转发被省略)。GeoNames地理数据库用于根据帐户位置字段(即Twitter用户在其公共配置文件中提供的位置，如果有的话)识别用户位置。然后，数据集被限制为仅包含与面具相关术语的推文，这些关键词是根据研究团队的集体专业知识选择的(表1)．通过首先提取包含至少一个COVID-19关键字但不包含掩码关键字的推文，生成比较器数据集。然后为每天选择一个随机数量的比较器推文，以便任何给定一天的比较器推文数量等同于当天的屏蔽推文数量。例如，如果3月2日有500条屏蔽推文，则将在当天选择500条随机比较器推文，其中包含COVID-19术语，但没有屏蔽术语。2020年和2021年用于分析的每日推文数量提供在多媒体附件1，表S1，和多媒体附件2，表S2。

数据在两个时间段进行评估:2020年3月1日至2020年6月30日和2021年4月1日至2021年6月13日。在第一段时间内，即2020年4月3日，美国疾病控制与预防中心制定了新的指导方针，将布或织物面罩(如口罩)用作额外的自愿预防措施，以保护他人免受COVID-19传播[44-46］．这与2020年2月27日发布的一条推文指南截然相反，当时美国疾病控制与预防中心表示，“目前不建议使用口罩来帮助预防新型冠状病毒”，而是鼓励他们的推特粉丝(截至2022年4月5日，@CDCGov主账户上有470万粉丝)生病时呆在家里，用肥皂和水洗手，以减缓疾病的传播[47］．在个人防护装备短缺的情况下，疾控中心官员认为，这一位置可能会降低公众囤积口罩的可能性，并为医护人员节省医院级口罩[48］．

第二个分析时段(即2021年4月1日至2021年6月13日)是根据美国疾病控制与预防中心对指南的修订而选择的，该指南在推特上指出，“如果你完全接种了#COVID19疫苗，你可以在不戴口罩的情况下恢复活动。”两个月后，由于SARS-CoV-2 Delta型病毒的激增，这一建议被撤销[49］．

情感分析和情感分析

在使用价感字典和情绪推理器(VADER)计算情绪得分之前，链接、标签符号和@被从推特中删除。这种方法是专门为社交媒体数据设计的，在计算复合情绪得分(范围从-1到1)时，结合了表情符号、标点符号、大写字母和否定。得分高于0.05的推文被标记为“积极”，低于-0.05的推文被标记为“消极”;所有其他推文都被标记为“中性”[50］．

每条推文还被映射到一组基于加拿大国家研究委员会(NRC)词汇情感词典的情绪。51］．NRC将每个单词与8种情绪(愤怒、期待、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤、惊讶和信任)中的至少一种联系在一起，从0到1。在计算情感之前，删除了所有HTML转义字符、停止词、标点符号和数字，然后转换为小写和标记化。对于一条给定的推文，每种情绪对应的最终得分是通过将与该情绪对应的token的情绪得分相加来计算的。

统计分析

使用中断时间序列分析来评估情绪和情绪结果在2个指导方针变化前后的变化。每个模型都包含一个事件发生前趋势的术语(即建议使用口罩或放松这一建议)、事件发生当天的瞬时效应和事件发生后趋势。每年，感兴趣的结果包括平均每日复合情绪得分的变化，具有特定情绪的推文的百分比(即，积极的、消极的或中性的，每种情绪的单个模型)，以及总情绪得分(即，带有特定感兴趣的情绪标记的单词的总和，每种情绪的单个模型)。对于所有结果，分别评估模型并相对于比较器数据集。分析在R(版本4.1.2;R基础统计计算)使用RStudio集成开发环境(版本2021.09.0)。一个P值小于.05 (P<.05)被认为具有统计学意义，作者认为没有足够的统计学比较来证明采用额外的假设修正方法。这是由于本研究的探索性和II型错误(例如，未能识别出真正的关联)比I型错误(例如，识别出虚假的关联)更有害的决定[52］．

