Search
Exemplary workflow of image generation with generative AI models. Input to the generative AI model is an initial prompt describing the desired image concept as detailed as preferred. The model interprets the prompt and generates the visual content, resulting in the final output image. This process allows for efficient and customized image creation in less than a minute based on user-defined prompts. Additionally, adding an image reference enables the consistent replication of a given character. *Figure created with BioRender.com.

המשפיען שנוצר על ידי AI המפיץ מסרים למניעת סרטן

תוך מינוף משפיעני מדיה חברתית מונעי בינה מלאכותית, חוקרים מצאו דרך חסכונית לעסוק בקהלים ממוקדים ולקדם מניעת סרטן, ולעצב מחדש את היקף הבריאות הדיגיטלית.

זרימת עבודה למופת של יצירת תמונות עם מודלים של AI מחוללים. הקלט למודל הבינה המלאכותית הגנרטיבי הוא הנחיה ראשונית המתארת ​​את קונספט התמונה הרצוי במפורט לפי המועדף. המודל מפרש את ההנחיה ומייצר את התוכן החזותי, וכתוצאה מכך תמונת הפלט הסופית. תהליך זה מאפשר יצירת תמונה יעילה ומותאמת בפחות מדקה בהתבסס על הנחיות מוגדרות על ידי המשתמש. בנוסף, הוספת הפניה לתמונה מאפשרת שכפול עקבי של תו נתון. *הדמות נוצרה עם BioRender.com.

במחקר שפורסם לאחרונה ב- כתב העת האירופי לסרטןחוקרים העריכו את הפוטנציאל של משפיעני מדיה חברתית מבוססי בינה מלאכותית (AI) להפיץ מסרים למניעת סרטן.

סרטן הוא אחד מגורמי התמותה המובילים בעולם. בעוד שהתקדמות טיפולית הגדילה את שיעורי ההישרדות, מניעה היא הכלי החזק ביותר להפחתת נטל הסרטן, בהתחשב בכך שלמעלה משני שלישים ממקרי המוות בטרם עת בשנת 2020 נחשבו ניתנים למניעה. למרות הזמינות של משאבים דיגיטליים מגוונים לתיווך מניעת סרטן, הם לרוב לא מוכרים לקבוצות יעד.

אמצעי מניעה קונבנציונליים הפכו מיושנים, במיוחד בקרב אנשים צעירים שמפגינים העדפות לאסטרטגיות תקשורת דיגיטלית. מחקר ייחס 37% ו-50% ממקרי המוות מסרטן בקרב נשים וגברים, בהתאמה, לגורמי סיכון הניתנים לשינוי, כגון עלייה במדד מסת הגוף (BMI), עישון וצריכת אלכוהול, והדגיש את הצורך הדחוף בתוכניות מודעות לסיכונים אלו.

מכוני מחקר נאבקים בתרגום ממצאיהם לקריאות מעשיות לציבור, בהתחשב בכך שמתחריהם כוללים מתנגדים רבי עוצמה, כמו תעשיית הטבק והאלכוהול. ככזה, עליהם לזהות אמצעים סבירים כדי להגיע לקהל היעד שלהם. חברות מעסיקות משפיעני מדיה חברתית כדי להפיץ את המסרים שלהן ולהגיע לבסיס קהל רחב יותר. עם זאת, שיתוף פעולה עם משפיענים יקר למכוני מחקר.

לגבי המחקר

במחקר הנוכחי, החוקרים בחנו את הפוטנציאל של משפיעני מדיה חברתית מבוססי בינה מלאכותית להפיץ מסרים למניעת סרטן. הם השתמשו ב-Midjourney ככלי בינה מלאכותית ליצירת תוכן. נעשה שימוש בהנחיה ליצירת משפיעה וירטואלית, "ונדה", נקבה צעירה עם גוון עור בהיר. המחקר הבטיח עקביות אופי על ידי חידוד הפלטים שנוצרו בינה מלאכותית באמצעות הנחיות איטרטיביות והוספת תמונות שנוצרו כהפניות לקלט.

כדי להעלות את המודעות לחמישה גורמי סיכון נפוצים לסרטן, למשל, אלכוהול, וירוס הפפילומה האנושי (HPV), תזונה לא בריאה, טבק וחשיפה לשמש, נוצר פוסט אחד לכל נושא, הכולל שתי תמונות שנוצרו בינה מלאכותית וכיתוב עם כיתוב מונע הוֹדָעָה. החוקרים שיתפו את התוכן בפרופיל האינסטגרם של וונדה במשך חמישה ימים רצופים. הפוסטים קיבלו חיזוק ב-20 אירו באמצעות גישות פרסום אוטומטיות וממוקדות.

בגישה האוטומטית נבחרה אוכלוסיית היעד באמצעות האלגוריתם של אינסטגרם על סמך הדמוגרפיה של העוקבים הקיימים. הגישה הממוקדת בחרה קבוצות יעד לפי תחומי עניין וגיל. החוקרים ציינו כי השיטה הממוקדת הייתה יעילה במיוחד בהתמקדות במשתמשים בעלי תחומי עניין בריאותיים ספציפיים והתנהגויות אורח חיים. הגישה הממוקדת יושמה ביומיים הראשונים לאחר העלאת כל פוסט, ולאחר מכן מיקוד אוטומטי למשך יומיים נוספים. יעילות הקמפיין הוערכה על ידי ניתוח טווח ההגעה של כל פוסט, מדדי מעורבות כגון לייקים ותגובות ודמוגרפיה של גיל.

