我们对沙特阿拉伯伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学牙科学院的教师和学生的Twitter网络进行了一项队列研究。这所政府学校提供6年的牙科外科学士课程，2016-17学年有58名教师和301名学生。我们从2016年6月到2017年11月跟踪了这些账户。除了娱乐、体育和学术生活等话题外，该网络还包括在twitter上发布一般口腔健康信息主题的牙科用户。他们在不遵循特定议程或任何指示的情况下，自己发推特(随意)。因此，他们的推文是不规范的。相反，这反映了他们的推特习惯。它还包括遵循它们的非牙科用户。从牙科学院研究单位获得伦理批准(#EA 2014009)。

如果(1)他们在2016年6月隶属于该学院(牙科用户)，并且(2)有一个开放的Twitter帐户，那么参与者就被包括在内。参加者名单由教务处提供。研究人员联系了他们，向他们介绍了这项研究，并询问了他们的Twitter用户名。由于他们的帐户是公开的，因此没有要求他们同意[ 17］．

Twitter网络是使用软件管道构建的( 多媒体附件1:软件管道)、开源图形可视化平台Gephi [ 20.]及社会网络分析[ 21］．网络特征度量的计算包括[ 5， 8， 21]：

我们使用Twitter账户仪表板来获取关注者、推文和点赞的数量。用户被分为关注人数最少(≤200)的用户[ 8]，粉丝数最高的(≥1000)，以及粉丝数中等的。我们使用了twitonomy [ 22]，以获取他人转发的回复数、转发数和推文数。我们使用各自的第75百分位作为分界点，将推文、转发和回复的数量分为高水平和低水平。2016年1月至6月的推文和转发被用于识别正在推特或转发口腔健康信息的用户。为了校准，2名研究人员手动编码[ 19] 20个用户的信息采用内容分析，分歧通过讨论解决，直到建立一个可接受的协议(kappa=.7)。

针对2个二元结果变量(1)基线可达性和(2)持续可达性，建立单变量和多变量logistic回归模型。解释变量为:(1)用户受欢迎程度指标(关注数、点赞数和转发推文数)和(2)传播模式(推文数、转发数、回复数，以及用户是否发布或转发口腔健康信息)。所有变量都被输入到多重模型中，以便它们可以根据彼此、性别和角色(教师/学生)进行调整。显著性设定在5%水平。使用SPSS 22.0版(IBM公司，Armonk, n.y.， USA)进行统计分析。

本研究表明，推特网络结构促进了信息传播，用户知名度和传播模式在个人和网络层面显著但不同地影响了到达。在个人层面，受欢迎的用户和有回复的交流模式有更高的传播几率。然而，在网络层面，拥有最少粉丝数的用户和那些推文、转发和回复水平较低的用户共同获得了更多的用户。因此，我们的结果支持了研究假设。

在个人用户层面，更多的追随者增加了覆盖面的几率。这反映了社交媒体影响者现象的出现[ 23他们能影响公众舆论，因为他们能接触到很多用户。我们的结果与一项研究一致[ 8这表明，拥有大量粉丝的用户很少能将信息传播到Twitter网络的大部分。然而，它不同意另一项研究[ 7]，显示4个医学会的推特账号拥有大量粉丝，粉丝数在6- 21.3万之间，但实际覆盖面和信息传播水平较低。我们的研究与他们的不同可能是由于传播模式和信息的内容。某些变量的or值接近1，表明关联较弱。例如，每增加一个关注者或类似关注者，用户获得关注的机会就会增加0.1%-0.3%。然而，该用户的中位数为170(四分位范围，IQR 69-340)个粉丝，中位数为81个赞(IQR 14-454)，因此每个用户的潜在影响更大。为了更好地理解变量的影响，记住这个尺度视角是很重要的。

在本研究中，有回复的双向沟通模式对达到有积极影响。这与之前的一项研究一致[ 24，表明回复与更大的信息传播有关。我们的研究结果与其他研究结果不一致，这些研究表明，回复针对的是特定用户，而不是整个Twitter网络，因此那些没有参与的人可能会脱离关注。 25］．用户的受欢迎程度和回复的语境可以解释这两方面的差异。例如，热门用户的回复可能比其他用户更有价值[ 26］．另一方面，回复客户投诉的公司账号可能覆盖面较低，因为用户会被讨论的负面体验所赶走。 26］．在本研究中，当多个模型中包括回复数量时，表明可能的效果修改，因为拥有大量关注者的用户可能难以回复其他人，因此关注者数量对达到的影响的优势比降低了[ 8］．

