COVID-19相关信息来源对公众担忧的影响

《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》编号：2020年第2号第100350页COVID-19相关信息来源对公众担忧的不同影响：通过社交媒体进行的在线调查何星英a，1，陈益龙a，b，1，颜正芳c，d，陈a台湾台中亚洲大学健康管理系b台湾台中亚细亚大学心理学系c高雄医科大学医院医学院精神科及高雄医科大学医学院医学研究所，台湾d高雄医科大学医学院，台湾A R T I C L EI N F O保留字：COVID-19资料来源公众担忧A B S T R A C T背景：2019冠状病毒病（COVID-19）疫情迅速蔓延，COVID-19相关信息在不同媒体平台上迅速传播。大量与COVID-19相关的信息对公众造成了巨大的精神压力。尽管大多数研究关注大流行期间信息对个人的影响，但这些研究通常侧重于互联网来源的信息，很少有研究比较不同信息来源之间的影响。我们研究了接受不同信息来源的参与者的社会人口概况，以及各种COVID-19相关信息来源对公众担忧的影响。方法：在COVID-19大流行期间，对2007名年龄在20岁及以上的匿名参与者进行了横断面在线调查。社会人口统计数据、参与者收到COVID-19相关信息的频率、信息来源（例如，传统媒体、人际信息交流和学术课程），以及过去、现在和预期对COVID-19的担忧程度进行了评估。结果：网络媒体（80.52%）、传统媒体（52.62%）、家庭成员（24.36%）、同事（23.57%）、朋友（21.08%）、学术课程（20.18%）和医务人员（19.03%）是最常见的COVID-19相关信息来源。我们发现，来自传统媒体、互联网媒体和朋友的新冠肺炎相关信息与更高的当前担忧相关（非标准化回归系数B在0.27至0.30之间），来自朋友的信息与更高的过去担忧相关（B为0.18）。 相比之下，从学术课程中获得信息的参与者的过去担忧和预期担忧较低（B范围为-0.15至-0.17）。结论：学术课程可能在大流行期间的公众担忧中发挥保护作用。因此，学术课程和所提供的信息，有助加强公众教育，减少市民对传染病爆发的忧虑。1. 介绍2019冠状病毒病（COVID-19）疫情迅速蔓延在各种平台中，互联网是COVID-19大流行期间公众的主要媒体平台（Ko et al.，2020年）。COVID-19相关关键词的全球搜索趋势前所未有地增加，到目前为止，谷歌上搜索最多的关键词是COVID-19症状、封锁和社交距离（Springeret al.， 2020年）。同样地，Twitter上与COVID-19相关的标签继续增长，标签继续获得关注（Chenet al.，2020年）。与此同时，YouTube（一个视频分享互联网平台）上 的COVID-19相 关 信 息 的准 确 性 问 题 受 到 关 注 。有 证 据 表 明 ，YouTube上COVID-19相关信息的准确性与视频发布者有关。与非官方来源发布的视频相比，官方来源（如政府、专业和教育组织）发布的视频被确定为更准确。然而，来自官方来源的视频数量和观看次数明显低于来自通讯作者：高雄医学大学精神科，高雄807，子游一路100号。电子邮件地址：chfaye@cc.kmu.edu.tw（C.- F. 日元）。[1]何星英和陈益龙作为第一作者对这项工作做出了同样的https://doi.org/10.1016/j.invent.2020.100350接收日期：2020年7月28日;接收日期：2020年9月23日;接受日期：2020年9月26日将于二零二零年十月一日至十二日生效2214-7829/©2020TheAuthor（s）.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/inventH.- Y. Ho，etal.《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许2非官方来源YouTube上错误信息的比例（27.5%）可能导致了公众恐慌。Li等人，2020年）。在美国，一项使用便利抽样的在线调查研究报告称，超过三分之二的参与者报告了他们对COVID-19的担忧，特别是对感染COVID-19和缺乏必要的医疗资源的担忧（Nelson et al.，2020年）。此外，超过95%的参与者改变了他们的生活方式，例如更频繁地洗手，避免社交聚会，并储备生活用品，以保护自己免受COVID-19大流行的影响（Nelson et al.