结果

2020年4月3日，疾控中心口罩推荐指南

在第一个指导方针(即CDC口罩建议)前后的4个月里，有1,106,756条与口罩相关的推文，为比较国收集了等量的推文。在2020年2月29日至6月30日期间，与口罩相关的推文比比较国COVID-19推文更积极(β=。06, 95% ci .05-.07;P<措施;图1)．特别是，在任何一天，正面推文的百分比比比较国同期观察到的高4.43个百分点(95% CI 3.82-5.03;P中性推文的百分比较低(β= -3.94, 95% CI -4.68至-3.21;P<措施)。在2020年4月3日口罩推荐后，口罩相关数据集中负面推文的比例增加(β=。51, 95% ci .43-.59;P<措施)。然而，在任何一天，负面推文的平均数量与比较器没有本质上的差异(β= -。49, 95% CI -1.31 - 0.33;P= .24点;图1)．

在情绪方面，与面具相关的推文表达了越来越高的信任水平(β=。004, 95% ci .003-.004;P<.001)，但降低悲伤的水平(β= -。003, 95% ci -。004到- 002P<.001)和惊喜(β= -。001, 95% ci -。001到0;P=.005)在2020年4月3日之前，CDC建议。然而，悲伤水平(β=。004, 95% ci .003-.005;P<.001)和惊奇(β=。001, 95% ci 0-.001;P在疾控中心的建议下，与口罩相关的推文中的表达量增加了=.003，而信任则减少了(β= -。004, 95% ci -。004到-.003;P<措施)。在任何一天中，与面具相关的数据集和比较者之间表达的愤怒、期待、厌恶或喜悦的水平没有实质性的差异。然而，与面具相关的推文表达了更高的信任水平(β=。131, 95% ci .122-.140;P<.001)，但悲伤较少(β= -。042, 95% ci -。053到-.031;P<.001)和惊喜(β= -。026, 95% ci -。03到-.021;P<.001)相对于比较器数据集。

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2021年5月13日，疾控中心口罩放松指南

在第二次指导方针转变(即美国疾病控制与预防中心放宽口罩)前后的10周内，有321,119条与口罩相关的推文，比较国中有同等数量的推文。在2021年4月1日至2021年6月13日期间的任何一天，与口罩相关的推文中表达的情绪都比比较者更负面(β= -。06, 95% ci -。05到- 0.06;P<措施;图2)．特别是，面具相关数据集中负面推文的比例比比较国平均高出9.50个百分点(95% CI 8.74-10.3;P<措施)。同期，中立推文的比例下降了8.74个百分点(95% CI -9.31至-8.17;P<.001)，正面推文的比例降低了0.76个百分点(95% CI -1.37至-0.15;P= .02点)。5月13日口罩放松后，负面推文的比例立即上升(β=3.43, 95% CI 1.61-5.26;P中性推文的百分比下降(β= -4.46, 95% CI -7.07至-1.84;P=措施)

在任何一天，在所有类别中，除了惊讶的情绪(β= -。004, 95% ci -。009至.001;P=.09)，与面具相关的推文比比较国的推文表达了更高的情感水平。在口罩建议被撤销之前，愤怒水平(β=。001, 95% ci 0-.001;P=.007)，恐惧(β=。001, 95% ci .001-.002;P<.001)，悲伤(β=。001, 95% ci 0-.002;P=.001)，信任(β=。001, 95% ci 0-.001;P与口罩相关的推文中<.001)的数量每天都在增加。在口罩建议放宽后，愤怒水平继续增加(β=。001, 95% ci 0-.002;P=.02)，而信任度下降(β= -。001, 95% ci -。002至0;P= .008)。

