[論文レビュー] Public Willingness to Get Vaccinated Against COVID-19: How AI-Developed Vaccines Can Affect Acceptance

Gabriel Lima, Hyeyoung Hwang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2020

Vaccine Coverage and Hesitancy参考文献 42被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、米国およびイギリスの住民を対象にした被験者間比較のアンケート調査（N=572）を用いて、新型コロナウイルスに対するワクチン接種への公的な意欲を検討した。その結果、ワクチン効果が高く明示的に伝えられることで接種意欲が向上する一方、AIがワクチン開発に参加している場合、それが人間と協働して行われるとした場合、接種意欲に顕著な影響を及ぼさないことが分かった。結果から、有効性に関する透明性の高い情報提供が、公的信頼を形成する上でAIの関与よりもはるかに大きな影響を及えることが示唆された。

ABSTRACT

Vaccines for COVID-19 are currently under clinical trials. These vaccines are crucial for eradicating the novel coronavirus. Despite the potential, there exist conspiracies related to vaccines online, which can lead to vaccination hesitancy and, thus, a longer-standing pandemic. We used a between-subjects study design (N=572 adults in the US and UK) to understand the public willingness towards vaccination against the novel coronavirus under various circumstances. Our survey findings suggest that people are more reluctant to vaccinate their children compared to themselves. Explicitly stating the high effectiveness of the vaccine against COVID-19 led to an increase in vaccine acceptance. Interestingly, our results do not indicate any meaningful variance due to the use of artificial intelligence (AI) in developing vaccines, if these systems are described to be in use alongside human researchers. We discuss the public's expectation of local governments in assuring the safety and effectiveness of a future COVID-19 vaccine.

研究の動機と目的

• AIがワクチン開発に参加している状況を含めたさまざまな条件下で、新型コロナウイルスに対するワクチン接種への公的意欲を調査すること。
• ワクチン開発におけるAIの認識が、接種受諾率に与える影響を評価すること。
• 自分自身のワクチン接種意欲と子供のワクチン接種意欲の違いを検討すること。
• ワクチン効果が明示的に伝えられることで、公的受諾率にどのような影響を与えるかを評価すること。
• 地域自治体がワクチンの安全性と有効性を保証する役割を果たすという公的期待を理解すること。

提案手法

• 米国およびイギリスの成人572名を対象に、被験者間比較の実験的デザインを採用した。
• 参加者は、AIの関与の有無やその説明が異なるさまざまなシナリオにさらされた。
• シナリオには、AIの支援を受けて開発されたワクチンの説明が含まれており、人間の研究者と協働していることが明示された。
• 一部の条件では、ワクチンの有効性が明確に伝えられた。
• 自分自身と子供の両方のワクチン接種意欲が、標準化されたアンケート調査によって測定された。
• 統計的分析により、異なる条件間での受諾率の差を比較し、有意差の有無を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ワクチン開発にAIが関与している場合、新型コロナウイルスに対するワクチン接種への公的意欲にどのような影響を与えるか？
• RQ2 ワクチンが非常に高い有効性を持つと明示的に述べられることで、公的受諾率は向上するか？
• RQ3 自分自身のワクチン接種意欲と子供のワクチン接種意欲の違いは何か？
• RQ4 地域自治体が今後の新型コロナウイルスワクチンの安全性と有効性を保証するという期待が、信頼形成に果たす役割は何か？
• RQ5 AIを単独の開発者ではなく、協働的ツールとして捉える認識が、ワクチン受諾に影響を与えるか？

主な発見

• 参加者は、自分自身よりも子供のワクチン接種に対して顕著に消極的であり、小児ワクチン接種の受諾基準がより高いことが示された。
• ワクチンが非常に有効であると明示的に述べられた条件では、公的接種意欲が明確に上昇した。
• AIが人間の研究者と協働して開発に参加していると説明された場合、AIの関与がワクチン受諾率に有意な変化をもたらさなかった。
• AIが開発プロセスに言及されている場合でも、接種意欲の差は有意に認められず、AIそのものが接種のための懸念要因や受諾要因とはならないことが示された。
• ワクチンに対する公的信頼は、AI技術の関与よりも、有効性の明確な情報提供によってより強く形成されていることが明らかになった。
• 地域自治体は、今後のワクチンの安全性と有効性を保証する役割を果たすことが期待されており、公的健康コミュニケーションの重要性が浮き彫りになった。