YouTube上韩语covid -19相关医学信息的评价:横断面信息流行病学研究gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

新型冠状病毒病(COVID-19)正在全球迅速蔓延。韩国在第31名确诊患者后出现了病例激增，但感染曲线明显趋平，死亡率也很低。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]．韩国政府的主要战略是在信息共享、大规模筛查、追踪疑似病例和重新分配医疗资源方面保持透明度[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

然而，如果没有公众的合作，这些政府措施就不会有效。迄今为止，韩国的成功促使我们寻求以下问题的答案:gydF4y2Ba

• “韩国人很早就开始保持社交距离，这是如何解释的?”gydF4y2Ba
• “他们为什么愿意接受隐私受损的代价，并自愿与当局合作?”gydF4y2Ba
• “是什么让他们在这么短的时间内改变了自己的行为?”gydF4y2Ba

YouTube在提供有关新冠肺炎的信息、增进国民之间的理解、敦促国民配合当局实施预防措施方面发挥了宝贵的作用。韩国是世界上网络连接最好的国家之一，2019年有88.5%的人口通过智能手机上网。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]．即使在公共汽车、地铁、火车等公共交通工具上，韩国人也可以享受免费的公共Wi-Fi。因此，通勤者可以轻松访问在线视频平台，而不必担心他们的电话费。就月平均使用时间而言，YouTube已成为韩国最受欢迎的视频平台[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]．考虑到注重健康的消费者经常在网上搜索健康信息，韩国人可能会访问YouTube以获取有关COVID-19的信息。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]．因此，由于YouTube的知名度，它可能向公众提供了及时和相关的新冠肺炎信息。gydF4y2Ba

自从YouTube平台成为广告媒体的主要类型之一以来，YouTube视频的受欢迎程度一直是营销研究人员关注的焦点[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]．研究人员的主要问题是:“决定视频受欢迎程度的关键因素是什么?”许多因素被提出，例如视频的标题、缩略图、字幕、视频上传日期和时间、交付方式、运行时间或YouTube频道的社交网络[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]．也有人试图建立基于计算机的视频流行度预测模型[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba-gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]．然而，衡量受欢迎程度并不容易，因为视频指标是不断变化的。例如，将一周内获得100万浏览量的视频片段与积累了5年的相同浏览量的视频片段进行比较，似乎是合理的。在医学信息学中，视频功率指数(VPI)被提出使用一个简单的公式来解决这个问题[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]．VPI会记录视频发布后几天内的观看次数、喜欢和不喜欢。gydF4y2Ba

与研究社交媒体以推广其品牌或商品的市场研究人员相比，医学研究人员一直在使用社交媒体进行公共卫生监测[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]．社交媒体可以作为一种工具，提供公众对持续健康问题的兴趣和反应的快照[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]．到目前为止，已经分析了各种各样的健康问题，包括传染病、精神障碍和慢性病[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]．例如，之前的研究已经定量分析了Twitter数据，以评估人们对精神疾病的态度[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]．除YouTube外，还使用了各种来源来检索与健康相关的数据，包括搜索引擎、博客、论坛和社交媒体平台，如Google、必应、百度、雅虎、Twitter和Facebook [gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]．相关关键词或热门话题标签的出现频率，以及观看、点赞和分享的数量，都是典型的衡量指标。人工编码和基于计算机的方法，包括内容分析、文本挖掘、自然语言处理和主题建模，已经被用来确定最受关注的话题[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]．此外，也有人试图预测传染病的爆发或快速发现一个人患有抑郁症。使用互联网搜索查询的基于需求的信息监测研究主要侧重于预测传染病暴发，如寨卡病毒、流感、登革热和麻疹病毒[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba-gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]．其他研究分析了用户在社交媒体上的行为，并提出了一个基于机器学习的模型，用于早期发现抑郁症和自杀风险[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

