Токсикоз проявляется когда: Токсикоз на ранних сроках беременности

Токсикоз при беременности — Статьи — Родддом г. Видное

Что такое «токсикоз»? Токсикозы беременных (в медицинской практике – ранние гестозы) – это одно из осложнений беременности, которое проявляется различными расстройствами пищеварительной системы и нарушением всех видов обмена. Часто к этому добавляется «ранний» — потому что такие проявления, доставляющие нам массу неудобств, встречаются только в первой половине беременности. Обычно дебют их приходится на 6-7 неделю беременности, когда эмбрион начинает активно вырабатывать вещества, меняющие работу всего материнского организма, и заканчиваются к 12 неделе, совпадая с завершением плацентации.

Причины развития токсикоза.

Психогенная – считается, что ранний токсикоз бывает у женщин, для которых беременность стала несколько неожиданной новостью. Приятной или не очень – главное неожиданной. Может быть, вы рады, что скоро на свет появится ваш малыш, но планировала сделать это несколько позже.

Постоянно разрывающие вас сомнения и волнения приводят к возбуждению определенных участков головного мозга, по соседству с которыми расположены рвотный центр, сосудистый и дыхательный. Ну, а к чему ведет такая постоянная их активация – объяснять не нужно.

Иммунологическая – сторонники этой теории объясняют проявления токсикоза реакцией сопротивления материнского организма на чужеродные папины частички. Ведь наш малыш, безусловно, родной, но на половину (конечно, папину половину) генетически чужеродный.

Гормональная – в начале беременности значительно возрастает уровень хорионического гонадотропина (ХГЧ) – это один из главных гормонов беременности. С его действием и можно связать основные проявления токсикоза. В доказательство этого можно сказать, что при многоплодной беременности, когда выделяется значительно большее количество ХГЧ, рвота беременных возникает особенно часто. Также ответственным за возникновение токсикоза называют плацентарный лактоген (он вырабатывается в тканях предшественника плаценты – хорионе, а затем в самой плаценте).

Этот гормон контролирует синтез белков, которые идут на формирование и рост малыша. При этом у мамы этот же процесс затормаживается, приводя к накоплению используемых аминокислот. Их избыток и может служить причиной слабости, тошноты, рвоты, головных болей.

Предрасполагают к токсикозу различные воспалительные заболевания половых органов и хронические интоксикации. А если до наступления беременности у вас были заболевания желудочно-кишечного тракта, печени – то шанс испытать на себе все «радости» токсикоза у вас очень велик.

Совершенно объективен тот факт, что такими не лучшими воспоминаниями о своей беременности мы обязаны бешеному ритму современной жизни с хроническим стрессом, неправильному питанию и нездоровому образу жизни. А значит — изменив образ жизни, нормализовав работу пищеварительной системы, избавившись от вредных привычек при планировании беременности, мы можем предотвратить или значительно уменьшить проявления токсикоза первой половины беременности.

Как может проявляться токсикоз.

Существует несколько вариантов течения токсикозов беременных. Чаще всего под токсикозом подразумевается только рвота беременных. Безусловно, на ее долю приходится более 90%, но иногда реакция организма мамы на беременность приобретает и другие редкие формы. К ним относятся: тетания беременных (проявляется судорогами), дерматозы (различные поражения кожи), остеомаляция (размягчение костей), бронхиальная астма беременных, гепатоз (поражение печени с желтухой). Часто токсикоз проявляется слюнотечением – отдельно или вместе с рвотой.

            Рвота беременных.

             С наступлением беременности ваш организм начинает приспосабливаться к новым условиям совместного существования с малышом. Достаточно часто этот «кризис перемен» сопровождается тошнотой, рвотой, слабостью. Многие женщины отмечают изменения настроения, плаксивость или повышенную раздражительность. Начинают раздражать некогда любимые вещи, продукты, запахи. А может наоборот вдруг захотеться чего-то для себя необычного.

            Причем до 60% случаев рвота беременной расценивается как физиологический признак беременности. И только чуть больше 10% беременных с токсикозом нуждаются в специальном лечении. Важно понимать, что при физиологической беременности рвота может быть не более 2 3 раз в день, чаще по утрам, натощак. Уменьшить проявления таких «неприятностей» беременности помогает соблюдение определенных правил поведения и питания, о которых речь пойдет ниже. Это, однако, не нарушает общего состояния женщины. В противном случае – можно говорить о развитии раннего токсикоза. Это уже требует врачебного вмешательства, а в ряде случаев и госпитализации в стационар для проведения дезинтоксикационной терапии.

            Основные средства борьбы с токсикозом.

            Конечно, ваше представление о долгожданной беременности было более радужным. А тут откуда-то навалилась слабость, усталость, раздражительность, а от постоянной тошноты и рвоты нет никакой жизни. Главное – не отчаиваться, расслабиться и выполнять все рекомендации врача.

Какими бы очевидными они вам не покажутся – при токсикозах беременных это «действительно работает».

            И, прежде всего, начнем с устранения психологического аспекта. Позвольте себе быть беременной, со всеми своими слабостями. Не бойтесь перемен, происходящих в своем теле и внутреннем мире. Для борьбы с токсикозом не нужно прикладывать все усилия  — с ним нужно просто научиться жить – ведь в большинстве случаев это совершенно естественное явление в начале беременности.

            Дальше нормализуем режим дня и питание. Беременной женщине обязательно необходимо гулять на свежем воздухе не менее 1-2 часов в день – кислород усиливает обменные процессы, препятствуя накоплению токсинов. Как «свежий воздух» вам сейчас необходим полноценный сон, желательно, чтобы и днем была возможность отдохнуть – это важно для нормализации работы центральной нервной системы.

            Избегайте всех раздражающих и неприятных моментов, у каждой беременной они свои.

Тошнит от запахов – на вооружение придет надушенный любимыми сейчас духами платочек – ваш «карманный» спутник. Если от одного вида зубной щетки по утрам начинается рвота – отложите эту гигиеническую процедуру до обеда – большого вреда за столь короткий срок вы своим зубам не принесете.

            Сейчас старайтесь есть все, что захочется – главное, чтобы еда была легкоусвояемая с большим количеством витаминов. Конечно, хорошо если это будут продукты, богатые белком (рыба, мясо, молочные продукты, зерновые). Но если даже мысль о мясе сейчас для вас неприятна — не нужно есть через силу, скорее всего, исход такой трапезы будет один. Ваш малыш еще так мал, что не нуждается в большом резерве строительных белков – так что соблюдение полноценной по питательному и количественному составу диеты можно отложить на более позднее время. Это же правило распространяется и на трудно проглатываемые таблетки поливитаминов.

            Проснувшись утром, позвольте себе какое-то время понежиться в постели – вам сейчас это можно, а на прикроватную тумбочку с вечера можно положить орехи или печенье. Кому-то в борьбе с утренней рвотой помогает съесть, не вставая с кровати, ложку нежирного творога или половинку  вареного яйца, после чего, конечно, нужно полежать.

            Пища должна быть жидкой или полужидкой, но обязательно не горячей. Есть нужно часто до 6-8 раз в день маленькими порциями, а после приема пищи нужно полежать – так она лучше усвоиться. Поздний ужин, например, стакан кефира, тоже лишним не будет – он препятствует накоплению большого количества желудочного сока к моменту пробуждения.

             Пить нужно много, но желательно между приемами пищи, чтобы не перегружать желудок. Для этой цели как нельзя лучше подойдет щелочная минеральная вода, соки, растительные чаи — их можно заваривать на водяной бане или купить готовые фильтр-пакетики с мятой, мелиссой, валерианой, чабрецом.

             В течение дня облегчить тошноту можно с помощью мятных леденцов или жевательной резинки, а также полосканием рта лимонной водой, отваром мяты, шалфея, ромашки.

            Для нормализации работы пищеварительной системы можно использовать такой сбор: 8 частей полыни обыкновенной, 2 части травы зверобоя, 2 части тысячелистника. Одну столовую ложку смеси заливаем стаканом кипятка, настаиваем на водяной бане 15 минут и принимаем по 1/3 стакана 3 раза в день до еды.

            Хорошо для борьбы с токсикозом зарекомендовала себя  аромотерапия – успокаивают тошноту эфирные масла жасмина, розы, аниса, лимона.

            Отлично расслабляют массаж головы и воротниковой области. А если привлечь к этому мужа – лучшего способа выражения солидарности в этот «кризисный момент» беременности и быть не может.

            Эффективным во время токсикоза является воздействие на специальные противорвотные и метаболические точки путем иглоукалывания или точечного массажа. Иглоукалывание, конечно, должен проводить только специалист, а вот приемам точечного массажа можно обучиться самой под руководством врача.

            В любом случае – токсикоз – это только небольшой временной кусочек вашей беременности, который скоро обязательно закончится. И чем спокойнее, оптимистичнее, может быть в какой-то степени даже с юмором, вы отнесетесь к нему, тем легче будет пережить этот «кризис» ваших отношений с беременностью. Ведь главное – это новая, зарождающаяся внутри вас, жизнь!

Токсикоз у беременных: причины и лечение

Токсикоз может возникнуть на разных сроках беременности — как на первых неделях, так и в последнем триместре, поэтому его разделяют на два вида — ранний и поздний. Ранний токсикоз — очень распространённое явление, он возникает в І триместре, и считается классическим признаком беременности.

Многим женщинам кажется, что тошнота и рвота — неотъемлемые спутники «интересного положения». Существует мнение, что ощущать тошноту при беременности вполне нормально, но при наличии многократной рвоты следует обязательно обратиться к врачу. Поздний токсикоз называют гестозом. Возникает он во ІІ или ІІІ триместре, и представляет реальную угрозу жизни матери и ребенка. В отличие от раннего токсикоза гестоз не проходит сам по себе и требует лечения в условиях стационара.

По степени тяжести токсикоз разделяют на три вида: легкий, умеренный и тяжелый. В зависимости от вида назначается соответствующая терапия и вспомогательное лечение.

Причины токсикоза

Невзирая на многочисленные исследования ученых, точные причины возникновения токсикоза медицине до сих пор неизвестны. Большинство специалистов считают, что токсикоз появляется в ответ на гормональные изменения в организме беременной женщины. Вероятные факторы, влияющие на возникновение токсикоза:

Уровень эстрогена. Уже с первых дней беременности (а точнее, с момента зачатия) уровень эстрогена в крови женщины резко растет. У женщины, которая вынашивает ребенка, он может быть в 100 раз выше обычной нормы. Но пока нет доказательств, что именно этот фактор вызывает токсикоз.

Уровень прогестерона. Здоровая беременность невозможна без этого гормона. Он способствует расслаблению мышечного слоя матки, что предотвращает появление гипертонуса. Но в то же время прогестерон может спровоцировать чрезмерное расслабление желудка и кишечника. Это приводит к избыточному выделению желудочной кислоты и возникновению кислотного рефлюкса. Как следствие может возникнуть изжога и рвота.

