南加州大學(University of Southern California)凱克醫(yī)學院(Keck School of Medicine)人口與公共衛(wèi)生科學系健康行為研究員朱莉婭·瓦西(Julia Vassey)和哈佛大學醫(yī)學院(Harvard Medical School)研究員克里斯·j·肯尼迪(Chris J. Kennedy)領(lǐng)導的一項新研究顯示，近年來，社交媒體上與煙草相關(guān)的內(nèi)容顯著增加。

研究人員使用一種被稱為計算機視覺的人工智能來追蹤社交媒體上各種與煙草有關(guān)的物品的流行情況，發(fā)現(xiàn)一些內(nèi)容在2019年至2022年期間增加了100%。

瓦西在一份新聞簡報中解釋說，雖然之前的計算機視覺研究分析了社交媒體帖子中的電子煙，廣泛地研究了與電子煙相關(guān)的內(nèi)容(包括用戶生成的和促銷內(nèi)容)，但目前的研究是第一個專門關(guān)注TikTok上有影響力的帖子的研究。

瓦西和她的同事們首先建立了一個計算機視覺模型，該模型使用人工智能來識別視覺數(shù)據(jù)中的特定特征，如照片或視頻。利用來自Instagram的6999張圖片的數(shù)據(jù)集，他們訓練算法識別與電子煙使用有關(guān)的物體。

經(jīng)過訓練，該模型可以區(qū)分八種不同類別的物體:mod或pod設(shè)備、電子煙容器、包裝盒、尼古丁警告標簽、電子煙口味、電子煙品牌名稱和煙霧云。通過訓練模型來區(qū)分不同類型的煙草成分，研究人員能夠深入研究正在推廣的特定類型的電子煙產(chǎn)品。

一旦訓練該模型識別與煙草有關(guān)的物體，瓦西和她的團隊就用它來分析14072個來自“微影響者”發(fā)布的TikTok視頻。這些用戶擁有1000到10萬名粉絲，他們的帖子得到了大量的點贊和評論。

研究人員發(fā)現(xiàn)，在2021年至2022年期間，豆莢設(shè)備的流行率增加了33%，而在2019年至2022年期間，電子果汁口味名稱和電子煙品牌名稱的流行率增加了約100%。尼古丁警告標簽也隨著時間的推移而增加，在2019年分析的抖音視頻中有3%出現(xiàn)了尼古丁警告標簽，在2022年分析的視頻中有9%出現(xiàn)了尼古丁警告標簽。