内容分析已广泛用于YouTube研究涉及在线医疗信息。谁在提供什么信息的问题已经在各个研究领域得到解决，包括溃疡性结肠炎、耳鸣、睡眠呼吸暂停、宫颈癌和正畸[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba-gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]．与使用计算机辅助内容编码的Twitter研究相比，这些研究中的内容是从视频中提取并手动编码的。值得注意的是，医学信息与内容指数(medical information and content index, MICI)自被提出系统评估埃博拉出血热的内容覆盖率以来，已成为传染病研究中常用的工具[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]．MICI评估了了解传染病的五个关键组成部分:(1)患病率，(2)传播，(3)临床症状，(4)筛查和检测，以及(5)治疗和结果。gydF4y2Ba

最近，YouTube引起了医学传播和教育研究人员的关注。传统上，书面医学信息因其低可及性而受到批评。大量使用外行人可能不熟悉的医学术语，妨碍了完整信息的传递[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]．这种无障碍问题也成为知情或共同决策的障碍[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]．相比之下，YouTube视频可以包含图形、动画、用语言表达的画外音等多媒体元素，因此信息容易理解。在这方面，YouTube可以成为一个用户友好的工具，对公众进行健康相关主题的教育。gydF4y2Ba

然而，人们对在线信息的可靠性和质量表示担忧。观看者可能会接触到错误信息，因为YouTube没有视频发布前必须通过的验证程序。虚假信息通过社交媒体的传播被过滤泡沫和回音室效应放大了。许多人从他们的社交媒体上获取新闻，这些新闻是由每个人的算法策划的。这种过滤后的信息使用户较少接触到对立的观点，并将他们隔离在自己的圈子里[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]．此外，回音室效应意味着人们更喜欢阅读那些证实和加强他们原始观点的文章。用户也更喜欢与志同道合的人互动，让错误信息有更多的机会传播。gydF4y2Ba31gydF4y2Ba]．每个YouTube用户都有责任了解他们观看和分享的信息的真实性。gydF4y2Ba

此外，医疗信息的可靠性和质量是最重要的。不准确的信息可能导致人身伤害或不可逆转的损害。医疗错误信息可能对癌症患者、儿童和老年人等弱势群体造成危及生命的后果。例如，接受替代药物治疗的癌症患者更有可能拒绝循证治疗，死亡率也高于不接受替代药物治疗的患者[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]．此外，社交媒体上蓬勃发展的反疫苗运动使父母对是否给孩子接种疫苗犹豫不决，这可能导致疫苗接种率下降，并导致多次麻疹爆发。gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

因此，研究人员试图比较误导和有用的信息，并评估消费者医疗信息的可靠性和质量。一些研究试图检查误导性和有用视频之间视频指标的差异，包括观看次数，喜欢，不喜欢和运行时间[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba-gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]．研究结果一直存在争议。人们建议使用各种测量工具来评估消费者医疗信息的可靠性和质量，例如DISCERN、网上健康代码、美国医学协会杂志评分基准标准(JAMAS)和全球质量评分(GQS) [gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba-gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]．其他研究根据来源(即政府机构、新闻机构、卫生保健专业人员和独立用户)对视频进行比较，然后根据这些来源的可靠性和质量进行比较。他们的研究结果表明，人们担心那些既没有被监控也没有被过滤的信息的可靠性。尽管政府或专业人士制作的视频可能更可靠和准确，但他们在培养自己在YouTube上的影响力方面落后了。gydF4y2Ba34gydF4y2Ba，gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]．相比之下，个人用户生成的视频在数量上更胜一筹[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba];然而，他们更有可能是不准确和不完整的[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]．因此，消费者会接触到误导性的医疗信息。gydF4y2Ba

