尽管疫苗在预防威胁生命的疾病方面是安全和有效的，但疫苗犹豫症在全球仍然普遍存在[ 1， 2］．疫苗犹豫是指尽管已有疫苗，但延迟接受或拒绝接种疫苗[ 3.］．疫苗犹豫在疫苗高需求和疫苗拒绝这两个极端之间的连续体上徘徊[ 4］．疫苗犹豫被视为全球健康的十大威胁之一[ 5]，因为它可能损害控制大流行所需的群体免疫，并导致病毒的更大传播[ 6， 7这尤其阻碍了遏制COVID-19大流行的努力。

与社会人口因素和公共信任有关的许多复杂原因是疫苗犹豫的原因[ 6， 8， 9]，而虚假信息是主要因素[ 1， 7， 10］．世界卫生组织(世卫组织)使用"信息流行病"一词指"误导性或捏造新闻的迅速传播" [ 11］．疫苗接种的话题容易受到错误信息的影响[ 12，特别是针对较新的疫苗[ 8]，而错误信息的扩散加剧了人们对疫苗安全性及其副作用的恐惧，被认为是疫苗犹豫的主要原因[ 13， 14］．大量研究发现了关于疫苗的错误信息如何导致疫苗意愿和接种量降低的证据[ 9， 12， 15- 17］．

有必要解释一下不同术语之间的区别，这些术语指的是虚假信息。2016年美国总统大选后，“假新闻”一词获得了相当多的关注。 18］．假新闻与其他类型的误导信息重叠，如misinformation和disinformation。它们主要可以通过传播意图和传播方式来区分[ 18］．虚假信息的定义是"由于缺乏科学证据而(…)虚假或不准确的任何与健康有关的事实主张" [ 19]并被某人无意中分享，无意造成伤害[ 20.］．虚假信息特指使用不完整或错误信息得出结论的声明[ 21］．相反，虚假信息指的是某人故意制造和传播虚假信息，目的是造成伤害[ 20.］．虽然假新闻受到了大量关注，但很难定义它，一些政治团体利用它来破坏某些新闻媒体[ 22］．借鉴了此前一项调查社交媒体上与健康相关的错误信息的研究[ 18，在本文中，我们使用这个术语 错误信息是一个总称，指关于COVID-19疫苗的虚假或不准确的健康相关信息，无论其意图如何，这很难确定。

社交媒体，因其开放性和参与性而被认可[ 23， 24]，是接收健康信息的常用来源[ 25，分享有关疫苗的信息[ 16]，并在危机中获得情感支持[ 26］．用户可以增强对新疾病、其传播和预防措施的认识[ 27］．然而，与此同时，社交媒体可能成为假新闻广泛传播的来源，因为用户可能发布关于疫苗的错误信息，放大对疫苗的担忧，导致对疫苗的犹豫加剧[ 12， 15， 16， 28， 29］．这对公共卫生构成威胁，并破坏了全球通过疫苗预防疾病的努力[ 5， 29- 31］．最近的一项研究[ 32]强调指出，接触社交媒体上疫苗信息的人更容易被误导，并产生疫苗犹豫。

在COVID-19的背景下，社交媒体的使用增加了[ 33， 34]以及越来越多的错误信息，对公众健康产生负面影响[ 35］．在社交媒体上接触到COVID-19信息与更容易受到错误信息的影响有关[ 36]，与表明公众很可能接触到社交媒体上的错误信息的文献产生了共鸣[ 37］．一些因素导致了社交媒体上关于COVID-19疫苗的错误信息的影响越来越大。其中包括许多国家因COVID-19导致的封锁使人们有更多时间访问社交媒体[ 34]，从而增加了接触错误信息的可能性。此外，由于这类新闻往往有趣而新颖，它鼓励了分享行为。 38］．在意大利进行的一项观察性研究证明了这一点，该研究分析了2000篇关于COVID-19的文章，其中含有错误信息的文章被分享了200万次，占所有文章分享总量的78% [ 39］．另一个因素与许多社交媒体网站(如Twitter)采用严格的字符限制有关，这意味着所呈现的信息可能没有上下文，使其具有误导性或不完整。 12］．在2019冠状病毒病大流行的早期阶段，社交媒体公司没有对其网站上的错误信息采取及时行动[ 20.］．

