メディカルジャーナリズム勉強会、ソーシャルネットワークを活用した「ワクチン」関連の医療情報引用の実態を調査

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メディカルジャーナリズム勉強会、ソーシャルネットワークを活用した「ワクチン」関連の医療情報引用の実態を調査

メディカルジャーナリズム勉強会、ソーシャルネットワークを活用した「ワクチン」関連の医療情報引用の実態を調査

～第11回日本ヘルスコミュニケーション学会学術集会にてポスター発表～

日本語で発信された「ワクチン」をテーマとした医療系コンテンツ（医療記事等）のTwitterおよびFacebookにおける「エンゲージメント^*1」と、コンテンツの「質^*2」に関する相関性を調査
現状、TwitterおよびFacebook上では、ワクチン接種を勧めるコンテンツに対する「エンゲージメント^*1」が高い
Twitterでは「質^*2」が高いコンテンツの「エンゲージメント^*1」が高く、Facebookでは「質^*2」の低いコンテンツの「エンゲージメント^*1」が高い

一般社団法人メディカルジャーナリズム勉強会（代表：市川衛）は、ソーシャルネットワークを活用した「ワクチン」関連の医療情報引用の実態に関する調査を実施しました。本調査内容は、2019年9月21日～22日に開催された第11回日本ヘルスコミュニケーション学会学術集会にて、ポスター発表されました。
本調査内容および結果は、以下の通りです。

【調査背景・目的】

SNS上ではいわゆる「フェイクニュース」の方が拡散しやすいことが指摘されており、先行研究では、Twitterで投稿される情報は話題の中身にかかわらず、「不正確」な情報の方が、「正確」よりも有意に速く、広く、深く広がりやすいことが示され、また、Facebookでも同様の傾向がみられている。
メディカルジャーナリズム勉強会では、SNS上で注目を集めている「ワクチン」関連の医療系コンテンツの実態調査を行うため、日本語で発信されたワクチンをテーマとした医療コンテンツ（医療記事等）のTwitterおよびFacebookにおけるエンゲージメントと記事の質に関する相関性を探索した。

【結語】

・現状TwitterおよびFacebookでは、ワクチン接種を勧めるコンテンツがより多く拡散されている。
・拡散されやすいコンテンツの「質^*2」についてはプラットフォームで異なる傾向がみられた。
・この要素は今後、国内のSNSでの医療健康情の質を検討する際に考慮すべき点かもしれない。

1：エンゲージメント：Twitter いいね/リツイート＋Facebook いいね/シェアを示す。
2：質：メディアドクター研究会の開発したメディアドクター指標（Review Criteria of Media Doctor Japan ver4.0, 2018）を利用し、「本指標の点数＝コンテンツの質（点数が高ければ質が高い）」とした。

≪ワクチン関連医療系コンテンツエンゲージメントTOP50≫

＊BuzzSumo（https://buzzsumo.com/）を使用し、抽出したワクチン関連ワードをタイトルに含む医療記事等の医療系コンテンツのエンゲージメントTOP50
・期間：2018年6月29日～2019年6月27日
・エンゲージメント：Twitter いいね/リツイート＋Facebook いいね/シェア
・言語：日本語

【調査手法】

１．「ワクチン」と関連して言及されやすいキーワードとして、国内で定期予防接種対象となっている病気およびDavid A. Broniatowskiら(2018)の先行研究から抽出した。
２．TwitterおよびFacebookデータ抽出サービスBuzzSumo（https://buzzsumo.com/）を使用し、抽出したワードをタイトルに含む医療記事など医療系コンテンツのタイトル、URLおよびエンゲージメントデータをCSV形式にて取得した。（期間：2018年6月29日～2019年6月27日、言語：日本語、エンゲージメント：Twitter いいね/リツイート＋Facebook いいね/シェア）。
３．取得したコンテンツのうち、①重複しているもの、②既に閲覧できないもの、③ログインしないと閲覧できないもの、④コンテンツ内に「ワクチン」という文言が1つも記載されていないものを除外しリスト化した。
４．リスト化したエンゲージメント上位50コンテンツについて、当会メンバーが以下の2つについて審議・判定を行った。
①各コンテンツのワクチンに対するスタンスの判定
独立した2名の判定者が、各コンテンツを閲覧し、先行研究の基準をもとにワクチンに対して「ANTI-VACCINE（反対）」「PRO-VACCINE（肯定）」「NEUTRAL（それ以外）」のスタンスを判定した。
②各コンテンツの「質」の判定
独立した5名の判定者が医療コンテンツの「質」を判定した。判定にはメディアドクター研究会の開発したメディアドクター指標（Review Criteria of Media Doctor Japan ver4.0, 2018）を利用し、「本指標の点数＝コンテンツの質（点数が高ければ質が高い）」とした。
各コンテンツの「エンゲージメント」「質」および「スタンス」の関係を相関分析、および多変量回帰分析により調べた。

【調査結果】

１．トータルエンゲージメントと質の相関
a) Facebookでは、コンテンツのエンゲージメント数と質は負の相関を示した（P=0.01~0.03）。
b) Twitterでは正の相関の傾向があった。この傾向は、外れ値（エンゲージメント8000以上）を除くと有意になった（P=0.01~0.03）。
c) FacebookとTwitterのエンゲージメントを合算した場合（Total）、相関性は認められなかった。

5者のメディアドクター指標による評価値の級内相関係数（ICC）は0.57のため、5者の評価を反復測定して表記した。2者の評価者間でワクチンに対するスタンスをすり合わせ、PROは青、NEUTRALは茶、ANTIを赤で示した。（スタンスとエンゲージメントを互いに調整した多変量回帰分析により描写・灰色は95%信頼区間）

２．スタンスによるエンゲージメントと質の相関（多変量回帰分析による）
a) スタンスとメディアドクター指標による評価は正の相関となった（p<0.001）。
b) a)におけるスタンス-1/-0.5をStance-、0.5をStance+、1をStance++として中立Stance（Neutral）と比較　した質に対する効果量、およびFacebookとTwitterのエンゲージメントの質に対する効果量とを推定した（お互いに補正）。
スタンスおよびFacebookのエンゲージメントにのみ相関が認められた（エラーバーは95%信頼区間）。