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저자정보
Ha-Linh Quach (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Thai Quang Pham (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Ngoc-Anh Hoang (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Dinh Cong Phung (Ministry of Science and Technology) Viet-Cuong Nguyen (HPC Systems Inc) Son Hong Le (CMetric JSC Inc) Thanh Cong Le (INFORE Technology Inc) Dang Hai Le (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Anh Duc Dang (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Duong Nhu Tran (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Nghia Duy Ngu (National Institute of Hygiene and Epidemiology) Florian Vogt (Australian National University) Cong-Khanh Nguyen (National Institute of Hygiene and Epidemiology)
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제28권 제4호
발행연도
2022.10
수록면
307 - 318 (12page)

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Objectives: Online misinformation has reached unprecedented levels during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This study analyzed the magnitude and sentiment dynamics of misinformation and unverified information about public health interventions during a COVID-19 outbreak in Da Nang, Vietnam, between July and September 2020. Methods: We analyzed user-generated online information about five public health interventions during the Da Nang outbreak. We compared the volume, source, sentiment polarity, and engagements of online posts before, during, and after the outbreak using negative binomial and logistic regression, and assessed the content validity of the 500 most influential posts. Results: Most of the 54,528 online posts included were generated during the outbreak (n = 46,035; 84.42%) and by online newspapers (n = 32,034; 58.75%). Among the 500 most influential posts, 316 (63.20%) contained genuine information, 10 (2.00%) contained misinformation, 152 (30.40%) were non-factual opinions, and 22 (4.40%) contained unverifiable information. All misinformation posts were made during the outbreak, mostly on social media, and were predominantly negative. Higher levels of engagement were observed for information that was unverifiable (incidence relative risk [IRR] = 2.83; 95% confidence interval [CI], 1.33–0.62), posted during the outbreak (before: IRR = 0.15; 95% CI, 0.07–0.35; after: IRR = 0.46; 95% CI, 0.34-0.63), and with negative sentiment (IRR = 1.84; 95% CI, 1.23–2.75). Negatively toned posts were more likely to be misinformation (odds ratio [OR] = 9.59; 95% CI, 1.20–76.70) or unverified (OR = 5.03; 95% CI, 1.66–15.24). Conclusions: Misinformation and unverified information during the outbreak showed clustering, with social media being particularly affected. This indepth assessment demonstrates the value of analyzing online “infodemics” to inform public health responses.
#Sentiment Analysis #Social Media #Infodemic #COVID-19 #Vietnam

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