此前的研究记录了社交媒体上关于COVID-19的错误信息的证据[ 12， 40， 41］．一些典型的例子是，推特上的反疫苗信息明显多于预防接种信息[ 12]，而观众很可能会在YouTube上看到反疫苗的视频[ 40］．英国通信办公室进行的一项民意调查显示，46%的英国人表示曾接触到关于COVID-19的错误信息，在那些接触到这些信息的人中，约66%的人表示每天都在观看这些信息来源[ 42]，从而因为重复接触而加速了对错误信息的信仰[ 43］．若干研究表明，接触错误信息与疫苗犹豫密切相关(例如，[ 9， 12， 15])。

虽然有大量研究反疫苗错误信息与疫苗犹豫之间的关系[ 6， 7， 9， 25， 44， 45]，关于COVID-19抗疫苗错误信息讨论的具体内容主题，这些内容主题如何通过使用特定的写作策略在写作中表现出来，以及这些主题如何影响社交媒体上的病毒式传播，值得研究。到目前为止，以往的研究主要通过调查和实验研究关注与错误信息及其与疫苗犹豫症的关系有关的内容主题，而没有考虑用于传播这些信息的一系列写作策略和使用社交媒体(例如，[ 6， 7， 9， 45])。最近，研究人员在Facebook和Twitter上调查了这些方面[ 25， 44];然而，没有得到足够的重视 如何内容通过使用某些策略体现在写作中[ 12， 46- 48］．研究往往忽略了这类策略在抗疫苗错误信息中的使用。鉴于公众从社交媒体帖子中创造和提取意义[ 49]，对语言的分析，例如确定如何通过使用写作策略来表达内容主题，对于全面理解社交媒体上分享的错误信息至关重要。

此外，只有少数研究调查了错误信息对疫苗犹豫的影响，如在社交媒体上以评论、反应和分享的形式表现出来的病毒式传播(例如，[ 12， 17， 46， 50- 53])。具体来说，一项研究关注了2014年至2017年推特上支持和反对疫苗的主题，指出安全担忧和阴谋论是最流行的主题，而这些主题与基于情感的观点有关[ 12］．另一项研究分析了关于南非人乳头瘤病毒(HPV)疫苗接种犹豫的Facebook帖子的正面和负面评论[ 17］．其他研究则关注推特和YouTube上的HPV [ 50， 51］．然而，人们很少关注与COVID-19疫苗相关的错误信息对社交媒体病毒式传播的影响。更重要的是，内容主题在社交媒体用户使用的写作策略中的表现方式[ 54]可能助长虚假信息的传播[ 55]，因为公众是根据他们的话语资源来理解所提供的信息的[ 49］．因此，这项研究被认为是值得进行的努力。

我们首先构建了一个包含在社交媒体上传播的反疫苗错误信息的数据库，以研究COVID-19错误信息如何以内容主题的形式表现出来，并表现为写作策略，与社交媒体上的病毒式传播有关。反疫苗错误信息检索自两个著名的全球假新闻数据库:国际事实核查网络(IFCN)冠状病毒事实联盟数据库[ 84和COVID - 19全球错误信息仪表盘[ 85，旨在通过追踪和揭穿COVID-19错误信息，抗击信息大流行[ 86］．前者是由波因特的IFCN下属的冠状病毒事实联盟开发的，该联盟覆盖来自70多个国家的事实核查员以43种不同文本类型的语言编写的与covid -19相关的错误信息，由加拿大卫生研究院、加拿大计算机公司和世卫组织资助。后者位于COVID-19错误信息门户下，该门户由多伦多泰德·罗杰斯管理学院的社交媒体实验室开发和管理。该门户跟踪和可视化来自100多名值得信任的事实核查员的冠状病毒声明。这两个数据库都是由领先的机构和全球组织开发的，在以前的研究中被广泛引用(例如，[ 87- 90])，为本研究的数据来源提供可靠的数据库。