， 2020年）。据观察，对COVID-19的恐惧和恐慌通过许多不同的渠道传播，特别是通过社交媒体。据报道，对COVID-19的恐惧对伊拉克大约一半的社交媒体用户的心理健康产生了负面影响（Ahmad等人，2020年）。此外，从互联网上获得COVID-19相关信息的人的心理健康水平低于从非互联网来源获得信息的人（Ko例如，2020年）。此外，信息暴露对心理健康的影响具有剂量依赖性;中国用户接触COVID-19信息的时间越长，他们报告的焦虑和抑郁就越多（Yao，2020）。大部分研究集中于互联网上有关COVID-19的信息的影响，而有关COVID-19的不同信息来源对公众心理健康影响的比较则鲜有报道。因此，在这项研究中，我们研究了各种COVID-19相关信息来源的影响（例如，传统媒体、互联网、人际信息交流和学术课程）对公众担忧的分析，包括对COVID-19的过去担忧、现在担忧和预期担忧。此外，我们分析了从不同来源接收信息的参与者的社会人口学概况，以确定群体特征。2. 方法2.1. 参与者参与者年龄在20岁或以上，通过社交媒体平台，包括Facebook（Facebook，Inc.，美国）、LINE（LINE Corporation，韩国）和PTT公告板系统（国立台湾大学，台湾）于2020年3月20日至5月5日期间进行。参与者被引导到研究网站，并自愿匿名回答问题。为了收集医护人员的数据，我们还在Facebook和LINE上的医护人员组中发布了本研究的招聘信息。本研究已通过高雄医学大学附属医院伦理审查委员会的审查。2.2. 措施2.2.1. 社会人口统计学收集了社会人口学数据，包括参与者的年龄、性别、教育程度和职业。如果参与者报告他们在医疗机构工作，则将其归类为医疗保健工作者。参与者的教育水平分为三组：高中或以下，学士学位和硕士学位及以上。2.2.2. COVID-19相关信息来源参与者收到COVID-19相关信息的频率调查如下：互联网媒体（例如，Facebook、Twitter、博客和互联网新闻）、朋友、传统媒体（例如，报纸、电视和无线电广播），学术课程（例如，在线或专家亲自授课的正式课程）、医疗机构的医务人员、同事和家庭成员。的参与者被要求回答他们从每个信息源接收信息的频率是从不，有时还是总是。信息源被分为低频率（从不和有时）和高频率（总是）组，因为从不组的样本量太小，大多数信息源是一个单独的组。在台湾，与COVID-19相关的学术课程通常由台湾疾病控制中心（CDC）和医疗机构组织，以改善公共卫生教育或培训医护人员。2.2.3. 关于COVID-19过去的担忧是通过询问参与者“在过去的一周里，你是否担心过感染COVID-19？”用5分制来衡量他们的担忧程度。目前的担忧是通过询问参与者“请评估您对COVID- 19的担忧程度”来衡量的等级为1（非常轻微）至10（非常严重）。通过询问参与者“如果你明天出现COVID-19样症状，你会......”来衡量预期的担忧，并用5分制来评定他们的担忧程度（D. - J. Li等人， 2020年）。我们使用不同的量表点设计（5点量表和10点量表）来提醒受访者，这些与担忧相关的项目测量不同的时间尺度（即，过去，现在和预期），我们使用更宽的范围尺度（即，（10分制），以反映现时市民对回应者故意报告其身份的忧虑。2.3. 统计分析使用G*Power估计最小总样本量为1363.1（Faul等人，2009）（90%把握度和双侧5%显著性），以从线性多元回归模型中检测0.073处的R2。使用现有研究指导估计的效应量（Holman等人，2019年）。SAS 9.4（SAS Institute Inc.，Cary，NC）统计计算软件程序进行本研究中的统计分析。为了比较医护人员和非医护人员在过去担心、现在担心和预期担心方面的差异，进行了独立的t检验。为了调查从不同来源接收信息的参与者的社会人口学特征，并比较低频率组和高频率组信息源的社会人口学特征，分别对分类变量和连续变量进行似然比卡方和WilcoXon signed-rank检验为了控制7个信息来 源 的 多 重 比 较 ， 应 用 Bonferroni 方 法 ， P 值 阈 值 设 定 为 0.007（0.05/7）。为了分析不同信息来源对COVID-19担忧的影响，应用了一般线性模型（GLM），并对社会人口统计学进行了调整（即，年龄、性别、教育程度及医护人员）及参与时间段（自2020年1月21日台湾爆发COVID-19至参与日期）。3. 