吸烟者参与推特上关于电子烟使用相对危害的信息和错误信息的可能性:来自随机对照试验的结果

简介

由于接触颗粒物、金属和其他成分，使用电子烟与潜在的健康风险有关[1］．然而，越来越多的证据表明，吸电子烟对健康的短期风险远低于吸普通香烟[1，2］．最近针对现有吸烟者的研究报告称，在英国和美国，认为电子烟与吸烟一样有害或更有害的误解正在增加。[3.］．对电子烟与吸烟相对危害的误解可能会阻止吸烟者考虑改用电子烟，以减少继续吸可燃性香烟的危害[4，5］．

虽然最近的研究描述了各种社交媒体平台上的电子烟营销和信息[6-10]，对于社交媒体上与电子烟相关的信息和错误信息的类型和来源，以及这些信息和错误信息如何影响公众对电子烟危害的误解，人们的了解有限。Misinformation可定义为不正确或具有误导性的信息[11，与误解不同，误解是指个人错误或不准确的信念。一些关于电子烟的错误信息的例子包括电子烟与可燃香烟一样或更有害，或者电子烟完全无害。具体来说，在评估吸烟者对电子烟与吸烟相对危害的信息和错误信息的了解程度方面存在知识缺口。衡量受众对Twitter等社交媒体上健康信息和错误信息的参与度，可以为错误信息如何传播并可能影响用户的电子烟行为提供重要的见解。计划行为理论认为意图是行为的有力预测因素[12];因此，参与的可能性可以预测信息和错误信息的实际参与程度。

此外，研究表明，健康谣言、健康信息和错误信息会破坏公共卫生努力，因为在互联网上，错误信息比准确信息传播得更快更广。13］．感知到的信息重要性可以调节互联网上的信息共享和错误信息[13］．在其他平台上也有一些关于参与度的研究，但很少关注Twitter，这是一个受欢迎的社交媒体平台，许多人经常使用它来发现新闻和信息。其他探索推特上的信息和错误信息数据的研究更具描述性或关注推特帖子的内容[14-16]，或者将烟草使用视为结果，而不是将参与视为结果[17］．需要更多的科学证据来研究社交媒体上的错误信息，以便更好地制定公共卫生干预措施[18］．

为了弥补这一研究差距，我们分析了来自一个更大的基于网络的随机对照实验的数据，以比较吸烟者在Twitter上与电子烟危害相关的各种形式的信息和错误信息的可能性。我们特别研究并比较了美国和英国，因为这两个国家的电子烟法规和公众对电子烟的看法不同，我们想研究这些背景下的关系。社交媒体上关于电子烟的信息和错误信息很普遍，这项在社交媒体平台Twitter上进行的探索性研究有助于研究接触有关电子烟的信息和错误信息是否会影响参与的可能性。这些发现将为未来在其他社交媒体平台上重复研究提供信息，并为衡量对信息和错误信息的实际参与度的研究提供信息。

方法

方法概述

这项分析的数据来自一项基于网络的实验，涉及1200名美国和1200名英国成年吸烟者。这项研究的主要目的是研究接触推特上关于电子烟危害的信息和错误信息对吸烟者戒烟和使用电子烟意图的影响[19］．这项分析的重点是衡量Twitter上电子烟危害的错误信息的可能性，这些信息是作为整体研究的一部分收集的。参与者通过基于网络的消费者研究小组proge注册，通过互联网资源招募，如电子邮件邀请、电话提醒、网站上的横幅和消息，以及在线社区(CONSORT[报告试验综合标准]图中)图1)．符合条件的参与者年龄为18岁及以上，在过去30天内吸烟，并且在过去30天内没有使用电子烟。

‎ 查看此图

参与者首先完成了戒烟和使用电子烟意愿的基线测量。接下来，参与者通过Prodege调查平台上内置的最小填充随机器功能被随机分配，以1:1:1:1:1的比例查看以下四种实验条件之一的四条推文:(1)电子烟与吸烟一样有害或更有害，(2)电子烟完全无害，(3)不确定性，或(4)控制(体育活动)。基于电子烟危害的科学现状[1，2]，条件1和2代表错误信息的推文，条件3代表媒体在推特上经常声称电子烟危害的证据不确定或质疑科学说法的评论。