为了产生与疫苗相关的错误信息，我们在2019年9月15日至2021年8月16日期间的IFCN冠状病毒事实联盟数据库和COVID - 19全球错误信息仪表板上使用关键词“疫苗”手动过滤了与疫苗相关的错误信息。从这两个数据库中总共分别获得了2369和2298篇关于"疫苗"的事实核查文章。由于这些数据库主要发布评论文章，以各种语言提供从多种媒体来源(如网络新闻、社交媒体帖子)收集的错误信息的事实核查报告，我们训练了一名传播学专业的研究生，仔细审查这些数据库中的4667篇疫苗评论文章，以检索社交媒体(如Facebook、Twitter、Instagram)上反疫苗错误信息的原始链接，虽然大多数链接到原始来源是不可用的(即，删除或删除后的事实核查)。

为了收集社交媒体平台上可供全球社交媒体用户获取和理解的反疫苗错误信息，两名传播学研究生接受了培训，他们手动访问和审查了4667篇经过事实核查的文章，并检查和检索了社交媒体平台上可用的英文原文或存档帖子及其相关的病毒式反应(点赞、评论和分享)。最后，经过训练的学生通过删除重叠的反疫苗假新闻，将两个数据库的产出条目进行组合。YouTube没有被包括在审查过程中，因为大多数反疫苗虚假信息的原始视频已被删除。

在Facebook (n=285, 81.4%)、Instagram (n=61, 17.4%)和Twitter (n=3, 0.8%)上总共发现了350个包含错误信息的帖子。由于有些帖子只包含图片和视频，有些被保存在档案中，因此无法获得病毒式反应，我们过滤并保留了包含文本信息(包括纯文本的帖子和带有图像/视频和文本的帖子)和以点赞、评论和分享的形式产生病毒式传播的帖子。因为大多数基于文字的帖子都是在Facebook上发现的，而Facebook是使用最频繁的社交媒体平台，近年来获得了更多活跃用户。 91， 92，我们决定在这项研究中只把基于文本的分析集中在Facebook帖子上。随后，我们设法捕获了140个具有病毒式传播三个指标(点赞、评论和分享)的帖子，以供进一步研究。

一旦我们的数据库建立起来，我们就使用定量内容分析[ 34]，是一种研究方法，让研究人员以科学的方式对媒体信息进行定量分析[ 93产生可概括的预测[ 94，并得出结论[ 30.， 95］．此外，内容分析针对的是记录单词、短语、符号和句子出现的上下文，同时提供深入的理解[ 96］．因此，它非常适合于媒体通信中已开发框架的编码操作[ 30.］．

编码方案是基于上一节提出的框架开发的。我们的框架由两个维度组成:第一个维度考察虚假信息帖子中传播的内容主题，第二个维度关注内容主题所体现的写作策略。内容主题的三个子维度包括安全担忧(即质疑疫苗安全性的帖子)、阴谋论(即强调特定阴谋论的帖子)和功效担忧(即主张疫苗无效和没有必要的帖子)。写作策略包括三个子维度，即模仿格式或语言特征(即模仿真实新闻或科学报告的典型格式和语言特征的帖子)、使用会话风格(即以会话风格和非正式的个人语调为特征的帖子)和使用放大(即使用名人和公众人物的话题标签和@消息来夸大信息)。 表1提供六个子维度及其引用的描述。

我们对数据的检查显示，一个帖子可能包含多个主题的内容，以质疑疫苗接种。为了尽量减少信息的丢失，我们以句子为基础对子维度的存在与否进行编码[ 95］．例如，我们对内容主题维度中的主导子维度进行编码，以捕获编码此类帖子时出现的所有内容主题。 文本框1显示从数据库中提取的代表性顶岗文本。这篇文章首先质疑疫苗的功效，认为疫苗是不必要的，然后继续声称疫苗是不安全的，因为它有致命的副作用。因此，第一句和第二句分别被编码为“疗效考虑”和“安全考虑”。

同样，一篇文章可以采用多种写作策略。的第一句话 文本框2模仿以事实为基础的新闻的典型结构(例如，第一个单词的所有字母都大写，使用统计数据描述卫生机构著名工作人员的行动)，因此被编码为模仿新闻媒体或科学报道的格式和语言特征。下面三个句子采用了不同的策略，表示一种对话风格/个人语气(例如，使用句子片段;第一人称、第二人称和第三人称代词;收缩;和问题)。因此，它被编码为“会话风格”。

