論文の概要: Evaluation of A National Digitally-Enabled Health Promotion Campaign for Mental Health Awareness using Social Media Platforms Tik Tok, Facebook, Instagram, and YouTube
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20142v2
- Date: Mon, 01 Sep 2025 12:30:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-03 12:29:36.804277
- Title: Evaluation of A National Digitally-Enabled Health Promotion Campaign for Mental Health Awareness using Social Media Platforms Tik Tok, Facebook, Instagram, and YouTube
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームTik Tok, Facebook, Instagram, YouTubeを用いたメンタルヘルス認知のための全国デジタル型ヘルスプロモーションキャンペーンの評価
- Authors: Samantha Bei Yi Yan, Dinesh Visva Gunasekeran, Caitlyn Tan, Kai En Chan, Caleb Tan, Charmaine Shi Min Lim, Audrey Chia, Hsien-Hsien Lei, Robert Morris, Janice Huiqin Weng,
- Abstract要約: メンタルヘルス障害は、世界の疾病の重荷に寄与する10の要因のうちの1つである。
本研究は,シンガポールにおけるデジタル型メンタルヘルス推進キャンペーンの有効性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47187609203210706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mental health disorders rank among the 10 leading contributors to the global burden of diseases, yet persistent stigma and care barriers delay early intervention. This has inspired efforts to leverage digital platforms for scalable health promotion to engage at-risk populations. To evaluate the effectiveness of a digitally-enabled mental health promotion (DEHP) campaign, we conducted an observational cross-sectional study of a 3-month (February-April 2025) nation-wide campaign in Singapore. Campaign materials were developed using a marketing funnel framework and disseminated across YouTube, Facebook, Instagram, and TikTok. This included narrative videos and infographics to promote symptom awareness, coping strategies, and/or patient navigation to Singapore's Mindline website, as the intended endpoint for user engagement and support. Primary outcomes include anonymised performance analytics (impressions, unique reach, video content view, engagements) stratified by demographics, device types, and sector. Secondary outcomes measured cost-efficiency metrics and traffic to the Mindline website respectively. This campaign generated 3.49 million total impressions and reached 1.39 million unique residents, with a Cost per Mille at $26.90, Cost per Click at $29.33, and Cost per Action at $6.06. Narrative videos accumulated over 630,000 views and 18,768 engagements. Overall, we demonstrate that DEHP campaigns can achieve national engagement for mental health awareness through multi-channel distribution and creative, narrative-driven designs.
- Abstract（参考訳）: メンタルヘルス障害は、疾病の世界的な負担に寄与する10の主要な要因の1つであるが、持続的なスティグマとケア障壁は早期介入を遅らせる。
これにより、デジタルプラットフォームを活用して、スケーラブルな健康増進を行い、リスクの高い人口を巻き込む努力がもたらされた。
デジタル対応型メンタルヘルスプロモーション(DEHP)キャンペーンの有効性を評価するため,シンガポールにおける3ヶ月(2025年2月～4月)の全国的キャンペーンの横断的研究を行った。
キャンペーン資料はマーケティング用ファンネルフレームワークを使用して開発され、YouTube、Facebook、Instagram、TikTokで配布された。
これには、症状認識、対処戦略、および/またはシンガポールのMindlineウェブサイトへの患者ナビゲーションを促進するためのナラティブビデオとインフォグラフィックが含まれていた。
主な成果として、匿名化されたパフォーマンス分析(印象、ユニークなリーチ、ビデオコンテンツビュー、エンゲージメント)が、人口統計、デバイスタイプ、セクターによって階層化されている。
二次的な結果はそれぞれ、コスト効率の指標とMindlineのWebサイトへのトラフィックを測定した。
この選挙運動で3,494万のインプレッションが生まれ、1ミル当たりのコストが26.90ドル、クリック当たりのコストが29.33ドル、アクション当たりのコストが6.06ドルになった。
ナラティブビデオは63万回以上のビューと18,768回のエンゲージメントを蓄積した。
総合的に,多チャンネル配信と創造的,物語駆動型デザインにより,DHPキャンペーンがメンタルヘルス認知のための全国的エンゲージメントを達成できることを実証する。
