Algorithmic Amplification of Surgical Misinformation: How Social Media Prioritizes Engagement Over Accuracy and Distorts Patient Choices
محل انتشار: InfoScience Trends، دوره: 2، شماره: 7
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 69
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ISJTREND-2-7_004
تاریخ نمایه سازی: 9 آذر 1404
چکیده مقاله:
The proliferation of surgical misinformation on social media platforms has raised significant concerns about its impact on patient decision-making and emotional well-being. This cross-sectional study analyzed ۸۷۴ publicly available posts (۴۳۲ Instagram, ۴۴۲ YouTube) across four elective surgeries (rhinoplasty, breast augmentation, spinal fusion, sleeve gastrectomy) to assess misinformation prevalence, engagement patterns, and downstream effects on user sentiment. Using the DISCERN instrument and expert validation (κ = ۰.۸۲), we classified ۳۳.۹% of posts as containing outright false/misleading claims, with Instagram hosting significantly more misinformation than YouTube (۴۱.۲% vs. ۲۶.۷%, p < ۰.۰۰۱). Algorithmic amplification of low-quality content was evident: false/misleading posts garnered nearly double the normalized engagement (۹.۰‰ vs. ۴.۸‰ for accurate posts, p < ۰.۰۰۱) and correlated with poorer DISCERN scores (ρ = −۰.۲۹). Sentiment analysis of ۲۱۴,۵۸۷ user comments revealed that misinformation-laden posts provoked more negative emotions (۳۲% vs. ۲۱% negative comments, p < ۰.۰۰۱) and doubled the odds of avoidance language (AOR = ۲.۰۳, ۹۵% CI: ۱.۵۵–۲.۶۶). Surgeon-authored content scored higher in reliability (DISCERN: ۵۰ ± ۹) but achieved lower engagement than layperson-generated material. These findings underscore the engagement–accuracy paradox in surgical social media ecosystems, where emotionally charged misinformation disproportionately influences patient perceptions. Clinicians and policymakers must prioritize strategies to amplify evidence-based content while mitigating algorithmic biases that favor sensationalism.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hirbod Nasiri Bonaki
Sina Trauma and Surgery Research Center, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
Shahrzad Sadeghi
Faculty of Medicine, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
Alireza Asemi Esfahani
Faculty of Medicine, Isfahan University of Medical Sciences, Isfahan, Iran.
Fatemeh Alishahi
Faculty of Medicine, Lorestan University of Medical Sciences, Lorestan, Iran.
Niloofar Ardalani Nasab
Student Research Committee, Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :