关于电子尼古丁输送系统和COVID-19的讨论和错误信息:推特内容的定性分析

简介

COVID-19大流行迅速蔓延，截至撰写本文时，全球确诊病例超过4.9亿例，确诊死亡人数超过610万例[1］．COVID-19可导致急性呼吸窘迫综合征，对尼古丁和烟草使用者可能尤其危险[2］．新出现的证据表明，电子尼古丁输送系统(ENDS)的使用与COVID-19易感性和严重程度、检测和诊断的更高发生率之间存在关联，特别是在美国青少年和年轻人中[3.］．考虑到这些产品使用的增加，这是令人担忧的。2015年，全球约有3500万人报告使用ENDS，随着可重复使用和一次性使用ENDS的普及，这一数字预计还会增加[4］．

关于烟草和尼古丁使用与COVID-19风险之间潜在关联的研究有好有坏。一些已发表的研究表明，与不吸烟者相比，当前吸烟者和前吸烟者自我报告的COVID-19感染情况更严重[5]，吸烟与COVID-19发展的几率较高有关[6]，而使用ENDS与COVID-19感染风险增加有关[3.］．然而，一系列表明烟草和尼古丁使用与COVID-19风险之间呈负相关的预印本也已发布，其中一些预印本的影响范围很大。例如，一份预印本表明，吸烟可使感染COVID-19的风险降低一半，在撰写本文时，该预印本的浏览量超过5.6万次，推文已被转发200次[7］．同样，一份表明当前吸烟与COVID-19死亡率呈负相关的预印本已被观看超过14,000次[8］．一项使用推特数据的研究发现，在这些预印本和未经同行评审的出版物发布后，人们对吸烟和使用ENDS的态度变得更加积极，这表明烟草和尼古丁使用者感染和恶化COVID-19的风险可能更低[9］．

同样，关于COVID-19对ENDS使用影响的研究也有好有坏。一项针对美国成人双烟和终端烟使用者的小样本便利调查发现，约四分之一的参与者在大流行期间试图减少烟草和尼古丁的使用[10］．包括美国在内的五个国家的调查结果也发现，由于大流行，戒烟企图有所增加;然而，这项研究也显示，在COVID-19封锁期间，烟草和尼古丁产品的实际消费量几乎没有变化[11］．一项对终端用户的定性研究发现，在封锁期间，终端产品供应有限，促使他们转向容易获得的香烟[12］．

COVID-19大流行伴随着“信息大流行”，大量信息在线上和线下传播[13］．特别是，在大流行期间，关于COVID-19的错误信息一直在社交媒体上传播[14，15］．人们发现，推特上关于COVID-19的错误信息在几天内就会像病毒一样传播开来，往往会助长阴谋论。14］．推特是一个理想的平台，可以对当前卫生话题(包括COVID-19和ENDS)的公众舆论、对话和错误信息进行研究。大多数推特用户都维护着公共档案，通过使用推特的公共流应用程序编程接口可以实时获取数据，从而将自己提升为“信息监视”工具[16，17］．最近，Twitter数据被用于开展与COVID-19和ENDS讨论相关的初步工作，作者呼吁对与使用ENDS和COVID-19相关的Twitter消息(即推文)进行更系统、深入的定性检查[18］．另一项研究对推特数据进行了研究，发现在大流行期间在推特上谈论ENDS的人比那些没有在推特上谈论ENDS的人更担心COVID-19死亡。19]，但没有对这些推文的内容进行深入的定性分析。

因此，本研究的目的是系统收集美国疫情最严重期间与COVID-19和ENDS相关的推文，并对其进行定性分析，以对与使用ENDS与COVID-19之间的感知关联相关的用户讨论进行分类。在推特上使用“社交倾听”方法可使人们更好地理解当前重要的与烟草有关的主题[20.］．此外，定性方法允许对讨论进行深入探索，通常会产生丰富的数据，这些数据可以与定量结果进行三角分析，从而对现象进行更全面的理解。这可以为在大流行剩余时间内与终端终端使用和COVID-19错误信息有关的公共卫生信息传递和干预提供信息，并为未来对与终端终端和其他烟草产品有关的其他错误信息的调查提供信息。