在本研究中，小部分牙科用户传播口腔健康信息降低了网络对患者教育的可能影响，其原因需要在未来的研究中进一步研究。我们的分析表明，在twitter上发布口腔健康信息增加了基线的接触率，但不是持续的，这表明传播口腔健康信息的牙科用户比其他人有更大的接触率。为了保持这种影响力，他们必须采取额外的措施来满足社交媒体上对新话题的持续需求。本研究中的关联是在牙科专业人员及其追随者的Twitter网络中观察到的。未来的研究需要评估口腔健康信息在Twitter网络中的传播和覆盖面，以及影响它的因素。

目前的研究表明，在网络层面上，不太受欢迎的用户以及那些推文、转发和回复水平较低的用户总体上拥有最大的影响力。这可以用信息流理论来解释[ 27]，表示关注人数较少的用户;草根在网络中有很大的存在，正因为如此，他们在反映集体网络智慧的信息流中扮演着显著的角色。 5］．我们的研究结果与一份报告一致[ 28这表明关注者较少的推特用户是推特上寨卡病毒内容的频繁来源和传播者，类似于公共卫生机构。

目前研究中的Twitter网络具有小世界的特征，据报道，这些小世界可以有效地传播信息。例如，一个用户与其他用户的平均间隔为4个用户。这与一项研究一致[ 5]报告了4170万推特用户的平均路径长度为4.12，有证据表明Facebook的平均路径长度为4.57 [ 29］．相比之下，微软网络信使具有更大的路径长度(中位数为8)[ 5这表明社交媒体在支持信息传播方面存在差异。目前研究中的绝大多数用户都包含在一个大型连接组件中，允许他们之间进行潜在的交互。这与统计相符[ 8报道称，94.8%的Twitter用户被包含在一个大型连接组件中，这种级别的连接可能是Twitter固有的功能，具有健康教育的潜力。

在本研究结束时，达到基线的用户数量急剧减少。这种流失是基于社交媒体体验的特征[ 30.］．Twitter趋势的特点是讨论某个特定话题的用户数量激增，持续时间不超过一周，很少有持续时间超过两个月的。 5， 10表示人们预计会对推特上的一个话题保持兴趣的时间。在目前的研究中，不止一个用户参与，讨论了各种主题，在较长一段时间后，尽管水平大大降低，但仍然达到了目标。尽管总覆盖范围有所下降，但在研究期间，具有覆盖范围的牙科用户数量及其中位覆盖范围有所增加。这可能是由新加入网络的用户的简介所解释的。需要研究来调查这一现象以及它如何影响网络的覆盖范围。

在目前的研究中，很难直接比较几个用户发送计划外消息的影响范围与之前关于单个用户发送计划外消息的Twitter活动/账户的研究。例如，一个水烟运动在9个月内传播了373条推文，获得了563名粉丝[ 31梅奥诊所的账号在发布1635条推文后，在12个月内拥有1235名粉丝[ 32］．我们的研究结果表明，关注者的数量是达到目标的关键。与之前这些研究中的关注者数量相比，本研究中的关注者数量(中位数170,IQR 69-340)表明未充分利用传播口腔健康信息的机会。

本研究存在一定的局限性。首先，一些与学院无关的牙科使用者，如执业牙医或其他牙科学校的学生，可能被归类为非牙科使用者。其次，我们计算的覆盖范围不考虑用户是谁，可能包括重复或公司帐户。这样的账户不会从口腔健康信息中受益，包括他们可能会高估覆盖范围。第三，我们没有考虑通过关注用户以外的其他方法，例如通过标签[ 33，这可能低估了覆盖面。不过，我们的研究有几个优势。Twitter网络包括来自一所牙科学校的用户，这增加了他们通过固有的、非正式的同行评审系统传播的信息的可信度。如此庞大的用户数量和推文数量，以及较长的跟进时间，提供了有效且现实的覆盖面评估以及影响其的因素。需要进一步的研究来更好地了解网络结构和消息内容的变化对覆盖面的影响。

在推特高使用率的人群中，可以通过推特接触到大量非牙科用户，从而对健康教育产生影响。随着传播口腔健康信息的用户比例的增加，预计这种潜在影响将会增加。如果没有干预，一小部分牙科使用者会选择这样做，这表明需要激励措施。如果他们的参与被认为是社区服务活动的一部分，学术牙科部门的用户可能会被鼓励参与，从而教育更多可以在传统健康教育中完成的人。需要采取多种策略来最大限度地扩大覆盖范围，包括招募受欢迎的用户来传播口腔健康信息，确保有用户参与回答询问，并动员基层通过网络传播信息[ 5］．