向参与者展示的推文是通过研究团队开发的经过验证的机器学习算法捕获的[20.，21］．我们选择使用真实的推文，而不是人工创建的推文，以便更真实地反映参与者在社交媒体上可能遇到的情况，这将为研究结果提供更多的外部有效性。使用SPSS中的随机样本函数，从超过70万条关于电子烟危害的推文中识别出499条推文，然后研究团队将每个实验条件的推文范围缩小到20条。这些推文的入选标准如下:(1)明确声明电子烟与吸烟一样或更有害，完全无害，或不确定;(2)不提及儿童或青少年;(三)不提及具体疾病;(4)不得说脏话;(5)有多次“点赞”或“转发”;(6)无广告;(7)不得拍照; and (8) was available publicly (ie, not deleted). We then selected four representative tweets for each of the experimental conditions. Tweets for the control condition comprised 4 physical activity tweets to reduce bias and avoid topics related to e-cigarettes and substance use. Within each condition, participants viewed 4 tweets in the same order.多媒体附件1显示包含每个条件的推文。

在这项研究中，我们狭隘地关注电子烟的相对危害与吸烟的短期危害的主题，并依赖于与推文发生和研究进行时同期的科学状况[1，2］．在英国，电子烟受到严格监管，并已被认可为对吸烟者减少伤害的策略[22］．这些报告的结论反映在美国和英国公共卫生机构的健康信息中，即电子烟的危害比继续吸烟低95% [23，24］．此外，英国公共卫生部最近的报告得出结论，使用电子烟对健康产生不良影响的相对风险预计将大大低于传统卷烟[25］．这为在本研究中将推文归类为错误信息提供了理论依据。然而，我们认识到绝对的证据使用电子烟对健康的影响，因此将表明使用电子烟完全无害的推文归类为错误信息。

在每条推文之后，参与者都会被展示一个简短的描述，说明在推特上回复、转发、点赞和分享信息的含义。然后他们被要求表明他们是否有可能回复、转发、喜欢或分享他们刚刚看到的推文。在回答这些问题之前，参与者还获得了Twitter对每种参与形式的官方定义的链接(多媒体附件2)．然后，他们被要求完成戒烟和使用电子烟意图的后测测量，然后是关于人口统计和烟草使用的问题。参与者被问及他们访问或使用8个不同社交媒体平台(Twitter、Instagram、Facebook、Snapchat、YouTube、WhatsApp、Pinterest和LinkedIn)的频率，满分为6分，从一天几次到从不。我们进行了随机化检查，并确认随机化是成功的，因为基线特征在4种情况下没有差异。布里斯托尔大学的机构审查委员会批准了这项研究。

措施

结果测量:使用推文的可能性

基于先前对Twitter上新闻和健康信息的参与度的研究，我们将推文的参与度操作化为回复、点赞、转发或分享此类信息的可能性[26］．这些参与形式代表了Twitter用户在Twitter平台上与每条推文互动时可以选择的4种方式。在阅读了指定的实验条件下的4条推文后，参与者被问及4个问题，其中包括“你有可能回复/转发/点赞/分享这条消息吗?”回答选项为“是(1)”或“否(0)”。多媒体按条件总结了四个不同敬业度变量的平均值(SD)。16个项目的库德-理查德森系数(KR-20)为0.93，表明内部一致性较高。我们通过总结对16个敬业度问题的回答(范围0-16)，创建了一个联合敬业度指数的可能性。

协变量

我们获得了参与者的特征，包括性别(男性或女性)、国家(英国或美国)、种族(白人或非白人)、教育程度(高中或中学以下);一些学院/继续教育学院;大专或以上学历)，年龄(以年为单位)，社交媒体使用情况(每天使用8个不同的社交媒体平台;例如，推特，脸书，Instagram和YouTube)，每天上网时间(每天几个小时)，过去使用电子烟(从未或曾经)，以及与可燃香烟相比，电子烟的基线感知相对危害(危害小得多到危害大得多的李克特量表)。

统计分析

分析样本包括每月至少使用一次任何社交媒体平台的参与者，974人每月至少使用一次Twitter, 1287人从不使用Twitter，但每月至少使用一次其他社交媒体平台。我们排除了139名报告从未使用过8个社交媒体平台中的任何一个的参与者，因为关于参与可能性(回复、转发、点赞和分享推文)的问题对这些参与者来说可能没有意义。尽管实验刺激是在推文的特定背景下呈现的，但我们在分析中同时包括了推特用户和使用其他社交媒体的用户，因为我们预计使用其他社交媒体的用户会熟悉参与推文的概念。

