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Social media e Intelligenza Artificiale per capire cosa ne pensa l’opinione pubblica delle vaccinazioni

Il 30 gennaio 2020, il Comitato di Emergenza dell’OMS ha dichiarato la rapida diffusione mondiale del COVID-19 un’emergenza sanitaria globale. Entro dicembre 2020 erano state dimostrate la sicurezza e l’efficacia dei primi vaccini COVID-19. Tuttavia, i tassi di copertura vaccinale internazionale sono rimasti al di sotto delle aspettative, ed anche in Europa. La controversa vaccinazione obbligatoria è attualmente in discussione ed è già stata introdotta in alcuni paesi (es. in Austria, Grecia e Italia). C’è stata molta discussione sulla imposizione della vaccinazione obbligatoria fra l’opinione pubblica. Sebbene le ultime pubblicazioni scientifiche hanno stimato che questo metodo ha prevenuto la morte di almeno 10 milioni di persone in tutto il mondo, la non convalida ufficiale dei vaccini assieme alla registrazione di alcune centinaia di casi mortali dopo la vaccinazione stessa, ha incontrato molte ostilità fra la popolazione.

Una modalità di prendere questo tipo di opinione che anche la scienza sta sfruttando, è l’analisi dei social media e dei “posts” pubblicati su Facebook, Twitter, Instagram ed altri ancora. Un team internazionale di ricercatori, per esempio, ha usato Twitter per analizzare i sentimenti delle persone che “postavano” la loro opinione in merito, pubblicando i loro risultati lo scorso giugno. Sono stati sviluppati due sondaggi su Twitter per chiedere l’opinione pubblica sulla possibilità della vaccinazione obbligatoria. I sondaggi sono stati fissati sulla cronologia di Twitter della Digital Health and Patient Safety Platform (con sede a Vienna) per 1 settimana a metà novembre 2021, 3 giorni dopo l’annuncio pubblico ufficiale della vaccinazione obbligatoria contro il COVID-19 in Austria. Agli utenti di Twitter è stato chiesto di partecipare e “ritwittare” i sondaggi per raggiungere il più vasto pubblico possibile.

I sondaggi su Twitter hanno rivelato due estremi sul tema della vaccinazione obbligatoria contro il COVID-19. Quasi la metà dei 2545 intervistati (n=1246, 49%) è stata favorevole alla vaccinazione obbligatoria, almeno in alcune aree. Questo atteggiamento contrasta con il 45,7% che rifiutava categoricamente la vaccinazione obbligatoria. Oltre un quarto (26,3%) degli utenti di Twitter che ha partecipato, ha dichiarato che non si sarebbe mai vaccinato. Uno studio analogo è stato pubblicato l’anno scorso ha raccolto le opinioni sulla possibilità di vaccinarsi, considerando i rischi legati alla vaccinazione stessa. Quasi la metà degli intervistati è favorevole alla vaccinazione obbligatoria, almeno per alcuni gruppi professionali. Tuttavia, questo è in contrasto con quasi altrettante persone che rifiutano categoricamente la vaccinazione obbligatoria, indicando che una percentuale di persone vaccinate ha votato contro l’obbligo di vaccinazione.

I sondaggi su Twitter hanno rivelato alti tassi di vaccinazione contro COVID-19 almeno una volta, mentre il 40% dei partecipanti ha sostenuto la vaccinazione obbligatoria per il pubblico. Tale interpretazione concatenata di questi due sondaggi deve essere eseguita con cautela, poiché le popolazioni partecipanti potrebbero differire sostanzialmente tra i due sondaggi. Per avere una visione ampliata, l’Università di Warwick in Inghilterra ha sviluppato, Gli atteggiamenti delle persone nei confronti dei vaccini possono ora essere rilevati dai loro post sui social media da un modello di intelligenza artificiale, sviluppato dai ricercatori dell’Università di Warwick. Il modello basato sull’intelligenza artificiale può analizzare un post sui social media e stabilire la posizione del suo autore nei confronti dei vaccini, essendo “addestrato” a riconoscere quella posizione da un piccolo numero di tweet di esempio.

