来自加州公立大学的校园吸烟政策和与吸烟相关的推特帖子:回顾性研究

简介

推行校园禁烟政策的学院和大学数目不断增加[1-4］．截至2020年7月，估计有2542个完全无烟的校园场所(包括2104个完全无烟的校园场所)，其中2176个禁止在任何地方使用电子烟[5］．现有证据显示，校园禁烟政策深受校园社区的欢迎[6，7]以及校园禁烟风气的转变[7］．在实施校园禁烟政策后，吸烟率似乎有所下降[8，9]，但在禁烟令实施后，电子烟的使用可能会增加[9，10］．各大学的政策比较表明，更严格的政策与减少二手烟接触有关[11]、吸烟行为[11，12]，并看到其他人吸烟[12］．

鉴于烟草和电子烟产品格局的变化，以及对政策实施和执行的不同态度，校园吸烟政策对整体情绪(尤其是年轻人)的影响更难评估。将社交媒体帖子定位到特定的时空区域，可以比较现场与吸烟有关的态度和行为，包括在有和没有吸烟或无烟校园之间进行比较。因此，从公开的社交媒体Twitter帖子中获得的地理位置信息提供了一个机会，可以获得回溯到政策实施时期的信息监视生成的见解。

加州公立四年制大学为评估政策执行期间与烟草相关的态度和行为提供了独特的比较。加州有两所四年制公立大学，分别是加州大学(UC)和加州州立大学(CSU)。自2014年1月起，加州大学所有校园开始实施全系统禁烟政策，禁止在校园内使用烟草，包括电子烟[13］．CSU紧随其后，于2017年9月生效了一项系统范围的政策[14］．这段时间提供了一个评估不同系统政策对校园烟草相关态度和行为的影响的机会。因此，这项研究的目标是利用Twitter的地理定位数据，回顾性比较有和没有吸烟或无烟校园政策的大学之间的校园烟草使用气候(不考虑吸烟产品的类型)。

方法

数据收集

2015年，加州大学系统颁布了全系统禁烟政策，在加州大学系统颁布之前，地理定位推文被用于对加州大学和加州大学校园的吸烟主题推文进行回顾性分析(加州大学富勒顿校区于2013年8月颁布了自己的无烟政策)。使用Twitter公共应用程序编程接口结合Amazon Web services上的云计算服务进行数据收集。对包含用户启用的地理空间坐标的消息进行筛选。这些数据以JSON格式收集并存储在关系数据库中，其中包括发布日期和时间、原始推文的超链接、推文文本和地理空间坐标等信息。

文章如果包含以下与烟草产品和行为相关的关键词，将被选择用于进一步分析:比迪烟，香烟，香烟，小雪茄，雪茄，只是“，类，浸，e-cig，水烟，huqqa，联合，尤尔的说法，丁香，万宝路，纽波特，njoy，管，上卷，蓬松，烟，吸烟，鼻烟，鼻烟，烟草，vape，特许经销商，vapejuice，汽，特许经销商，vapine，蒸汽，给水管，waxpen,或杂草．关键词的选择和采用是基于之前的研究[15，16，因为它们与大学生活或烟草产品有关，这是在推特上手动搜索的结果。为了简洁起见，在推特上进行人工搜索，在大学生活相关的推文中被提及次数最多的美国香烟前2名(万宝路和纽波特)也被包括在关键词列表中。

然后，使用斯坦福预防研究中心提供的这些学校的基本地图，对包含这些关键词的推文进行进一步过滤，以识别那些物理上来自CSU或UC校园的推文(即地理围栏)。17]，作者通过谷歌地图在卫星图像中对学校边界的并发有效性进行了可视化评估。将包含关键字的帖子的经纬度坐标加载到ArcGIS Desktop(版本10.6)中，并使用剪切功能省略CSU或UC校园形状文件之外的推文。

定量数据分析

人工注释人员手动评估了与用户生成的烟草产品或相关行为相对应的研究主题相关的帖子，以获得表面有效性。人工注释人员接受过烟草研究方面的培训，并参与了先前的研究信息监测研究[18，19］．帖子被手动标注为对吸烟的积极、消极或中性情绪。这些属性由2位作者选择，具有较高的评分间可靠性(Cohen κ=0.96)。所有作者通过讨论解决了分歧。我们进行了卡方检验，以确定无烟校园(加州大学所有校园和加州大学富勒顿分校)与非无烟校园之间的情绪是否存在显著差异。

定性内容分析

第一作者对与吸烟有关的情绪的推文进行了单独的内容分析，以确定中心主题[20.］．推文被导入Atlas。Ti(第8版)[21］．每条推文都是一个记录单元，相互排斥。所有的推文都根据其来源的校园吸烟政策进行编码(烟草或无烟vs非烟草或无烟)。然后使用一般归纳方法开发推文编码框架，以评估主题内容[22］．一旦制定了编码方案，就会根据校园吸烟政策类型对推文进行编码和分析。