我们使用R软件对数据进行编码和分析。我们首先对参与变量(回复、转发、点赞和分享)的个人可能性进行了描述性分析，并对参与变量按条件分层的综合可能性进行了分析。接下来，我们将参与可能性作为结果进行了双变量泊松回归，将总体联合参与变量作为正计数变量，并将条件作为分类预测变量。条件1(推特上说电子烟和吸烟一样有害或更有害)被用作参考条件，以便与对电子烟最不利的情况进行比较。然后，我们将参与可能性的泊松回归作为结果，调整Twitter用户和使用其他社交媒体的用户之间的协变量。

我们按国家对双变量和多元回归模型进行分层，以分析美国和英国样本与Twitter用户和其他社交媒体用户之间的状态和参与度之间的关系。NagelkerkeR²计算各回归模型的Akaike信息判据值，以确定总体拟合优度，考虑模型中参数的数量。参与变量和协变量都没有缺失值。为了比较条件1、2和3与条件4(对照)下的敬业度，我们使用条件4作为两个样本的参考条件(多媒体附件4而且5)．

结果

参与者的特征

表1总结了推特用户和其他社交媒体用户的国家参与者特征。与英国参与者相比，美国参与者往往年龄更大，受教育程度更高，种族更多样化。我们发现Twitter和其他社交媒体用户的参与者特征相似(参见表1有关详情)。

图2按条件总结了特定类型的业务以及总体业务的计数方法。

‎ 查看此图

Twitter用户参与可能性的预测因素

多媒体附件6总结了推特用户的状态和联合参与测量之间的关联的回归分析，并由美国和英国的参与者分层。在Twitter用户中，在条件1(电子烟的危害与吸烟一样或更大)的情况下，参与者比在条件2(电子烟完全无害)的情况下更有可能参与推文。在各种模型中，我们发现国家、年龄、种族、教育程度、社交媒体使用的增加，以及电子烟比可燃香烟更有害的基线感知危害与参与可能性的增加有关(多媒体附件6)．

在美国和英国参与者的分层分析中，这些发现基本相似，除了条件3(电子烟危害的不确定性)。在整个样本中，在条件1(电子烟的危害与吸烟一样或更大)下，参与者与条件3(电子烟危害的不确定性)下的参与者参与推文的可能性并没有显著提高。然而，在按国家分层后，美国参与者在条件3中比条件1中更不可能参与推文，而英国参与者在条件3中比条件1中更有可能参与推文。

预测其他社交媒体用户参与的可能性

多媒体总结了整体研究样本和美国和英国参与者分层的条件与联合参与测量之间的关联的回归分析。在其他社交媒体用户的整体样本中，在条件1(电子烟的危害与吸烟一样或更大)下，参与者更有可能参与推文，而不是在条件2(电子烟完全无害)和条件3(电子烟危害的不确定性)下。在所有模型中，国家、年龄、种族、教育程度、社交媒体使用和日常互联网使用与参与可能性的增加相关(多媒体)．在英国分层样本中，社交媒体用户参与条件4(对照条件)的可能性并不明显高于条件1(电子烟与吸烟一样有害或更有害)。

讨论

主要研究结果

据我们所知，这是首批研究Twitter和社交媒体用户在目前不使用电子烟的美国和英国吸烟者中参与网络健康信息的可能性差异的研究之一。通过对美国和英国成年吸烟者的网络样本进行随机对照实验，我们发现，与表明电子烟完全无害的推文相比，参与者更有可能参与声称电子烟与吸烟一样有害或更有害的推文——特别是转发、点赞和分享。在推特用户中，美国和英国的样本在不确定条件下参与推文的可能性与电子烟同样或更有害的推文相比存在差异。尽管在各种条件下参与的总体可能性不大，但这些研究结果表明，在显示电子烟相对于吸烟的相对危害的错误信息的推文和关于电子烟对吸烟者无害的信息和错误信息的推文的潜在参与之间存在显著差异。