לוח תוכן לקמפיין באינסטגרם. במשך חמישה ימים רצופים, פורסם מדי יום פוסט, שכל אחד מתייחס לאחד מחמשת גורמי הסיכון המובילים לסרטן: צריכת טבק, תזונה לא בריאה, חשיפה לשמש, צריכת אלכוהול וזיהום ב-HPV. הפוסטים עוצבו באמצעות Midjourney.com כפלטפורמת GenAI למופת והציגו באופן עקבי את הפרסונה הווירטואלית לוח תוכן לקמפיין באינסטגרם. במשך חמישה ימים רצופים, פורסם מדי יום פוסט, שכל אחד מתייחס לאחד מחמשת גורמי הסיכון המובילים לסרטן: צריכת טבק, תזונה לא בריאה, חשיפה לשמש, צריכת אלכוהול וזיהום ב-HPV. הפוסטים עוצבו באמצעות Midjourney.com כפלטפורמת GenAI למופת והציגו באופן עקבי את הפרסונה הווירטואלית "Wanda". *הדמות נוצרה עם BioRender.com.

ממצאים

הצוות השקיע 100 אירו בפרסום, והגיע ל-9,902 זיהוי קמפיינים תוך 10 ימים באינסטגרם. לאחר פרסום כל הפוסטים, הושגו 4,667 ו-4,657 הכרות באמצעות גישות פרסום אוטומטיות וממוקדות, בהתאמה, מה שמצביע על יעילות דומה במעורבות. עם זאת, נתונים דמוגרפיים חשפו הבדלים בהרכב הקהל, כאשר הגישה הממוקדת הגיעה לשיעור גבוה יותר של משתמשים צעירים יותר.

הגישה הממוקדת הגדילה את טווח ההגעה של פוסטים על תזונה בריאה ומניעת טבק. לעומת זאת, הגישה האוטומטית השיגה טווח הגעה גדול יותר בפוסטים אחרים, במיוחד בקרב אנשים בני 35 ומעלה. פוסטים בודדים הגיעו לעד 2,518 משתמשים, כאשר פוסטים על HPV הגיעו הכי הרבה ואלה על חשיפה לשמש הגיעו לפחות. יש לציין כי תוכן הקשור ל-HPV הראה שיעור מעורבות גבוה, דבר המצביע על התעניינות ציבורית חזקה בנושא זה.

הגישה הממוקדת הייתה ספציפית לאנשים בני 34 ומעלה ולמעשה הוציאה מהכלל אנשים מחוץ לקבוצת גיל זו. מצד שני, הגישה האוטומטית הגיעה באופן עקבי לאנשים במשך 34 שנים. המחקר דיווח גם על נתוני התפלגות מגדרית, המצביעים על כך שמשתמשות נשים נוטות יותר לעסוק בתוכן הקשור למניעה. שיעור המשתמשים אליהם הגיעו בקבוצות גיל היעד נע בין 23% ל-47.4%. לגישה הממוקדת הייתה עלות ממוצעת של 0.014 אירו לכל טווח הגעה; לגישה האוטומטית הייתה עלות דומה (0.012 אירו). המחקר גם הדגיש כי כדאי להגיע לקהלים צעירים יותר באמצעות אסטרטגיות ממוקדות, במיוחד לנושאים הקשורים לתזונה בריאה ושימוש בטבק.

הפוסט למניעת טבק (שהיה בעל טווח ההגעה הגבוה ביותר) היה ההתערבות החסכונית ביותר עם הגישה הממוקדת, בעלות של 0.006 אירו למשתמש. לעומת זאת, הפוסט על חשיפה לשמש היה בעל העלות הגבוהה ביותר (0.029 יורו למשתמש). החוקרים גם ציינו אתגר משמעותי במעורבות הקהל בסיכוני סרטן הקשורים לשמש, מה שמצביע על הצורך בגישות יצירתיות יותר.

מסקנות

יחד, הממצאים מדגישים את הפוטנציאל של משפיענים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית ככלים ניתנים להרחבה לתקשורת בריאות דיגיטלית. עם השקעה של 100 אירו וחמישה פוסטים באינסטגרם, החוקרים הגיעו ליותר מ-9,900 הכרות. שתי אסטרטגיות הפרסום הניבו טווח הגעה דומה בסך הכל, אם כי היו הבדלים בדמוגרפיה הדמוגרפית של המשתמשים. יש לציין שהמחקר מדגיש את החשיבות של התאמת תוכן משפיענים שנוצר על ידי בינה מלאכותית כך שיהדהד עם קבוצות גיל ומגדרים שונים להשפעה מירבית. ככזה, פרסום לקהלים ממוקדים עם נתונים דמוגרפיים ספציפיים משיג טווח הגעה דומה ומגדיל את הרלוונטיות הנושאית.

למרות התוצאות המבטיחות, המחקר מכיר באתגרים, כמו אמון הקהל והאותנטיות הנתפסת של משפיענים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, שעלולים להשפיע על מעורבות ארוכת טווח. מחקר עתידי צריך לחקור שילוב של אלמנטים אינטראקטיביים יותר כדי לשפר את קשר המשתמש עם משפיעני AI.

דילוג לתוכן