Il vecchio proverbio dice: “Bastoni e pietre possono rompermi le ossa”. “Ma le parole non mi faranno mai male.”
Dillo a Eugenia RoweProfessore assistente presso Dipartimento di InformaticaTi verranno presentati dati estesi che dimostrano il contrario.
Ah Comunità + Laboratorio di intelligenza artificiale e linguaggio E l’ho mostrato
Ora, il gruppo di ricerca si è messo all’opera Università di Ingegneria Passiamo a un’altra domanda: quali effetti ha avuto la retorica dei social media sull’infezione da coronavirus 2019 (COVID-19) e sui tassi di mortalità negli Stati Uniti, e cosa possono imparare da ciò i politici e i funzionari della sanità pubblica?
“Molti studi descrivono solo ciò che accade online. Spesso non mostrano un collegamento diretto con i comportamenti offline”, ha detto Rowe. “Ma esiste un modo concreto per collegare il comportamento online al processo decisionale offline”.
Causa ed effetto
Durante la pandemia di COVID-19, i social media sono diventati un luogo di ritrovo di massa per l’opposizione alle linee guida sulla salute pubblica, come l’uso di mascherine, il distanziamento sociale e i vaccini. L’escalation della disinformazione ha incoraggiato un diffuso disprezzo per le misure preventive e ha portato ad alti tassi di infezione, sovraffollamento ospedaliero, carenza di operatori sanitari, morti prevenibili e perdite economiche.
Secondo uno studio del 2022 pubblicato sullo Yale Journal of Biology and Medicine, durante un periodo di un mese tra novembre e dicembre 2021, sono stati segnalati più di 692.000 ricoveri prevenibili tra i pazienti non vaccinati. I soli costi delle cure ospedaliere ammontavano a 13,8 miliardi di dollari.
In lo studioIl team di Rowe, incluso il Ph.D. Lo studente Xiaohan Ding ha sviluppato una tecnologia che ha addestrato un chatbot GPT-4 ad analizzare i post in diversi sottogruppi di discussione vietati che si opponevano alle misure di prevenzione del coronavirus (COVID-19). Rowe ha detto che il team si è concentrato su Reddit perché i suoi dati erano disponibili. Molte altre piattaforme di social media hanno impedito ai ricercatori esterni di utilizzare i propri dati.
Il lavoro di Rowe si basa sul quadro delle scienze sociali chiamato Teoria delle tracce fuzzy In cui è stato un pioniere Valerie Reyna, professoressa di psicologia alla Cornell University e collaboratore al progetto Virginia Tech. Reyna ha dimostrato che gli individui apprendono e ricordano meglio le informazioni quando sono espresse in una relazione di causa-effetto, non solo come informazioni meccaniche. Ciò vale anche se le informazioni non sono accurate o la comunicazione sottostante è debole. Reyna chiama questa struttura di causa-effetto “essenza”.
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