在突发公共卫生事件中，传播错误信息的影响尤为重要。通过YouTube传播的错误信念或误解可能会传播对当局的不信任，产生混乱，加剧公众的焦虑。此外，假新闻还会导致人们出于对疫情的恐惧而抢购食品、药品和卫生纸等不良行为。gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]．恐慌性购买和囤积会使身体有障碍的人或老年人难以购买必需品。因此，有几项研究分析了H1N1流感、埃博拉病毒病、寨卡病毒病等几种传染病爆发时，通过YouTube视频传播的医疗信息[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba，gydF4y2Ba48gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

在一些研究中，社交媒体被分析为传染病信息的来源;然而，对COVID-19的研究有限。通过分析Twitter和微博来了解COVID-19和社交距离对心理健康的影响[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]．虽然有一些研究分析了英语、西班牙语和中文的COVID-19视频内容，但据我们所知，这项研究是第一次对YouTube上的COVID-19视频的韩国语内容进行评估[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]．朝鲜语是韩国唯一的官方语言，它不是中国或日本的方言，而是一种独特的语言。因此，对韩国视频内容的评价非常重要。gydF4y2Ba

本研究调查了三个主要研究问题:gydF4y2Ba

1. YouTube上有关新冠肺炎的韩语视频是否有误导性和实用性?gydF4y2Ba
2. 不同来源上传的有关新冠肺炎的YouTube韩语视频在可靠性、整体质量、标题内容一致性、内容覆盖范围等方面是否存在很大差异?gydF4y2Ba
3. 与独立的用户生成视频相比，政府视频是否具有更高的可靠性、整体质量、标题-内容一致性和内容覆盖率?gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

招聘gydF4y2Ba

数据来自于公开的YouTube视频。总共有200个最广泛观看的视频从YouTube视频应用程序编程界面中筛选出来。视频的搜索条件是“冠状病毒”、“COVID”、“冠状病毒”、“武汉病毒”、“武汉肺炎”。虽然作者意识到后两个关键词可能会给人造成歧视的印象，因此不合适，但为了识别2020年1月至2月初新冠肺炎大流行初期在YouTube上上传的视频，必须将这两个关键词纳入搜索范围。在世界卫生组织于2020年2月11日公布该病毒的正式名称之前，“武汉病毒”和“武汉肺炎”是社交媒体上常用的描述该病毒的术语[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

包括2020年1月1日至2020年4月30日上传的视频。排除标准是韩语以外语言的视频和重复的、无关的、直播的视频。上传日期;源;观看、喜欢、不喜欢和评论的数量;观看率(观看次数/天);收集截至2020年5月1日的点赞比(likes∗100 / [likes +不喜欢])。gydF4y2Ba

如图所示gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba，共获取视频1,610,865个。在200个点击率最高的视频中，根据排除标准，95个视频被排除在外。该研究共收录了105个视频，播放量为126,633,036次。105个视频中，独立用户视频47个(44.76%)，新闻机构视频39个(37.14%)，卫生专业人员视频11个(10.48%)。政府部门的视频只有8个(7.62%)。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

道德声明gydF4y2Ba

本研究由通讯作者的机构审查委员会(CR-20-102-L)审查并批准为豁免研究。gydF4y2Ba

人气评估gydF4y2Ba

VPI被用来评估视频的受欢迎程度[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]．VPI的公式是(点赞比*浏览量比/ 100)。观看率(观看次数/天);评估截至2020年5月1日的点赞率(likes∗100 / [likes +不喜欢])。gydF4y2Ba

来源分类gydF4y2Ba

视频根据来源进行分类，包括政府机构、新闻机构、医疗保健专业人员和独立用户。政府机构包括疾病管理本部、中央灾害管理本部、青瓦台、地方保健厅、医学会、学术机构、医院等。通讯社包括报纸或广播电视网的新闻片段。卫生保健专业人员包括医生、护士、药剂师或其他卫生保健提供者，他们不代表其所属机构的意见。独立用户是指不是医疗保健专业人士，也没有建立联系的个人，我们包括了韩国和其他国家制作韩语视频的youtube用户。gydF4y2Ba