Гипогликемия. Во время беременности женский организм работает за двоих, это может спровоцировать снижение уровня сахара в крови. Приступы тошноты и рвоты — один из симптомов нехватки глюкозы. 

Обостренное обоняние. В период беременности у женщины значительно повышается чувствительность обоняния. Некоторые запахи могут начать раздражать или казаться неприятными. Из-за этого у больных токсикозом появляются позывы к рвоте и ухудшение самочувствия.

Стресс. Некоторые специалисты считают, что проявления токсикоза являются ответной реакцией на стресс. 

Симптомы

Наиболее характерные симптомы раннего токсикоза:

• тошнота;
• рвота;
• запор;
• потеря аппетита;
• повышенное слюноотделение;
• понижение артериального давления.

Частые приступы рвоты и слюнотечение приводят к быстрой потере жидкости. Как следствие — нарушается водно-солевой баланс. Значительная потеря жидкости может привести к обезвоживанию организма. В таких условиях плохо усваиваются питательные вещества и полезные микроэлементы, что крайне негативно влияет на состояние плода.

Женщины, которые страдают проявлениями токсикоза, могут ощущать не только физический, но и психологический дискомфорт. Постоянные приступы тошноты и частая рвота не позволяют вести привычный образ жизни, влекут за собой апатию и депрессию.

Плохое самочувствие и негативные мысли могут пагубно влиять на протекание беременности, поэтому в таких случаях женщинам необходимо работать не только с акушером-гинекологом, но и психологом.

У женщины с диагнозом «токсикоз» нередко учащается пульс, а артериальное давление наоборот понижаются. Происходит потеря массы тела — иногда она может достигать до 10% от первоначального веса. Из-за нарушения обмена веществ портится внешний вид кожи — она становится сухой и бледной. Иногда может появиться дерматоз, который сопровождается зудом, покраснением и шелушением кожных покровов.

Диагностика

После обнаружения ранних симптомов токсикоза следует немедленно обратиться к врачу. Он проведет осмотр и назначит лечение. Женщина должна составить список жалоб и симптомов, а также пройти необходимые обследования. Обязательно проводится осмотр на гинекологическом кресле и ультразвуковая диагностика (УЗИ). 

Кроме того, необходимо сдать комплекс анализов, в частности, клинический и биохимический анализ крови и общий анализ мочи, так можно определить обезвоживание и нарушение обмена веществ.

Также пациентке проводится электрокардиография, измерение частоты пульса и кровяного давления. Точную картину состояния беременной женщины помогут составить показатели частоты рвоты и суточного диуреза (объема выделяемой мочи).

Кроме лечащего акушера-гинеколога, который занимается сопровождением беременности, женщине может понадобиться помощь и других профильных специалистов:

Лечение

Схема лечения токсикоза составляется индивидуально, при этом учитываются все жалобы и симптомы беременной. Если рвота беспокоит меньше 5 раз в сутки и общее состояние не вызывает опасений, госпитализация не требуется. В этом случае токсикоз можно лечить в домашних условиях, но с обязательным соблюдением врачебных рекомендаций.

Для сохранения здоровой беременности необходимо придерживаться физического и психологического покоя. Иногда может понадобиться прием медикаментов, которые будут уменьшать симптомы токсикоза:

• седативных препаратов;
• противорвотных средств;
• витаминов.

Чтобы сократить слюнотечение необходимо полоскать ротовую полость настоями трав, которые обладают дубильными свойствами: мятой, шалфеем, ромашкой.

Также состояние раннего токсикоза беременных требует специальной диеты. Питание должно быть дробным, меню — разнообразным, а порции — маленькими. Пищу следует выбирать полезную и легко усвояемую. В рационе больных токсикозом обязательно должны присутствовать кисломолочные продукты, зелень, свежие овощи и фрукты.

Умеренный токсикоз беременных требует лечения в условиях стационара. Иногда женщина наблюдается в больнице вплоть до родов. Назначается инфузионная терапия — парентеральное введение витаминов, глюкозы, гепатопротекторов, белковых препаратов и солевых растворов. Она направлена на восстановление веса и нормализацию водно-солевого баланса.

По необходимости приступы тошноты и позывы к рвоте купируют нейролептическими препаратами. С этой целью назначаются также физиологические процедуры:

• ароматерапия;
• гальванизация;
• фитотерапия;
• иглоукалывание;
• массаж.

Выраженный токсикоз требует наиболее серьезного подхода, ведь существует реальная угроза прерывания беременности— возможны преждевременные роды, замирание плода и потеря ребенка. В таких случаях лечение проводится в палатах интенсивной терапии с постоянным контролем жизненных показателей.

Запоздалое проведение лечения может спровоцировать тяжелую степень токсикоза, что влечет за собой опасность для жизни матери и ребенка. 

Предупреждение токсикоза включает соблюдение здорового способа жизни, отказ от вредных привычек, ответственное планирование беременности и регулярное медицинское наблюдение.

признаки, ощущения, что происходит с малышом и мамой

Ваш календарь беременности показывает 8-ю неделю эмбрионального развития или 10-ю акушерскую, если отсчитывать от первого дня последней менструации? Поздравляем! Совсем скоро вы вступите в стадию второго триместра беременности, когда риски невынашивания снижаются, а самочувствие многих женщин улучшается. К тому же в 12 недель гестации можно проводить первое скрининговое УЗИ, на котором удастся лучше исследовать малыша на предмет развития патологий и при необходимости своевременно назначить поддерживающую терапию. Но это будет чуть позже.

А пока нас интересует, что же происходит с малышом и с будущей мамой сейчас. Когда станет известен пол ребенка? Почему у одних женщин к этому сроку токсикоз заканчивается, а у других только начинается? Можно ли будущей маме пломбировать или вырывать зуб?

Развитие ребенка

Что происходит с малышом на 8-й неделе беременности? С каждым днем он все больше обретает четко выраженные черты лица. Его веки все еще прикрыты, губы и наружное ухо окончательно сформированы, продолжают развиваться зубы, ногти и волосы. Плод на 8-й неделе беременности уже способен шевелить руками и ногами, поворачивать голову. Но все его движения для мамы пока не заметны. Благодаря развитию рецепторов языка малыш начинает различать вкусы.

Есть мнение, что ребенок привыкает к определенной еде уже в утробе, и резкая смена вашего рациона после родов может негативно сказаться на аппетите малыша (в случае грудного вскармливания). Поэтому старайтесь разнообразить меню, отдавая предпочтение тушеным блюдам, свежим овощам, фруктам и зелени.

Также в вашем рационе обязательно должны присутствовать мясо и птица, хотя бы 2 раза в неделю – рыба, при необходимости мясо можно заменить на крупы, богатые растительным белком (гречка, овсянка, манная крупа, пшено). Не стоит злоупотреблять бобовыми и выпечкой. От них повышается метеоризм, что может привести к вздутию живота и спазмам.

Размер эмбриона к концу 8-й недели беременности достигает приблизительно 42 мм. Точную длину его вычислить сложно, т.к. ноги ребенка согнуты. Поэтому на УЗИ врач смотрит копчико-теменной размер, диапазон допустимых в этот период значений КТР – от 18,6 до 36,1 мм.

На восьмой неделе обычно заканчивается формирование сердца, оно имеет правые и левые предсердия и желудочки, трехстворчатый и митральный клапаны, овальное отверстие и артериальный проток. Активное развитие мозга плода приводит к стремительному росту головы, ее величина сейчас равна примерно ½ длины тела.

На 8-й неделе беременности продолжается развитие половой системы плода, в организме мальчиков начинает производиться тестостерон. Пока половые органы эмбриона сформированы в виде бугорка, и по УЗИ еще невозможно определить, кто у вас – мальчик или девочка. Наберитесь терпения: через 2-3 недели опытный специалист с большой долей вероятности установит пол ребенка. Но лучше отложите диагностику до 4-го месяца.

Признаки беременности и ощущения женщины

Восемь эмбриональных недель – это почти 2 месяца с момента зачатия. Скорее всего, вы уже знаете о своем «интересном» положении по задержке и некоторым изменениям в организме.

Ваш живот на 8 неделе беременности еще слишком мал и не заметен окружающим. Однако ранний токсикоз, если он у вас есть, не скроет от других то, что происходит. Токсикоз может проявляться в течение всей беременности. На ранних сроках он обычно не свидетельствует о какой-либо угрозе вам и вашему малышу. У некоторых будущих мам к этому времени тошнота и головокружение проходят, иногда сменяясь изжогой, слабостью, одышкой и бессонницей. У других приступы тошноты только начинаются – самостоятельно или одновременно с перечисленными симптомами.

Сильные проявления токсикоза сравнимы с мигренью, при которой развивается повышенная раздражительность и сонливость, непереносимость громких звуков и яркого света. В это время женщина сосредотачивается на своем недомогании, ища способы уменьшить приступы рвоты.

Универсального рецепта от тошноты нет. Некоторых спасают кислые фрукты и прохладные напитки, другим становится легче во время приема пищи или при прогулке на свежем воздухе. В любом случае при плохом самочувствии не стоит терпеть. Посетите женскую консультацию; гинеколог назначит вам противорвотные препараты или, возможно, порекомендует госпитализацию в стационар.

В 8 недель беременности стремительное развитие плода сказывается на вашем настроении. Из-за гормональной перестройки в вашем организме и выработки эмбрионом собственных гормонов вы можете не справляться с эмоциями. Даже забота близких начинает выводить из себя, развивается плаксивость, гнев сменяется чувством вины. В такие моменты стоит помнить: беременность – не болезнь, но и вы не симулянтка. То, что с вами происходит, – это естественный процесс, каждый день приближающий вас к долгожданной встрече с малышом.

Обычно лишь при значительном увеличении живота женщина вынуждена спать на спине или на боку. Однако при тянущей боли в области таза гинекологи уже в 8 недель беременности могут посоветовать позу для сна на левом боку. Она снижает давление растущей матки на желчный пузырь и печень, а также на нижнюю полую вену, расположенную справа от матки и несущую кровь из нижних конечностей к сердцу. Это способствует лучшему обеспечению плода питательными веществами и кислородом, уменьшению отечности ног, снижению количества позывов к мочеиспусканию по ночам, расслаблению позвоночника и поясницы.

При вечернем токсикозе, изжоге и некоторых проблемах с ЖКТ спать необходимо в приподнятом состоянии. Уже сейчас можно приобрести подушку для беременных, особенно если вы страдаете варикозом вен. Она представляет собой длинный валик, чаще загнутый буквой U, и огибает все ваше тело, позволяя положить на нее ступни или смягчить давление одной ноги на другую в позе на боку. После родов подушку для беременных можно использовать для кормления, а также для создания малышу спального места.

Из-за гормональной перестройки во время беременности у женщины часто возникают проблемы с зубами. Даже если до зачатия ребенка вы привели состояние ротовой полости к идеалу, у вас может выпасть пломба, воспалиться десна, разболеться зуб. Что делать? Незамедлительно посетите стоматолога. Если проблема не требует срочного решения, врач отложит процедуры, требующие анестезии, до 13-14 недели эмбрионального срока. На второй триместр беременности стоит перенести протезирование (постановку коронок) и удаление зубов.