由于收集到的帖子的长度从1到17个句子不等，我们决定通过将每个子维度中编码的句子数除以每个帖子的总句子数来规范化数据。

编码由一名传播学专业的博士生和一名研究生完成。在进行编码练习之前，第一作者对两名学生进行了培训，并邀请编码人员在培训期间编码50个帖子(即总帖子的30%)。使用Cohen κ度量计算互编码器的可靠性。编码项目的平均Cohen κ大于0.85，表明几乎完全一致[ One hundred.］．

为了充分揭示每篇文章中具体内容主题和写作策略的权重，我们将每个变量的统计句数除以对应文章的总句数。然后，我们使用方差分析(ANOVA)和事后Tukey检验来检测和比较抗疫苗错误信息中不同内容主题(RQ1)和写作策略(RQ2)的使用，因为之前的一项研究证实了ANOVA在检验自变量之间的差异时的鲁棒性和有效性，即使违反了正态性假设[ 101］．

在回答最后一个关于反疫苗错误信息的内容主题与该新闻在评论、反应和分享(RQ3)中显示的病毒式传播的传播策略之间的相互作用的研究问题时(RQ3)，我们首先在SPSS中使用泊松回归(一种计数回归模型)[ 102］．我们发现，由于结果变量的过度分散，我们的数据违反了泊松回归中的假设，这在现实世界的数据集中很常见[ 103］．因此，我们采用常用的方法，用负二项回归(NB2)代替泊松回归，以提高拟合优度，特别是赤池信息准则和贝叶斯信息准则[ 103］．NB2在通信和技术研究中有效地拟合各种类型的数据，是一个更通用的模型，它放松了一个强大的假设，即对于每个被纳入的参与者，结果的潜在率是相同的[ 104］．

结果表明，在Facebook上传播的COVID-19抗疫苗错误信息中，最常见的内容主题是安全担忧，其次是阴谋论，这与之前的研究一致[ 12， 14， 38， 47］．值得注意的一点是内容主题和错误信息的病毒式传播之间的关联。安全担忧是点赞和分享数量的一个强有力的负面预测因素，尽管它是使用最频繁的内容主题。这可以归因于各国政府和卫生组织不断努力强调COVID-19疫苗的安全性以及COVID-19日益增长的威胁(例如，[ 105- 107])。因此，公众更有可能识别出在帖子中传播的误导性信息，当他们更多地了解到疫苗的安全性后，就不太愿意点赞或分享这些信息。早期的研究表明，用户更有可能分享高质量或实用价值的内容[ 80， 108，这也解释了为什么公众不太愿意分享这些信息。

关于内容主题所体现的写作策略，结果显示，模仿新闻媒体和科学报道的对话风格以及格式和语言特征经常被用于传播反疫苗的错误信息。这一发现与有关抗疫苗信息的文献产生了共鸣，其典型特征是个人的、对话的和消极的语气[ 48， 65， 66]，而此前的一项研究表明，反疫苗主张是通过模仿Twitter上的科学和新闻语言而被当作事实呈现的，导致大量转发[ 12］．鉴于语言可以用于不同的目的[ 12， 46， 49， 55，反疫苗新闻帖子利用语言的这些明显特征，达到传播错误信息的目的。一些先前的研究调查了传播反疫苗新闻的情感诉求和放大等策略[ 12， 46， 47];然而，关于社交媒体上与COVID-19相关的这些方面的研究缺乏。因此，我们的发现增加了关于内容主题如何体现在编写传播COVID-19抗疫苗错误信息的策略方面的知识体系。

我们的研究结果还证实，模仿新闻媒体和科学报告的格式和语言特征的帖子是获得点赞的强有力的积极预测因素。这些帖子可能看起来很真实，很有吸引力，从而鼓励点赞。有趣的是，虽然这些帖子促进了点赞，但它们并没有与分享联系起来，可能是由于其中包含的负面信息以及信息来源的不确定性，这可能让用户在病毒式分享信息时犹豫不决。从2021年10月到12月，Facebook的月活跃用户总数为29.1亿[ 91];因此，即使是点赞关于COVID-19的反疫苗帖子，其深远影响也不应被低估。这些点赞帖子可能加剧在社交媒体上传播的反疫苗错误信息的程度，可能阻碍通过疫苗预防疾病的努力[ 5， 32］．我们关于病毒传播与内容主题和使用的写作策略之间关系的新发现，为对抗COVID-19抗疫苗错误信息提供了重要的见解。