方法

数据收集与采样

我们使用了开源的Twitter健康信息实时监控(RITHM)框架[17]根据Lienemann等人的建议，从2020年3月1日至2020年6月30日，在多个时间点上收集约210万条与ends相关的关键词和标签(vape, vapes, vaper, vapers, vaping, vaped，电子烟，电子烟，电子烟，ecig, ecigs, juul, juuls, juuling)匹配的推文[21］．其中，大约一半(100万)是原创推文，另一半(110万)是“转发”(即重播他人的内容)。然后，我们确定了包含与SARS-CoV-2病毒及其引起的疾病covid-19相关的关键词和标签的推文(sarscov2, SARS-CoV-2, covid, covid-19, covid19，冠状病毒，冠状病毒，rona小姐)，其中包括67321条原创推文和204603条转发推文。接下来，我们随机获得了与covid -19相关的原始推文的5% (n=3366)子样本，用于人工注释。先前的研究表明，这种方法在完整数据集的上下文中保持子样本的可泛化性[17，22］．这项研究得到了匹兹堡大学人类受试者保护办公室的批准。

代码本开发和编码程序

最初的代码本开发涉及一个单独的随机推文池(即，不是来自3366条主要推文)。单独的代码是通过混合过程开发的，既使用了先前研究确定的主题，也使用了两位独立编码员对随机推文池的检查[18］．编码员审查并注释了这些推文，并与主要作者讨论了潜在的代码。经过两轮这个过程后，一个包含代码和子代码名称、定义和示例的初始代码本被开发出来(表1)．

在最初的代码本开发之后，两名编码员得到了一份包含推文文本和每条推文在线链接的电子表格。这条推文最初是为了相关性而编码的，定义为讨论COVID-19和ENDS之间的已知关联(例如，“美国因# COVID19住院的人中，近40%在20岁至54岁之间。#电子烟可能是导致这种情况上升的原因”和“我要把rona吸走”)。讨论ENDS或COVID-19但两者之间没有明显联系的推文被排除在外(例如，“随着中国电子烟生产的恢复，中国对冠状病毒的恐惧有所减轻”)。编码员查看了在Twitter上编码时仍然公开的所有相关推文，以便评估外部内容的链接。然而，编码器包含了来自不可用推文的文本，以保持原始数据的全面性。

然后对相关推文进行编码，看它们是否引用了四个主要类别:关于COVID-19严重程度与ENDS使用之间关联的讨论;关于COVID-19和电子烟或电子烟产品使用相关肺损伤(EVALI)症状相似性的讨论;关于COVID-19影响终端使用的讨论;以及关于个人或近似经历的讨论(例如，引用twitter用户自己看到的东西或发生在twitter用户认识的人身上的事情)。此外，编码过程中发现了与COVID-19和ENDS相关的大量错误信息，编码人员识别并标记了包含潜在错误信息的推文(定义为不受当前同行评审文献支持的陈述或夸大研究结果或公共卫生发现)。包含潜在错误信息的推文由一位经验丰富的研究生级编码员和第一作者作为主要编码类别中的主题进行分析。中描述了所有代码和子代码表1．

代码不是相互排斥的。例如，一条推文写道，“冠状病毒会攻击肺部，所以你能做的最重要的事情之一就是戒烟和电子烟。我已经第五天了，加入我吧!将被编码为关于COVID-19严重程度与ENDS使用之间关系的讨论(子代码:对ENDS使用与COVID-19症状加重相关的感知)，关于COVID-19影响ENDS使用的讨论(子代码:因COVID-19而停用ENDS)，以及关于个人或近似经验的讨论。我们同时编码了文本和视觉(如图片、视频和表情符号)内容[17］．

迭代编码过程包括由两名独立的、有经验的Twitter编码员在一名高级编码员的指导下对100条推文进行双重编码。所有的分歧都与高级编码器讨论，并与主要作者进行裁决，然后对代码本进行相应的修改。评价者之间的可靠性采用Cohen κ [23]，并且先验地认为高于0.70的值是可以接受的。经过四轮这个过程，Cohen κ达到了可接受的可靠性水平(范围为0.70-1.00)[24］．然后，这两个编码员分别对数据集中剩下的推文进行编码。

内容分析

计算每个代码的频率和百分比。专题定性内容分析方法用于归纳评估推文，并在代码中细化专题单元[25］．专题分析方法被认为是一种高度灵活的定性方法，可以提供丰富而详细的数据，特别是在大型数据集中[26］．围绕定量研究结果组织了定性主题和引用，以说明COVID-19与ENDS之间的关联。引用被删除，独特的引用被略微改写，同时保留了声明的原意，以防止识别个别Twitter用户[17］．