Во время 1-го триместра применение медикаментозных препаратов нежелательно, поскольку идет закладка и развитие жизненно важных органов ребенка. Однако при острой боли лечение будет проведено – по возможности с применением местной анестезии, которая не преодолевает плацентарный барьер. Имплантация зубов противопоказана на всем сроке беременности.

Токсикоз у собак: симптомы | ВетМед

Мы привыкли слышать о токсикозе у беременных женщин. Не все владельцы четвероногих питомцев знают о том, что собаки “в положении” тоже подвержены этому неприятному состоянию. Токсикоз — это физиологические проявления интоксикации внутренних органов веществами, которые вырабатываются самим организмом. Фактически это отравление без поступления токсинов извне. Организм автономно изготавливает вещества, которые его отравляют. Задача хозяина животного — вовремя обратить внимание на симптомы и отвести собаку к врачу. Скорая ветеринарная помощь и правильное лечение помогут облегчить состояние животного и даже полностью избавить его от проблемы.

Как понять, что у собаки токсикоз

Внимательный владелец всегда отслеживает состояние питомца и своевременно принимает меры. Токсикоз у собак проявляется следующим образом:

• потеря интереса к еде;
• регулярная рвота у собаки;
• температура тела ниже обычной.

Подобные симптомы есть у собаки после отравления некачественной пищей, а также при перегреве на солнце. Чтобы точно поставить диагноз о наличии токсикоза, следует обратиться к врачу и сдать назначенные анализы. Также важно продолжать следить за состоянием питомца. Если собаку тошнит, начните фиксировать время приступов и записывайте наблюдения.

Отмечайте общее самочувствие питомца, следите за консистенцией и цветом рвотных масс. Опасный признак — когда в рвоте видна желчь. При обращении к ветеринару эти наблюдения помогут определить — отравилась собака чем-либо из внешней среды, либо страдает от последствий токсикоза. Не спешите кормить животное активированным углем или другими сорбентами — это может оказаться бесполезным, а потерянное время приведет к ухудшению состояния животного.

Предрасположенность к токсикозу

Как и у людей, у собак есть генетическая склонность к тому, чтобы во время вынашивания потомства испытывать дискомфорт по причине токсикоза. Подобные состояния чаще всего случаются с питомцами следующих пород:

• бульдоги;
• мастифы;
• спаниели;
• доберманы;
• боксеры.

Также риск проявления токсикоза повышается у чистокровных сук. Особенно часто это встречается у представителей крупных пород. Необходимо учитывать, что токсикоз не обязательно возникает на фоне беременности. Его проявления могут возникать у фертильной суки как при ложной беременности, так и при полном отсутствии беременности в связи с гормональными сбоями или по другим причинам. Окончательный ответ на вопрос о причине недомогания может дать только ветеринар.

Типы токсикоза

Существуют три основные разновидности патологического состояния, связанного с интоксикацией организма в период беременности:

• легкая форма. Сука может стать привередливой к пище, появляются кратковременные приступы апатии, рвота возникает эпизодически. Если ранний токсикоз не прошел к началу второго месяца беременности, питомца надо лечить;
• острая форма. Проявляется на поздних сроках беременности. Главные признаки тяжелого состояния — присутствие желчи в рвоте, отсутствие аппетита, отказ от питья. Чтобы у собаки не было выкидыша и само животное не дошло до крайней степени истощения, при токсикозе на поздних сроках сразу обращайтесь в клинику;
• перед родами. Если сука плохо ест и страдает от рвоты в последнюю неделю перед родами, не откладывайте обращение к ветеринару. Это состояние опасно тем, что животное может впасть в кому, либо потерять щенков. Медицинское наблюдение поможет избежать опасных последствий.

Как облегчить и предотвратить токсикоз

Если собака страдает от рвоты при токсикозе, следует обеспечить ей доступ к питьевой воде, успокоить животное и сделать инъекцию глюкозы. Глюкоза предотвратит обезвоживание организма при отказе от еды и воды, и вернет питомцу силы. Не стоит ждать, пока животное самостоятельно вернется в норму. Следует отправиться к ветеринару, либо вызвать специалиста на дом, если нет возможности доставить собаку в больницу.

В Калининградском областном клиническом центре вашему питомцу окажут квалифицированную помощь — мы оказываем ветеринарные услуги как в ветклинике, так и на дому. Врач проведет визуальный осмотр, назначит анализы и диагностические исследования. При токсикозе чаще всего применяются следующие лечебно-профилактические меры:

• восстановление водного баланса в организме с помощью лекарств, которые животному вводят через капельницы;
• применение витаминных препаратов при обнаружении признаков недостаточности микроэлементов;
• при проявлении аллергии врач назначает антигистаминные препараты, которые не вызывают побочных эффектов у данного животного;
• гормональные препараты при наличии соответствующих показаний.

В распоряжении ветеринаров нашей клиники в Калининграде и Светлогорске есть все необходимые средства для диагностики и лечения широкого спектра заболеваний. В аптеке имеются в наличии лекарства для животных. После посещения специалиста не придется искать, где купить необходимые препараты. При необходимости производим госпитализацию собак, также ветеринар дает рекомендации по уходу за животным в период беременности и в послеродовый период. Записаться на прием или вызвать врача на дом можно по телефону нашей клиники.

Насколько страшен токсикоз беременных? — AptekaOnline

Каждая женщина, находящаяся в положении или планирующая беременность, опасается такого неприятного симптома как токсикоз. Но мало кто знает, что токсикоза можно избежать или, по крайней мере, снизить его неприятные последствия.

Токсикоз характеризуется состоянием тошноты, дурноты, рвотой и головокружением. Часто проявляется слабость и излишнее слюноотделение. Все эти проявления обычно проходят после 12 недель беременности.

Женщина, испытывающая эти ощущения, становится неспособна вести привычный образ жизни. Она с трудом работает, учится, и не может нормально общаться с близкими. Также беременная не может принимать определенную пищу.

Если женщина здорова и не имеет серьезных хронических заболеваний, то чаще токсикоз проявляется как кратковременная тошнота несколько раз в сутки. Так происходит у 90% женщин, что вполне терпимо. Медики считают такие проявления нормальными.

Есть факторы, которые могут пагубно повлиять на течение токсикоза. Если женщина недосыпает, сильно устает и часто нервничает, то она рискует пережить токсикоз в более серьезной форме. Также к этим факторам относятся вредные привычки – курение, алкоголь и наркотики.

Первое, что должна сделать женщина, узнав о беременности, − полностью отказаться от всех вредных привычек и принятия каких-либо лекарств. Пища должна быть полезной и сбалансированной. Нужно забыть о перекусах на ходу. Все, что употребляет женщина, попадает в кровь ребенку и усугубляет токсикоз. Если у будущей мамы нет вредных привычек, токсикоза может не быть совсем. Особенно это касается тех женщин, которые и до беременности не имели вредных пристрастий.

Отдых должен быть достаточным. Спать женщина должна столько, сколько требуется и желательно тогда, когда хочет. Это бывает проблематично для работающих будущих мам. Обязанностей на работе меньше не становится и ранний подъем по утрам никто не отменял. Нужно помнить о том, что беременная имеет право на сокращение рабочего дня. Недовольство начальника не должно беспокоить женщину, так как на кону здоровье двух людей – ее и будущего ребенка (а если ожидается двойня, то речь идет уже о трех жизнях). Каждая женщина должна помнить, что уволить ее не имеют права, кроме того, после ухода в декрет за ней сохраняется рабочее место.

Если токсикоз становится невыносимым, женщина всегда имеет право взять больничный. Существует ряд народных мер, направленных на помощь при токсикозе, которые безвредны для мамы и ребенка, например, мятный чай. Для подбора медикаментозных средств необходима консультация с врачом, ведущим беременность.

Изучение взаимосвязи между онлайн-токсичностью и новостями

Abstract

Ненавистные комментарии, также известные как «токсичность», часто имеют место в новостях в социальных сетях. Тем не менее, связь между токсичностью и новостями плохо изучена. Чтобы проанализировать, как новостные темы соотносятся с токсичностью комментариев пользователей, мы классифицируем темы из 63 886 новостных онлайн-видео большого новостного канала, используя нейронную сеть и тематические теги, используемые журналистами для маркировки контента.Мы оцениваем токсичность 320 246 комментариев пользователей к этим видео и сравниваем, как средняя токсичность комментариев варьируется в зависимости от темы. Результаты показывают, что такие темы, как «Расизм», «Израиль-Палестина» и «Война и конфликт», более токсичны в комментариях, а такие темы, как «Наука и технологии», «Окружающая среда и погода» и «Искусство и культура», содержат менее токсичные комментарии. Качественный анализ раскрывает пять тем: графические видео, гуманистические рассказы, история и исторические факты, СМИ как манипулятор и религия.Мы также наблюдаем случаи, когда обычно более токсичная тема становится нетоксичной, а обычно менее токсичная тема становится «токсичной», когда она затрагивает чувствительные элементы, такие как политика и религия. Результаты показывают, что токсичность новостных комментариев может быть охарактеризована как тематическая токсичность , нацеленная на темы, а не как мстительная токсичность, нацеленная на пользователей или группы. Практические последствия предполагают, что гуманистическое оформление новостной статьи (то есть сообщение историй через реальных людей) может снизить токсичность комментариев на токсичную тему.

Образец цитирования: Salminen J, Sengün S, Corporan J, Jung S-g, Jansen BJ (2020) Токсичность, связанная с темами: изучение взаимосвязи между токсичностью в Интернете и новостями. PLoS ONE 15 (2): e0228723. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228723

Редактор: Пин-Ю Чен, IBM Research, США

Поступила: 14 августа 2019 г .; Дата принятия: 22 января 2020 г .; Опубликован: 21 февраля 2020 г.

Авторские права: © 2020 Salminen et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Комментарии не могут быть опубликованы, потому что они собраны с закрытого канала YouTube, и владелец канала не разрешил их публикацию. Данные, лежащие в основе статистического анализа, представленного в исследовании, доступны в документе и файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: JC — оплачиваемый сотрудник Banco Santa Cruz. Финансирование публикации этого исследования будет осуществляться Национальной библиотекой Катара (QNL). У спонсоров не было никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении опубликовать или подготовке рукописи. Конкретные роли этих авторов сформулированы в разделе «Авторский вклад».

Конкурирующие интересы: JC работает в Banco Santa Cruz. Финансирование публикации этого исследования будет осуществляться Национальной библиотекой Катара (QNL).Это не влияет на нашу приверженность политике PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Интернет-токсичность, определяемая как ненавистническое общение, которое может заставить отдельного пользователя покинуть обсуждение [1], может проявляться по-разному, включая киберзапугивание [2], троллинг [3] и создание огненных штормов в Интернете. , определяемый как «быстрое высвобождение большого количества негативных, часто очень эмоциональных сообщений в среде социальных сетей» [4] (стр. 286), когда участники атакуют другие группы или организации.По словам Паттона и соавт. [5], онлайн-токсичность может привести к насильственным действиям также в физическом мире и, следовательно, должна рассматриваться как проблема с серьезной социальной серьезностью.

