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社交媒体上与烟草有关的内容是由网络上的意见领袖产生和传播的，他们向其网络中的其他人传播信息，包括
在这项研究中，我们假设意见领袖使用更多的烟草产品，比其他两个群体(例如，关注者和普通Twitter用户)有更高的尼古丁依赖性，并且关注者(那些通过意见领袖传播信息的人)更有可能属于易受烟草营销影响的人口群体(例如，年轻人和受教育程度较低)。
我们构建了那些在推特上谈论烟草的人的社交网络，并使用社交网络和推特指标的组合对他们进行分类。为了了解烟草意见领袖及其追随者的特征，我们对烟草意见领袖、他们的追随者和普通推特用户进行了调查。样本包括347名意见领袖、567名关注者和519名普通用户。意见领袖的粉丝数中位数为1000，而粉丝和普通用户的粉丝数不到600。
意见领袖比其追随者更有可能报告过去一个月使用烟草产品的情况;与普通Twitter用户相比，关注者更有可能报告过去一个月使用这些产品的情况。追随者似乎是一个特别脆弱的群体;与意见领袖和普通用户相比，他们倾向于年轻(平均年龄22.4岁)，受教育程度较低。
推特烟草意见领袖的追随者是一个弱势群体，他们可能受益于反烟草教育，以对抗他们在社交媒体上看到的原始烟草传播。
社交媒体已经成为烟草产品用户和潜在新用户了解和讨论尼古丁和烟草产品以及企业推广这些产品的流行论坛。先前确定的与烟草相关的社交媒体帖子的主题包括制造商的营销和促销，烟草使用者关于自己吸烟经历的帖子，关于口味的讨论，以及关于烟草产品法规的辩论[
由于关于烟草产品的社交媒体信息可以影响人们对这些产品的健康影响和潜在危害的看法以及使用这些产品的社会规范[
在推特上讨论烟草产品的意见领袖可能会影响他们的追随者尝试新产品，接受烟草产品相对危害的信念，支持或反对烟草控制政策。因此，了解这些与烟草相关的意见领袖是谁以及他们的个人态度和行为可能如何影响网络上关于烟草产品的话语是很重要的。
干预或教育项目可以受益于利用意见领袖来支持他们的想法[
本研究通过将Twitter用户元数据与社交网络分析技术相结合，确定了Twitter上与烟草相关的意见领袖，以制定更全面的意见领袖定义。然后，我们对这些意见领袖、关注这些意见领袖的人以及不参与烟草相关讨论的普通推特用户进行了调查。我们比较了社交网络特征、人口特征、烟草产品使用和尼古丁依赖，以确定意见领袖、粉丝和普通Twitter用户之间的差异。在本研究中，意见领袖被运作为战略性地处于其社交网络中的个人。他们的信息通过
Twitter数据是通过基于Twitter4J v.4.0.3的自定义Java 7程序获得的，该程序持续访问Twitter流应用程序编程接口(API) v.1.1，并收集包含超过200个烟草相关关键字中的任何一个的Twitter，例如，香烟、电子烟或电子烟(参见
仅仅使用Twitter指标来识别意见领袖可能会产生误导。非传统账号(如名人账号)可能会扭曲实际的用户分类，而粉丝数量更有可能衡量受欢迎程度，而不是影响力。
该方法生成了347名意见领袖、567名追随者和519名普通用户的便利样本。我们在Twitter上向潜在参与者发送私人信息，邀请他们完成调查。每条私信都包含一个唯一的、随机生成的链接，链接到调查所在的红帽网站。点击链接就可以识别出受访者是意见领袖、追随者或受邀完成调查的普通用户。这样做是为了只有收到邀请链接的人才能完成调查。当受访者点击链接并到达RedCap调查页面时，他们看到了机构审查委员会批准的同意脚本。在点击一个表示他们同意参与的按钮后，他们会被引导到调查中。参与者完成调查后可获得价值20美元的礼品卡。网络建设于2016年4月。调查于2016年5月至2018年6月进行。
参与者自我报告了他们的年龄、性别、种族和民族以及教育程度。研究人员通过询问参与者他们关注了多少Twitter用户以及有多少Twitter用户关注了他们来评估他们的社交网络特征。调查询问参与者在过去的一个月里使用过以下产品中的哪一种:香烟、电子烟、雪茄、斗烟、钝器、水烟、无烟烟草、小雪茄、大麻和酒精。
对3组(意见领袖、追随者和普通用户)的所有指标进行比较，对正态分布连续变量采用方差分析，对非正态分布连续变量采用Kruskal-Wallis检验，对类别变量采用卡方检验。
样本包括1433个已完成的调查——347个意见领袖，567个追随者和519个普通用户。追随者(平均年龄22.4岁)明显小于意见领袖(平均年龄24.2岁)和普通用户(平均年龄25.2岁)。
对于大多数烟草产品，意见领袖报告的过去一个月的使用率最高，其次是追随者和一般使用者(
意见领袖、追随者和一般用户的比较。
| Twitter用户特征 | 意见领袖(n=347) | 追随者(n = 567) | 一般用户(n=519) |
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关注被调查者的Twitter用户数量(中位数) | 1000 | 554 | 503 | 措施 |
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被调查者关注的Twitter用户数量(中位数) | 428 | 375 | 366 | . 01 |
| 年龄(年) | 24.2 | 22.4 | 25.2 | <措施 | |
| 女性，n/ n (%) | 122/242 (50.4) | 211/392 (53.8) | 202/360 (56.1) | 点 | |
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非裔美国人 | 26/242 (11) | 40/392 (10) | 67/360 (19) | 03 |
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亚洲或太平洋岛民 | 15/242 (6) | 21/392 (5) | 14/360 (4) | 03 |
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拉美裔 | 51/242 (21) | 102/392 (26) | 74/360 (21) | 03 |
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白色 | 129/242 (53) | 201/392 (51) | 176/360 (49) | 03 |
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其他 | 21/242 (9) | 28/392 (7) | 29/360 (8) | 03 |
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高中及以下学历 | 85/241 (35) | 155/380 (41) | 109/350 (31) | <措施 |