结果

在3366条人工编码的推文中，有1930条(57.3%)被编码为相关推文(即讨论了COVID-19和ENDS之间的感知关联)，并被纳入分析(表2)．共有1008条(52.2%)推文讨论了COVID-19易感性或严重程度与ENDS使用之间的关联，多数(n=818, 42.4%)表明ENDS使用与COVID-19症状加重有关。主要的主题集中在年轻人应该如何关注这种联系，因为他们比老年人更有可能使用ENDS，以及使用ENDS如何损害肺部和削弱免疫系统。包含这些主题的推文混合了新闻标题和个人观点。

一些推文(n=120, 6.2%)建议使用ENDS可以保护个人免受COVID-19感染和进展。其中一个主题侧重于ENDS的潜在疗效，并参考了早期研究表明尼古丁的保护作用(例如，“法国医生认识到尼古丁在对抗COVID-19病毒方面的力量。尼古丁和电子烟可能成为COVID-19的预防性治疗和治愈方法”)，以及末端烟的成分可能治愈COVID-19患者(例如，“电子烟很可能杀死COVID，因为其中含有丙二醇”)。其他主题表明，使用ENDS可保护用户免受感染，并且COVID-19与ENDS之间没有联系(即既不具有保护作用也不有害)。

较少的推文(n=80, 4.2%)表明使用ENDS实际上是导致COVID-19的原因，主题集中在COVID-19病毒存在于ENDS液体中的可能性(例如，“还记得1月份因电子烟引起的神秘疾病吗?严重的呼吸系统疾病。第一支电子烟来自中国武汉。如果他们把新冠病毒放入电子烟汁中，导致疾病和传播怎么办?”)，二手蒸汽可能会导致新冠病毒的传播(例如，“公共服务公告:电子烟是传播新冠病毒的有效方式!病毒气雾停留在空气中，你的朋友和家人就会感染病毒。不要VAPE”)。

共有479条(24.8%)推文讨论了COVID-19症状和EVALI的感知相似性(或不相似性)。其中，更多的推文(n= 42422 %)表明COVID-19和EVALI实际上是同一种疾病，主要主题集中在政府欺骗上(例如，“美国是冠状病毒的中心和起源，但特朗普和美国政府自2019年8月爆发肺炎以来欺骗了世界。”新冠病毒0号患者来自德特里克堡。#TrumpLiedPeopleDied”)以及症状和医学影像的相似性。少数推文(n= 57,3%)关注COVID-19和EVALI之间的区别，主要主题提到EVALI是如何不具有传染性的(例如，“如果电子烟死亡确实是冠状病毒，你会看到病人到医护人员的感染”)，以及受影响年龄组的差异(例如，“为什么当时没有老年人感染EVALI ?”吸电子烟的都是年轻人”)。

大约13.8% (n=266)的推文讨论了使用ENDS行为与大流行之间的潜在关系。其中，大多数人提到戒烟是为了应对大流行(n=180, 9.3%)。这一类别中最突出的主题是戒烟，因为它对呼吸健康的影响(例如，“这是戒烟和电子烟的一个极好的理由……这些习惯会降低肺部保持清洁和抵御冠状病毒感染的能力。不要让它更容易生病或更严重”)。较少的人(n= 593.1%)提到因为大流行而开始或继续使用ENDS(例如，“冠状病毒让我考虑到我的健康，所以我在b/w cigs中买了juul”)和尼古丁的健康益处(例如，“你需要吸电子烟。尼古丁使用者出现COVID-19症状的风险较低……”)。最后，有33条(1.7%)推文提到从传统香烟转向ENDS，这一编码类别中的所有推文都包含ENDS是吸烟更安全替代品的主题。

大约12% (n = 231)讨论了个人或近似的经历。在提到自己使用电子烟的用户中，一个主题是由于COVID-19限制分享他们的电子烟(例如，“因为COVID-19，不，你不能打我的电子烟”)。共有40条(2.1%)推文讨论了用户认为可能是由于COVID-19或使用ENDS引起的呼吸道症状(例如，“是持续吸电子烟导致我鼻窦感染还是我有rona”)。另一个主题侧重于过去可能患有COVID-19，但将症状归因于当时使用了ENDS。此外，一些用户表达了对使用ENDS的朋友/家人对COVID-19的担忧(例如，“我认为关于COVID-19和年轻人的问题，我们需要解决一些非常严重的问题，因为我认识的人中有90%永远使用电子烟和电子烟”)，以及对自己不使用ENDS感到欣慰。