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讨论

主要研究结果

这项研究首次描述了推特上与口罩相关的内容在COVID-19大流行期间围绕CDC建议和放松口罩指南的演变。总之，我们的研究发现，在2020年口罩建议和2021年口罩放松之后，中性推文都显著减少了。在2020年口罩建议发布后，与口罩相关的推文中表达的情绪比其他COVID-19推文要积极得多。相比之下，在2021年口罩放松后，与口罩相关的推文中表达的情绪更为负面。此外，两组与口罩相关的数据集都表明，情绪水平高于其他COVID-19推文。特别是，这两个时间段的特点是，在指导方针改变之前，表达厌恶的推文比例更高，而在指导方针改变之后，表达信任的推文比例更低。我们的主要发现表明，美国疾病控制与预防中心(CDC)发布的指导方针的转变可能会对美国推特用户对口罩使用的看法产生切实的负面影响，对未来戴口罩政策的设计和其他类似的预防健康措施产生影响。

口罩是抗击SARS-CoV-2等传染病传播的重要公共卫生工具。严格遵守戴口罩政策可能有助于在包括大流行在内的严重疾病暴发期间减少传播[35］．然而，在美国，口罩的使用已经变得越来越政治化和两极化。最近的一项评估推特上与口罩相关话语状态的工作发现，在2020年3月至7月期间，相应的推文表达了越来越多的负面情绪，尽管这项研究并没有把重点放在疾控中心的公告作为干预措施，也没有包括放松后的一段时间[53］．其他研究表明，在2020年1月至10月期间，反口罩言论占了与口罩相关的内容的10%，其数量在美国主要指导方针的变化中有所不同[54］．这些结果证实了我们的发现，即在美国疾病控制与预防中心于2020年4月3日宣布口罩建议后，推特上与口罩相关的话语越来越两极化。

随着在线信息搜索行为的增加，人们对相互冲突的信息和政治内讧的接触和接触也在增加。55］．虚假信息通过在线社交网络迅速而容易地传播，并与突发公共卫生事件初始阶段波动和令人困惑的信息相结合，促进了公众的负面情绪，难以维护公众信任[56-58］．最近的研究表明，在公共卫生危机的维持阶段传播纠正性信息的努力在消除误解和为采取与健康有关的预防性行为获得支持方面都是无效的[13］．这一发现表明，尽管气氛迅速变化，但在突发公共卫生事件的危机前和初始阶段，简明和一致的信息传递对于个人最高程度地坚持防范和预防措施至关重要。尽管美国疾病控制与预防中心试图就口罩的使用提供明确的信息，但相对于临床结果发布的速度，它的反应被认为是缓慢的。此外，这种公认的迟缓反应，加上与世界卫生组织等其他全球卫生组织的立场冲突，可能在无意中造成了普通公众的困惑和不信任情绪[59，60］．这种影响可能已经在我们的数据集中捕捉到了，因为随着指南的每次转变，推文中表达的与信任相关的术语水平下降了。此外，我们的数据中的口罩推文在2021年比比较国的负面程度要高得多，这可能表明已经存在高度的口罩疲劳，而在5月13日放松建议之后，负面推文的进一步增加可能表明对CDC缺乏透明度的不满。

健康传播建议

尽管推特和其他社交媒体平台可以迅速地将重要的建议告知公众，但这项研究表明，如果这些信息没有得到有效传达，可能会对公众的支持产生负面影响。在我们的研究中，在2020年和2021年的指导方针转变之后，美国推特用户表达的信任水平下降就说明了这一点[61］．基于这些发现，我们认为，在未来的突发卫生事件中，应考虑几种沟通策略，以确保公众保持对政府机构的信任。

首先，一致的信息必须得到该领域中不同的、受人尊敬的专业人士的认可。除了像疾病控制与预防中心这样值得信赖的政府机构，这可能还包括公共卫生和医学专家、研究科学家、政治家、科学传播专家，甚至是受欢迎的有影响力的人和名人，以便接触到多个人口统计数据[62］．这一信息应该是真实和透明的，信息可能会演变，特别是在持续的危机期间。其次，政府机构必须监测社交媒体参与情况，促进对话，以了解卫生实践的观念和动机。每个社交媒体平台都有不同的目标受众，因此可能需要跨平台的多个账户，以确保尽可能多的个人意见得到考虑。虽然社交媒体不能推广到所有人群，但它可以帮助补充传统的流行病学数据收集措施，如代表性调查，这可能更可靠，但协调成本更高。第三，对于政府机构来说，开发直接解决和纠正不正确的看法、态度和行为的教育材料可能很重要。这些材料必须是“活的”文件，随着新的误解的出现而不断更新。它们还应通过包括社交媒体在内的多种媒体渠道广泛传播和推广。综上所述，一致的信息传递、更多的社交媒体参与以及易于理解的教育材料增加了透明度和可获得性，有助于确保公众在未来的突发卫生事件中，特别是在混乱的突发卫生事件中，继续寻求政府机构的指导。