関連論文リスト
- Supporters and Skeptics: LLM-based Analysis of Engagement with Mental Health (Mis)Information Content on Video-sharing Platforms [19.510446994785667]
米国では5人に1人が精神疾患で暮らしている。
ショートフォームビデオコンテンツは、メンタルヘルスとリソースを広めるための重要なコンジットとして機能するように成長してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T20:51:06Z) - A Latent Dirichlet Allocation (LDA) Semantic Text Analytics Approach to
Explore Topical Features in Charity Crowdfunding Campaigns [0.6298586521165193]
本研究では、LDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いて、チャリティキャンペーンのテキスト記述から潜在テーマを抽出する、革新的テキスト分析フレームワークを提案する。
この研究は4つの異なるテーマを探求し、それぞれ2つのキャンペーンとインセンティブの説明を行った。
この研究はランダムフォレストを用いて、主題的パラメータと数値的パラメータの両方を用いてキャンペーンの成功を予測することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T09:17:46Z) - Going Viral: An Analysis of Advertising of Technology Products on TikTok [0.0]
本研究は、感情分析、コンテンツ特性、インフルエンサーの役割など、バイラル性に関する様々な側面を分析する。
データスクレイピングと自然言語処理ツールを使って2000のTikTokポストと274,651のメタデータを分析し、TikTok上のバイラルテクノロジー製品広告のニュアンスに関する洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-25T07:40:12Z) - A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use
Mobile Health Applications [62.60524178293434]
本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を検討することである。
利用者のデジタルリテラシーは、個人情報を共有するオンライン習慣に続き、使用意欲に最も強い影響を与える。
居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T08:11:21Z) - Personality-Driven Social Multimedia Content Recommendation [68.46899477180837]
人格特性がコンテンツレコメンデーションモデルに与える影響を,新しいパーソナリティ駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションシステムを適用して検討する。
実験結果と実世界のケーススタディは、PersiCが効率的な人格駆動型マルチビューコンテンツレコメンデーションを行う能力だけでなく、実用的なデジタル広告戦略レコメンデーションを可能にすることを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-25T14:37:18Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-03T11:33:52Z) - Lung-Originated Tumor Segmentation from Computed Tomography Scan (LOTUS)
Benchmark [48.30502612686276]
肺癌は最も致命的ながんの1つであり、その効果的な診断と治療は腫瘍の正確な悪性度に依存している。
現在最も一般的なアプローチであるHuman-centered segmentationは、サーバ間変動の対象となる。
2018年のVIPカップは、42か国から競争データにアクセスするための世界的な参加から始まった。
簡単に言えば、競争中に提案されたアルゴリズムはすべて、偽陽性還元手法と組み合わせたディープラーニングモデルに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T03:06:38Z) - How COVID-19 Have Changed Crowdfunding: Evidence From GoFundMe [77.34726150561087]
この研究は、過去2年間にGoFundMeで公開されたすべてのキャンペーンのユニークなデータセットを使用する。
我々は、クラウドファンディングサイトに存在するカバーイメージやその他の変数を分析し、クラウドファンドされたプロジェクトのコーパスについて研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-18T08:03:58Z) - Pulse of the Pandemic: Iterative Topic Filtering for Clinical
Information Extraction from Social Media [1.5938324336156293]
新型コロナウイルスのパンデミックの急速な進展は、公衆衛生上の緊急事態において、最新の臨床知識を急速に広める必要性を浮き彫りにした。
ソーシャルメディアデータから臨床関連情報を抽出するための,教師なしかつ反復的なアプローチを提案する。
このアプローチは、約5200万件の新型コロナウイルス関連ツイートから、臨床関連性の高い詳細なトピックやツイートを特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-13T01:01:04Z) - Digital Landscape of COVID-19 Testing: Challenges and Opportunities [8.445546861208243]
現在新型コロナウイルス(COVID-19)検査に使われているデジタル技術には、特定のモバイルアプリ、Webダッシュボード、オンライン自己評価ツールなどがある。
これらのツールを使用して経験した課題を、情報の品質、プライバシ、ユーザ中心の問題の観点から要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T09:01:51Z) - MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth [52.54282887530756]
ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。
我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:18:38Z)
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。