讨论

在这项研究中，大约一半讨论了使用ENDS和COVID-19之间的关联的推文包含了这样一种观点，即ENDS可能会恶化COVID-19，特别是主要是年轻人使用ENDS可能会增加COVID-19严重症状的风险。这与最近的研究结果一致，即在13至24岁的人群中，目前使用ENDS的人和目前使用ENDS/香烟双重使用者被诊断出COVID-19的可能性分别是不使用ENDS的5倍和6.8倍[3.］．这也与研究结果一致，即ENDS可能对心血管和呼吸系统产生不利影响，并增加感染风险，特别是与传统香烟结合使用时[27］．同样，用户表示希望戒掉ENDS的推文与研究一致，研究表明，大约四分之一的美国成年烟草使用者在大流行期间试图减少使用[10］．

这项研究得出的主题，结合以前的研究，表明将公共卫生信息集中在终端用户中与covid -19相关的健康结果可能更糟的可能性上，可能会与社交媒体上讨论这一主题的人产生共鸣。具体战略，如放大将终端使用与COVID-19联系起来的准确Twitter信息，以及通过社交媒体传播带有与可信来源关联的明确可采取行动的公共卫生建议的信息，可能是向前发展的重要卫生传播工具[28］．

我们的发现也与其他人报告的与COVID-19相关的错误信息迅速传播的情况一致[29，30.］．在我们的研究中，一个明显的错误信息来源是与covid -19相关的研究的预印本占多数，这些预印本尚未经过同行评审，后来被推翻了[9，31］．例如，我们发现，Twitter用户引用未经证实的报告，即烟草和尼古丁使用者患COVID-19并发症的风险较低，作为开始或维持使用ENDS的理由[7，8］．制定和传播反信息，澄清与终端使用和COVID-19有关的证据，可能有助于遏制这种错误信息的传播[32］．

此外，我们的分析还揭示了与病毒起源、传播性和潜在治疗方法相关的阴谋论[29，33］．例如，多条推文表明COVID-19和EVALI实际上是相同的情况。其他几条推文表明，中国设计了这种病毒，并通过ENDS将其传播到美国。在2019冠状病毒病之前，对EVALI的担忧似乎导致了青年终端药物使用的下降[34］．如果年轻人开始将EVALI等同于COVID-19，但不相信COVID-19的危险，或者不再担心这种独特的与电子烟有关的疾病，这一趋势可能会逆转。由于EVALI和COVID-19的症状相似，建议临床医生在所有疑似COVID-19的临床遭遇中评估ENDS的使用[35］．

一些推文表明丙二醇可能会杀死病毒，从而保护ENDS用户免受感染，这与丙二醇气体抗病毒和抗菌性能的普遍误解有关[32］．其中一些人还表示，美国政府发起了有关ENDS的法规，包括禁用香料，目的是囤积丙二醇用于COVID-19的治疗。虽然还需要更多的研究来更好地理解阴谋论的在线传播和终端使用行为之间的关系，但这些发现强调了使用社交媒体来监控当前关于各种公共卫生危机的话语的价值[13］．Twitter的实时特性允许比传统方法(如调查)更快地捕获和分析与健康相关的信息、错误信息和虚假信息。此外，使用社交网络分析等技术可以帮助评估这些信息的传播范围和传播情况，从而可以制定有针对性的干预措施，以减少错误和虚假信息的分享。

我们的研究有局限性，因为这些结果既不能推广到非twitter用户，也不能推广到普通人群。推特用户往往比一般人群更年轻，受教育程度更高[36]，分析的推文内容可能反映了这一点。此外，虽然我们努力收集随机的推文样本，但收集的推文并不一定代表关于这个主题的所有推文内容。本研究中的推文是由人类编码员编码和分析的，这也是一个必要的限制。但是，采取了一系列步骤来减轻这种担忧。首先，我们使用了经过高度训练和经验丰富的Twitter编码员，由高级编码员指导。其次，我们的代码本是系统开发的，并包含具体的定义和示例，以指导编码员进行解释。第三，我们进行了四轮双编码，直到达到足够的评分者之间的可靠性。在每一轮中，编码员与高级编码员讨论不一致的结果。最后一个限制是，本研究无法得出关于ENDS和COVID-19之间关联的结论。相反，本研究对关于ENDS和COVID-19的讨论进行了定性分析。

总之，推特上关于ENDS和COVID-19之间关联的讨论往往相互矛盾。这些冲突反映了缺乏一致的卫生信息传播，这可能助长了猜测和错误信息的传播。研究结果表明，需要进一步研究关于ENDS使用和COVID-19的信息和错误信息的传播，特别是在社交媒体平台上。他们还提出了公共卫生提供者可以实施的以证据为基础的澄清的潜在目标。