有用性评估gydF4y2Ba

视频被分为有用和误导两类，有用的视频被定义为包含科学正确信息的视频。该研究的作者是在COVID-19大流行期间在韩国提供患者护理的医生，他们意识到这种疾病的不确定性;因此，2020年5月1日的KCDC指南被用作确定视频内容是否科学正确的标准。误导性视频被定义为含有未经科学证实的信息的视频，如果视频包含任何误导性信息，我们就认为视频具有误导性，因为它仍然有可能传播错误信息。完整的误导信息列表可在gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

可靠性评估gydF4y2Ba

被分类为有用的视频将进一步分析其可靠性、整体质量、标题-内容一致性和内容。对于如何评估视频中包含的医学信息，目前还没有达成共识;因此，我们采用了以往在线消费者健康信息研究中常用的评估工具，如网站工具(JAMAS, GQS)和治疗选择的书面患者信息(DISCERN) [gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba39gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba-gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]．使用改进的DISCERN指数和JAMAS基准标准来确定视频的可靠性。DISCERN评估清晰度、可靠性、偏倚、参考补充和不确定区域[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]．每项标准加1分，总分最高为5分。JAMAS基准标准包括作者、归属、披露和当前状态[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]．每项标准加1分，总分最高为4分。修改后的DISCERN指数和JAMAS基准标准的完整列表可在gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba2gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba

综合素质评估gydF4y2Ba

视频的整体质量由GQS决定，这是一个5分的李克特量表，从1(质量差)到5(质量高)[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]．它由信息流、易用性和实用性组成。GQS标准的完整列表可在gydF4y2Ba多媒体附录3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

标题-内容一致性评估gydF4y2Ba

我们创造了一个全新的评分系统来评估标题与内容的一致性，因为当时还没有有效的评估工具。标题-内容一致性指数(TCCI)是一个5分李克特量表，从1(一致性差)到5(一致性高)，用来评价视频的煽情风格，即标题和内容之间的差距。该指数是基于先前对垃圾新闻和标题党(clickbait)的研究而开发的[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba，gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]．完整的TCCI列表可在gydF4y2Ba多媒体附录4gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

内容分析gydF4y2Ba

我们使用MICI进行内容分析[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]．MICI是一种5分李克特量表，用于评估医疗信息的五个组成部分:(1)患病率，(2)传播和预防措施，(3)体征和症状，(4)检测，(5)治疗和结果。MICI的完整列表可在gydF4y2Ba多媒体附录5gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

所有视频都由两位独立作者进行审查和评估。作者之间的分歧通过讨论解决了。使用Cohen kappa系数分析访谈者对分类变量的一致性。使用类内相关系数(ICC)估计值及其基于平均测量值、绝对一致性和双向随机模型的95%置信区间来分析连续变量的访谈一致性。在两种情况下，关于源分类和视频有用性的一致性kappa系数为k=1，表明作者之间完全一致。关于DISCERN、JAMAS、GQS、TCCI和MICI的ICCs分别为0.47 (95% CI -0.29至0.81)、0.93 (95% CI 0.80至0.98)、0.71 (95% CI 0.17至0.90)、0.89 (95% CI 0.70至0.96)和0.91 (95% CI 0.73至0.97)。采用Shapiro-Wilk检验评估数据的正态性。正态分布的连续变量以均数(SD)表示。非正态分布连续变量表示为中位数(IQR)。分类变量通过卡方检验或Fisher精确检验进行比较，并以数字(百分比)表示。 StudenttgydF4y2Ba采用连续变量检验和分类变量卡方检验对误导性和有用性视频进行比较。采用Kruskal-Wallis检验和Bonferroni校正的Mann-Whitney检验对四种来源进行比较。所有分析均使用R统计软件包3.6.3 (R Foundation for statistical Computing)进行。一个gydF4y2BaPgydF4y2Ba值<。0.05认为有统计学意义。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

误导与有用的视频gydF4y2Ba

包含了误导和有用视频的特点gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba。在所有视频中，37.14%(39/105)包含误导性信息。用户自主制作的视频中误导性信息的比例最高，为68.09%(32/47)，而政府制作的视频都是有用的。误导视频的平均点赞数是前者的1.47倍(18,266比12,389)，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。有用视频的平均评论数是前者的1.42倍(2203 vs 3224);gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点)。误导性视频的运行时间几乎是有用视频的两倍(795秒vs 405秒)，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。两组的平均观点、厌恶程度和VPI无显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=厚处,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。08gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。31，respectively).