在美国成年吸烟者中，越来越多的人错误地认为电子烟与吸烟一样有害，甚至比吸烟更有害[4]，我们的研究结果表明，有必要进一步调查电子烟与吸烟一样有害或更有害的错误信息对公共卫生的影响，以及潜在原因。了解错误信息的影响对于制定纠正方法或媒体素养干预措施非常重要，以确保吸烟者对电子烟的相对危害有准确的认识，并帮助吸烟者做出明智的决定以减少危害[13，27］．还需要进行研究，以了解潜在的认知和情感机制，这些机制促使吸烟者在社交媒体上了解电子烟与吸烟的相对危害。互联网对人口健康的影响正在继续扩大，有必要更好地了解人们如何越来越多地参与“健康社交媒体”[28，29］．先前对推特帖子的内容分析支持将社交媒体纳入烟草相关干预措施的重要性[30.，31]，而研究也支持利用推特作为公众参与健康推广的一种手段[32，33］．

我们对Twitter和非Twitter社交媒体用户在参与互联网上不确定信息时的不同发现，提供了初步证据，表明我们不能将这些发现推广到所有社交媒体用户。这项研究的下一步将是重复这项研究，以检查关于电子烟危害的信息和错误信息，特别是在其他社交媒体平台(如Facebook和Instagram)以及这些特定平台的用户中暴露于不确定信息的情况下。对错误信息影响的认识也可用于提倡使用新兴方法，如信息流行病学[34-36]，以进一步研究人群中的现象，并为公共卫生和公共政策提供信息。不同国家的社交媒体平台及其用户对不确定性的理解可能不同。然而，我们比较Twitter和非Twitter社交媒体用户的结果基本相似，这表明其他平台的社交媒体用户仍然可以洞察哪种形式的电子烟信息更有可能在互联网上传播。

限制

在基于网络的研究中，该研究被限制在测量参与者对推特上的信息和错误信息的参与可能性。研究参与者是自愿小组的一部分，不代表美国和英国的吸烟者。此外，为了呈现真实的推文，而不是实验操纵的推文，在4种条件中所选择的推文除了关于电子烟危害的内容存在差异外，在各个方面(如发布推文的用户的姓名和证书、推文的长度、点赞或转发的数量)也存在差异。使用实际推文的基本原理是保留现实世界中发生的推文的原始内容。未来的研究可能会考虑使用实验操作的推文来复制这一研究，以保持其他信息特征在各种条件下保持不变。这项研究没有涉及使用电子烟带来的潜在绝对危害的细微差别，例如青少年使用和滥用责任，尼古丁释放剂量更高，以及个人创造自己的电子液体混合物。我们的方法没有涉及青少年电子烟的使用，因为这超出了我们最初研究问题的范围。我们承认电子烟的潜在危害，因此将提到电子烟无害的推文归类为错误信息。未来的研究需要更好地评估公众如何参与社交媒体上描述与使用电子烟有关的危害的信息和错误信息。

结论

尽管存在局限性，但这项研究提供了初步证据，表明与电子烟无害的信息相比，在社交媒体上短暂接触电子烟与吸烟一样有害或更有害的信息可能与参与度的提高有关，这在推特和其他社交媒体用户以及美国和英国的参与者中是一致的。但与不确定信息相比，Twitter和其他社交媒体用户的发现模式更加微妙，也有所不同。这需要进一步的调查，未来的研究可能会考虑探索参与时长以及社交媒体帖子本身的个人特征(如信息来源、内容、回复、转发、点赞或分享)以及其他特征如何影响对虚假信息的参与可能性。需要努力检查接受此类错误信息对吸烟者对电子烟相对危害的信念和态度以及使用电子烟减少危害的意图的影响，因为之前的一项研究发现，青少年接触YouTube上的错误信息会影响对烟草产品的态度[37］．互联网对人口健康的影响正在继续扩大，有必要更好地了解人们如何越来越多地参与“健康社交媒体”[18，38，39］．这项研究的证据对于为未来的纠正干预提供信息至关重要，以解决误解，并向吸烟者提供关于电子烟相对危害的准确信息[40，41］．减少错误信息的工具已用于公共卫生的其他领域，可应用于电子烟相关的信息和错误信息，可以通过准确性推动、有影响力的标签和基于网络的健康社区[42-44］．我们的研究结果可以为信息如何在社交媒体上传播提供信息，以及未来的公共卫生努力和干预措施如何更好地了解参与社交媒体以打击互联网上存在的错误信息的可能性。