关于疫苗：科学证据与大众言论？Vaccine：解决“疫苗犹豫”，需重视观点传播
关于疫苗：科学证据与大众言论？Vaccine：解决“疫苗犹豫”，需重视观点传播
尽管许多国家已经具备了充足的疫苗接种能力，并且有着充分的证据证明疫苗的有效性，但在新冠疫情高峰期，德国及其他欧洲国家依然未能达到足够高的疫苗接种率。要实现社区免疫，接种率需要达到90%以上的水平，因此，研究人员需要深入了解未接种者所面临的需求和考虑因素，并通过权威可信的传播者来提供有效的证据，以提高疫苗接种的意愿。
研究背景
尽管新冠疫情的紧迫性似乎已经减弱，但许多国家并未达到最初设定的疫苗接种率目标。在疫情高峰期，疫苗接种进展停滞不前，给政策制定者带来了一个尚未解决的挑战，而这对于未来的大流行和其他危机来说至关重要。如何让未接种疫苗的人群（数量并不可忽视）相信接种疫苗的益处，这成为一个亟需解决的问题。
研究方法
为了解决这些问题，研究人员在来自德国的2145名未接种疫苗的受访者中进行了一项原始的在线调查实验，德国有相当大一部分人口仍未接种疫苗。研究结果提出了三个不同的亚群，他们对新冠接种的开放程度不同：接种反对者(N=1184)、怀疑者(N=572)和原则上接受接种的人(N=389)。
研究发现
平均而言，无论是提供统计证据还是轶事证据，都不会增加有关新冠疫苗有效性的信息的说服力。然而，科学家相对于政治家在说服力上更具优势（疫苗接种意向相对增加了0.184个标准差）。在三个亚组之间的治疗效果上存在差异，疫苗反对者似乎很难被说服，而怀疑者则更加关注科学家的信息，尤其是如果有轶事证据支持的观点（相对来说，意向增加了0.45个标准差）。而接受者对来自政治家的统计证据更有反应（相对来说，意向增加了0.38个标准差）。
潜在阶级分析：不同类型公众对疫苗的态度
根据生命周期评估的结果，研究人员的样本中存在三类潜在的疫苗接种迟疑情绪。针对这三类人，他们对新冠调整后的5C量表表现出不同的反应模式（见图2）。
图2.疫苗犹豫的类别：通过5C量表进行识别
注：结果是指LCA确定的每个类别的接种态度的5C量表的平均值。
考虑到这些不同的反应模式，研究人员预计这三类成员对于接种新冠疫苗的态度会有一致的差异，因此研究人员将这三类人分别标记为反对者、怀疑者和接受者。以下段落将通过描述对5C量表的反应模式（见图2）和对跨类别接种新冠疫苗的意图（用于验证这些标签的准确性，见表2）来解释这些差异。研究人员还进一步对比了不同阶层的社会经济特征。
在该样本中，研究人员可以总结出三类人对疫苗接种的态度和特点。
第一类是疫苗接种反对者，他们的患病率最高，对疫苗的安全性和有效性、提供疫苗的系统以及接种动机的置信度较低。他们表现出对自身抵抗力的高度自满和较低的集体责任感，计算方面的重要性较高。这使得他们对疫苗接种持反对态度。
第二类是疫苗接种接受者，他们的患病率最低。他们对接种的信心和集体责任感较高，但相对较低的自满程度。他们对接种的实际限制因素有所考虑，但计算方面的重要性较低。
第三类是疫苗接种怀疑论者，他们的患病率约占样本的四分之一。他们将接种决定归因于中等程度的相关性，计算考虑是最主要的因素。他们对疫苗接种持有严重的怀疑，但不像反对者那样强烈反对。
调查结果表明，关于接种新冠疫苗的意愿存在着线性差异。反对者的接种意愿最低，接受者的最高，而怀疑者则表现出适度的接种意愿。这种模式也适用于受访者对现有新冠疫苗的意愿。在人口和社会经济特征方面，与其他两个群体相比，反对者在年龄、性别、教育程度和居住地等方面存在差异。
此外，三个群体在意愿和信仰方面的差异也十分明显，并呈现出线性模式。与Rieger等人(2022)的研究相比，研究人员的发现在某种程度上与之相似，但也存在一些差异之处，例如年龄较大、受教育程度较低的受访者和生活在新的联邦州的受访者也更有可能反对接种疫苗。
表2 按小组成员划分的答复者特征。
注1：摘要统计包含连续变量的平均值和标准差以及分类变量的百分比。所有汇总统计数据都是基于完整样本计算的。
注2：除接种意愿、对科学家的信任、对政治家的信任以及对轶事/统计证据的价值/理解外，变量均为二元指标，这些变量以1-7分的利克特量表衡量，数值越高，分别表示获得疫苗/信任/自我评级能力的意愿越高。
接种意愿是指调查实验中引入的假想新新冠疫苗的接种意愿(即为调查实验实证分析中感兴趣的结果变量，用于评估证据和传播者的治疗效果)。班级分配是明确的，并根据每个受访者预测的最高班级概率来定义。生成的类赋值被捕获在具有三个类别的类别变量中。*、*和表示1%、5%和10%关键级别的重要性。
调查实验：交际者和证据类型的平均效应
这份报告总结了一项关于沟通策略对新冠疫苗接种意愿的影响的研究。研究发现：
第一，科学家作为沟通者比政治家更具说服力，能够提高受访者的接种意愿。
第二，无论是提供统计证据还是个人经历的证据，都没有显著增加关于疫苗有效性的信息的说服力。
第三，在不同证据类型和沟通者之间没有显著差异，这意味着传播者使用何种证据形式并不重要。