视频指标，可靠性，整体质量和标题内容一致性的有用视频的来源gydF4y2Ba

视频度量、可靠性、整体质量、标题-内容一致性和有用视频的内容gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba。四种来源(独立用户:gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。04、通讯社:gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005,he一个lth care professionals:PgydF4y2Ba=。03、政府机构:gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .002)。政府机关视频的平均播放时间最短，为41秒，点击率最高。VPI作为受欢迎程度的测量，在不同来源之间没有显著差异。政府机构生成的视频在DISCERN (5.0, IQR 5.0-5.0)、JAMAS (4.0, IQR 4.0-4.0)和GQS (4.0, IQR 3.0-4.5)中得分最高，而独立用户生成的视频在DISCERN (2.0, IQR 1.0-3.0)、JAMAS (2.0, IQR 1.5-2.0)和GQS (2.0, IQR 1.5-2.0)中得分最低。这些差异具有统计学意义(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施,gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施,respectively). The median scores of TCCI were 3.0 (IQR 3.0-4.0) in independent users, 5.0 (IQR 4.0-5.0) in news agencies, 3.0 (IQR 2.0-4.0) in health care professionals, and 5.0 (IQR 5.0-5.0) in governmental agencies (PgydF4y2Ba<措施)。gydF4y2Ba

按来源分类的有用视频内容分析gydF4y2Ba

在有用的视频中，74.24%(49/105)提供了关于“传播和预防措施”的信息，66.67%(44/105)包含了关于“流行”的信息，46.97%(31/105)包含了“体征和症状”，45.45%(30/105)包含了“检测”，36.36%(24/105)包含了“治疗和结果”。“传播和预防措施”是政府机构、新闻机构和独立用户讨论最多的话题。政府机关的所有视频都包含了“传播和预防措施”，8个视频中有7个(87.50%)提到了“体征和症状”。另一方面，新闻机构提到最多的话题是“流行”，其次是“传播和预防措施”。来源间MICI总分差异无统计学意义(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .77点)。在政府机构制作的视频的“传播和预防措施”中，各个MICI组成部分的中位数得分最高(3.0,IQR 2.0-3.5)。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

这是首次对YouTube上的新冠肺炎视频的韩国语内容进行评价。之前的COVID-19 YouTube研究在搜索时使用相关过滤器捕获视频，或者主要是描述性的[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]．在这项研究中，我们分析了2020年1月1日至2020年4月30日上传的200个最受欢迎的视频，共计126,633,036次观看。我们进行了内容分析，评估了视频的可靠性、整体质量和标题内容一致性。gydF4y2Ba

人们在给内容贴上错误信息的标签时必须谨慎;然而，YouTube在新发传染病领域的大多数研究并没有显示误导性视频的详细标准或具体例子。他们中的一些人展示了两三个阴谋论的例子，其他人只是提到，如果视频传达了至少一个未经科学证实的信息，他们就会将其归类为误导。gydF4y2Ba35gydF4y2Ba，gydF4y2Ba55gydF4y2Ba，gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]．相比之下，一项关于埃博拉病毒的研究提供了误导性视频的具体例子[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]．与COVID-19相关的YouTube研究与之前对其他传染病的研究没有什么不同，其中一项研究简要地提到，他们审查了已发表的参考文献，作为对COVID-19已知情况的标准[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba]．值得注意的是，Li等人的一项研究[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]提供了从YouTube视频中录制的被归类为误导性的声明。Li等[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba还创建了一个新颖的五分制评分系统来评估视频的有用性。然而，这个分数并不是用来区分有误导性的视频和有用的视频，而是用来衡量有多少视频内容是有用的。与之前的研究不同，我们设置了明确的标准来区分误导和有用的视频，并提供了一个完整的误导信息列表gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

