Hướng dẫn khoa học tốt nhất đã thua trận sớm trong đại dịch COVID-19

Trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên Tiến bộ Khoa họccác nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình toán học để mô tả cách công chúng rời xa hướng dẫn khoa học tốt nhất sớm trong đại dịch coronavirus 2019 (COVID-19).

Nghiên cứu: Thua trận về hướng dẫn khoa học tốt nhất sớm trong một cuộc khủng hoảng: COVID-19 và hơn thế nữa.  Tín dụng hình ảnh: View Apart / Shutterstock
Nghiên cứu: Thua trận về hướng dẫn khoa học tốt nhất sớm trong một cuộc khủng hoảng: COVID-19 và hơn thế nữa. Tín dụng hình ảnh: View Apart / Shutterstock

Họ đã lập bản đồ thực nghiệm và phân tích định lượng mạng lưới phát-nhận hướng dẫn COVID-19 giữa các cộng đồng trực tuyến của Facebook, nền tảng truyền thông xã hội thống trị trên toàn thế giới. Đáng chú ý, Facebook có hơn ba tỷ người dùng đang hoạt động ở gần 156 quốc gia.

Tiểu sử

Sự không tin tưởng vào hướng dẫn dựa trên nền tảng khoa học tốt nhất hiện có đã đến mức nguy hiểm. Trong thời kỳ trước khi có vắc xin COVID-19 2020 với sự không chắc chắn tối đa và sự xa cách xã hội, nhiều người đã tìm đến các cộng đồng trực tuyến của họ để được hướng dẫn về cách tránh mắc phải nó và đề xuất các phương pháp chữa trị. Lượng người dùng mạng xã hội tăng 13,2% vào năm 2020 đã nâng tổng số người dùng lên con số khổng lồ 4,2 tỷ người, tương ứng với 53,6% dân số toàn cầu. Tất cả những người này đều tham gia mạng xã hội để tìm kiếm thông tin về cách bảo vệ bản thân và những người thân thiết của họ khỏi cơn thịnh nộ của COVID-19.

Thật không may, có một khả năng rất lớn là những thành viên này cuối cùng được tiếp xúc với hướng dẫn không phải là khoa học tốt nhất, dẫn đến tử vong do từ chối khẩu trang hoặc uống thuốc tẩy. Nó đặt ra câu hỏi về việc ai là người phát ra và nhận được hướng dẫn cũng như cách can thiệp vào các cuộc khủng hoảng hiện tại và tương lai ngoài COVID-19 (ví dụ như bệnh đậu mùa khỉ hoặc thông tin sai lệch về biến đổi khí hậu).

Một nút và một liên kết đại diện cho một trang Facebook và một trang đề xuất một trang khác, tương ứng. Mỗi trang tổng hợp những người xung quanh một số mối quan tâm chung và phân tích của nó không yêu cầu truy cập thông tin cá nhân. Một thành viên trang chỉ cần đề cập đến một trang khác không hoạt động. Nhưng khi một liên kết từ một trang Facebook đề xuất một trang khác cho tất cả các thành viên của nó, họ sẽ tự động được xem nội dung mới, tức là cách mạng lưới thu phát được thiết lập.

Mặc dù không phải tất cả các thành viên đều nhất thiết phải chú ý đến những nội dung đó, nhưng một nghiên cứu gần đây về mặt lý thuyết và thực nghiệm đã chỉ ra rằng chỉ 25% thành viên có thể đưa cộng đồng trực tuyến vào một quan điểm thay thế.

Về nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã tìm kiếm theo cách thủ công thông qua các trang Facebook được thực hiện vào năm 2018 và 2019 bằng cách sử dụng các từ khóa và cụm từ liên quan đến vắc xin COVID-19 và kiểm tra các phát hiện của họ thông qua mã hóa của con người và bộ lọc có sự hỗ trợ của máy tính. Sau đó, họ lập chỉ mục các kết nối của các trang này với các trang Facebook khác. Cuối cùng, hai nhà nghiên cứu độc lập đã phân loại mỗi nút được xác định (hoặc trang Facebook) là trung lập, ủng hộ hoặc chống tiêm chủng bằng cách xem xét các bài đăng của nó, phần ‘Giới thiệu’ và danh mục tự mô tả.

