アイスフレーバーの電子タバコに対する世間の反応
研究によると、アイスフレーバーの電子タバコの人気と意見が高まってるらしい。
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目次
電子タバコ、いわゆるe-タバコは、液体をエアロゾルに変えて吸えるデバイスだよ。この液体には、プロピレングリコールや植物性グリセリン、風味、そして多くの場合ニコチンが含まれてる。ここ10年で、特に若者の間でe-タバコの使用が急増してるんだ。実際、高校生の間ではe-タバコが最も人気のあるタバコ製品になってる。2022年には、約360万人の中高生がe-タバコを使ってるって報告があった。
でも、e-タバコにはリスクもあるよ。研究によると、生成されるエアロゾルは呼吸器の問題や心臓病、メンタルヘルスの問題、さらには癌のリスクにつながる可能性があるんだ。この懸念に応えるために、FDAは2020年2月にカートリッジ型e-タバコの味をタバコとメンソールだけに制限することを決定した。これ以降、メンソール味のe-タバコの販売が大幅に増加したよ。
メンソール味のe-タバコが人気になる中で、メンソールタバコの使用も増えてる、特にアフリカ系アメリカ人の若者の間でね。2022年4月、FDAは伝統的なタバコに残っている最後の味であるメンソールタバコの禁止を提案した。この動きは命を救い、健康の格差を減らすことを狙っているんだ。
新しいフレーバーの市場
メンソールタバコ禁止の提案に反応して、小売業者は「アイス」フレーバーのe-タバコの増加に気づいた。これらの製品は、WS-3やWS-23といった人工的な冷却剤を使って、メンソールのような冷たい感覚を提供している。研究によると、アイスフレーバーのe-タバコを使う人は頻繁に吸い、これらの製品への依存度が高くなる傾向があるんだ。e-タバコユーザーの44%以上がアイスフレーバーを好んでいるよ。
これらの合成冷却剤はメンソールの冷たさを模倣するけど、吸入時に異なる感覚を作り出すんだ。多くのユーザーはこの感覚を楽しんでいるけど、これらの剤の安全性についての懸念がある。いくつかの研究では、e-タバコの冷却剤のレベルが安全基準を超えることがあると示されていて、健康リスクの可能性について警鐘が鳴らされている。これらの合成剤の長期的な健康への影響はよく分かっていないけど、初期の研究では呼吸器の健康に悪影響を及ぼす可能性があることが示唆されているよ。
公共の認識の重要性
e-タバコの合成冷却剤に対する公共の見解を理解することは、今後の規制にとって大事だよ。特にTwitterのようなソーシャルメディアは、こうした認識をキャッチして分析するのに役立つんだ。Twitterは巨大なユーザーベースを持っていて、毎日何百万ものツイートが投稿されているから、健康関連のトピックについての公共の意見を研究するのにすごく価値があるツールだよ。
過去に研究者たちは、e-タバコのフレーバーに関するTwitterの議論を調査していて、特定のフレーバーがこれらの製品の継続的な使用と関連しているかもしれないことを見つけたんだ。また、多くのe-タバコユーザーが健康に悪影響を感じたと報告している。Twitterは公共の感情をリアルタイムで把握するのに役立つことが証明されているよ。
研究の焦点
私たちの研究は、Twitterのデータを使ってアイスフレーバーのe-タバコとその合成冷却剤に関する公共の意見や議論を調査することを目指しているよ。自然言語処理やディープラーニングの技術を使って、これらの製品に対する公共の態度についての洞察を提供する予定なんだ。
倫理的考慮
この研究は大学の倫理委員会から承認を受けているよ。私たちはデータを匿名で分析したので、公開のために患者の同意は必要なかった。
データの収集と準備
この研究のために、私たちはTwitterのストリーミングAPIを使って、2021年5月から2023年3月までのe-タバコに関連するツイートを集めたよ。e-タバコに関連するキーワードでツイートをフィルタリングして、リツイートやプロモーションコンテンツを削除した。このプロセスで、200万以上のツイートが残った。特に「アイス」フレーバーや合成冷却剤について言及されているツイートに焦点を当て、約6,000件の関連ツイートを集めたよ。
ディープラーニングによる分析
私たちは、ディープラーニングモデルのトレーニングデータとして使うために、一部のツイートに手動でラベルを付けたよ。最初のサンプルには200件のツイートが含まれていて、合成冷却剤に対するユーザーの態度に基づいて分類した。ラベル付けは二人の著者の間で高い合意で完了したよ。残りのツイートも分析し、深層学習モデルを構築して、感情を分類し、Twitterユーザーの中からe-タバコユーザーを特定することができたんだ。
私たちのモデルは感情を分類し、e-タバコユーザーを特定するのに高い精度を達成していて、私たちの発見の正当性を支持しているよ。
ツイートのトピック分析
合成冷却剤とその感覚について、人々が何を議論しているのかをさらに理解するために、BERTopicと呼ばれるトピックモデリング技術を使ったよ。このアプローチは、言葉がどのように関連しているかを分析することで、会話の主なテーマを特定するのに役立つんだ。
公共の議論のトレンド
2021年5月から2023年3月の間に、e-タバコのアイスフレーバーや合成冷却剤に関するツイートが増加していることに気づいたよ。約6,000件の関連ツイートの中で、半分弱は肯定的な感情を表していて、約20%は否定的、残りは中立的だった。肯定的なツイートの比率が一貫していることは、多くのユーザーがアイスフレーバーを魅力的だと感じていることを示しているよ。
ユーザー間の態度の違い
特定されたユニークなTwitterユーザーの中で、ほとんどがe-タバコユーザーだった。このユーザーたちは、非ユーザーに比べて合成冷却剤に対してより肯定的な感情を表す傾向があったんだ。e-タバコユーザーの中には、特定のアイスフレーバー製品を楽しんでいることを強調する人が多かった。
一方、非使用者はしばしば否定的または中立的な態度を示していた。その中には、受動喫煙の影響について懸念を表明する人もいて、喫煙者と非喫煙者の間で態度の違いが大きいことが分かったよ。
主な議論のトピック
肯定的なツイートでは、アイスフレーバーのヴェイプを使う楽しさについて頻繁に言及されていて、多くのユーザーがそのフレーバーや感覚を評価していた。逆に、否定的なツイートは特定のフレーバーへの不満や、近くで吸っている他の人による不快感を表現していることが多かったよ。
結果のまとめ
全体的に見て、2021年5月から2023年3月の間に、合成冷却剤やその感覚についての議論は増加している。これにもかかわらず、肯定的な態度が支配的だよ。このポジティブな見解は、特定のフレーバーを楽しむe-タバコユーザーから来ている。一方で、否定的な感情はフレーバーに対する不満や受動喫煙への懸念に結びついている。
私たちの発見は、特定のコミュニティ内で合成冷却剤の受容が高まっていることを示唆しているよ。これは今後の政策に影響を与えるかもしれない。政策立案者は、規制を策定する際に、若いユーザーにとってこれらの製品がどれだけ魅力的であるかを考慮する必要があるかもしれないね。
