Divisions dans les réponses de santé publique pendant le COVID-19
Cet article examine la polarisation partisane dans la santé publique pendant la pandémie.
― 5 min lire
Table des matières
- Polarisation partisane
- Méthodologie
- Collecte de données
- Classification des Tweets et des Utilisateurs
- Variations Régionales
- Analyse des États-Unis
- Analyse du Canada
- Modèles temporels
- Tendances Pendant la Pandémie
- Influence des Théories du Complot
- Conclusion
- Implications
- Recherches Futures
- Source originale
- Liens de référence
La pandémie de COVID-19 a déclenché plein de débats, surtout sur les mesures de santé publique. Ces discussions ont révélé de fortes divisions basées sur des croyances politiques aux États-Unis et au Canada. Cet article examine comment ces divisions ont varié selon les régions et dans le temps pendant la pandémie en analysant les discussions sur les réseaux sociaux, surtout sur Twitter.
Polarisation partisane
La polarisation partisane signifie que les opinions des gens sont divisées selon leurs affiliations politiques, ici entre les Démocrates et les Républicains aux États-Unis et entre les Libéraux et les Conservateurs au Canada. Cette polarisation a augmenté pendant la pandémie, car les gens ont réagi différemment aux mesures de santé comme les confinements, les masques et les vaccins.
Méthodologie
Pour comprendre comment cette polarisation a évolué dans le temps et dans différentes régions, on a analysé plus de 50 millions de tweets de la fin 2020 jusqu'au début 2021. On s'est concentré sur trois mesures de santé principales : les confinements, les masques, et les vaccins. On voulait voir comment les opinions des utilisateurs dans différents groupes politiques étaient exprimées dans ces tweets.
Collecte de données
On a rassemblé des tweets d'utilisateurs des deux pays qui parlaient de COVID-19 et de politique. Ça incluait des mots-clés spécifiques pour filtrer le contenu pertinent. On a aussi regardé les affiliations politiques des utilisateurs basées sur leurs profils et leurs identifications de parti.
Classification des Tweets et des Utilisateurs
On a divisé les tweets en sujets pertinents : confinements, masques, et vaccins. On a aussi noté les messages liés aux théories du complot puisque ça pouvait influencer l'opinion publique. En utilisant l'apprentissage automatique, on a identifié les tendances politiques des utilisateurs selon leur comportement et activité sur Twitter.
Variations Régionales
On a découvert que la polarisation partisane était plus forte dans les régions avec des opinions plus conservatrices. Par exemple, aux États-Unis, les États qui penchaient Républicain avaient des opinions plus divisées sur les vaccins et le port du masque que ceux qui penchaient Démocrate. De même, au Canada, les provinces avec des populations plus conservatrices montraient des niveaux de polarisation plus élevés concernant les mesures de santé publique.
Analyse des États-Unis
Aux États-Unis, on a remarqué que les États conservateurs étaient plus polarisés, surtout dans les discussions sur les vaccins. Cela correspondait souvent à des taux de vaccination plus bas. Par exemple, des États comme le Mississippi et le Dakota du Nord étaient parmi les plus polarisés, tandis que des États plus libéraux comme le Vermont montraient moins de division.
Analyse du Canada
Au Canada, on a trouvé que des provinces comme l'Alberta, connues pour leurs vues conservatrices, avaient une polarisation plus élevée par rapport à des provinces comme la Colombie-Britannique. Le Québec était particulièrement remarquable, montrant une forte division d'opinions sur les vaccins, ce qui pourrait être lié à des facteurs locaux uniques comme la langue et les différences culturelles.
Modèles temporels
On a analysé comment la polarisation a changé dans le temps, surtout pendant des événements majeurs, comme les élections ou les annonces de santé publique. Ça nous a aidés à comprendre les pics de polarisation qui correspondaient à des événements politiques ou de santé importants.
Tendances Pendant la Pandémie
Il y avait des pics notables de polarisation pendant des moments clés de la pandémie, comme les annonces d'approbation des vaccins ou les campagnes politiques. Dans les deux pays, ces pics menaient souvent à des discussions accrues sur l'efficacité et la nécessité des mesures sanitaires.
Influence des Théories du Complot
On a aussi exploré comment les messages liés aux théories du complot affectaient la polarisation. Aux États-Unis, les utilisateurs conservateurs partageaient plus de tweets en lien avec des théories du complot, ce qui semblait être corrélé à des niveaux de polarisation plus élevés dans les discussions sur les mesures de santé. Au Canada, cette relation semblait plus faible.
Conclusion
Nos résultats ont montré que la polarisation partisane autour des mesures de santé publique était significative et variait selon les régions et dans le temps. Les zones conservatrices montraient toujours des niveaux de division plus élevés, surtout sur les sujets des vaccins et des masques. Les résultats suggèrent que la dynamique politique locale a fortement influencé l'opinion publique pendant la pandémie.
