誤った情報と米国エボラコミュニケーション危機：恐怖を誘発する感染症の発生に関連するソーシャルメディアメッセージの真実性と内容の分析

背景：2014年のエボラコミュニケーションの危機は、西洋のニュースメディア、ソーシャルメディアユーザー、および米国（米国）のメンバーの間で広範な恐怖と注目を集めました。ヘルスコミュニケーターは、コミュニケーションの実践を改善するために、恐怖を誘発する疾患の発生中に、誤った情報とソーシャルメディア環境に関するより多くの情報を必要としています。この研究の目的は、誤った情報、政治的内容、健康関連の内容、リスクフレーミング、噂に特に焦点を当てたエボラ関連のツイートの内容を説明することでした。 方法：2014年9月30日から10月30日に公開されたすべてのツイートのランダムな1％サンプルからのツイートを調べました。これは、コンテンツまたはハッシュタグの「エボラ」に言及する英語のツイート用にフィルタリングされました。）。3639（5％）のツイートのランダムに選択されたサブセットの包含について評価されました。公衆衛生の訓練を受けた人間のコーダーを使用してツイートの特性（冗談、意見、不和）、真実性（真、虚偽、部分的に偽）、政治的文脈、リスクフレーム、健康状態、エボラ固有のメッセージ、エボラ固有のメッセージを評価する3113のツイートを分析しましたと噂。記述統計とカイ二乗検定を使用して、特定のコンテンツを含むツイートの割合を評価しました。 結果：ジョーク以外のツイートのうち、エボラ関連のツイートの10％には、虚偽または部分的に誤った情報が含まれていました。25％が政治に関連しており、28％が読者の反応を引き起こしたり、不和を促進したり、42％がリスクを高めるメッセージを含み、72％が健康に関連していたコンテンツが含まれていました。言及された最も頻繁な噂は、政府の陰謀に焦点を当てていました。Tweetを真の情報とツイートと誤った情報と比較すると、誤った情報を伴うツイートのより多くの割合が本質的に政治的であり（36％対15％）、不一致を誘発する声明（45％対10％）が含まれていました。不一致を誘発する声明と政治的メッセージはどちらも、誤った情報を含むツイートでは、誤った情報を含むも​​のと比較して、かなり一般的でした（p <0.001）。 結論：結果は、病気の発生の政治化を予測することの重要性と、政策立案者やソーシャルメディア企業がイベントの前にパートナーシップを構築し、対応フレームワークを開発する必要性を強調しています。各公衆衛生イベントは異なりますが、私たちの調査結果は、将来の流行中に可能なソーシャルメディア環境に関する洞察を提供し、潜在的な公衆衛生コミュニケーション戦略を最適化するのに役立ちます。

BACKGROUND: The Ebola communication crisis of 2014 generated widespread fear and attention among Western news media, social media users, and members of the United States (US) public. Health communicators need more information on misinformation and the social media environment during a fear-inducing disease outbreak to improve communication practices. The purpose of this study was to describe the content of Ebola-related tweets with a specific focus on misinformation, political content, health related content, risk framing, and rumors. METHODS: We examined tweets from a random 1% sample of all tweets published September 30th - October 30th, 2014, filtered for English-language tweets mentioning "Ebola" in the content or hashtag, that had at least 1 retweet (N = 72,775 tweets). A randomly selected subset of 3639 (5%) tweets were evaluated for inclusion. We analyzed the 3113 tweets that meet inclusion criteria using public health trained human coders to assess tweet characteristics (joke, opinion, discord), veracity (true, false, partially false), political context, risk frame, health context, Ebola specific messages, and rumors. We assessed the proportion of tweets with specific content using descriptive statistics and chi-squared tests. RESULTS: Of non-joke tweets, 10% of Ebola-related tweets contained false or partially false information. Twenty-five percent were related to politics, 28% contained content that provoked reader response or promoted discord, 42% contained risk elevating messages and 72% were related to health. The most frequent rumor mentioned focused on government conspiracy. When comparing tweets with true information to tweets with misinformation, a greater percentage of tweets with misinformation were political in nature (36% vs 15%) and contained discord-inducing statements (45% vs 10%). Discord-inducing statements and political messages were both significantly more common in tweets containing misinformation compared with those without(p < 0.001). CONCLUSIONS: Results highlight the importance of anticipating politicization of disease outbreaks, and the need for policy makers and social media companies to build partnerships and develop response frameworks in advance of an event. While each public health event is different, our findings provide insight into the possible social media environment during a future epidemic and could help optimize potential public health communication strategies.