Разжигание ненависти в Интернете можно увидеть так же стара, как и сам Интернет. Антисемитские и расистские группы ненависти были активны в системе досок объявлений еще в 1984 году [6]. В настоящее время некоторые сообщества специально ориентированы на пропаганду разжигания ненависти и предоставление возможностей для выражения политически некорректных ценностей, которые не могут быть комфортно выражены при личном общении [7,8].Токсичные комментарии также широко распространены на общих онлайн-дискуссионных форумах, новостных сайтах и ​​платформах социальных сетей. Существующие исследования касаются множества аспектов, таких как обнаружение и классификация токсичности [9–11], оценка ее воздействия на онлайн-сообщества [12,13], типы токсичности, такие как киберзапугивание и троллинг [2,14], а также средства борьбы с ней. снижение токсичности онлайн [15]. Чтобы приблизиться к токсичности, исследователи исследовали несколько платформ социальных сетей, таких как Twitter, YouTube, Facebook и Reddit [7,11], а также комментарии на дискуссионных форумах и новостных сайтах [16].Из-за своей высокой распространенности токсичность была определена как основная проблема для здоровья онлайн-сообществ.

Кроме того, предыдущее исследование выявило несколько рисков, связанных с новыми технологиями для распространения новостей и журналистики, включая журналистику кликбейтов [17], фальшивые новости [18], манипулирование рейтингом и результатами поиска с целью изменения общественного мнения [19,20] и «сюжет» угон », т. е. перепрофилирование оригинальной истории [4]. Например, когда Управление полиции Нью-Йорка (NYPD) предложило сообществу поделиться положительным опытом, этот шаг имел неприятные последствия, и 70 000 твитов о жестокости полиции были опубликованы вместе с хэштегом #MyNYPD [4].Несмотря на большое количество исследований, посвященных этим двум областям — онлайн-токсичности и негативному влиянию технологий на новости — взаимосвязь между новостными темами и онлайн-токсичностью остается неизученным вопросом исследования. Несмотря на то, что предыдущие исследования предполагают связь между новостями и токсичными комментариями, эта связь не была установлена ​​эмпирически. Предыдущие исследования показывают, что политические темы могут вызывать ненавистные дебаты, когда они связаны с групповой поляризацией [21], т.е.е. сильное разделение на противоборствующие группы среди онлайн-пользователей. В своем исследовании Zhang et al. [22] рассматривали тему как особенность машинного обучения, но не проводили анализа взаимосвязи между различными темами и токсичностью.

Несмотря на косвенные свидетельства взаимосвязи между новостями и ненавистью в Интернете, токсичность комментариев к информационному содержанию в Интернете не анализировалась систематически по темам новостей в предыдущем исследовании. Мы стремимся устранить именно этот пробел в исследованиях.Мы специально исследуем концепцию, которую мы называем токсичностью онлайн-новостей , определяемой как токсичное комментирование, имеющее место в отношении онлайн-новостей. Наша цель — проанализировать, приводят ли разные темы к разному уровню токсичных комментариев. Для этого мы ставим следующие исследовательские вопросы:

• RQ1 : Как токсичность онлайн-новостей зависит от темы новости?
• RQ2 : Какие ключевые темы характеризуют токсичность онлайн-новостей?

Чтобы ответить на эти вопросы, машинное обучение имеет ценность, поскольку облегчает работу с крупномасштабными онлайн-данными [11,23].Мы обращаемся к RQ1, собирая большой набор данных из новостных видеороликов YouTube и всех комментариев к этим видеороликам. Затем мы тематически классифицируем истории с помощью машинного обучения с учителем и оцениваем каждый комментарий с помощью общедоступной службы оценки токсичности, которая была обучена с использованием миллионов комментариев в социальных сетях. Используя эти две переменные — токсичность и тему — мы количественно анализируем, как токсичность зависит от темы новости. Чтобы решить проблему RQ2, мы проводим углубленный качественный анализ взаимосвязи между типом контента и токсичностью.В заключение мы обсудим последствия для журналистов и других заинтересованных сторон и обозначим направления будущих исследований.

Акцент на контекст онлайн-новостей важен по разным причинам. Во-первых, из-за того влияния, которое новости оказывают на общество в формировании мировоззрения граждан и качества публичного дискурса [24]. Во-вторых, понимание токсичных ответов на новостные сюжеты в Интернете имеет значение для многих групп заинтересованных сторон в сфере СМИ, включая онлайн-новостные и медийные организации, производителей контента, журналистов и редакторов, которые изо всех сил пытаются понять влияние своих историй на более широкую стратосферу социальной жизни. СМИ.

В-третьих, в эпоху озорных стратегий для привлечения общественного внимания средствам массовой информации становится все труднее предоставлять факты, не считаясь манипулятором или заинтересованной стороной в самих дебатах. Предыдущие исследования ненависти в Интернете показывают, что токсичность особенно распространена в средствах массовой информации в Интернете [11]. В настоящее время новостные каналы не могут изолировать себя от реакций аудитории, но анализ этих реакций важен для понимания различных источников цифровой предвзятости и формирования аналитического отношения к аудитории.Наконец, улучшение онлайн-опыта за счет снижения онлайн-токсичности — это вопрос социального воздействия, поскольку токсичные разговоры влияют почти на всех онлайн-пользователей на платформах социальных сетей [10,12,25].

Обзор литературы

Антецеденты онлайн-токсичности

В онлайн-среде токсичное поведение часто усугубляется тем фактом, что участники обычно могут комментировать анонимно и не несут ответственности за свое поведение так же, как при офлайн-взаимодействиях [3].Интернет-сообщества для маргинализированных или уязвимых групп особенно подвержены влиянию онлайн-токсичности, поскольку дискриминационные модели, включая сексизм и расизм, как правило, сохраняются и усугубляются в Интернете [26].

В то время как инклюзивность, доступность и низкие барьеры для входа увеличили индивидуальное и гражданское участие и связанные с этим общественные дебаты по вопросам социальной важности, токсичные дискуссии показывают цену низких барьеров или контроля для онлайн-участия.Поскольку каждый может участвовать, также участвуют люди с токсичными взглядами. Некоторые исследования подчеркивают, что демократия онлайн-среды является фактором, способствующим разногласиям в сети [4,27]. Поскольку Интернет объединяет людей с разным опытом и дает пространство для взаимодействия людей, которые обычно не взаимодействуют друг с другом, создается среда, в которой противоположные отношения и точки зрения конфликтуют и сталкиваются.

Другое объяснение токсичности Интернета заключается в том, что, хотя онлайн-среда предоставляет беспрецедентный доступ к различным взглядам и информации, люди склонны активно фильтровать информацию, которая противоречит их существующим взглядам [21], и ищут компанию единомышленников, образуя закрытые «Эхо-камеры».Эти эхо-камеры представляют собой среду, в которой единомышленники подкрепляют взгляды друг друга, либо не сталкиваясь со взглядами противоположной стороны, либо рассматривая эти взгляды как цель насмешек с точки зрения общего нарратива сообщества [28]. Кроме того, эхо-камеры могут привести к групповой поляризации, при которой ранее существовавшее умеренное убеждение (например, «я не уверен в мотивах беженцев») принимает более крайнюю форму вслед за более радикальными элементами сообщества ( е.g., «на самом деле беженцы спасаются не от насилия, а для того, чтобы получать бесплатные социальные пособия»).

Фундаментальный вопрос, который задают исследователи, исследующие ненависть в Интернете, заключается в том, поддаются ли онлайн-среды sui generis провокационному и оскорбительному поведению. Хорасани [29] отмечает, что, как и их коллеги в реальных социальных сетях, участники онлайн-групп «заводят дружбу, спорят друг с другом и вовлекаются в длительные и утомительные конфликты и споры» (стр.2). Moule et al. [30], однако, отмечают, что онлайн-среда создала новые формы социализации и вызвала изменения во внутри- и межгрупповых отношениях. Хардакер [3] утверждает, что относительная анонимность, обеспечиваемая онлайн-обменами, «может способствовать возникновению чувства безнаказанности и свободы от привлечения к ответственности за ненадлежащее поведение в сети» [sic] (стр. 215). В том же духе Chatzakou et al. [31] отмечают, что из-за псевдоанонимности онлайн-платформ люди, как правило, выражают свою точку зрения с меньшим сдерживанием, чем при личном общении.Паттон и др. [5] отмечают взаимную связь между насилием в сети и вне ее. Они утверждают, что низкие барьеры для входа в онлайн-среду изменили способ управления одноранговыми отношениями [5]. В целом, эти предыдущие результаты подтверждают и подчеркивают необходимость исследования онлайн-токсичности.

Темы и онлайн-токсичность

Предыдущее исследование показало, что одни темы более противоречивы, чем другие (см. Таблицу 1). К ним относятся национализм [29,32], сексизм [31], сельскохозяйственная политика [33], изменение климата ( там же, .), религиозные различия ( там же .), оборона [34], внешняя политика ( там же .), спецслужбы ( там же .), характеристики / личностные черты политика ( там же .), энергия [35] , вакцинация [19], фейковые новости [19] и контроль над огнестрельным оружием [26,34]. Например, Kittur et al. [27] обнаружили, что статьи в Википедии об известных людях, религии и философии вызывают больше споров и конфликтов.

В целом, пересечение между поведением пользователей в отношении комментирования и темой новостей еще недостаточно изучено, хотя некоторые исследования негативного поведения пользователей объясняют связь между темами и токсичными комментариями.Было обнаружено, что, хотя спорные политические или социальные темы обычно вызывают больше комментариев пользователей, пользователи часто читают комментарии к новостям ради развлечения, а не в ответ на саму новостную статью [43]. Другое исследование показало, что авторы ядовитых комментариев переформулировали значение новостей, чтобы вызвать ненависть к маргинализованной группе, даже если эта группа не была темой новостей [44].

Хотя существующие исследования негативного поведения в Интернете имеют значение для исследовательских вопросов, поставленных в этом исследовании, взаимосвязь между темами онлайн-новостей и токсичностью комментариев пользователей не изучалась напрямую и систематически.Ближайшее исследование, которое мы смогли найти, проведено Ксиазеком [34], который предлагает анализ содержания новостей и комментариев пользователей на двадцати новостных веб-сайтах с целью прогнозирования количества комментариев и их относительного качества с точки зрения вежливости и враждебности. Враждебность определялась как комментарии, «преднамеренно направленные на то, чтобы напасть на кого-то или что-то и тем самым вызвать гнев или раздражение путем использования обзыва, убийства персонажей, оскорбительных выражений, ненормативной лексики и / или оскорбительных выражений» [34] (стр. .854). Исследование показало, что новости об экономике, неэффективности правительства, иммиграции, контроле над оружием, обороне, внешней политике, спецслужбах и личностных качествах политиков более склонны вызывать враждебное обсуждение.