Implications
Comprendre ces tendances est crucial pour les stratégies de communication en santé publique. En reconnaissant comment les croyances politiques affectent les réponses des gens aux mesures de santé, on peut mieux adapter les messages pour encourager la conformité et lutter contre la désinformation.
Recherches Futures
Les études futures devraient se pencher plus en détail sur comment les discussions en ligne influencent les comportements dans le monde réel, surtout concernant l'adoption des vaccins et le respect des directives de santé publique. En continuant d'explorer l'intersection des médias sociaux, de l'opinion publique et de la politique de santé, on peut avoir des idées plus approfondies pour améliorer les réponses en santé publique lors de crises similaires.
Titre: Regional and Temporal Patterns of Partisan Polarization during the COVID-19 Pandemic in the United States and Canada
Résumé: Public health measures were among the most polarizing topics debated online during the COVID-19 pandemic. Much of the discussion surrounded specific events, such as when and which particular interventions came into practise. In this work, we develop and apply an approach to measure subnational and event-driven variation of partisan polarization and explore how these dynamics varied both across and within countries. We apply our measure to a dataset of over 50 million tweets posted during late 2020, a salient period of polarizing discourse in the early phase of the pandemic. In particular, we examine regional variations in both the United States and Canada, focusing on three specific health interventions: lockdowns, masks, and vaccines. We find that more politically conservative regions had higher levels of partisan polarization in both countries, especially in the US where a strong negative correlation exists between regional vaccination rates and degree of polarization in vaccine related discussions. We then analyze the timing, context, and profile of spikes in polarization, linking them to specific events discussed on social media across different regions in both countries. These typically last only a few days in duration, suggesting that online discussions reflect and could even drive changes in public opinion, which in the context of pandemic response impacts public health outcomes across different regions and over time.
Auteurs: Zachary Yang, Anne Imouza, Maximilian Puelma Touzel, Cecile Amadoro, Gabrielle Desrosiers-Brisebois, Kellin Pelrine, Sacha Levy, Jean-Francois Godbout, Reihaneh Rabbany
Dernière mise à jour: 2024-07-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.02807
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.02807
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.
Liens de référence
- https://github.com/OxCGRT/covid-policy-dataset
- https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/cv.action?pid=3310049601
- https://www.statcan.gc.ca/en/statistical-programs/document/5373_D2_V1
- https://health-infobase.canada.ca/covid-19/
- https://data.cdc.gov/api/views/9mfq-cb36/rows.csv?accessType=DOWNLOAD
- https://health-infobase.canada.ca/covid-19/vaccination-coverage/
- https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#vaccinations_vacc-people-booster-percent-pop5
- https://www.openstreetmap.org
- https://developers.arcgis.com/python
- https://www.forbes.com/sites/nicholasreimann/2020/09/30/mississippi-becomes-first-state-to-lift-mask-mandate/?sh=103802537f13
- https://www.jmir.org/2021/6/e26692/
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ssqu.13053
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/00027162221083686
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0047272720301183
- https://www.healthaffairs.org/doi/full/10.1377/hlthaff.2022.00085
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/wmh3.372
- https://journals.plos.org/globalpublichealth/article?id=10.1371/journal.pgph.0000557
- https://www.jmir.org/2021/9/e30854/
- https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3633934
- https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10584609.2023.2239181
- https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2021.729774/full
- https://www.cambridge.org/core/journals/state-politics-and-policy-quarterly/article/governor-partisanship-explains-the-adoption-of-statewide-mask-mandates-in-response-to-covid19/53E2C0D07BBBC730DC4910DF95E5A9AF
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ssqu.13025
- https://academic.oup.com/jpubhealth/article/45/1/91/6409075?login=true
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ssqu.13187
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/puar.13243
- https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/716197
- https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2007835117
- https://www.bsg.ox.ac.uk/sites/default/files/2020-12/BSG-WP-2020-034-v2_0.pdf
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/wmh3.372
- https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0160323X20986842
- https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S2667-193X%2822%2900201-0
- https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S0140-6736%2823%2900461-0
- https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/yzcakqc7
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9173782/
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0275074020942445
- https://www.mathcha.io/editor/kZgrWIn3TV4FNZIj5jvpyiz5w8VPHKPjxMPhrBe1On
- https://www.lloydminster.ca/en/news/covid-19-mandatory-masking-in-indoor-public-spaces-effective-november-16.aspx
- https://www.canada.ca/en/public-health/news/2020/11/remarks-from-the-chief-public-health-officer-on-covid-19-november-13-2020.html