要说服疫苗犹豫不定的人，了解他们潜在的动机
COVID-19疫苗接种活动开展几个月后，表示不愿接种疫苗的美国人的比例有所下降，但仍相当可观3月民意调查由美国人口普查局进行，17％的人说，他们可能不会或绝对不会得到疫苗。什么信息最有可能说服那些犹豫疫苗的人？
根据Vineet Kumar的说法，没有一个答案，耶鲁SOM营销副教授。所需的那种信息以及变化思想成功的可能性取决于不情愿的源泉。
库马尔与人合著的一项研究提供了一个识别这些来源并创建沟通以帮助克服它们的模型。2020年12月，在疫苗接种运动的早期，库马尔与耶鲁大学医学院(Yale School of Medicine)的布里塔·罗伊博士(Dr. Brita Roy)和阿琼·文卡特什博士(Dr. Arjun Venkatesh)对耶鲁大学的医疗工作者进行了调查，了解他们的意图，并采取了一种消费者营销方法来了解他们的担忧，并收集解决这些担忧的建议。
库马尔说，理解是什么在激励人们并不总是像问他们那么简单，尤其是当涉及到疫苗接种这样令人担忧的事情时。“讨论医疗保健可能是一个情绪化的问题，而不仅仅是一个理性的成本效益评估。”
他补充道:“采用消费者营销思维的价值在于，我们通常会更深入地探究驱动人们决策的动机和潜在因素。”“在很多情况下，消费者可能不愿直接告诉我们他们的看法，尤其是如果他们认为自己的反应会被监管者看到。”(为了缓解这种担忧，作者进行了匿名调查。)
在调查中，15%的医护人员至少有点不愿意接种疫苗，他们回答说，当疫苗可用时，他们“既不可能也不太可能”、“有点不太可能”或“极其不可能”接种疫苗——低于在一般人群中的比例。了解犹豫的动机卫生保健工作者，研究人员要求他们回答这个问题，“什么会让你感到舒服地获得疫苗？”在一个自由回复框中。
研究人员通过分析了响应中的广泛主题。在15％犹豫不决的人中，最大的集团约有30％，表示他们希望在疫苗上看到疫苗的长期随访，在他们临近疫苗之前。大约12％想要中期随访，10％的人说什么都不会让他们舒服地获得疫苗。较小的少数群体提供了各种原因，包括怀孕，过敏，a健康状况没有在试验，宗教反对或只是想看到其他人首先得到疫苗的研究。
然后，研究小组用软件按主题将这些回答组合成单词云，让他们对每个主题中犹豫不决的原因有更细致的理解。例如，这些反应清楚地表明，那些希望别人先接种疫苗的人之间存在差异。
“一个人说，‘应该先给那些健康风险更大的人，’”库马尔说，“而另一个人说，‘我更愿意先看看其他人是怎么处理的。’”根本原因是非常不同的”——需要非常不同的信息才能产生影响。
研究人员使用情感分析(一种市场营销中常用的机器学习工具)，根据受访者使用的词汇和短语的积极或消极程度来确定每个主题中的整体情感。库马尔说，量化锻炼的强度可以帮助确定一个人改变想法的可能性有多大。
库马尔说:“在语言和语境中，在人们选择表达自己的方式中，有很多信息。”“例如，如果有人说他们‘永远不会，永远不会’投票给某个特定的候选人，那么一个广告或消息就不太可能改变他们的观点。然而，如果他们说他们“懒得去打勾”，这似乎是消极的，但他们可能是被说服的。
例如，在疫苗调查中，那些担心过敏或有宗教异议的人使用了更多的负面词汇，表明他们不太可能被说服;另一方面，那些担心数据透明度或审批过程过于匆忙的人更有可能使用积极的词语，这表明他们更愿意接受新信息改变自己的想法。
最后，研究人员针对各种担忧提出了建议的干预措施。为了说服那些想要等到别人接种疫苗的人，他们建议“与其他已经接种疫苗的员工交流并庆祝他们的经历。”对于那些寻求疫苗随访的人，他们建议在一段时间内继续就检测结果和疫苗安全性进行沟通。
其他问题则更难解决。对于那些关心健康状况的人来说，从接受过疫苗的健康状况类似的同事那里了解情况可能会有帮助——但他们承认，确定这些同事可能很有挑战性。
作者指出了他们的方法的一些局限性——例如，那些最不愿意接种疫苗的人可能不太可能产生反应，从而歪曲了结果。但它有速度上的优势:他们只花了一周的时间来设计和实施调查。他们已经将他们的代码提供给其他组织，这些组织希望了解他们自己的员工或客户对疫苗的担忧，该代码已被其他国家的研究人员采用。
Kumar说，他们的方法可能是大流行的关键时刻有用的工具。“Fauci博士表示，我们可能需要接近85％的人口接种疫苗，以实现畜群免疫力。因此，进入人们的思想变得非常重要疫苗犹豫。”
下一步是将该方法扩展到文本响应之外。库马尔说:“我还在与同事和学生一起研究机器学习方法，以识别文本和音频、视频等其他媒体中的用户情绪，然后用来了解他们的心理状态。”“这些新方法为我们提出和回答重要问题提供了很多前景。”
用户评论