本研究有助于理解哪些主题内容和写作策略导致了COVID-19抗疫苗错误信息在社交媒体上的病毒式传播，并增加了这一发展主题的文献。通过从两个全球领先的、被广泛引用的假新闻数据库中构建一个社交媒体上流传的关于COVID-19的抗疫苗错误信息数据库，以检查以内容主题和写作策略的形式呈现的COVID-19错误信息及其与病毒式传播的关系，我们发现关于安全担忧的帖子是最常出现的主题，这一内容主题通过模仿新闻和科学报告的对话风格、格式和语言特征在写作中得到了体现。此外，后者以点赞的形式与病毒式传播有关。

因此，我们的研究为哪些内容主题和表现策略与病毒传播相关提供了见解，并可进一步探索以对抗反疫苗错误信息的影响。正如其他研究发现的那样，疫苗安全性可以预测疫苗意图，而安全关切是最常出现的易受错误信息影响的内容主题[ 109， 110]，确认了打击关于COVID-19疫苗的错误信息以提高公众接受度的重要性。为了成功做到这一点，必须对在社交媒体上传播的反疫苗错误信息进行系统监测。这可以通过提取与安全相关的误导性新闻帖子，并揭穿这些帖子中提到的主张来实现，特别是那些采用对话风格和模仿真实新闻或科学报告的帖子。为了辨别真实的新闻和错误的信息，社交媒体平台或事实核查员不仅应该关注内容，还应该更多地关注这些帖子使用的写作策略，以了解其传递方式。谨慎的做法是，向社交媒体平台提供商、政府、研究人员和卫生组织提供社交媒体上流传的反疫苗错误信息的最新摘要，以帮助他们应对反疫苗担忧，并提供关于COVID-19疫苗的准确信息。

与任何数据集一样，本研究中使用的数据也有局限性。由于我们只收集了2年的反疫苗错误信息帖子，因此应该考虑COVID-19大流行演变的不同时间段。还应该注意的是，反疫苗的错误信息会随着时间的推移而改变，因此我们的研究结果应该谨慎解读。关于内容主题和内容中所体现的写作策略的数据，以及它们与病毒式传播的关系只是相关的。最重要的是，我们的研究并没有关注社交媒体用户以评论的形式发表的基于情感的意见，这种意见的效价不同(即消极、积极、中性)，可以揭示更详细的感受[ 111］．对评论价的分析本可揭示在反疫苗错误信息方面造成疫苗犹豫的更深入的原因。研究表明，情绪可能会超过逻辑，因此研究涉及反疫苗情绪影响[ 13， 112］．我们对COVID-19内容主题的重视和传播这些主题的写作策略可以进一步得到实证检验。流行的社交媒体平台已经达到了无所不在的高度，研究其他信息分享平台，如Instagram关于COVID-19抗疫苗的错误信息，可能会为这个话题提供更多的线索。

总之，本研究就COVID-19的内容主题以及这些主题是如何通过使用写作策略来表现的方式，对抗疫苗错误信息进行了新颖的检验。研究的关键发现是，关于安全问题的帖子与点赞和分享呈负相关，而模仿新闻媒体和科学报告格式和语言特征的帖子则与Facebook上的点赞有关。这可能表明，通过在社交媒体上点赞这些帖子，有关COVID-19的反疫苗错误信息被放大了。我们还不知道反疫苗错误信息的影响有多深远，尽管一些证据表明，关于COVID-19的错误信息影响了公众对疫苗的吸收[ 113，这对全球卫生构成了挑战。通过利用这项研究的结果并利用社交媒体的力量，平台提供商、政府和卫生组织可以采取措施对抗COVID-19抗疫苗错误信息，以减少全球普遍存在的疫苗犹豫。