Analyse von Impfperspektiven durch neuer Datensatz

Impfung ist eine wichtige öffentliche Gesundheitsmassnahme, die dazu beiträgt, die Verbreitung von Krankheiten zu verhindern. Es gibt jedoch eine wachsende Menge an Fehlinformationen über Impfstoffe. Dieser Artikel untersucht die Gründe, warum Menschen Impfungen unterstützen oder ablehnen. Er spricht über einen neuen Datensatz, der erstellt wurde, um diese Gründe zu analysieren, was helfen kann, impfbezogene Diskussionen besser zu verstehen.

#Der Datensatz: Gründe für und gegen Impfungen

Der Datensatz, genannt RFAV, sammelt verschiedene Gründe für und gegen Impfungen. Er wurde mit einer Methode namens Nischenquellen erstellt, bei der Experten helfen, Informationen zu sammeln und zu kennzeichnen. Die Daten stammen von verschiedenen Websites in Englisch und Spanisch, was ein breiteres Verständnis der öffentlichen Meinungen ermöglicht.

Fehlinformationen über Impfstoffe sind weit verbreitet, insbesondere mit der zunehmenden Nutzung des Internets. Dieser Datensatz soll helfen, Fehlinformationen zu identifizieren, was zu besseren Reaktionen und Gegen-narrativen führen kann.

#Wachsende Impfhesitanz

In den letzten Jahren ist Impfhesitanz ein bedeutendes Problem geworden. Viele Eltern entscheiden sich, ihre Kinder nicht impfen zu lassen. Diese Entscheidung hat zu Ausbrüchen von Krankheiten geführt, die zuvor unter Kontrolle waren. Fehlinformationen über Impfstoffe spielen eine grosse Rolle bei dieser Hesitanz. Daher ist es entscheidend, zu verstehen, was Menschen über Impfstoffe sagen, um effektive Botschaften zur Förderung von Impfungen zu entwickeln.

#Informationssammlung

Um Informationen zu sammeln, wurde eine Liste von Schlüsselwörtern erstellt, die mit Impfungen in Zusammenhang stehen. Diese Schlüsselwörter umfassten Themen im Zusammenhang mit alternativer Medizin, da sie oft mit Impfhesitanz in Verbindung stehen. Suchen mit diesen Schlüsselwörtern wurden auf Google und Bing durchgeführt, um relevante Webseiten zu finden. Nur Dokumente mit einer Mindestanzahl von Wörtern wurden einbezogen, um qualitativ hochwertigen Inhalt im Datensatz zu gewährleisten.

Nach dem Filtern einer grossen Anzahl von Dokumenten wurden insgesamt 94.398 Dokumente in Englisch und 66.257 Dokumente in Spanisch für eine weitere Analyse behalten.

#Begriffsdefinitionen

In dem Datensatz ist ein "Grund" jede Aussage, die jemand, der eine Impfung in Betracht zieht, als relevant empfinden könnte. Nicht alle Gründe sind argumentativ. Jeder Grund wird gemäss seiner Haltung zur Impfung kennzeichnet, wobei eine Skala von 1 bis 5 verwendet wird.

• 1: Starkt gegen Impfungen
• 2: Schwach gegen Impfungen
• 3: Neutral oder mehrdeutig
• 4: Schwach unterstützend für Impfungen
• 5: Stark unterstützend für Impfungen

Eine "Wissenschaftliche Autorität" bezieht sich auf jede Erwähnung von Experten, Veröffentlichungen oder Institutionen, die einem Grund Glaubwürdigkeit verleihen können. Dies hilft zu verstehen, wie Gründe innerhalb der Dokumente unterstützt oder angefochten werden.

#Annotierungsprozess

Der Annotierungsprozess umfasste ein Team von College-Studenten, die geschult wurden, um den Datensatz zu kennzeichnen. Sie gingen durch ein Handbuch, das erklärte, wie man Gründe identifiziert und Haltungen zuweist. Jeder Annotator kennzeichnete eine bestimmte Anzahl von Beispielen, und ein Teil davon wurde mehrfach gekennzeichnet, um die Übereinstimmung im Team zu messen.

Das Niveau der Übereinstimmung war zufriedenstellend und zeigte, dass das Team in der Lage war, die Daten trotz der Subjektivität der Aufgabe konsistent zu kennzeichnen.