Несколько других исследований неявно рассматривали взаимосвязь между темой и токсичностью. Ван и Лю [45] находят поддержку в различных эмоциональных реакциях читателей, особенно на новостные статьи, в то время как Salminen et al. [11] анализируют цели онлайн-ненависти и обнаруживают, что СМИ часто становятся жертвами в их наборе данных.Опираясь на социолингвистику и социальную прагматику вежливости, Zhang et al. [22] изучите некоторые «предупреждающие знаки» в контексте английской Википедии, которые могут указывать на то, что онлайн-разговор, начавшийся гражданским, вот-вот сорвется. Однако их исследование явно не зависит от темы, поскольку не учитывает влияние темы и фокусируется исключительно на наличии риторических приемов в онлайн-комментариях.

В частности, в этих более ранних исследованиях не проводился тематический анализ содержания.Чтобы повысить токсичность онлайн-исследований, мы проводим тематический анализ, чтобы лучше понять токсичную реакцию аудитории на новостной контент в Интернете. Хотя взаимосвязь между новостными темами и онлайн-токсичностью систематически не исследовалась, более широкая литература, посвященная разжиганию ненависти в Интернете, предполагает, что эта тема находится в пределах множества других факторов, все из которых способствуют пониманию феномена токсичности в онлайн-комментариях. Эти исследования указывают на необходимость более глубокого анализа пересечения личных ценностей, членства в группах и темы.Хотя это исследование фокусируется только на взаимосвязи между темой и токсичностью, оно проводится с пониманием того, что результаты служат трамплином для дальнейших исследований сложной природы токсичных онлайн-комментариев.

Методология

Научно-исследовательский проект

Мы используем машинное обучение для классификации тематик новостных видеороликов. Для этого мы используем полностью подключенную нейронную сеть прямого распространения (FFNN), которая представляет собой простую и широко используемую архитектуру классификации [46].Затем мы автоматически оцениваем токсичность комментариев с помощью общедоступной службы API. Использование вычислительных методов важно, потому что огромное количество видео и комментариев делает их ручную обработку невозможной. В этом исследовании мы используем контент веб-сайта, помеченный по темам, чтобы автоматически классифицировать видео YouTube той же организации, у которых отсутствуют ярлыки тем. Другими словами, FFNN обучается текстовым статьям с веб-сайта организации, которые помечены ярлыками тем, а затем используются для прогнозирования тем видео YouTube, используя их названия и описания.Чтобы ответить на наш исследовательский вопрос, нам необходимо классифицировать видео, потому что видео включают комментарии пользователей, токсичность которых нас интересует. Затем мы оцениваем токсичность каждого комментария в каждом видео и проводим статистическое тестирование, чтобы изучить различия в токсичности между темами. Дополнительно мы проводим качественный анализ, чтобы лучше понять причины токсичности в комментариях.

Контекст исследования

Контекст нашего исследования — это Al Jazeera Media Network (AJ), крупная международная новостная и медийная организация, которая освещает новостные темы на своем веб-сайте и в различных социальных сетях.В целом, AJ — авторитетная новостная организация, получившая международное признание за свою журналистику. Однако из контента мы видим, что контент канала имеет «либеральный» оттенок, который может быть связан с политической поляризацией между правыми и левыми, особенно заметной в социальных сетях после президентской кампании в США в 2016 году [47]. Предыдущее исследование токсичности комментариев организации в социальных сетях [11] показало, что контент AJ привлекает большое количество ядовитых комментариев.Частично это можно объяснить тем фактом, что аудитория состоит из зрителей из более чем 150 стран, представляющих собой разноплановую смесь этнических, культурных, социальных и демографических групп. Предыдущая литература предполагает, что такое сочетание может привести к конфликтам. В то же время организация представляет собой интересный исследовательский контекст, поскольку она сообщает новости по широкому кругу серьезных тем и не имеет географических ограничений — например, AJ освещает политику США, а также международную политику, европейские дела и так далее.Однако сюда не входят развлечения и спорт (кроме крупных спортивных мероприятий, таких как чемпионат мира по футболу). По этой причине мы характеризуем контент как «серьезные новости» и учитываем широкий спектр тем и разнообразие аудитории, а также связанную с этим высокую распространенность токсичных комментариев, подходящих для целей настоящего исследования.

Сбор данных

Мы собираем два типа данных из новостного контента (см. Таблицу 2): текстовое содержание из новостных статей, опубликованных на английском языке на веб-сайте Al Jazeera (а) (https: // www.dropbox.com/s/keccjwuz0ruyztt/website%20data%20collection%20script.txt?dl=0) и (b) AJ +, один из каналов организации на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCV3Nm3T-XAgVhKH9jT0ViRg ). Веб-сайт посещают более 15 миллионов в месяц, а канал YouTube имеет более 500 000 подписчиков (август 2019 г.).

Для сбора данных YouTube мы используем официальный YouTube Analytics API (https://developers.google.com/youtube/analytics/) с разрешения владельца канала и в соответствии с условиями использования YouTube.На YouTube мы получаем все 33 996 доступных (до сентября 2018 г.) видео с их названиями, описаниями и комментариями. Комментарии на этом канале активно не модерируются, что дает хороший набор данных о нефильтрованных реакциях комментаторов. Мы собираем новости с помощью скрипта Python, который извлекает HTML-содержимое новых статей с веб-сайта новостной организации (см. Файл S1), включая информацию о содержании статьи, заголовке, дате публикации и темах. Данные сайта содержат 21 709 новостных статей, из них 13 058 (60.2%) были вручную помечены журналистами и редакторами AJ по актуальным ключевым словам. Всего журналисты используют 801 ключевое слово для категоризации новостных статей. Эта пометка делается для улучшения индексации новостей поисковой системой, чтобы теги размещались в системе управления контентом после публикации новости, чтобы охарактеризовать контент тематически описательными тегами, такими как «расизм», «окружающая среда». , «Выборы в США» и так далее.

Предварительная обработка данных

HTML-содержимое веб-сайта содержит некоторую ненужную информацию для задачи классификации, такую ​​как функции JavaScript, каталоги файлов, гипертекстовая маркировка (HTML), пробелы, небуквенные символы и стоп-слова (т.е. общеупотребительные английские слова, такие как «and», «of», которые не имеют особой отличительной ценности). Они не добавляют информации для алгоритма классификатора и, таким образом, удаляются. Поскольку модели машинного обучения принимают числа в качестве входных данных [48], мы преобразуем наши статьи в числа, используя технику Term Frequency – Inverted Document Frequency (TF-IDF), которая подсчитывает количество случаев, когда каждое уникальное слово появляется в каждой части контента. TF-IDF оценивает каждое слово в зависимости от того, насколько часто это слово встречается в данном фрагменте контента, и насколько оно редко встречается во всех частях контента [49].Затем мы преобразуем очищенные статьи в матрицу TF-IDF, исключая наиболее распространенные и редкие слова. Наконец, мы назначаем обучающие данные и метки достоверности, используя матрицу подсчета тем.

Классификация тем новостей

Мы используем очищенный текстовый контент веб-сайта вместе с темами для обучения классификатора нейронной сети, который классифицирует собранные видео по темам новостей. Обратите внимание, что вклад этой статьи заключается не в представлении нового метода, а в применении хорошо зарекомендовавших себя методов машинного обучения к нашей исследовательской проблеме.С этой целью мы разрабатываем модель FFNN с использованием Keras , общедоступной библиотеки Python Deep Learning (http://keras.io), которая позволяет нам создавать архитектуру FFNN (полностью подключенную двухуровневую сеть). Кроме того, мы создаем собственный класс для перекрестной проверки и оценки FFNN, поскольку Keras по умолчанию не поддерживает перекрестную проверку. Это необходимо, потому что перекрестная проверка является важным шагом для обеспечения правильности результатов машинного обучения [50].

Обучение FFNN проводилось с использованием данных веб-сайта, поскольку журналисты активно маркируют новостные статьи по темам, используя свою систему управления контентом, которая генерирует темы как «ключевые слова новостей», которые могут быть автоматически извлечены из исходного кода HTML.Контент YouTube не помечается, а содержит только общие классы, выбранные при загрузке видео на YouTube. Темы, создаваемые журналистами, имеют решающее значение, поскольку журналисты считаются экспертами в предметной области новостей, а использование данных, помеченных экспертами, как правило, улучшает производительность контролируемого машинного обучения [51], поскольку человеческий опыт помогает модели обнаруживать шаблоны из данных. С технической точки зрения, это проблема классификации с несколькими ярлыками, поскольку одна новостная статья обычно размечена по нескольким темам.Однако обратите внимание, что для статистического тестирования мы используем только тему с наивысшим рейтингом в новостной статье. В частности, выходные данные классификатора FFNN представляют собой матрицу значений достоверности для комбинации каждой новостной статьи и каждой темы. Из них выбранные темы превышают установленное пороговое значение для достоверности — в нашем случае мы используем обычно применяемое значение 0,5 для тестирования, а для статистики мы выбираем тему с наивысшим значением достоверности. Другими словами, у истории есть только одна «доминирующая» тема в статистическом анализе.Это сделано для экономии, поскольку использование всех или нескольких тем в рассказе сделало бы статистическое сравнение чрезвычайно сложным.

Оценка классификатора

Здесь мы приводим ключевые методы оценки и результаты классификации тем. Обратите внимание, что полное оценочное исследование применяемого классификатора FFNN представлено в Salminen et al. [48].

Во-первых, чтобы оптимизировать параметры модели FFNN, мы создаем вспомогательный класс для проведения случайной оптимизации как для создания матрицы TF-IDF, так и для параметров FFNN.Впоследствии мы определяем комбинацию параметров FFNN в пространстве поиска, которая обеспечивает наивысший балл F1 (то есть гармоническое среднее значение точности и отзыва). Эта комбинация используется для точной настройки параметров модели, и мы получаем солидную производительность (F1 _FFNN = 0,700). Под «твердым» мы подразумеваем, что результаты удовлетворительны для этого исследования, так что точность нашего алгоритма значительно выше, чем вероятность случайного выбора правильной темы (p = 1/799 ≈ 0.1%). FFNN также явно превосходит модель случайного леса (RF), которая была протестирована в качестве базовой модели (F1 _RF = 0,458).

В качестве альтернативы контролируемым методам мы также экспериментировали с Latent Dirichlet Allocation (LDA), методом неконтролируемого тематического моделирования [52]. LDA выводит скрытые паттерны («темы») из распределения слов в корпусе [53]. Для краткости мы исключаем из рукописи результаты этих экспериментов; ручная проверка показала, что автоматически предполагаемые темы LDA менее значимы и интерпретируемы, чем ключевые слова новостей, подобранные вручную журналистами, работающими в организации, содержание которой мы анализируем.Поэтому мы не используем LDA, а обучаем контролируемый классификатор на основе вручную аннотированных данных журналистов, которые могут считаться экспертами по новостным темам. Важность использования экспертов в предметной области для аннотации данных широко признана в литературе по машинному обучению [54,55]. Как правило, экспертные таксономии считаются золотыми стандартами классификации [56].