Come semplice esempio, se un post contiene menzioni di sfiducia nelle istituzioni sanitarie, paura degli aghi o qualcosa relativo a una nota teoria del complotto, il modello può riconoscere che la persona che lo ha scritto probabilmente si sente negativamente nei confronti delle vaccinazioni. La ricerca guidata dal professor Yulan He del Dipartimento di Informatica dell’Università. ha utilizzato un set di dati di 1,9 milioni di tweet in inglese, pubblicato da febbraio ad aprile 2021, per sviluppare il modello Vaccine Attitude Detection (VADet). VADet ha prima analizzato il flusso di tweet riguardanti i vacciniCOVID-19, apprendendo una varietà sempre crescente di elementi e contesti pertinenti al dibattito in corso sulla vaccinazione. Quindi, il modello ha ristretto le sue analisi osservando i modelli che caratterizzano le preoccupazioni e gli atteggiamenti degli utenti.

VADet cerca modelli statistici nelle parole relative a diversi argomenti o posizioni. È costruito su un modello linguistico su larga scala pre-addestrato su una grande quantità di testo da libri in inglese e Wikipedia e ha già acquisito alcune conoscenze linguistiche. È stato quindi addestrato utilizzando tweet relativi al vaccino in modo da comprendere quali argomenti sono stati discussi in quei tweet. Una piccola quantità di quei tweet è stata poi etichettata manualmente dai ricercatori con informazioni sulla posizione dell’utente nei confronti degli argomenti discussi nei tweet relativi al vaccino. Il modello AIha quindi organizzato i tweet in gruppi di aspetti simili, formando schemi geometrici che dimostrano visivamente come determinati punti di vista sulle vaccinazioni (pro-vaccinazione, anti-vaccinazione o neutrale) possono essere collegati a specifiche caratteristiche rilevabili o riferimenti in un post sui social media.

Il modello potrebbe essere potenzialmente utilizzato per fornire informazioni sul motivo per cui le persone sono negative sulla vaccinazione, informazioni che il governo e le organizzazioni sanitarie possono utilizzare per progettare messaggi più mirati per rassicurare il pubblico in generale sulla vaccinazione. Il professor He, infatti, ha personalmente commentato: “È possibile monitorare il traffico sui social media, rilevare atteggiamenti sui vaccini e segmentare i tweet in gruppi che discutono di aspetti simili. Tale monitoraggio in tempo reale degli atteggiamenti pubblici potrebbe aiutare le organizzazioni sanitarie e le agenzie governative ad affrontare l’esitazione sui vaccini e combattere la disinformazione sui vaccini in modo tempestivo. L’OMS ha identificato l’esitazione sui vaccini come una delle prime dieci tendenze sanitarie al mondo nel 2019. Rilevando automaticamente gli atteggiamenti verso i vaccini dai social media, la nostra soluzione ha il potenziale per consentire un intervento più tempestivo per affrontare le preoccupazioni relative alla vaccinazione”.

  • A cura del Dr. Gianfrancesco Cormaci, PhD; specialista in Biochimica Clinica.

Pubblicazioni scientifiche

Schilling S et al. Patient Educ Couns. 2022; 105(8):2771-77.

Marcec R, Likic R. Postgrad Med J. 2022; 98(1161):544-550.

Ritschl V et al. JMIR Form Res. 2022 Jun 21; 6(6):e35754.

Hussain Z et al. JMIR Pub Health Surveill. 2022; 8(5):e32543.

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Dott. Gianfrancesco Cormaci
Dott. Gianfrancesco Cormaci
Laurea in Medicina e Chirurgia nel 1998, specialista in Biochimica Clinica dal 2002, ha conseguito dottorato in Neurobiologia nel 2006. Ex-ricercatore, ha trascorso 5 anni negli USA alle dipendenze dell' NIH/NIDA e poi della Johns Hopkins University. Guardia medica presso la casa di Cura Sant'Agata a Catania. In libera professione, si occupa di Medicina Preventiva personalizzata e intolleranze alimentari. Detentore di un brevetto per la fabbricazione di sfarinati gluten-free a partire da regolare farina di grano. Responsabile della sezione R&D della CoFood s.r.l. per la ricerca e sviluppo di nuovi prodotti alimentari, inclusi quelli a fini medici speciali.

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