#Datenmerkmale

Der Datensatz zeigte interessante Muster in den Arten von gekennzeichneten Gründen. Ein signifikanter Prozentsatz der Gründe unterstützte Impfungen. Zum Beispiel waren in dem englischen Datensatz 71,59 % der gekennzeichneten Gründe unterstützend für Impfungen. Im Gegensatz dazu waren die Gründe gegen Impfungen viel seltener, was das Ungleichgewicht in den öffentlich verfügbaren Informationen zu Impfstoffen verdeutlicht.

#Erweiterung des Datensatzes mit KI

Um den Datensatz weiter zu erweitern, wurden fortgeschrittene KI-Modelle wie GPT-4 und GPT-3.5 verwendet. Diese Modelle können Beispiele für Gründe generieren und deren Haltung ohne menschlichen Input bestimmen.

Während die Verwendung von KI half, die Datenmenge zu erhöhen, führte sie auch zu einigen Diskrepanzen im Vergleich zu menschlichen Kennzeichnungen. Die KI kennzeichnete mehr Beispiele als neutral oder kategorisierte sie anders. Diese Unterschiede in den Kriterien können beeinflussen, wie die Modelle aus den Daten lernen.

Durch die Integration von Daten aus der KI wurden insgesamt 3.900 neue Beispiele in Englisch und 3.400 in Spanisch generiert, was die Grösse des Datensatzes erheblich steigerte.

#Modelltraining und -bewertung

Um automatische Vorhersagen über Gründe zu treffen, wurden verschiedene Sprachmodelle unter Verwendung des annotierten Datensatzes trainiert. Verschiedene Modelle wurden getestet, um zu sehen, wie gut sie Gründe und deren Haltungen basierend auf dem Input erkennen konnten.

Die Ergebnisse zeigten, dass einige der Modelle gut abschnitten, insbesondere bei der Vorhersage unterstützender Haltungen zur Impfung. Es blieben jedoch Herausforderungen bei der genauen Erkennung und Kategorisierung von Gründen gegen Impfungen.

#Ergebnisse und Einschränkungen

Die Ergebnisse hoben die Schwierigkeit hervor, Modelle zu trainieren, die Gründe erkennen, insbesondere für die Minderheitenklassen von anti-Impf-Gefühlen. Die Leistung war am besten für die Mehrheitsklasse, die Impfungen unterstützt, während die Leistung für die weniger vertretenen Klassen erheblich abfiel.

Eine bemerkenswerte Beobachtung war, dass die Kombination von menschlich gekennzeichneten Daten mit KI-generierten Daten manchmal zu einer insgesamt niedrigeren Leistung führte. Dies deutet darauf hin, dass Diskrepanzen in den Kennzeichnungskriterien die Vorhersagen der Modelle negativ beeinflussen.

#Ethische Überlegungen

Die entwickelten Tools können nützlich sein, um Fehlinformationen über Impfungen zu bekämpfen. Es wird jedoch anerkannt, dass sie auch missbraucht werden könnten. Beispielsweise könnten sie verwendet werden, um Argumente für Impfungen zu identifizieren, um der Opposition entgegenzuwirken.

Es ist wichtig, diesen Datensatz verantwortungsbewusst zu verwenden und den Nuancen von Argumenten gegen Impfungen, die auf legitimen Bedenken beruhen, anstatt auf Fehlinformationen, Aufmerksamkeit zu schenken.

#Fazit

Der RFAV-Datensatz und die daraus entwickelten Modelle zielen darauf ab, die laufenden Debatten über Impfungen zu beleuchten. Durch die Analyse der Gründe, die Menschen für oder gegen Impfstoffe anführen, können wir Fehlinformationen besser angehen und informierte Diskussionen über die Vorteile und Risiken von Impfungen fördern.

Die Erstellung dieses Datensatzes und die laufende Analyse verdeutlichen das Potenzial, menschliche Expertise mit KI zu kombinieren, um wichtige öffentliche Gesundheitsprobleme anzugehen. Es muss noch mehr Arbeit geleistet werden, insbesondere um die Perspektiven, die im Datensatz vertreten sind, ins Gleichgewicht zu bringen, aber dies ist ein bedeutender Schritt nach vorn im Verständnis des Impfdiskurses.

#Referenzen

Nicht zutreffend für diesen Abschnitt.