在105个视频中，有39个(37.14%)具有误导性。这一比例高于之前一项评估应对COVID-19的英语视频的研究(19/69,27.5%)[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]．有用的视频在受欢迎程度上并没有超过误导性的视频，这表明外行人接触到不准确信息的可能性相当高。不幸的是，假新闻的传播速度是经过验证的新闻的六倍，并且获得了更高的观众互动[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba，gydF4y2Ba59gydF4y2Ba]．Biggs等[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba报道称，误导性视频比有用视频更受欢迎，因为有用视频的播放时间更长;然而，最近对YouTube上与covid -19相关视频的研究得出了不一致的结果。虽然在这项研究中，有用的视频比误导性的视频获得了更多的观看次数，但差异在统计上并不显著(1,344,307 vs 972,020)。gydF4y2BaPgydF4y2Ba=厚)。此外，有用的视频获得了更多的评论，但比误导性的视频获得了更少的点赞(3224 vs 2203)。gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。02和12389比18266，gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。分别为03)。此前，有人试图将有关新冠肺炎的中文视频与英文视频进行比较。他们报告说，误导性的中文视频比有用的视频获得了更多的观看次数，但结果与英语视频相反(中文视频:有用视频91949次，误导性视频151868次，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .30;英语:有用视频288,545个，误导视频1621个gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)(gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]．另一项关于英语covid -19相关视频的研究发现，有用视频和误导性视频在观看、喜欢和不喜欢方面没有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 50,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .79,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。10，respectively) [44gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

在本研究中，大多数误导信息是由独立用户传递的(32/39,82.05%)。此外，其中一些视频还引起了观众的大量互动。例如，一段视频建议，由于COVID-19，将在疫苗的幌子下将微芯片植入人体，以建立全球监测系统;该视频获得了330,672次观看和2454条评论。另一个视频提到了一个阴谋论，即COVID-19是一种生物武器，它是为了减少人口而制造的。另一个观看量达1478.262万次的视频声称，新冠病毒是在小说或电影中预测的。一个萨满巫师发布的视频完全是误导。它由问答组合组成，萨满回答有关COVID-19的问题，如“COVID-19大流行何时结束?”以及“COVID-19疫苗什么时候能上市?”gydF4y2Ba

视频上传者是医生或健康专家这一事实并不意味着他们的视频提供了准确的医疗信息。医疗专业人员发布的11个视频中有3个具有误导性;2个视频在整个运行过程中解决了误导性信息。有一个视频声称，关于新冠病毒的起源时间和谁应该对该病毒负责，存在阴谋论。另一个视频推荐一种维生素补充剂作为治疗COVID-19的方法。相比之下，一名药剂师发布的视频提供了部分有用的信息，但仍被归类为误导，因为包含任何误导信息的视频都可能传播错误信息。该视频在播放时间的前半段包含了有用的信息，例如病毒性疾病的特征、传播、手部卫生和口罩。然而，在视频的后半段，该视频推荐了生姜、洋葱、绿茶、黑豆等几种食物，以增强对COVID-19的免疫力。虽然良好的营养是保持健康的关键，但这段视频被归类为误导，因为没有任何食物或膳食补充剂可以单独预防COVID-19。gydF4y2Ba

本研究中大多数新闻机构的视频提供了科学准确的信息(35/39,89.74%)。电视新闻的视频片段经常被发布在YouTube上，放大了传统媒体的影响。考虑到本研究的纳入标准，我们可以推断，消费者可能具有社交媒体素养技能，可以在YouTube上观看的数十万视频中选择合适的视频。gydF4y2Ba

政府制作的视频是有效的宣传工具。虽然它们只占总视频的7.62%(8/105)，但它们都是有用的，并且获得了最高的中位数观看量(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点)。他们的平均跑步时间也最短，为41秒(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)，显示出更高的可靠性和整体质量(全部gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。这些发现与以前的研究一致。对YouTube上医疗保健信息的系统审查发现，政府机构制作的视频具有可信的信息[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]．同样，在Li等人的研究中[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]，政府视频仅占covid -19相关英语视频的2.89%(2/69)，但它们只包含有用的信息，与消费者视频相比，它们显示出更高的可靠性(辨别:4.57 vs 2.12;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .008;睡衣:2.71 vs 1.50gydF4y2BaPgydF4y2Ba=) [03gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

但是，高质量的可信视频并不受欢迎。考虑到由政府机构制作的视频获得的点赞和评论数量最少(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。(分别为03)，它们未能鼓励观众互动和参与。作为受欢迎程度的衡量指标，他们的VPI也最低，但VPI并没有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 54)。政府或新闻机构也更有可能发布带有适当标题的视频(TCCI中位数分别为5.0,IQR 4.0-5.0和5.0,IQR 5.0 -5.0)。相比之下，独立用户更有可能发布带有煽情标题的标题党视频，或者标题和内容之间存在较大差距的醒目、吸引眼球的缩略图(TCCI中值3.0,IQR 3.0-4.0)。观众更倾向于选择有情感吸引力的标题，而不管内容是否正确。gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

几项研究报告了分析的与covid -19相关的YouTube视频之间的内容差异。Basch等[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]报告说，"检疫和旅行限制"是英语和西班牙语视频(分别为89/89和84/89)中讨论最多的项目，"预防措施"在不到三分之一(0/100至31/100)的视频中被提及。在Khatri等人的一项研究中[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]，只有10%(2/21)的普通话视频涉及“测试”，而英语视频的这一比例为53.19% (25/47)[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]．在我们的研究中，45.45%(30/66)的视频涉及“测试”。另一方面，“传播”在国语和英文视频中都是被提及最多的主题，这与我们的研究结果相似(49/66,74.24%;43/47，英语91.49%;17/21, 81%为普通话)。gydF4y2Ba

通过内容分析，可以了解国内流行的新冠肺炎相关视频的特点。如图所示gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba，最常见的内容是“传播和预防措施”。甚至政府机构发布的所有视频都涉及“传播和预防措施”。这些视频强调了各种个人防护策略，包括洗手、戴口罩、保持1-2米距离、生病在家、避免聚会。这些策略可能会鼓励人们采取个人卫生和保持社交距离等预防行为。在这些视频中也提到了无症状感染者，这些视频的评论表明人们也有类似的担忧。例如:gydF4y2Ba

我既年轻又健康。看起来我可能会没事，但如果我在不知情的情况下把病毒传染给了我的父母怎么办?他们又老又弱。我得呆在家里。gydF4y2Ba

在韩国国内有关新冠肺炎的视频中，排名第二的内容是“体征和症状”。这些视频可能会鼓励出现可疑症状的人尽快进行筛查。及早发现COVID-19症状可使人们尽早到医院就诊，从而改善治疗反应并降低死亡率。gydF4y2Ba

此外，视频中还经常提到疾病预防控制中心或地方保健厅运营的呼叫中心。此外，他们还建议，如果出现可疑症状或与新冠肺炎患者有过接触，应先从呼叫中心咨询，然后再去医院。这可以防止病毒从被感染的患者传播给卫生保健提供者。gydF4y2Ba

在独立用户上传的视频中，有两个是“患者体验”视频。其中一段视频是由一位躺在医院病床上的COVID-19患者拍摄的。呼吸困难的患者试图与观众交谈，不要冒任何风险。另一个视频包括一位COVID-19幸存者，他与观众分享了他的个人故事和经历。观众们在这些视频下的评论中分享了他们的观点。gydF4y2Ba