局限性和未来发展方向

我们的研究是第一次评估美国与口罩相关的推文的情绪和情绪，围绕着疾病预防控制中心与同期其他COVID-19推文的匹配比较数据集进行的2个关键指导方针转变。然而，有几个限制需要注意。首先，依赖关键词来收集相关推文可能会引入一些选择偏差。具体来说，过滤带有关键字的推文可能会排除讨论感兴趣的主题但包含拼写错误的推文。此外，一些推文，如自动广告，可能包含适当的关键词，但与公众舆论无关。鉴于广告具有说服力的本质，很可能无意中包含了它们，这可能会使我们的结果产生偏差，并使对积极情绪的估计高于一般公众的预期。未来的工作可以使用是:nullcastfilter，在用于收集本研究数据的Twitter API版本(1.1版本)中不可用，以确保这些推文被删除。其次，推文仅限于那些位于美国境内的用户根据用户资料中的地理标签发布的推文。然而，在个人资料中报告位置信息的用户可能与没有此类内容的用户有所不同。未来的工作应该尝试识别和利用其他方法来评估Twitter用户的位置。第三，没有社会人口统计数据，这可能会影响概括性。虽然社交媒体研究可以在突发卫生事件期间提供快速见解，但它们不一定能代表整个美国人口;具体来说，推特用户往往更年轻，受教育程度更高，而且比美国普通人口的平均收入更高。63］．第四，这些发现是基于国家层面的综合分析，未来的工作可能会在州一级描述模式。最后，未来的工作可以采用替代的自然语言处理和情感分析方法，如表情符号分析或词嵌入，以了解结果如何变化。

结论

我们的研究支持了之前的研究结果，即在社交媒体上制定明确的公共卫生沟通和传播准确的公共卫生指导的重要性。具体而言，我们发现，与指南宣布之前相比，围绕2020年口罩建议和2021年口罩放松的推文更加两极分化，包含的与信任相关的术语也更少。此外，虽然2020年发布的与口罩相关的推文比其他COVID-19推文更积极，但2021年发布的与口罩相关的推文更消极。2021年观察到的情绪变化可能表明，推特用户对以口罩为中心的公共卫生话语感到沮丧，并认识到最初的口罩放松变化可能为时过早。

对决策者、卫生工作者和感兴趣的利益攸关方来说，了解公众如何在社交媒体平台上参与、如何看待COVID-19大流行期间实施的预防性公共卫生措施，以及如何对美国政府宣布的指导方针的变化做出反应，是至关重要的。包含有系统数据支持的简明信息的官方信息通报对于确保广泛采用和持续遵守公共卫生干预措施至关重要。然而，COVID-19的迅速传播和关于其缓解的不断发展的证据导致公众对波动的口罩指南感到困惑。当信息传递不清晰、缺乏方向时，公众情绪和对权威机构的信任就会减弱。对于口罩来说尤其如此，在2020年和2021年期间，有关口罩使用的政策建议不断变化，有时没有向公众提供明确的证据[59，60］．鉴于卫生官员已经注意到，口罩指南可能会在感染高峰期间(无论是在当前的大流行中，还是在应对未来的大流行威胁或新出现的生物威胁时)作为缓解传染病传播的重复工具，美国疾病控制与预防中心等机构必须采用一致、明确的沟通策略，与其他主要卫生组织和更广泛的科学界保持一致。这将确保最大限度地减少两极分化的可能性，同时最大限度地提高对政府的信任和对预防措施的遵守。