表3 证据类型和传播者对疫苗接种意向的处理效果。
注：本表为标准化回归系数。第(2)、(4)和(6)栏的估计数包括对年龄、性别、教育程度、居住状况和收入水平的控制。T括号中的统计数据。
*，，*表示在1、5和10%的关键水平上的重要性
调查实验：疫苗接种迟疑程度的异质性
研究人员现在转向可能因受访者不同的陈述可能性而对所探索的治疗产生不同影响的论述。这种差异体现在确定的疫苗接种反对者、怀疑者和接受者的类别中。结果如下图3和图4所示，研究人员将对每个类别依次进行讨论。
（1）反对者
对于接种反对者来说，根据图3的结果，无论是信息传播者还是提供的证据类型，似乎都不是新冠疫苗有效性信息的说服力的关键。
图3.按类别划分的异质性：证据类型和传播者对疫苗接种意向的单独处理效果
注：该图显示了三类疫苗接种迟疑的1,000次模拟的平均估计系数和95%的可信区间。每个受访者的班级分配是基于班级成员资格概率的，该概率是从LCA得出的。左栏显示了通信器的治疗效果，参考类别为“政治家”。右栏显示证据类型的治疗效果
根据图4的结果，政治家和科学家似乎没有明确的沟通策略来应对疫苗接种反对者：在两个传播者之间以及不同的证据类型之间没有显著差异。
图4.按类别划分的异质性：传播者-证据组合对疫苗接种意向的交互影响效果
注：该图显示了三类疫苗接种迟疑的平均治疗效果和1,000个模拟的95%可信区间。参考类别是“没有证据的政客”。每个受访者的小组分配是基于小组成员资格概率的，该概率是从LCA得出的。估计包括对年龄、性别、教育水平、居住状况和收入水平的控制。详细的估算结果见附录B的表A11、A13和A14。
（2）怀疑论者
怀疑论者对于信息传达者的影响较大，科学家对怀疑论者的影响力高于政治家。对于怀疑论者而言，提供有关新冠疫苗有效性的证据非常重要，无论是轶事证据还是统计证据都能对他们产生积极的影响。科学家可以通过提供额外的证据来增强他们传达的信息的说服力。在这方面，轶事证据似乎更加有效，但与统计证据相比，差异并不显著。
（3）接受者
对于最愿意接种疫苗的人群，结果显示在传播者和证据类型之间没有统计上的显著差异。然而，有趣的是，图4中的结果显示，提供统计证据的政治家提供了最具有希望的沟通策略（平均P值：0.010；参照组是没有任何证据的政治家）。这一结果令人惊讶，因为从平均意义上来看，无论是政治家还是单独提供统计证据都没有对受访者报告的疫苗接种意愿产生统计上的显著影响。
上述发现揭示了三类已确定的疫苗接种迟疑的显著不同模式，并指出了潜在的有希望的沟通策略，特别是对于怀疑者和接受者。这些洞察力不仅仅通过探索平均效应就能看到。此外，具有统计意义的子群效应的幅度要大得多，从0.38（政客根据统计证据向接受者发表讲话）到0.45标准差（科学家基于轶事证据向怀疑者发表讲话）不等。这一证据表明，不同群体的疫苗接种迟疑的受访者确实表达了不同的阐述可能性，这取决于本研究中探讨的沟通策略。
讨论与分析
尽管病例数量不断攀升，可供选择的疫苗剂量充足，但几个国家的政策制定者仍然面临难题，即如何说服那些尚未接种新冠疫苗的人相信接种的好处。过去的接种宣传活动已经尝试了各种策略来提高疫苗接种率，包括强制接种、有组织的预约计划、提醒服务和精心设计的宣传活动。因此，研究人员迫切需要有关不同免疫活动有效性的证据，以便为政策决策提供信息。鉴于强制接种在政治上存在激烈的争议，研究人员研究了如何以一种有说服力的方式向尚未接种疫苗的人传达关于新冠疫苗接种有效性的信息。
研究表明，宣传运动的有效性取决于传播者、信息内容和目标人群特征。针对未接种疫苗的受访者，可以将其分为三个亚组：反对者、怀疑者和接受者。针对怀疑者亚组，科学家提供的轶事证据是一种有效的沟通策略。而对于接受者亚组，政界人士提供的统计证据可以增强他们的接种意愿。提供少见的传播者-证据组合可能更具有效性。
该研究的局限性包括：使用结果变量来衡量接种假想疫苗的意图可能导致信息模糊和偏见；结果变量只衡量意图而非实际行为；研究结果需要谨慎解读，包括外部效度和在线调查与现实世界的差异；样本来源可能与代表性的德国人口有所不同。
就未来的研究途径而言，进一步的研究可能希望更加深入地探讨所提供信息的知觉相关性，因为这一因素可能会增加宣传运动的说服力。具体而言，在本文中，研究人员对与新冠病毒住院风险相关的信息进行了研究，但关于感染概率或长期冠状病毒感染风险的信息和证据可能具有更高的相关性。
参考文献：
Eger J, Kaplan LC, Sternberg H. How to reduce vaccination hesitancy? The relevance of evidence and its communicator. Vaccine. 2023 Jun 19;41(27):3964-3975. doi: 10.1016/j.vaccine.2023.03.026. Epub 2023 May 22. PMID: 37221120; PMCID: PMC10200368.