结果本研究共招募了2007名平均年龄为37.72岁的参与者，社会人口学数据和测量结果见表1。自2019冠状病毒病在台湾爆发以来，平均参与时间为76. 70天本研究中女性占主导地位（66.18%），且大多数参与者具有较高的文化程度（89.03%具有本科及以上学历）。医护人员占调查对象的32.49%，其焦虑水平与非医护人员无显著性差异（P>0.05）。在医护人员中，只有医生的预期担忧水平高于非医护人员（P0.01）。<最常见的COVID-19相关信息来源是网络媒体（80.52%）、传统媒体（52.62%）、家人（24.36%）、同事H.- Y. Ho，etal.《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许3表1在线调查中的社会人口统计数据和对COVID-19的担忧变量N= 2007年平均值±SD，n（%）最小值-最大值年龄37.72±10.83 20性别女1325（66.18）男660（32.97）跨性别者17（0.85）高中或以下220（10.97）学士学位1159（57.81）硕士及以上626（31.22）第1358号（67.73）有647（32.27）医生265（40.96）护士123（19.01）治疗师72（11.13）其他或未知187（28.90）参与时间（天）76.70（9.52）59.79-4. 讨论4.1. 主要结论在这项研究中，我们调查了从台湾不同来源获得COVID-19大流行信息的参与者的具体社会人口特征，以及这些来源与他们对大流行的担忧程度之间的关系。大多数关于COVID-19的信息来源与更高程度的担忧相关，而来自学术课程的信息与更低程度的担忧相关。我们的研究结果提供了深入了解大流行的信息来源和公众担忧之间的关系，以及在未来新的大流行期间减少公众担忧的可能策略。在调查过程中，我们观察了从不同来源获得信息的参与者的具体社会人口特征。首先，女性比男性更有可能从所有来源寻求流行病信息。女性可能比男性更关心健康相关信息，更有可能寻求健康相关信息（Manierre，2015）。其次，我们观察到，寻求COVID-19相关信息来自互联网媒体的人往往更年轻，而参与者则更年轻，频率）互联网媒体1616（80.52）经常从传统媒体获取信息的年龄较大。这传统媒体1056（52.62）家庭成员489（24.36）同事473（23.57）朋友423（21.08）学术课程405（20.18）医务人员382（19.03）过去的忧虑1.59±1.00 0当前担忧6.13±2.25 1预期忧虑2.93±0.92 0缩略语：SD，标准差; N，样本量。医护人员包含两个缺失值。（23.57%），朋友（21.08%），学术课程（20.18%）和医疗员工（19.03%）。从不同来源收到COVID- 19相关信息的群体的社会人口概况见表2。我们比较了每个信息源的低频率组和高频率组之间的社会人口统计学差异。网络媒体高频组的年龄显著较低，而传统媒体和学术课程高频组的年龄显著较高。女性在所有信息来源群体中占主导地位，特别是在传统媒体、家庭成员和同事群体中。由于跨性别者样本数量较少，我们没有将这些样本纳入组间比较。网络媒体信息高频组受教育程度较高医护人员在来自同事、学术课程和医务人员的高频信息我们进一步分析了COVID-19相关信息来源对公众担忧的影响（表3）。我们发现，来自互联网媒体、传统媒体和朋友的新冠肺炎相关信息与更高水平的当前担忧相关（非标准化回归系数B在0. 27至0. 30之间）。来自朋友的COVID-19相关信息也与更高水平的过去担忧相关（B为0. 18）。相比之下，来自学术课程的COVID-19相关信息与较低水平的过去担忧（B为-0.15，P=0.04）和预期担忧（B为-0.17，P=0.01）相关。此外，这一信息也与当前的担忧呈负相关，尽管没有统计学意义（B为-0.30，P=0.07）。这一结果可能是由于与老年人相比，年轻人更频繁地使用互联网获取信息和进行社交活动（Trefflich等人，2015年）。在一项关于从传统和互联网媒体招募参与者的研究中也观察到了这种年龄特征（Frandsen等人，2016年）。第三，经常从学术课程中获得COVID-19相关信息的参与者年龄较大，大多数是医护人员。一个可能的解释是，台湾的医疗机构依法要求员工参加学术课程，以提高他们的职业安全。埃博拉大流行期间的知识调查与我们的发现相似，其中年龄与更高水平的大流行知识相关，医护人员也比一般公众具有更高水平的大流行知识（Schol等人，2018年）。