研究の制限
私たちの研究は貴重な洞察を提供する一方で、制限もあるよ。データ分析に使ったディープラーニングモデルは完璧ではなく、バイアスを導入する可能性がある。また、Twitterユーザーの人口統計情報がないので、年齢、性別、民族による態度の違いを理解するのが難しいんだ。
さらに、関連のないツイートを避けるために特定のキーワードを検索に含めなかったため、いくつかの関連する議論を見逃してしまった可能性がある。さらに、私たちのデータは英語のツイートだけを反映していて、Twitterの範囲も含まれているため、グローバルな視点を代表していないかもしれない。
結論
要するに、私たちはTwitterデータを使ってe-タバコの合成冷却剤に関する公共の認識や議論を調査したよ。分析からは、議論が増加し、全体的に肯定的な感情が示された。アイスフレーバーのe-タバコの楽しさはユーザーの間で広まっていて、否定的な感情は主にフレーバーの好みや受動喫煙への露出に関連している。公共の健康キャンペーンは、合成冷却剤に伴うリスクについて人々を教育するのに重要で、ソーシャルメディアはこれらの取り組みに効果的なチャネルになり得るよ。
タイトル: Public perceptions of synthetic cooling agents in electronic cigarettes on Twitter
概要: Amid a potential menthol ban, electronic cigarette (e-cigarette) companies are incorporating synthetic cooling agents like WS-3 and WS-23 to replicate menthol/mint sensations. This study examines public views on synthetic cooling agents in e-cigarettes via Twitter data. From May 2021 to March 2023, we used Twitter Streaming API, to collect tweets related to synthetic cooling agents with keywords such as WS-23, ice, and frozen. Two deep learning roBERTa models, classified attitudes expressed in tweets about synthetic cooling agents and identified e-cigarette users. The BERTopic deep-learning model identified major topics of positive and negative tweets. Two proportion Z-tests were used to compare the proportions of positive and negative attitudes between e-cigarette users (vapers) and non-e-cigarette-users (non-vapers). Of 6,940,065 e-cigarettes related tweets, 5,788 non-commercial tweets related to synthetic cooling agents. The longitudinal trend analysis showed a clear upwards trend in discussions. Vapers posted most of the tweets (73.05%, 4,228/5,788). Nearly half (47.87%, 2,771/5,788) held a positive attitude toward synthetic cooling agents, which is significantly higher than those with a negative attitude (19.92%,1,153/5,788) with a P-value < 0.0001. The likelihood of Vapers expressing positive attitudes (60.17%, 2,544/4,228) was significantly higher (P < 0.0001) than that from non-vapers (14.55%, 227/1,560). Conversely, negative attitudes from non-vapers (30%, 468/1,560) was significantly (P < 0.0001) higher than vapers (16.2%, 685/4,228). Prevalent topics from positive tweets included "enjoyment of specific vape flavors," "preference for lush ice vapes," and "liking of minty/icy feelings." Major topics from negative tweets included "disliking certain vape flavors" and "dislike of others vaping around them." On Twitter, vapers are more likely to have a positive attitude toward synthetic cooling agents than non-vapers. Our study provides important insights into how the public perceives synthetic cooling agents in e-cigarettes, insights that are crucial for shaping future FDA regulations aimed at safeguarding public health.
著者: Dongmei Li, A. H. Liu, J. Hootman, Z. Xie
最終更新: 2023-09-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.21.23295881
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.21.23295881.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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