Le flux et le reflux du soutien au vaccin COVID-19: ce que les médias sociaux nous apprennent sur les Australiens et le vaccin.

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Le déploiement de la vaccination australienne COVID-19 a atteint un autre carrefour. La confiance du public a vacillé après que le gouvernement fédéral ait annoncé la semaine dernière que le vaccin Pfizer était le choix privilégié pour les personnes de moins de 50 ans.

Cet avis était fondé sur un risque extrêmement faible de formation de caillots sanguins graves chez les jeunes receveurs du vaccin AstraZeneca. Selon les rapports, de nombreux patients de moins de 50 ans ont depuis annulé ou été refoulés de leurs rendez-vous de vaccination.

Notre équipe de l’université Griffith surveille les niveaux de soutien au vaccin parmi les Australiens. Pour ce faire, nous analysons les big data glanées sur les plateformes de médias sociaux.

Selon notre analyse, la plus forte baisse des taux d’acceptation du vaccin COVID-19 en Australie s’est produite lorsque des incidents de coagulation sanguine ont été signalés dans certains pays européens, ce qui a incité à arrêter les déploiements.

Un débat en évolution

Notre équipe a parcouru les flux de médias sociaux pendant deux mois, recueillant des données sur les attitudes du public à l’égard du vaccin. Nous avons également observé ces opinions changer et évoluer en réponse à d’importantes annonces médiatiques.

Nous avons constaté que le public australien se soucie de l’efficacité du vaccin, de ses effets secondaires et du processus de déploiement. Le sentiment des médias sociaux en particulier nous aide à identifier la désinformation d’une manière que les méthodes d’enquête plus traditionnelles ne peuvent pas faire.

Nos conclusions, qui ont été fournies à Queensland Health, aident les décideurs à concevoir les meilleures stratégies pour fournir des informations sur le vaccin au public.

Approches d’enquête standard

La réalisation d’enquêtes peut être coûteuse et prendre beaucoup de temps. Il est difficile d’obtenir de grands échantillons car de nombreuses personnes approchées ne participeront pas. Il est également difficile de revenir ultérieurement vers les personnes interrogées pour comprendre comment leurs croyances peuvent évoluer dans le temps.

Entre octobre de l’année dernière et février de cette année, l’unité de santé publique de Gold Coast a mené une enquête demandant aux gens s’ils avaient l’intention de recevoir le vaccin COVID-19.

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Près de 19 000 invitations à l’enquête ont été données aux personnes qui ont visité les cliniques de fièvre de l’hôpital universitaire de la Gold Coast et du Robina Health Precinct. Parmi celles-ci, 2 706 réponses sont revenues.

Les résultats ont montré qu’un peu plus de 50% des répondants avaient certainement l’intention de recevoir le vaccin COVID-19. Environ 15% ont dit qu’ils ne recevraient probablement ou certainement pas le vaccin.

Résultats de l’enquête de l’unité de santé publique de la Gold Coast sur les attitudes à l’égard du vaccin COVID-19.

De même, une étude menée par des chercheurs de l’Université nationale australienne a montré qu’un répondant sur cinq (21,7%) ne recevrait probablement pas ou certainement pas de vaccin.

Alors que ces enquêtes fournissent un instantané d’un point dans le temps, l’analyse des big data peut examiner les données des médias sociaux (comme celles de Twitter) en temps réel et fournir un aperçu continu.

Près de 100 000 posts provenant de 42 000 comptes.

Nous avons appliqué des algorithmes au contenu des médias sociaux publié entre le 24 janvier et le 24 mars. En deux mois seulement, plus de 97 000 messages Twitter provenant de plus de 42 000 comptes australiens (avec 308 331 likes) ont été collectés.

Ces messages ont attiré 49 642 commentaires supplémentaires provenant de 15 648 autres comptes uniques. La taille de cet échantillon est bien plus importante que celle des enquêtes mentionnées ci-dessus. Notamment, les données recueillies nous ont montré comment l’hésitation à l’égard des vaccins avait évolué au cours de cette période.

Nous avons utilisé des techniques appelées calculs de polarité des sentiments et analyse de modélisation des sujets et avons également examiné le nombre de likes reçus par les posts pour et contre le vaccin.

Au cours de ces deux mois, nous avons pu identifier des liens entre les changements de sentiment et des annonces médiatiques spécifiques provenant de sources d’information fiables. Ces annonces ont eu un impact évident sur les opinions des gens.

Les reportages négatifs ont eu un impact direct.

Le soutien au vaccin a commencé à environ 80 % en janvier. Nous avons ensuite assisté à une baisse du soutien lorsque les cas de COVID en Australie ont diminué. Mais lorsque les médias ont montré des personnes recevant le vaccin Pfizer en février, le soutien a de nouveau augmenté.

Le vaccin Pfizer est désormais celui qui est recommandé pour les personnes de moins de 50 ans. Joel Carrett/AAP

Les histoires négatives ont commencé à apparaître entre le milieu et la fin du mois de février et les niveaux de soutien sur les fils des médias sociaux ont chuté. Fin février, les médias nous ont parlé d’un médecin mal formé qui a administré des doses de vaccin plus élevées que celles recommandées à deux personnes âgées.

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Nous avons ensuite reçu des informations selon lesquelles plusieurs pays de l’Union européenne ont interdit le vaccin AstraZeneca COVID-19, en raison de préoccupations concernant la coagulation du sang comme effet secondaire potentiel. Cela a marqué la plus forte baisse du soutien, de plus de 80% à moins de 60%.

Comment les taux australiens d’acceptation des vaccins ont évolué au fil du temps, comme le montre l’analyse des messages Twitter. La confiance du public dans le déploiement du vaccin a changé de façon spectaculaire après des annonces clés dans les médias.

Fin mars, le soutien a rebondi lorsque les mêmes pays ont repris le déploiement du vaccin d’AstraZeneca, et des nouvelles ont émergé selon lesquelles les cliniques de médecins généralistes en Australie se préparaient à faire de même.

Notre méthode de recherche comporte certaines limites. Par exemple, les opinions des utilisateurs de Twitter ne représentent pas nécessairement la population générale. Cela dit, notre pool de données semble refléter un groupe assez diversifié d’utilisateurs partageant des opinions en publiant, retweetant et aimant des posts.

Toutes ces opinions sont capturées et intégrées dans notre analyse. Compte tenu du grand volume de données utilisé, ainsi que des aperçus d’autres prédictions correctes, nous sommes confiants dans notre capacité à fournir une analyse précise en quasi temps réel.

Traiter ce que le public veut traiter

L’analyse des big data peut fournir des résultats rapides qui montrent non seulement la prévalence de l’hésitation vaccinale, mais qui nous aident aussi à comprendre les facteurs qui la motivent.

De plus, en se concentrant sur les régions ou les données démographiques qui ont le plus de doutes – qu’il s’agisse de certains groupes d’âge ou de personnes ayant un niveau d’éducation donné – l’analyse des big data peut tenir les décideurs de haut niveau informés de ce que ressent le public.

Cela les aide ensuite à mettre en évidence les questions clés et les zones vulnérables, vers lesquelles ils peuvent diriger des messages ciblés. De cette façon, les sources d’information que le public respecte et auxquelles il fait confiance peuvent (et doivent) être utilisées pour améliorer les résultats en matière de santé pour tous.

Images utilisées avec l’aimable autorisation de Pexels/Maksim Goncharenok.

Cet article est republié depuis The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l’article original.