我们观察到，经常从互联网媒体、传统媒体和朋友那里获得COVID-19相关信息的参与者，在控制了他们的社会人口特征后，当前的担忧水平更高。此外，那些经常从朋友那里收到COVID- 19相关信息的人也有更高水平的过去担忧。这种现象有一些可能的原因。第一，来自网络媒体、传统媒体和朋友圈的疫情信息据报道，YouTube上8.8%至27.5%的视频中含有一些包含错误信息的互联网内容（H.O. Li等人，2020; D'Souza等人，2020年）。其次，公众可能缺乏足够的医学知识来确定有关COVID-19的信息的准确性。一项社交媒体研究表明，在2019冠状病毒病大流行期间，YouTube上包含错误信息的少数视频（8.8%）与包含准确信息的大多数视频（69.9%）的收视率相似（D'Souza et al.，2020年）。Twitter上的一些内容被发现是为了促进读者之间的不和谐而创建的（Sell等人， 2020年）。这些结果表明，公众可能很容易受到错误信息的影响，可能无法区分事实和虚构，从而增加了他们的心理困扰。相比之下，学术课程通常提供专家认可的相对准确的信息。我们观察到，只有来自学术课程的信息与较低水平的过去担忧和预期担忧相关，即使在调整了医疗保健工作者和其他社会人口特征之后。结果显示，专业健康相关知识可能在COVID-19疫情期间对公众的担忧起到了保护作用。据报道，知识在大流行期间具有保护作用。例如，Huang及其同事报告说，关于COVID-19的知识可以减轻儿童中的广泛性焦虑症。H.- Y. Ho，etal.《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许4表2从不同来源获得COVID-19信息的群体的社会人口概况。可变信息源互联网媒体传统媒体家庭成员同事低朋友低学术课程医务人员低低高低高低高高高低高高平均（SD）年龄N（%）性别a男性跨性别者教育水平高中及以下学历硕士及以上卫生保健工作者是的40.58（11.85）37.02（10.46）36.84（11.11）38.51（10.51）37.86（10.68）37.28（11.28）37.86（11.14）37.27（9.75）38.02（10.98）36.58（10.20）37.37（10.84）39.09（10.68）37.49（上午11时）38.69（10.05）236（60.51）151（38.72）3（0.77）60（15.35）1089（67.56）509（31.58）14（0.87）160（9.91）953588（62.09）348（36.75）11（1.16）90（9.46）561737（69.86）312（29.57）6（0.57）130（12.33）968（63.94）530（35.01）16（1.06）153（10.09）357（73.16）130（26.64）磅1（0.2）67（13.73）278982（64.18）533（34.84）15（0.98）167（10.9）343（72.67）127（26.91）2（0.42）53（11.21）1039（65.72）527（33.33）15（0.95）178（11.24）914286（67.93）133（31.59）2（0.48）42（9.95）2451055（66.02）530（33.17）13（0.81）186（11.63）931270（66.83）130（32.18）4（0.99）34（8.4）2281061（65.45）548（33.81）12（0.74）184（11.34）931264（69.29）112（29.4）5（1.31）三十六（九点四十二）250（63.94）1411103（68.34）511647（68.03）304706（66.98）3481006（66.32）511（33.68）347（71.11）1411127（73.56）405（26.44）226（47.78）2471083（68.41）500（31.59）270（63.98）1521213（75.81）387（24.19）140（34.57）2651252（77.14）371（22.86）101（26.44）281缩略语：SD，标准差; N，样本量。根据Bonferroni方法调整不同信息来源的P值阈值（0.007）P<0.007。⁎一 由于跨性别参与者的稀缺性（n= 17），性别和COVID-19信息来源之间的分析不包括他们。H.- Y. Ho，etal.