Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fear over Friends: Examining the Perceived Influence of Others on Vaccination Decisions

論文の概要: Fear over Friends: Examining the Perceived Influence of Others on Vaccination Decisions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01489v1
Date: Mon, 1 Apr 2024 21:19:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 20:27:20.500438
Title: Fear over Friends: Examining the Perceived Influence of Others on Vaccination Decisions
Title（参考訳）: 友人に対する恐怖 : 予防接種決定に対する他者の知覚的影響について
Authors: Denise Yewell, R. Alexander Bentley, Benjamin D. Horne,
Abstract要約: 予防接種を受けた人口は、予防接種を受けていない人口よりも社会的サークルの影響を受けやすいことが判明した。予防接種と非接種の両方の参加者が、その決定に動機付け要因として恐怖をしばしば引用している、というオープンエンドの回答によって明らかになった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, we examine the perceived influence of others, across both strong and weak social ties, on vaccination decisions in the United States. In particular, we focus on the case study of COVID-19 vaccinations. We add context to social influence by measuring related concepts, such as perceived agreement of others and perceived danger of COVID-19 to others. We find that vaccinated populations perceived more influence from their social circles than unvaccinated populations. This finding holds true across various social groups, including family, close friends, co-workers, and neighbors. Indirect measures of social influence also followed this trend. Vaccinated participants perceived COVID-19 as more dangerous to their social circles than unvaccinated participants and perceived that others agreed with their decision to get vaccinated more than unvaccinated participants perceived others to agree with their decision to not get vaccinated. Despite the clear differences in perceived social influence across the groups, we find through open-ended responses that both vaccinated and unvaccinated participants frequently cited fear as a motivating factor in their decision, rather than social influence: vaccinated participants feared COVID-19, while unvaccinated participants feared the vaccine itself.
Abstract（参考訳）: 本研究では,米国における予防接種決定における,強い社会関係と弱い社会関係の両面での他者の影響について検討した。特に、新型コロナウイルスワクチンのケーススタディに焦点を当てる。他者との合意の認識や、他者に対する新型コロナウイルスの危険性の認識など、関連する概念を測ることで、社会的影響に文脈を加える。予防接種を受けた人口は、予防接種を受けていない人口よりも社会的サークルの影響を受けやすいことが判明した。この発見は、家族、親しい友人、同僚、隣人など、様々な社会集団に当てはまる。間接的な社会的影響力の尺度もこの傾向に従った。ワクチン接種を受けた参加者は、ワクチン接種を受けていない参加者よりも、ワクチン接種を受けない参加者よりも、ワクチン接種を決断することに同意していると認識し、ワクチン接種を受けていない参加者は、ワクチン接種を受けないという決定に同意していると認識した。グループ間で認識される社会的影響の明確な相違にもかかわらず、予防接種と非ワクチン接種の両方の参加者が、社会的影響よりも、その決定の動機として恐怖をしばしば引用するオープンエンドの回答によって、予防接種参加者は新型コロナウイルスを恐れ、非ワクチン接種参加者はワクチン自体を恐れた。

関連論文リスト

Public Discourse about COVID-19 Vaccinations: A Computational Analysis of the Relationship between Public Concerns and Policies [3.203095675418499]
予防接種キャンペーンの展開に伴い、ドイツ語を話す地域は他のヨーロッパ地域よりもはるかに低い予防接種率を示した。 Twitter上では、新型コロナウイルスの重症度やワクチンの有効性、安全性に対する懐疑論が話題となっている。パンデミックの後期段階では、政策が実施され、無ワクチンの市民の自由が制限されたとき、ワクチン接種の増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T15:31:13Z)
Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance of Containment Measures [65.62256987706128]
比較疫学モデルは、疾患の状態に基づいて個人を分類する。我々は、適応されたSEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。スペイン・ア・コルナにおけるSARS-CoV-2感染症の進行状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-28T08:01:05Z)
Doctors vs. Nurses: Understanding the Great Divide in Vaccine Hesitancy among Healthcare Workers [64.1526243118151]
医者は新型コロナウイルスワクチンに対して全体的に陽性であることがわかりました。医師は新型ワクチンよりもワクチンの有効性を懸念している。看護婦は子供に対する潜在的な副作用にもっと注意を払う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-11T14:22:16Z)
"COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z)
Sentiment Analysis and Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discussions [10.194753795363667]
われわれは、Twitter上で新型コロナウイルスに関するツイートを詳細に分析する。その結果、大多数の人はワクチンの有効性に自信を持ち、ワクチン接種を希望していることがわかった。否定的なツイートは、しばしばワクチン不足の苦情、注射後の副作用、ワクチン接種後の死亡の可能性と関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-08T23:30:17Z)
COVID-19 Vaccines: Characterizing Misinformation Campaigns and Vaccine Hesitancy on Twitter [8.181808709549227]
新型コロナウイルスワクチンの誤情報・共謀キャンペーンとその特徴について検討する。本研究は,ワクチンに関する議論において,誤情報を促進するために協調的努力が用いられているかどうかを判断する。極右抗ワクチン共謀集団を含む,大規模な抗ワクチン誤情報コミュニティと小規模な抗ワクチンコミュニティについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-15T20:32:10Z)
Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media [6.965634726663563]
パンデミックの最中、英国と米国住民のツイートをTwitter APIから収集しました。 VADERによる感情分析を行い、個人の影響をカウントできる新しい方法を提案した。その結果、予防接種が進むにつれて、有名人がソーシャルメディアに意見転換を導く可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T03:37:22Z)
Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z)
COVID-19 Vaccine Acceptance in the US and UK in the Early Phase of the Pandemic: AI-Generated Vaccines Hesitancy for Minors, and the Role of Governments [10.64167691614925]
ワクチン開発における人工知能の使用は、ワクチンの受容に影響を与えなかった。ワクチンの有効性を明示したヴィグネットは、ワクチンの受け入れを増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T06:47:13Z)
The Ivory Tower Lost: How College Students Respond Differently than the General Public to the COVID-19 Pandemic [66.80677233314002]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは、政府に究極の課題を提示した。米国では、新型コロナウイルス感染者が最も多い国で、全国的なソーシャルディスタンシングプロトコルが大統領によって実施されている。本稿では,この対話型社会における前例のない破壊の社会的意義を,ソーシャルメディア上での人々の意見のマイニングによって発見することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-21T13:02:38Z)
Falling into the Echo Chamber: the Italian Vaccination Debate on Twitter [65.7192861893042]
われわれは、Twitter上での予防接種に関する議論が、予防接種ヘシタントに対する潜在的な不安にどのように影響するかを調査する。予防接種懐疑派や擁護派が独自の「エチョ室」に居住していることが判明した。これらのエコーチャンバーの中心には熱心な支持者がいて、高い精度のネットワークとコンテンツベースの分類器を構築しています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-26T13:55:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。