COVID-19 온라인 잘못된 정보와 건강 문해력: 간단한 개요

낮은 디지털 건강 문해력은 전 세계 인구의 많은 비율에 영향을 미치며 COVID-19 관련 온라인 잘못된 정보의 확산에 직접적으로 기여하고 있습니다(봇과 함께). 소셜 미디어 공유의 용이성과 '바이럴' 특성이 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이 논문은 소셜 미디어에서 COVID-19 잘못된 정보 문제의 규모, 그 파괴적인 효과, 그리고 디지털 건강 문해력과의 복잡한 관계에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 기계 학습 기반 접근법, 건강 문해력 지침, 체크리스트, 신화 파괴자 및 사실 확인자를 포함하여 COVID-19 잘못된 정보의 확산을 탐지하고 예방하는 데 사용할 수 있는 주요 전략, 방법 및 서비스가 간략히 검토됩니다. COVID-19 정보전염병의 복잡성을 고려할 때, 이러한 접근법이나 도구 중 어느 것이 단독으로 COVID-19 잘못된 정보의 확산을 완전히 막는 데 효과적일 가능성이 매우 낮습니다. 대신, 이러한 전략, 방법 및 서비스를 결합한 혼합된 시너지 접근 방식이 온라인 건강 잘못된 정보에 대응하고, COVID-19 및 향후 팬데믹에서 그 부정적인 영향을 완화하는 데 강력히 권장됩니다. 또한, 기술과 도구는 이상적으로 메시지(정보 내용)와 전달자(정보 저자/출처)를 모두 평가하는 것에 초점을 맞추어야 하며, 단순히 후자를 신뢰성과 진실성을 가늠하는 빠르고 쉬운 대리적 방법으로 사용하는 것에만 의존해서는 안 됩니다. 인구의 디지털 건강 문해력 수준을 조사하고 개선하는 것도 미래의 정보전염병 준비를 위해 필수적입니다.