Мы применяем модель, обученную на содержимом веб-сайта (то есть очищенный текст статьи), применяем к видеоконтенту (т.е., объединенный текст заголовка и описания). Интуитивно мы предполагаем, что этот подход работает, потому что темы новостей, освещаемые на канале YouTube, очень похожи на темы, опубликованные на веб-сайте (например, охватывают множество политических и международных тем). Поскольку нам не хватает достоверной информации (на видео нет ярлыков), мы оцениваем достоверность результатов машинной классификации с помощью трех кодировщиков, которые классифицируют выборку из 500 видео, используя ту же таксономию, которую применяла машина.Затем мы измеряем простое соответствие между выбранными темами оценщиками-машинами и людьми и обнаруживаем, что среднее согласие между тремя оценщиками-людьми и машиной составляет 70,4%. Учитывая большое количество классов, мы довольны этим результатом. Что касается вероятности успеха, модель предоставила ярлык для 96,1% контента (то есть 32 678 из 33 996 видео на YouTube).

Оценка токсичности

Alphabet, материнская компания Google, запустила инициативу Perspective API, направленную на предотвращение онлайн-преследований и обеспечение более безопасных условий для обсуждений пользователей за счет обнаружения токсичных комментариев.API-интерфейс Perspective был обучен работе с миллионами онлайн-комментариев с использованием полу-контролируемых методов, чтобы зафиксировать токсичность онлайн-комментариев в различных контекстах [1]. Perspective API (https://perspectiveapi.com) определяет токсичный комментарий как «грубый, неуважительный или необоснованный комментарий, который может заставить вас покинуть обсуждение» [57]. Это определение имеет отношение к нашему исследованию, поскольку оно специально сосредоточено на онлайн-комментариях, из которых состоит наш набор данных. Обратите внимание, что Perspective API — это общедоступный сервис для прогнозирования токсичности комментариев в социальных сетях, обеспечивающий воспроизводимость процесса оценки.

Мы используем Perspective API для оценки комментариев, собранных для этого исследования. Получив ключ доступа к API, мы тестируем его работоспособность. Версия API на момент исследования имела два основных типа моделей: (а) альфа-модели и (б) экспериментальные модели. Альфа-модели включают модель оценки токсичности по умолчанию, в то время как экспериментальные модели включают тяжелую токсичность, быструю токсичность, нападение на автора, нападение на комментатора, бессвязное (то есть трудное для понимания), воспалительное (провокационное), вероятное отклонение (согласно Правила модерации New York Times), непристойные, спам и несущественные (т.е., короткие комментарии). В этом исследовании мы используем модель токсичности по умолчанию для альфа-категории, которая возвращает оценку от 0 до 1, где 1 — максимальная токсичность. Согласно документации Perspective API, полученные оценки представляют , вероятность токсичности , то есть насколько вероятно, что комментарий будет восприниматься онлайн-пользователями как токсичный. Чтобы получить оценки токсичности, мы отправили в Perspective API 320 246 комментариев; однако инструмент вернул некоторые пустые значения. Согласно документации API, непредоставление оценок может быть связано с содержанием не на английском языке и слишком длинными комментариями.В целом мы смогли успешно набрать 240 554 комментария, что составляет 78,2% комментариев в наборе данных.

Проверка вручную показала, что API-интерфейс Perspective смог хорошо определить токсичность комментариев. Чтобы дополнительно установить достоверность автоматической оценки Perspective API, мы провели ручную оценку случайной выборки из 150 комментариев. Обученный научный сотрудник определил, является ли комментарий ненавистным или нет (да / нет), и мы сравнили этот рейтинг с оценкой Perspective API.Мы используем порог 0,5, чтобы комментарии ниже этого порога считались нетоксичными, а комментарии выше — токсичными (обратите внимание, что это сопоставимо с порогом принятия решения классификатора, также 0,5). Мы получили процентное соответствие 76,7% между человеком-аннотатором и оценкой, присвоенной Perspective API, что мы считаем разумным для этого исследования. Мы также вычислили каппу Коэна, которая учитывает вероятность случайного согласия. Всего было заключено 135 соглашений (90% наблюдений), тогда как количество соглашений, ожидаемых случайно, составило бы 118.5 (79% наблюдений). Полученная каппа-метрика κ = 0,524 указывает на «умеренное» согласие [58]. Хотя в идеале оценка должна быть выше, мы считаем ее приемлемой для данного исследования, особенно с учетом доказательств того, что оценки токсичности очень субъективны в реальном мире [59,60].

Получение оценок токсичности новостных тем

После оценки комментариев к видео мы связываем каждый комментарий с темой из этого видео. Поскольку оценка токсичности каждого комментария известна, мы просто вычисляем среднюю оценку токсичности комментариев к данному видео.После этого мы получили среднюю оценку токсичности для каждого видео на основе токсичности его комментариев. Поскольку у нас также есть тема каждого видео, классифицированная с помощью FFNN, взятие средней оценки всех видео в рамках данной темы возвращает среднюю оценку токсичности этой темы.

Количественный анализ

Подготовка данных

Для упрощения статистического анализа мы сокращаем количество классов, группируя похожие темы в одну тему («суперкласс»).Таким образом, мы группируем людей по странам, страны по континентам и аналогичные темы в рамках одной темы. В большинстве случаев мы сохранили исходные названия, данные журналистами темам, только добавив еще одну тему. Например, Environment, Climate SOS и Weather превратились в Environment & Weather. Мы сгруппировали названия стран по континентам. Многие наблюдения для стран Ближнего Востока привели к созданию отдельного суперкласса Ближний Восток. Точно так же Израиль, Палестина и Газа были сгруппированы в суперкласс Израиль-Палестина.Группирование суперклассов было выполнено вручную одним из исследователей, сгруппировавшим темы в тематически согласованные классы, а другой исследователь подтвердил, что суперклассы логически соответствуют исходным классам. В таблице 3 показаны суперклассы с указанием количества тем и новостных видеороликов в них. В таблице S1 представлена ​​подробная таксономия группировки.

Таблица 3. Суперклассы (SC) и параметры выборки.

Обратите внимание, что «Израиль-Палестина» рассматривается как новостная тема, а не как регион, потому что новости в этой категории касаются различных аспектов регионального конфликта.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228723.t003

Создав суперклассы, мы сократили 73 темы до 19 суперклассов, при этом количество классов для анализа уменьшилось на 74%. Это увеличивает мощность анализа за счет увеличения количества наблюдений для каждого класса и упрощает интерпретацию результатов.

Результаты

Изучение средств токсичности по суперклассам дает интересную информацию (см. Таблицу 4). Например, расизм имеет самую высокую среднюю токсичность (M = 0.484, SE = 0,018) из новостных тем, а у науки и технологий самый низкий (M = 0,277, SE = 0,007). Из всех стран новости о России имеют наиболее токсичные отзывы (M = 0,426, SE = 0,013), а статьи о Латинской Америке имеют наименьшую токсичность (M = 0,359, SE = 0,006).

Хотя результаты исследований интересны, мы не можем утверждать, что токсичность расизма выше, чем у других суперклассов, без тестирования, если разница статистически значима. Это тестирование выполняется путем сравнения средней токсичности комментариев между суперклассами с использованием регрессионного анализа с фиктивными переменными, как показано в уравнении 1: (1) где CT _i — средняя токсичность комментариев для новостной статьи i , принадлежащей суперклассу j ( j = от 1 до 19).Бета — это предполагаемый коэффициент регрессии. Кроме того, это фиктивная переменная для суперкласса j . Для каждого попарного сравнения мы исключаем одну из фиктивных переменных, что делает ее базовой категорией, с которой сравниваются все остальные категории.

Поскольку в нашей регрессии нет других переменных, коэффициент для каждой фиктивной переменной представляет собой разницу в средних значениях токсичности соответствующего суперкласса и базового суперкласса. Обратите внимание, что F-тест для этой регрессии эквивалентен тесту одностороннего дисперсионного анализа (ANOVA) для всех групп со следующими гипотезами:

• Нулевая гипотеза: все βj (j> 0) равны нулю.
• Альтернативная гипотеза: хотя бы один из βj (j> 0) отличен от нуля.

Отклонение нулевой гипотезы указывает на то, что по крайней мере одно из двух средних не равно, и подтверждает дальнейшее попарное сравнение между средствами для уточнения точной схемы различий. Учитывая спецификацию регрессии, попарное сравнение средних значений суперкласса, то есть проверка статистической значимости между средними значениями двух суперклассов, может быть выполнено с помощью t-критерия статистической значимости соответствующих фиктивных коэффициентов.

Однако последовательность и эффективность оценки коэффициентов с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК) основаны на жизнеспособности нескольких допущений. Одним из наиболее уязвимых допущений является равенство дисперсии члена ошибки ε _i по наблюдениям. Тест Кука-Вайсберга [61] на гетероскедастичность показывает его нарушение для нашего набора данных. Следовательно, мы применяем оценку дисперсии Хубера – Уайта, которая представляет собой процедуру оценки, устойчивую к гетероскедастичности [62].Другим аспектом достоверности парных сравнений является корректировка p-значений для учета множественных сравнений. Эти корректировки необходимы, потому что мы проводим тесты одновременно с одним набором данных. Что касается анализа чувствительности, здесь применяются три типа корректировок: Бонферрони, Сидак и Шеффе [63]. В таблице S2 показаны попарные сравнения с каждой из этих корректировок. На рис. 1 представлена ​​сводка окончательных (красный на рис. 1) и неубедительных (желтый на рисунке) результатов.Из-за большого количества попарных сравнений мы показываем результаты в виде матрицы, где цвет указывает на значимость средних различий.

Рис. 1. Различия в токсичности тем.

Красный цвет указывает на устойчивые различия в трех примененных множественных сравнительных тестах. Оранжевый цвет указывает на различия, где несколько сравнительных тестов дают неубедительные результаты, а серые ячейки — различия, которые не значимы при p = 0,05.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0228723.g001

По результатам мы видим, что по четырем темам постоянно меньше токсичных ответов: наука и технологии, Окружающая среда и погода, Искусство и культура, Бизнес и экономика. Две другие категории, «Спорт» и «Здоровье», также менее провокационны, хотя некоторые методы тестирования дают незначительные результаты. Основная причина неубедительных результатов для этих двух категорий, вероятно, заключается в меньшем количестве наблюдений. Более провокационными темами, по сравнению с другими, являются Израиль-Палестина, Война и конфликт, Ближний Восток, Россия и Расизм.Данные вместе с полными статистическими результатами доступны в файле S2.

