JMIR Infodemiology

重点关注因特网上健康信息和错误信息的决定因素和分布及其对公众和个人健康的影响。

主编:

Tim Ken Mackey,硕士,博士,加州大学圣地亚哥分校教授;加州大学圣地亚哥分校医疗保健研究与政策系主任;全球卫生政策和数据研究所主任


JMIR信息流行病学(JI, ISSN 2564-1891,主编:Tim Ken Mackey)是一个新期刊(最近被接受为公共医学中心/ PubMed重点关注因特网上健康信息和错误信息的决定因素和传播,以及其对公众和个人健康的影响;一门新的科学学科被称为Infodemiology自2002年以来,它在2020年与COVID-19相关的信息大流行中势头日益强劲认识到这是管理突发公共卫生事件的重要支柱。卡塔尔世界杯8强波胆分析JMIR出版物为在过去十年或更长时间里一直带头推动这一新科学学科的发展而感到自豪现在,通过汇集研究和政策领域的思想领袖,第一本也是唯一一本专门研究这一迅速发展的领域的杂志正在加速这一新的跨学科学科的发展。感兴趣的领域包括信息监控(信息监视,包括社会监听);电子卫生素养和科学素养;知识精炼和质量改进过程和政策;以及政治和商业利益对知识有效翻译的影响。

最近的文章

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信息监视和社会倾听

2021年是接种COVID-19疫苗的一年,这在普通民众中引发了更广泛的讨论,一些人支持接种疫苗,一些人反对接种疫苗。人气社交媒体平台Twitter在提供新冠疫苗信息方面发挥了重要作用,在观察公众反应方面发挥了有效作用。我们关注了来自日本和印度尼西亚的推特,这两个国家有大量的推特用户,对副作用的担忧一直被认为是疫苗犹豫的一个重要原因。

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信息监视和社会倾听

自2020年3月11日世界卫生组织宣布2019冠状病毒病为大流行以来,该疾病在全球范围内产生了前所未有的影响。像Reddit这样的社交媒体可以作为增强态势感知的资源,特别是在危机期间监测公众态度和行为方面。然后,可以利用获得的洞见更好地理解2019冠状病毒病危机期间的公众态度和行为,并支持传播和健康促进信息。

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Infodemic管理

在COVID-19大流行期间,我们每天都接触到大量信息。世界卫生组织将这种“信息大流行”定义为大流行期间误导性或虚假信息的大规模传播。信息大流行期间错误信息的传播最终导致对公共卫生命令的误解或对公共政策的直接反对。尽管已经努力打击虚假信息的传播,但目前的人工事实核查方法不足以打击信息泛滥。

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疫苗接种情绪与反疫苗接种信息流行病学

通过接种疫苗实现群体免疫取决于公众的接受程度,而接受程度又取决于公众对接种疫苗的风险和好处的理解。因此,关于疫苗的公共卫生信息的基本目标是清楚地传播往往复杂的信息,并越来越多地打击错误信息。塑造公众理解的主要渠道是主流在线新闻媒体,这些媒体对COVID-19疫苗的报道非常广泛。

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Infodemic管理

2019冠状病毒病(COVID-19)大流行造成了信息大流行,即线上和线下信息过剩。在这种情况下,自大流行开始以来,关于营养与COVID-19之间联系的准确信息以及错误信息和不实信息在推特上流传。

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信息监视和社会倾听

由于直接面向消费者(DTC)基因检测能够自行负责地获取有关祖先、性状或健康的新信息,消费者经常求助于社交媒体寻求帮助和讨论。YouTube是最大的视频社交媒体平台,提供大量与DTC基因检测相关的视频。然而,这些视频的评论区大部分都是未经探索的。

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原始文件

加拿大新斯科舍省最近成为北美第一个实施被视为同意的器官捐赠立法的管辖区。改变同意模式是一个更大的省级计划的一个方面,该计划旨在提高器官和组织捐赠和移植率。被认为同意的立法可能会在公众中引起争议,而公众的参与是该项目成功实施的必要条件。

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在人群中评估和建设电子卫生/数字素养

搜索引擎提供健康信息框作为搜索结果的一部分,以解决常见搜索症状的信息空白和错误信息。之前很少有研究试图了解那些寻求健康症状信息的个人是如何在搜索引擎结果页面上浏览不同类型的页面元素的,包括健康信息框。

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Infodemic管理

尽管疫苗可用,但对疫苗的犹豫阻碍了公共卫生官员在美国缓解COVID-19大流行的努力。尽管一些美国民选官员发布了疫苗接种命令作为回应,但其他人则通过广播将疫苗效力降至最低的信息,放大了人们对疫苗接种的犹豫。社交媒体上COVID-19信息的政治两极化性质导致了不文明行为,在这种情况下,卫生态度往往更多地取决于政治意识形态,而不是科学。

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疫苗接种情绪与反疫苗接种信息流行病学

Facebook、Instagram、Twitter和YouTube等社交媒体平台在传播反疫苗观点和错误信息方面发挥了作用。疫苗一直是管理COVID-19大流行的一个重要组成部分,因此,阻碍接种疫苗的内容通常被视为对公共卫生的关切。然而,并非所有关于疫苗的负面信息都是明确的反疫苗信息,其中一些可能是公共卫生专家和社区之间公开交流的重要组成部分。

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Infodemic管理

与covid -19相关的错误信息的数量早已超过了事实核查员可用来有效减轻其不良影响的资源。自动化和基于网络的方法可以有效遏制网上的错误信息。基于机器学习的方法已经在文本分类任务中取得了稳健的性能,包括可能质量较低的新闻可信度评估。尽管初步、快速的干预措施取得了进展,但与covid -19相关的错误信息的严重性继续让事实核查员不知所措。因此,迫切需要改进信息疫情应对的自动化和机器学习方法。

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信息监视和社会倾听

在COVID-19大流行期间,社交媒体传播信息和传播错误信息,影响了预防措施,包括保持社交距离和接受疫苗。

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