Tutkijat kehittivät tekoälytyökaluja ja analysoivat niiden avulla yhteensä yli 30 000 sähkötupakkaa koskevaa twiittiä
Nikotiinituotteiden mainonta on kiellettyä, mutta sosiaalisen median avulla niitä voidaan silti markkinoida nuorille. Aalto-yliopiston tutkijat kehittivät koneoppimismenetelmiä seuratakseen sosiaalisen median keskusteluja, jotka koskevat JUUL-sähkötupakkabrändiä ja sen eri makutiivisteitä.
“Yhä suurempi osa sähkötupakkaa koskevasta keskustelusta käydään verkossa, erityisesti suosituissa sosiaalisen median palveluissa kuten Twitterissä, Instagramissa ja Facebookissa. Sähkötupakkaan liittyvät sisällöt on usein suunnattu sosiaalisessa mediassa aktiivisille nuorille ja sen vuoksi on tärkeää tarkastella näitä keskusteluja”, sanoo Aalto-yliopiston tietotekniikan laitoksen tutkijatohtori Aqdas Malik.
Aikaisempi tutkimus on osoittanut, että nuoret pitävät sähkötupakan makutiivisteitä houkuttelevina. Malik taas on tutkinut aikaisemmin tekoälyn avulla, kuinka yritykset käyttävät Instagramia mainostaakseen sähkötupakkatuotteitaan nuorille.
Tutkijatiimi kehitti nyt koneoppimismenetelmiä tutkiakseen avainteemoja ja -tuntemuksia JUUL-makutiivisteitä koskevissa Twitter-keskusteluissa. Tutkijoiden kehittämät tekoälytyökalut on rakennettu Googlen avoimelle BERT-alustalle. He toivovat, että niitä käytettäisiin jatkossa valvomaan, kuinka sähkötupakkatuotteita mainostetaan nuorille. Googlen BERT on melko uusi koneoppimis- ja luonnollisen kielen käsittelyjärjestelmä, joka on koulutettu verkkopohjaisella datalla tunnistamaan positiivisia ja negatiivisia ilmaisuja.
Tutkijat analysoivat yhteensä yli 30 000 twiittiä ja löysivät useita makutiivisteitä koskevia positiivisia twiittejä.
”Suositut makutiivisteet, kuten mango, minttu ja kurkku ovat erittäin houkuttelevia nuorille ja samalla aiheuttavat riippuvuutta. Sääntelyn kehittämisen lisäksi pitää pystyä poistamaan sähkötupakkaa koskevaa markkinointia kampanjatuotteiden, varastotäydennysilmoitusten, alennusten ja paljousalennusten muodossa”, Malik sanoo.
Yleisesti ottaen twiitit olivat yllättävän positiivisia, joskin väitteitä oli myös tuotteita ja makutiivisteiden riippuvuutta aiheuttavia ominaisuuksia vastaan.
Vaikka tutkimus keskittyi Twitter-sisältöihin, samoja työkaluja voidaan helposti soveltaa myös muiden sosiaalisen median alustojen tekstisisältöihin. Seuraavassa vaiheessa Malikin tiimi soveltaa koneoppimisen menetelmiä ymmärtääkseen miten ihmiset puhuvat sähkötupakasta ja muista riippuvuutta aiheuttavista aineista TikTokissa, Redditissä ja YouTubessa.
äپٴDz:
Artikkeli:
Aqdas Malik (englanniksi)
Tutkijatohtori
puh. 040 868 2398
aqdas.a.malik@aalto.fi
Lue lisää uutisia
Hae vierailevaksi professoriksi tai tutkijaksi Université Grenoble Alpes:iin
Unite!-yliopistoallianssiin kuuluva Université Grenoble Alpes (UGA) on avannut haun kansainvälisten tutkijoiden lyhytaikaisille vierailuille.
Tutkijatohtori Eloi Moliner on tehnyt historiaa viisinkertaisena palkinnonsaajana
Eloi Moliner on yksi Aalto-yliopiston palkituimmista väitöskirjatutkijoista; haluamme juhlia hänen menestystään ja panosta signaalinkäsittelyn alalla.
Kahden miljoonan lahjoitus Aalto-yliopiston uuteen monialaiseen kandidaattiohjelmaan – lahjoittajina Matti Alahuhta, Sari Baldauf, Antti Herlin ja Jorma Ollila
Monialainen kandidaattiohjelma yhdistää tekniikkaa, kauppatieteitä, taiteita ja suunnittelua.Ohjelman ensimmäinen vuosikurssi aloittaa syksyllä 2027.