《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许5表3信息来源对COVID-19担忧的影响。信息来源过去的担忧现在的担忧预期的担忧回归系数（标准误）互联网媒体0.06（0.06）0.27（0.13）传统媒体0.09（0.05）0.30（0.11）家庭成员同事0.05（0.07）0.16（0.15）0.04（0.06）朋友0.18（0.06）朋友0.30（0.14）朋友0.04（0.06）学术课程−0.15（0.07）−0.30（0.16）−0.17（0.07）医务人员 （0.07）一般的线性模型通过年龄、性别、教育水平、卫生保健工作者和参与的时间段（天）进行调整。学业成绩与当前焦虑的P值为0.07。0.05英镑<。0.01<.中国人群（Huang和Zhao，2020）。Bults及其同事报告说，对2009年甲型H1N1流感大流行的了解增加了人们采取自我保护行为和遵循官方建议预防H1N1的意愿（Bults等人，2011年）。Savas及其同事还报告说，对H1N1的了解增加了医护人员的疫苗接种率，特别是当他们认为H1N1疫苗对人类安全时（Savas和Tanriverdi，2010）。我们的研究结果提供了一种可能的方法，以减少公众在COVID-19爆发期间的担忧。学术课程的信息也可以在互联网上分享，希望通过增加他们对预防和治疗疾病的知识而使公众受益。在台湾，政府实施COVID-19相关信息政策，可为全球其他国家提供参考（台湾疾病控制中心，2020年a）。有关COVID-19的官方信息在台湾频繁而广泛地被报道。台湾疾病预防控制中心每日举行COVID-19新闻发布会，提供当地流行病和健康教育信息（台湾疾病控制中心，2020i;台湾疾病控制中心2020 g）。官方疫情信息也在传统媒体和网络媒体上发布，特别是在Facebook、Twitter、Instagram、YouTube和LINE等社交媒体上（台湾疾病控制中心，2020 e;台湾疾病控制中心，2020 c;台湾疾病控制中心，2020d;台湾疾病控制中心，2020 f;台湾疾病控制中心，2020 g）。由于PTT公告牌系统在台湾快速传播COVID-19相关信息，因此其在预警功能方面也发挥了重要作用（萧，2020年）。包括日常预防在内的指南（例如，经常洗手、使用口罩、避免聚会、保持安全的社交距离）、生病时应采取的措施和旅行通知是官方信息的一部分（台湾疾病控制中心，2020 b）。在COVID-19疫情期间，我们亦实施了针对虚假信息的政策（台湾疾病管制中心，2020 j）。此外，台湾疾病预防控制中心提供免费的在线学术课程，由传染病部门的医生讲课（台湾疾病控制中心，2020 h）。根据我们的研究结果，在线学术课程值得推广，以促进公众教育并减少未来传染病爆发期间的公众担忧（Basch等人，2020年）。虽然专家讲授的学术课程是由官方来源出版的，但由于缺乏对新疾病的了解，该来源提供的某些信息可能在事后被认为是不准确或不正确的。考虑到公众对信息来源的偏好，在社交媒体上在线发布的学术课程的效用值得在未来进行研究。4.2. 限制本研究存在一些局限性。首先，由于本研究的横断面设计，没有因果关系的推论可以肯定，因此，更多的研究在这个主题将是值得的。其次，数据是从2020年3月20日开始收集的;因此，数据并不涵盖2020年1月21日首次报告的整个大流行。第三，参与者是从Facebook、LINE和PTT公告牌系统招募的，这些系统可能不完全代表台湾的一般人群。5. 结论大多数关于COVID-19的信息来源与更高水平的担忧相关，而学术课程与较低水平的担忧相关。经常从互联网媒体、传统媒体和朋友那里收到COVID-19相关信息的人的当前担忧水平更高;经常从朋友那里收到COVID-19相关信息的人的过去担忧水平也更高。相比之下，经常从学术课程中获得COVID-19相关信息的人基于这些发现，网上学术课程值得推广，以促进公众教育，减少公众对未来传染病爆发的担忧资金这项工作得到了台湾科技部的支持[授权号MOST 109 -2314-B-468-001-MY 2]。竞合利益一个也没有。致谢一个也没有。伦理批准本研究中涉及人类参与者的所有程序均符合高雄医学大学医院机构审查委员会的伦理标准和1964年赫尔辛基宣言及其后续修订案或类似伦理标准。引用Ahmad，A.R.，Murad，H.R.， M，R. 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