Một trang ủng hộ có nội dung quảng bá hướng dẫn khoa học tốt nhất; một trang phản đối, ngược lại, phản đối hướng dẫn này và một trang trung lập có các liên kết cấp cộng đồng với các cộng đồng ủng hộ / chống đối. Ví dụ: các trang về nuôi dạy con cái được coi là trung lập vì chúng tập trung vào các chủ đề như giáo dục trẻ em, vật nuôi và thực phẩm hữu cơ.

Để làm cho nguồn gốc ban đầu của các trang Facebook càng đa dạng càng tốt, các nhà nghiên cứu đã lặp lại quá trình xác định thủ công các trang này được đăng bằng các ngôn ngữ khác nhau, tập trung vào các vị trí địa lý và với các nhà quản lý từ nhiều quốc gia. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình toán học mô phỏng động lực tập thể của các cộng đồng Facebook này. Những phát hiện của mô hình này có thể được xác minh bằng tay bằng cách sử dụng phép tính tiêu chuẩn.

Nghiên cứu kết quả

Phương pháp phân loại nghiên cứu đưa ra danh sách 1356 trang Facebook được liên kết với nhau bao gồm 86,7 triệu người. Phân tích dữ liệu từ tháng 12 năm 2019 đến tháng 8 năm 2020 cho thấy các cuộc trò chuyện ban đầu về hướng dẫn COVID-19 chủ yếu bắt đầu giữa 501 cộng đồng chống đối bao gồm 7,5 triệu cá nhân, nhiều trước khi có thông báo chính thức về đại dịch vào tháng 3 năm 2020.

Đáng chú ý, có 211 cộng đồng ủng hộ vắc-xin và 644 cộng đồng trung lập bao gồm 13 và 66,2 triệu cá thể, tương ứng. Các địa điểm quản lý thường xuyên nhất là Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, Ý và Pháp.

Gần bảy triệu người đã được tiếp xúc hoàn toàn với hướng dẫn COVID-19 từ các cộng đồng không chuyên nghiệp và 5,40 triệu người đã tiếp xúc với cả hai. Sự mất cân bằng này còn tồi tệ hơn đối với các cá nhân trong các cộng đồng nuôi dạy con cái (trung lập), với 1,10 triệu người tiếp xúc hoàn toàn với hướng dẫn COVID-19 từ các cộng đồng không chuyên. Sau khi xóa ngẫu nhiên 15% các liên kết liên quan đến COVID-19 khỏi toàn bộ mạng để bắt chước các liên kết Facebook bị bỏ lỡ, các nhà nghiên cứu vẫn nhận thấy rằng các phát hiện và kết luận của họ rất chắc chắn.

Kết luận

Nhìn chung, các cộng đồng chống đối đã tham gia để chiếm ưu thế trong cuộc trò chuyện trước khi có thông báo chính thức về đại dịch COVID-19, và các cộng đồng trung lập (ví dụ: nuôi dạy con cái) sau đó đã xích lại gần hơn với các cộng đồng cực đoan và do đó trở nên tiếp xúc nhiều với nội dung của họ.

Do đó, các cộng đồng nuôi dạy con cái bắt đầu nhận được hướng dẫn COVID-19 từ những người chống đối cộng đồng ngay từ tháng 1 năm 2020, sau đó họ thậm chí còn bắt đầu thêm hướng dẫn của mình vào cuộc trò chuyện. Ngược lại, hướng dẫn khoa học tốt nhất từ ​​các cộng đồng chuyên nghiệp vẫn ở mức thấp trong suốt thời gian nghiên cứu.

Sự kết hợp giữa lập bản đồ mạng và mô hình cho thấy nhiều cách tiếp cận khả thi hơn để lật lại cuộc trò chuyện hơn là chỉ đơn thuần loại bỏ tất cả các yếu tố cực đoan khỏi hệ thống. Loại bỏ tất cả các yếu tố cực đoan thậm chí có thể không phải là giải pháp thích hợp nhất. Nó có thể trở nên khắc nghiệt, trái ngược với ý tưởng về sự tham gia cởi mở và làm tổn hại đến mô hình kinh doanh nhằm tối đa hóa số lượng người dùng.

Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu có thể giải quyết câu hỏi về thông tin sai lệch trực tuyến một cách tổng quát hơn, ngoài COVID-19 và tiêm chủng. Nó cũng có thể giúp dự đoán hành vi điểm tới hạn và phản ứng cấp hệ thống đối với các biện pháp can thiệp trong các cuộc khủng hoảng trong tương lai.

Tham khảo tạp chí:

Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published.