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一些大学 | 111/241 (46) | 185/380 (49) | 149/350 (43) | <措施 |
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本科及以上学历 | 45/241 (19) | 40/380 (11) | 92/350 (26) | <措施 |
| 过去一个月使用烟草制品的数目(平均) | 1.31 | .98点 | 点 | <措施 | |
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香烟 | 93/347 (27) | 117/567 (21) | 83/519 (16) | . 01 |
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电子烟 | 65/347 (19) | 93/567 (16) | 50/519 (10) | . 01 |
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雪茄 | 30/34 (9) | 37/567 (7) | 23/519 (4) | .04点 |
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管 | 37/347 (11) | 64/567 (11) | 28/519 (6) | . 01 |
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钝 | 96/347 (28) | 118/567 (21) | 73/519 (14) | . 01 |
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水烟 | 45/347 (13) | 51/567 (9) | 29/519 (6) | . 01 |
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无烟 | 13/347 (4) | 7/567 (1) | 11/519 (2) | .04点 |
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小雪茄烟 | 60/347 (17) | 67/567 (12) | 41/519 (8) | . 01 |
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酒精 | 159/229 (69) | 221/378 (58) | 215/354 (61) | 02 |
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大麻 | 103/219 (47) | 142/371 (38) | 96/330 (29) | <措施 |
| 尼古丁依赖评分(平均) | 1.48 | 1.18 | 1.02 | .04点 | |
| Twitter上关注的烟草品牌数量(平均值) | 23) | 只要 | 13。 | 厚 | |
调查结果表明，意见领袖比其追随者更有可能报告过去一个月的烟草制品使用情况;与普通Twitter用户相比，关注者更有可能报告过去一个月使用这些产品的情况。追随者似乎是一个特别脆弱的群体;他们往往更年轻，受教育程度较低。与追随者和普通用户相比，意见领袖的尼古丁依赖得分更高，而且更有可能报告过去一个月吸食过酒精或大麻。
推特上的烟草意见领袖使用各种各样的烟草产品和其他物质。由于意见领袖通常受到其追随者的高度尊重，他们在建立和传达社会规范方面发挥着重要作用[
基于社交媒体的烟草宣传活动可以通过定制与关注者产生共鸣的信息来解决烟草使用的差异。这种专注的努力可能在教育追随者方面发挥重要作用，这些追随者通常比其他群体更年轻，受教育程度更低。过去的证据表明，基于网络的干预措施，包括识别同伴信使，可以改善健康行为，并更有针对性地提供干预措施[
仅仅使用Twitter指标来识别意见领袖可能会产生误导，因为机器人、名人和其他非传统账户会扭曲实际的用户分类;关注者数量等推特指标更有可能衡量受欢迎程度，而不是影响力。
该研究利用了一个便利样本，即向Twitter用户发送未经请求的信息。烟草意见领袖、追随者和普通推特用户是根据他们在推特社交网络中的位置选择的;他们之前并没有表示有兴趣参与调查。阅读直接消息、点击调查链接并完成基于web的调查的Twitter用户可能不能代表Twitter的总体用户;此外，我们没有方法来验证接受调查的用户与收到该链接的原始Twitter用户是相同的。
尽管存在这些局限性，但这些发现为在推特上传播和接收烟草相关信息的人提供了重要的新信息。意见领袖具有影响力，因为他们在社交网络中占据中心位置，并有可能与Twitter用户的广泛受众进行交流。我们的研究结果表明，烟草意见领袖使用各种各样的烟草制品和其他物质。他们可能会将这些态度传播给他们的推特粉丝，这些粉丝往往是弱势群体的成员(例如，年轻人和受教育程度较低)。随着时间的推移，反复接触烟草意见领袖的信息可能会使关注者面临更大的烟草产品试验和升级风险。虽然这项调查仅限于18岁及以上的推特用户，但年轻的推特用户很可能也关注烟草意见领袖，这些意见领袖的信息可能会说服他们尝试烟草。这项研究表明，在Twitter上识别烟草意见领袖及其追随者是可能的，并为应用其他补充Twitter措施的方法来分类Twitter用户提供了机会。网络上的意见领袖拥有庞大的、连接良好的社交网络，这些社交媒体用户可能会向他们寻求信息、意见和建议。如果意见领袖在网络上传播的信息不正确或有偏见，他们的追随者可能会根据错误的信息做出重要决定。未来的研究应确定意见领袖如何影响其追随者的线下烟草行为。
烟草相关关键字列表。
应用程序编程接口
食品和药物管理局
美国国立卫生研究院
本出版物中报道的研究得到了美国国家癌症研究所和美国食品和药物管理局烟草产品中心#P50CA180905和U54CA180905拨款的支持。美国国立卫生研究院(NIH)或FDA在研究设计、数据收集、分析和解释、撰写报告以及决定提交报告发表方面没有任何作用。内容仅为作者的责任，并不代表NIH或FDA的官方观点。
所有作者都参与了手稿的撰写，并批准了最终稿。KC开发了构建Twitter社交网络和识别意见领袖、追随者和普通Twitter海报的算法。AM进行了数据分析，并对结果进行了解释。DS有助于研究的概念化，监督数据收集，并有助于对研究结果的解释。JPA有助于研究的概念化和结果的解释。TBC有助于研究的概念化和结果的解释。JU对研究的概念化、数据分析和研究结果的解释做出了贡献。
没有宣布。