Качественный анализ

В дополнение к количественному анализу мы выполняем качественный анализ меньшего количества видео и комментариев, относящихся к этим видео. Для этого анализа мы целенаправленно отбираем 30 видеороликов с наивысшими показателями и 30 видеороликов с наименьшими показателями токсичности из 9 категорий видео (5 из них на более токсичны : расизм, Израиль-Палестина, Россия, война и конфликты и Ближний Восток; и 4 из них на менее токсичны (: наука и технологии, окружающая среда и погода, искусство и культура, бизнес и экономика).Эта выборка дает 30 × 2 × 9 = 540 видео.

Эти 540 видео и их комментарии были проанализированы на аналитические вопросы (AQ):

• AQ1: Почему комментарии могут быть токсичными в данном суперклассе?
• AQ2: Когда комментарии в общей токсичной теме являются нетоксичными? (Для AQ2 мы хотели провести сравнение токсичных и нетоксичных видео — хотя тема может вызывать большую токсичность, можем ли мы найти случаи, когда комментарии будут значительно менее токсичными? Если да, то в чем причина этого ?)
• AQ3: Когда комментарии становятся «токсичными»? (То есть, когда и почему такая нейтральная тема, как спорт, становится токсичной?)

Чтобы ответить на эти вопросы, один из исследователей вручную просмотрел все отобранные видео, изучив их содержание и прочитав соответствующие комментарии на YouTube.Этот исследователь определил темы для ответа на аналитические вопросы. Другой исследователь исследовал систематику темы и подтвердил ее. После этого первый исследователь завершил анализ.

Мы также записали количество просмотров, продолжительность, количество лайков и антипатий, а также количество комментариев для каждого проанализированного видео. Этот ручной сбор данных проводился в течение последних двух недель апреля 2019 года, статистика по этим данным представлена ​​в Таблице 5.

Таблица 5.Меры центральной тенденции для количества просмотров, продолжительности, количества лайков и антипатий, а также количества комментариев к видео в каждой категории.

В таблице игнорируются отсутствующие значения видео, которые были удалены между сбором количественных и качественных данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228723.t005

Чтобы понять, являются ли количество просмотров, продолжительность, количество лайков и антипатий и количество комментариев показателями токсичности видео, между этими значениями мы рассчитали коэффициент Пирсона.Значимые результаты показаны в Таблице 6. Хотя, похоже, не существует сильной объединяющей истории, похоже, что на больше антипатий к видео и большее количество комментариев коррелируют с более токсичными дискуссиями на видео , тогда как на больше лайков , большее количество просмотров , и более длинные видео коррелируют с меньшей токсичностью . Хотя корреляцию между лайками и антипатиями и количеством просмотров с показателем токсичности видео легко объяснить, продолжительность является неожиданным фактором.Казалось бы, , чем длиннее видео, , , тем менее токсичными будут его обсуждения . Это наводит нас на мысль, что, возможно, пользователи не хотели комментировать, не просмотрев видео целиком, а когда видеоролики были длиннее, это, вероятно, отговаривало их от просмотра контента и комментирования.

Прочитав и закодировав комментарии и обсуждения под видео, можно было обнаружить несколько тем, связанных с проявлением токсичности в этих видео.Эти темы обсуждаются ниже.

Графические видео

Качественный просмотр видеороликов показал, что графические видеоролики (обычно эти видеоролики также имеют заголовки и эскизы, указывающие на возможное графическое содержание) вызывают более страстные и, соответственно, более токсичные дискуссии. Напротив, видео, в которых есть интервью и студийные комментарии, вызывают менее токсичные обсуждения. Некоторые примеры этих высокотоксичных графических видео включают боев палестинцев с израильскими силами безопасности (BgplkpJrQXg), столкновений после похорон палестинского подростка (E-ypG-hh5qc) и российские войска входят на авиабазу в Крыму (EZzwv2byV6c).Напротив, когда интервью или студийные комментарии токсичны (например, UpFront — Headliner : Richard Barrett , ihvq4IlTfFk), они обычно направлены на ведущего или комментатора (например, «Идиот […] какой вы предлагаете »).

Гуманистические рассказы

Гуманистические истории, то есть истории, рассказывающие об отдельном человеке, с меньшей вероятностью будут вызывать токсичность даже в таких обычно токсичных категориях, как Ближний Восток и Война и конфликты.Некоторые примеры: паралимпийский чемпионат , проводимый на Ближнем Востоке впервые (y0Nr4gr6vZQ), Бывшие дети-солдаты Уганды возвращаются домой (oMFk-jNXZEQ), Дома с бомбами задерживают возвращение жителей Ирака возле Мосула (vDN5c7LTb94), и угандийских семей помнят пропавших детей (Se5KKIRsGH0). Несмотря на то, что в этих историях есть политические рамки, которые вызывают токсичность в другом контексте, гражданские истории о войне и конфликтах, похоже, привлекают менее токсичные комментарии.Это наблюдение также согласуется с предыдущим исследованием Джасперсона и Эль-Кихиа [64], в котором подчеркивалась важность роли медиа-организации в гуманитарном освещении Ближнего Востока в американских СМИ, особенно CNN.

История и исторические факты

Еще одним важным источником токсичности были дискуссии вокруг исторических событий и фактов. Эта тенденция была еще более очевидной в сочетании с освещением недостаточно представленных сообществ, которые меньше появляются в английских источниках новостей.Можно предположить, что, поскольку англоязычный контент по этим вопросам меньше появляется в новостных каналах, они привлекают больше внимания и обсуждения со стороны пользователей, которые заинтересованы в контенте. Предыдущее исследование утверждает, что пользователи социальных сетей с большей вероятностью будут получать доступ к новостям из международных новостных агентств и делиться ими [65]. Тогда кажется вероятным, что пользователи, которые чувствуют себя недопредставленными в новостном контенте на английском языке, скорее всего, будут распространять эти истории в социальных сетях, привлекая больше трафика и дискуссий.Например, видео под названием Посещение первого свободного черного города нового мира в Колумбии (8gaXfr9WNwo), Афро-кубинцев все еще во власти белого богатства (9ycZwyIFDHI), Колумбия : Повстанцы FARC разоружаются в переходных зонах. (CGy9vVJDsmQ) и Таиланд приглашает наследного принца стать новым королем. (eCm1LY3z7Kw) следуют этой тенденции. Обсуждения под этими видео в основном происходят между местными жителями (а не между местными жителями и посторонними), когда они пытаются согласовать события и факты, которые привели к ситуациям, освещаемым в новостях.Это страстные дискуссии на английском, а не на местном языке. Судя по языку, содержанию и направлениям дискуссий, мы видим, что они созданы для создания «правдивого» представления событий и сообщества международным зрителям.

Медиа как манипулятор

Распространенной тенденцией в менее токсичных категориях, таких как бизнес и экономика, и в высокотоксичных категориях, таких как расизм, является представление международных СМИ как инструмента манипуляции и пропаганды.Это распространено, даже когда сообщение кажется зрителю приемлемым (например, комментарий в видео STUART HALL — Race , Gender , Class in the Media , FWP_N_FoW-I, гласит: «Хорошее сообщение, но позор продвигает повестку дня »). В частности, освещение #BlackLivesMatter и связанных с ним новостей (например, стрельбы Фергюсона) встречает сопротивление, которое представляет освещение организации как антиамериканскую пропаганду, имеющую целью дестабилизировать общественность США. Соответственно, это создает трения между пользователями (предположительно гражданами США), которые поддерживают эти причины, и теми, кто рассматривает это как манипуляцию независимо от сообщения.Подобные дискуссии возникают вокруг дискуссий относительно России и Украины — с обеих сторон в зависимости от контекста видео. В видео о Мосуле ( Битва за Мосул : иракские войска продвигаются на восточном фронте , ivXrlDpjlB8) пользователи даже пытаются деконструировать содержание видео, а также политические манипуляции, на которые оно направлено (например, «парень на 1.30 даже не иракское »).

Интересно, что эта тенденция проявляется в категории Business & Economy. Хотя в целом эта категория менее токсична, большая часть ее охвата включает сопротивление со стороны пользователей, заинтересованных в контенте.Например, в видео «Экономика Ливана, пострадавшая от сирийского конфликта » (CIcNhnQigvU), ливанские пользователи, сообщившие о своих сообщениях, изображают освещение как экономическую манипуляцию. Подобные обсуждения представлены в видеороликах Япония готовится к повышению налога с продаж (BvWvrp7VZL8), Северная Дакота Коренные американцы чувствуют падение цен на нефть (VBLgARaM0Dk), Кубинская экономика переживает тяжелые времена на фоне опасений по поводу выпадений в Венесуэле и (O_N0005c3p6) Голосование в Крыму приносит экономическую неопределенность (GJpo6BVaRw4).

Религия

Последний источник токсичности, который следует отметить, — это религиозные дискуссии, которые разгораются в комментариях. Их можно оформить двумя способами: (1) дискуссии между двумя пользователями, исповедующими разные религиозные убеждения; (2) обсуждения между пользователями с религиозными убеждениями и без них.

Примером для первой категории может служить этот сокращенный обмен мнениями между двумя зрителями из видео Столкновения армии Филиппин с повстанцами на юге (aBmrw5HEu48):

• Пользователь 1: «Ислам — преступление против человечности […] Откажитесь от ислама, и однажды вы почувствуете вкус мира […]»
• Пользователь 2: «Христиане уничтожили 100 миллионов туземцев в Новом Свете, что является геноцидом.Преступление против человечества, Исламский мир никогда не достиг таких потерь, а вы говорите, что это преступление против человечества? Как глупо […] »

Эти дискуссии обычно строятся вокруг предполагаемых преступлений, совершенных религиозными учреждениями и представителями определенных религий в прошлом.

Вторая категория вызвана комментариями пользователей, которые не являются токсичными по своей природе и охватывают сентиментальные религиозные заклинания. Часто они встречают гнев со стороны пользователей (которые могут быть менее религиозными, не иметь религиозных убеждений, иметь другую точку зрения на конкретную религию или от других религий), которые указывают, что религиозные институты и убеждения были виновниками этих проблем. в первую очередь.Вот пример обмена для этой категории из видео Хрупкое перемирие нарушено в сирийском лагере беженцев (Tk93DoL67c8):

• «Да благословит Аллах и приветствует моджахедов»
• «Аллах не говорит вам брать в руки оружие […] Аллах не говорит вам иметь 20 детей, а затем не давать им образования».

Обсуждение

Позиционирование результатов к предыдущим исследованиям

Наши результаты подтверждают предыдущее исследование, в котором подчеркивается влияние тем на эмоциональный уровень комментариев пользователей в социальных сетях [33,40].Мы распространяем эту связь на сферу сетевых новостных СМИ, уделяя особое внимание взаимосвязи между содержанием новостей в Интернете и токсичностью комментариев в социальных сетях. Темы, связанные с более высокой степенью токсичности, могут быть истолкованы как более вызывающие разногласия для онлайн-аудитории, что особенно заметно в онлайн-среде, состоящей из участников с очень разным происхождением, культурами, религиями и т. Д. В целом, темы с политическим подтекстом (например, Война и Конфликт, Ближний Восток) вызывают большую токсичность, чем неполитические темы (например.g., Sports, Science & Technology), что подтверждает предыдущие исследования, связывающие политику и онлайн-токсичность [11,21,66].