谢谢你分享你的故事。我希望你能很快好起来。gydF4y2Ba

看起来很疼。它是如此的悲伤和可怕。gydF4y2Ba

外出时，请戴上口罩。这是为了我们的家人和朋友。gydF4y2Ba

科学不应该是一场人气竞赛，但政府应该付出更多努力，通过社交媒体传播准确和完整的信息，以改善错误信息对健康的负面影响。经同行评审或专家认可的视频有望提供可靠的医疗信息[gydF4y2Ba61gydF4y2Ba]．然而，只有少数由政府机构、大学、医院和医学协会上传的视频被纳入这项研究，因为它们不在观看次数最多的200个视频之列。医疗保健专业人员的努力无法有效地与恶意的人和机器人竞争，他们能够自动发布数百万条消息。gydF4y2Ba62gydF4y2Ba，gydF4y2Ba63gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

本研究有几个局限性。首先，这是一项横断面研究，因此它仅限于在某个时间点捕捉YouTube场景。常见的搜索词或观看次数最多的视频可能会随着时间的推移而变化，并且视频指标(如观看次数、喜欢、不喜欢或评论)的纵向变化并未被捕获。其次，没有有效的工具来评估基于视频的医疗信息。因此，我们采用了以往在线消费者健康信息研究中常用的评估工具。需要开发一种综合评价视频医疗内容的工具。第三，我们无法判断观看视频片段是否会导致健康行为的改变。例如，有些人喜欢看阴谋视频来打发时间，并且可能能够区分哪些故事是有效的。因此，他们最终可能会遵循当局的指导方针，而不管他们是否观看这些视频。需要更多的研究来评估接触错误信息与健康行为之间的关系。 Fourth, we did not collect any data on the viewers. All the YouTube video metrics were collected anonymously, so we could not grasp the viewers’ demographic characteristics.

结论gydF4y2Ba

与有用的视频相比，误导性的视频有更多的点赞、更少的评论和更长的播放时间。不同来源上传的有关新冠肺炎的YouTube韩语视频在可靠性、整体质量、标题内容一致性等方面存在很大差异，但内容覆盖范围没有明显差异。政府制作的视频比独立用户制作的视频具有更高的可靠性、整体质量和标题内容一致性。gydF4y2Ba

虽然有人担心通过YouTube传播错误信息，但该网站的教育价值不容忽视。YouTube可以成为一个强大的工具，在危机期间以一种可控和令人放心的方式让公众了解情况。然而，要做到这一点，必须在这些平台上提供准确的信息。因此，政府应该在社交媒体上有更大的影响力，制作更多的在线视频，以吸引更广泛的受众。首先，为了实现这一目标，政策制定者应在财政上支持卫生机构，使它们能够充分利用社交网络平台。例如，可以开发一个教育项目，教卫生保健提供者如何制作YouTube视频，并在社交媒体上与观众互动。其次，医疗保健专业人员应该与社交媒体上有影响力的人合作，而不是与他们竞争，以接触更多的人。例如，订阅量最高的前10名youtube用户可以与医生嘉宾合作创建并上传视频，提供有关COVID-19的娱乐和信息。因此，YouTube用户将能够获得比虚假数据更多的高质量信息。第三，应该使用引人注目的内容，因为它可以抓住观众的注意力。 For example, visually attractive recordings can receive more views, and emotionally persuasive videos with exemplar stories are more likely to catch viewers’ attention than those with statistical evidence [64gydF4y2Ba]．在这方面，通过YouTube进行有效的沟通将有助于减少恐慌性购买等不良行为的风险，并帮助公众区分有效信息和虚假新闻。在公共卫生危机期间，YouTube可以作为一个快速而廉价的平台，向更多人提供准确的信息。gydF4y2Ba