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Tobacco control2017Dec01Vol.26issue(e2)

Twitterでの電子タバコ規制に対する公的な反応:テキストマイニング分析

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:2016年5月、食品医薬品局(FDA)は、電子タバコがタバコ製品として規制当局の範囲内にあるとみなす最終規則を発行しました。規制に関するニュースや意見は、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームで共有されており、一般の態度を形作る上で重要な役割を果たす可能性があります。Twitterで共有されている情報を分析し、最初の公的反応に関する洞察について。 方法:テキストマイニングアプローチを使用して、Twitterの電子タバコ規制に対する反応の間で重要なトピックを明らかにしました。SAS Text Miner v.12.1ソフトウェアは、記述テキストマイニングに使用され、2016年5月1日から5月17日までに収集されたツイートの主要なトピックをNUVIソフトウェアを使用してデータを収集しました。 結果:合計9つのトピックが生成されました。これらのトピックは、FDAの電子タバコ規制が公衆衛生に利益をもたらすか害を及ぼすか、規制が新たな電子タバコ市場にどのように影響するか、およびニュースを共有する努力に対する初期の反応を明らかにしています。トピックは、否定的または混合反応によって支配されていました。 結論:FDAが新しいと思われる規制の発表に続いて、Twitterでの公的な反応はほとんど否定的でした。公衆衛生の支持者は、ソーシャルメディアアウトレットを使用して、よりバランスのとれた会話を作成するために、公共財の範囲、リーチ、潜在的な影響をよりよく伝えるために、ソーシャルメディアアウトレットを使用することを検討する必要があります。

背景:2016年5月、食品医薬品局(FDA)は、電子タバコがタバコ製品として規制当局の範囲内にあるとみなす最終規則を発行しました。規制に関するニュースや意見は、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームで共有されており、一般の態度を形作る上で重要な役割を果たす可能性があります。Twitterで共有されている情報を分析し、最初の公的反応に関する洞察について。 方法:テキストマイニングアプローチを使用して、Twitterの電子タバコ規制に対する反応の間で重要なトピックを明らかにしました。SAS Text Miner v.12.1ソフトウェアは、記述テキストマイニングに使用され、2016年5月1日から5月17日までに収集されたツイートの主要なトピックをNUVIソフトウェアを使用してデータを収集しました。 結果:合計9つのトピックが生成されました。これらのトピックは、FDAの電子タバコ規制が公衆衛生に利益をもたらすか害を及ぼすか、規制が新たな電子タバコ市場にどのように影響するか、およびニュースを共有する努力に対する初期の反応を明らかにしています。トピックは、否定的または混合反応によって支配されていました。 結論:FDAが新しいと思われる規制の発表に続いて、Twitterでの公的な反応はほとんど否定的でした。公衆衛生の支持者は、ソーシャルメディアアウトレットを使用して、よりバランスのとれた会話を作成するために、公共財の範囲、リーチ、潜在的な影響をよりよく伝えるために、ソーシャルメディアアウトレットを使用することを検討する必要があります。

BACKGROUND: In May 2016, the Food and Drug Administration (FDA) issued a final rule that deemed e-cigarettes to be within their regulatory authority as a tobacco product. News and opinions about the regulation were shared on social media platforms, such as Twitter, which can play an important role in shaping the public's attitudes. We analysed information shared on Twitter for insights into initial public reactions. METHODS: A text mining approach was used to uncover important topics among reactions to the e-cigarette regulations on Twitter. SAS Text Miner V.12.1 software was used for descriptive text mining to uncover the primary topics from tweets collected from May 1 to May 17 2016 using NUVI software to gather the data. RESULTS: A total of nine topics were generated. These topics reveal initial reactions to whether the FDA's e-cigarette regulations will benefit or harm public health, how the regulations will impact the emerging e-cigarette market and efforts to share the news. The topics were dominated by negative or mixed reactions. CONCLUSIONS: In the days following the FDA's announcement of the new deeming regulations, the public reaction on Twitter was largely negative. Public health advocates should consider using social media outlets to better communicate the policy's intentions, reach and potential impact for public good to create a more balanced conversation.

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