结果

自2015年以来，共收集了42,877,339个与吸烟相关关键词的帖子，其中2837个来自加州大学或科罗拉多州立大学系统的校园，其中758个被人工验证与用户生成的吸烟行为讨论有关。在有正面或负面情绪的Twitter帖子中(来自286个独立用户的396条帖子)，66.4% (n=89)来自无烟校园的帖子对烟草产品有正面情绪，相比之下，76.7% (n=201)来自没有无烟校园政策的帖子(P= 03)。图1显示了来自CSU (A)和UC (B)校园的正面和负面情绪推文的地理编码，这些校园的推文数量最多。

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数据中出现了四个主题类别的负面情绪推文和九个主题类别的积极情绪推文(表1)．内容分析发现，在校园禁烟政策的负面情绪推文中，有两个主要主题:观察到其他人在校园里吸烟(可能违反了现有政策)，以及对香烟或吸烟者气味的不满(表2)．对校园间积极情绪推文的评估表明，积极情绪的差异可能是由于对自己吸烟行为的一般性评论和对吸烟作为一种普遍行为的评论数量更多。来自没有禁烟或无烟政策的校园的各种积极情绪推文可能也导致了有禁烟和没有禁烟政策的校园之间对吸烟的情绪差异;其中包括鼓励他人吸烟，表达对吸烟的积极看法，吸引吸烟的人或吸烟的环境，尽管这些都不是主要的主题。

讨论

主要研究结果

对来自加州四年制公立大学校园的推文进行定量分析，发现校园吸烟政策状态对吸烟的态度存在显著差异，来自没有吸烟或无烟政策的校园的积极情绪推文比例更高，但无论校园吸烟政策类型如何，总体上积极情绪的比例都很高。更大的积极情绪可能是由于更多的推文包含对自己吸烟行为的一般性评论，以及将吸烟作为一种普遍行为的评论，以及更多类型的积极情绪推文。

与之前工作的比较

在这两种类型的校园中都发现了对吸烟的负面情绪，但没有吸烟或无烟政策的大学在两类中有更多的积极情绪推文:对自己吸烟行为的一般评论和对吸烟行为的一般评论。与其他研究一致，这些差异可能表明，无烟校园的政策通过和实施可能与对吸烟不那么积极的情绪有关[6，7］．尽管外联项目和基础设施变更等工作可能有助于政策遵守[23-25在美国，需要继续努力改变校园吸烟的规范，并增加政策的支持。这些努力应持续不断，以促进校园人士广泛参与政策的实施过程。此外，推特上表达吸烟欲望和意图以及自我报告吸烟的帖子表明，有必要在所有校园更积极地促进戒烟[24-25］．未来的研究还应评估，在不同烟草、电子烟和其他吸烟产品使用的基础上，情绪是否会有显著差异，特别是在推出新产品和禁止在年轻人和年轻人中流行的产品(如调味产品)的背景下。

限制

本研究收集的数据仅限于启用了地理定位功能的Twitter用户，这可能会导致推文数量和类型的偏差，或者数据被收集的Twitter用户。此外，这项研究只审查了一个日历年的数据，以评估有和没有吸烟或无烟校园政策的加州大学之间的情绪差异，尽管检查了随后几年(2016年和2017年)的推文，可能在政策实施后产生了额外的用户情绪。另一个限制是一些推文中可用的受限上下文信息(例如，提到“吸烟”而没有提及特定产品)，主要出现在表达吸烟意图的推文中，这可能指的是大麻而不是烟草产品。我们也没有将我们的数据集限制为每个用户一条推文，尽管一个表达消极或积极情绪的用户可能更有可能在他们发布的其他推文中有类似的情绪。这种方法的基本原理包括检测吸烟行为的第二和第一手资料，这可能与多个吸烟行为实例有关，这可能导致对涉嫌违反校园禁烟令的情绪表达可能被低估。最后，这是一项生态研究，评估了对大学校园吸烟相关社交媒体帖子的调查与这些校园政策之间的关系。本研究中发现的关联可能不适用于个人，大学政策对情绪的影响应该在广泛的个体参与者的研究中进一步调查，其选择是校园人口的代表。

结论

在加州公立大学的推特用户中，对烟草产品和使用的总体情绪较高，尽管在没有吸烟或无烟校园政策的校园中，积极情绪更高。无烟政策倡议，包括实施，可能有助于减少大学校园对吸烟的积极情绪，并应得到加强，以最大限度地提高其影响。