Что касается качественного анализа, связь между графическим содержанием и токсичностью согласуется с предыдущим исследованием, которое утверждает, что графические изображения и / или изображения насилия в освещении новостей вызывают более высокий интерес и вызывают более страстные реакции — как отрицательные, так и положительные [67,68] . Мультимедийные новости вызывают больше комментариев пользователей, и существует небольшая положительная корреляция между мультимедиа и онлайн-враждебностью [69].Было также высказано предположение, что особенно тщательно оформленные образы войны могут создавать повествования в рамках официальных повесток дня и дискурса [70]. Затем становится возможным, что эти видео вызывают реакцию как на их содержание, так и на планы, которые они, похоже, развивают.

Другой конкретный аспект, который следует упомянуть из качественного анализа, заключается в том, что ядовитые комментарии часто сосредоточены на теме (например, религии, политике), а не на других участниках или некоторых не связанных целях.Это характеризует типичную природу токсичности в контексте новостей как «тематическую токсичность» в отличие от других форм токсичности, таких как мстительная токсичность [28], когда участники атакуют друг друга. Эти личные нападки более распространены, когда участники взаимодействуют; например, редактирование страницы Википедии с противоречивым содержанием [1], но они, похоже, не очень распространены среди токсичных онлайн-новостей. Это говорит о том, что пользователи не просматривают новостные видеоролики, комментируя совместные усилия (например,g., обсуждение, беседа или дебаты), но просто как «событие, которое можно прокомментировать». В частности, нападения на маргинализированные или уязвимые группы (например, меньшинства, женщины), о которых сообщалось в некоторых более ранних исследованиях [26], редко отражаются в токсичности сетевых новостей; опять же, это подчеркивает, что цель токсичности — это «тема», а не случайный человек или группы. Однако мы можем наблюдать групповое поведение, когда тема относится к определенной группе; например, иммиграционные видео привлекают антииммиграционные комментарии, а религиозные видео — антиисламские комментарии.

Более того, появление темы « История и исторические факты » показывает, как разные группы в определенном смысле «борются из-за повествования», то есть как следует оформлять и интерпретировать новостные сюжеты. Это интересно контрастирует с теорией установления повестки дня, поскольку аудитория может атаковать сам новостной канал, бросая вызов его авторитету, определяющему повестку дня. Этот вывод поддерживается темой «СМИ как манипулятор» и может быть понят, если иметь в виду, что онлайн-читатели в целом делятся на «солдат» (чья онлайн-деятельность организована и основана на группах) и «игроков», «сторожевых псов» и «Верующие» (которые по разным причинам действуют по собственной инициативе) [43].Кроме того, существует очевидная связь с темой «фейковых новостей», когда пользователи социальных сетей все чаще подвергают сомнению надежность новостных каналов [71].

В совокупности эти темы предполагают, что аудитория навязывает свою собственную интерпретацию и взгляды на то, что произошло, вместо того, чтобы с готовностью принять факты или сюжетную линию основного выпуска новостей. Это имеет как минимум два важных значения: во-первых, для государственной политики эти комментарии предоставляют отличный материал для анализа альтернативных фактов или повествований, поскольку комментаторы в социальных сетях четко озвучивают свои — иногда отклоняющиеся — интерпретации.Во-вторых, новостное агентство может использовать эти комментарии для сегментирования аудитории на основе различных мировоззрений, представленных в комментариях. Один из подходов к этому — создание образов аудитории с использованием данных социальных сетей [72,73] или других форм онлайн-аналитики новостей [24].

Практическое значение

В эпоху социальных сетей СМИ становится все труднее не восприниматься как манипулятор или заинтересованная сторона в самих дебатах. Однако новостные каналы не могут изолировать себя от реакции аудитории в дикой природе.Анализ настроений новой аудитории важен для использования двустороннего характера социальных сетей в Интернете [74] и для понимания различных источников «цифровой предвзятости» аудитории и самих новостных каналов.

Наши результаты показывают, что новостные каналы имеют и не имеют влияния на токсичность комментариев в своих статьях. Таким образом, сила исходит из того факта, что как выбор темы (то есть, какие темы сообщаются), так и построение темы (т.д., как освещается тема) влияют на токсичность ответа комментаторов в социальных сетях. Как эмпирические результаты, так и теоретическая связь между токсичностью и установкой повестки дня [75] и онлайн-токсичностью предполагают, что создатели контента — намеренно или непреднамеренно — имеют власть над токсичностью онлайн-разговоров. Однако непредсказуемый характер комментариев в социальных сетях может ограничить возможности владельца канала управлять токсичностью комментариев. Например, нейтральная тема может стать «токсичной» после введения спорных элементов, таких как религия.Мы наблюдали примеры этого в видеороликах «Израиль-Палестина» и «Война-конфликт», где разные политические или национальные пристрастия вызывают токсичность, очень похожую на групповое поляризационное поведение [21].

Для новостных каналов избегать деликатных тем из-за вероятных токсических реакций означало бы подчиниться «тирании аудитории», то есть избегать важных тем из-за страха токсических реакций. Очевидно, что это не лучшая стратегия, поскольку ответственные редакционные решения должны приниматься на основе актуальности новостей, а не их противоречивого характера.Однако игнорирование реакции новостной аудитории тоже бесполезно, поскольку в настоящее время комментарии в социальных сетях представляют собой важную форму публичного дискурса, которую СМИ не должны игнорировать. Следовательно, необходимо найти баланс, способствующий конструктивному обсуждению и дебатам по темам, не жертвуя освещением деликатных тем.

Возможно, полезным правилом является то, что в процессе выбора темы создателей контента должны знать о подстрекательском характере темы контента и, возможно, использовать эту информацию, чтобы сообщать таким образом, чтобы смягчить негативные ответы, а не поощрять их .Этот подход совместим с идеей «деполитизации», предложенной Гамильтоном [76]. Обратите внимание, что деполитизация не означает избегание политических тем. Это означает снятие противоречивой темы с помощью стиля обрамления, который направлен на снижение токсичности при сохранении. На практике журналисты могут использовать информацию о предыдущей токсичности по данной теме при составлении своих новостей, особенно в контексте тем с известной высокой токсичностью.

Особенно при работе с международной аудиторией разнообразие религиозных и политических взглядов может привести к повышенной токсичности, когда истории рассказываются таким образом, который кажется несправедливым или несбалансированным для группы участников.Поэтому мы предлагаем создателям контента стремиться к тому, чтобы стиль отчетности выглядел объективным и сбалансированным , , особенно для тем с историей более токсичных комментариев . В качестве иллюстрации рассмотрим бинарный выбор: если журналист знает, что Тема А противоречива, направлена ​​ли его стратегия создания сюжета на (а) обострение разногласий или (б) на смягчение разногласий? Мы утверждаем, что этот стратегический выбор важен для исхода токсичности.

Наши качественные результаты показывают, что когда история, относящаяся к теме с высокой средней токсичностью, получает нетоксичные ответы, это часто является следствием того, как о ней сообщают.Это особенно заметно в видеороликах с тегами «Гуманистические» или «Гуманистические истории», в которых рассказываются истории, посвященные реальным обычным людям. Цитата пользователя из истории «Угандийские семьи помнят потерянных детей» проливает свет на то, почему гуманистические истории, вероятно, будут восприняты более позитивно: «Это действительно отличное видео — информативное и легкое для просмотра, заставляет задуматься о том, насколько вы на самом деле благодарны. ” В целом в этих человеческих историях токсичность кажется менее распространенной. Обратите внимание, что мы не утверждаем, что человеческий рассказ должен применяться к каждой истории.Скорее рассматривайте новостные репортажи как смесь стилей и тем оформления. Эта смесь может иметь темы и стили оформления в различных пропорциях, чтобы повлиять на общий уровень токсичности новостной организации. С одной стороны, у нас есть новостная организация, которая освещает только спорные темы в поляризующем стиле фреймов. Эта комбинация, очевидно, дает максимальную токсичность в реакции аудитории. Противоположная крайность, означающая, что нужно избегать спорных тем и сообщать обо всем с использованием неполяризационной стратегии, снизит токсичность.Баланс можно найти где-то посередине, при справедливом освещении спорных тем с использованием разных стилей построения сюжета. До сих пор токсичность не была фактором при принятии редакционных решений, но может ли это быть? Этот вопрос стоит задать.

Приведенные выше руководящие принципы подчеркивают необходимость аналитического понимания токсичного поведения новостной аудитории и поиска способов смягчения его последствий в рамках и передовой практике ответственного новостного репортажа. Наши результаты не призваны побудить средства массовой информации избегать тем, которые вызывают токсичность, или обвинять их в токсичности.Скорее, результаты отражают сложные отношения между темами и новостной аудиторией. С этой целью важно отметить, что поведение при чтении и комментировании не всегда следует логике традиционных новостных стандартов при определении того, заслуживают ли новости доверия или нет [77]. Ценность новостей резко изменилась с момента появления онлайн-новостей и онлайн-комментирования. Бэ [78], например, обнаружил, что читатели, которые получали доступ к новостям через социальные сети, имели заметно повышенную склонность верить политическим слухам.В одном исследовании новостные статьи, в которых использовались источники — традиционно мерило объективности статьи — вызвали большую враждебность в разделах комментариев, в то время как участие журналиста в комментариях повысило качество комментариев [34].

Ограничения исследования

Естественно, у данного исследования есть некоторые ограничения. Во-первых, исследование предполагает, что темы, комментарии которых более токсичны, также являются более провокационными темами, чем темы, комментарии которых менее токсичны. Однако наличие токсичности может иметь и другие причины, помимо самого видео, например.g., ядовитый обмен мнениями между комментаторами. В таком случае токсичность возникает из-за того, что вы не смотрели видео, а из-за враждебных комментариев. Тема новостей, хотя и важная, — не единственный фактор, побуждающий к ядовитым комментариям. Напротив, индивидуальное поведение при размещении сообщений является определяющим фактором в прогнозировании распространения ненависти в Интернете. Например, Cheng et al. [79] обнаружили, что, хотя базовый уровень онлайн-ненависти был выше по некоторым темам, настроение пользователей и наличие существующего троллингового поведения со стороны других пользователей в контексте обсуждения удвоили базовые показатели пользователей за участие в троллинговом поведении.

Как социальное явление, токсичные онлайн-комментарии формируются под воздействием многих контекстуальных факторов [77], включая индивидуальную психологию и групповую динамику. Исследование Kaakinen et al. [80] обнаружили, что ненависть в Интернете усилилась после террористических атак в Париже в ноябре 2015 года и что более широкие социальные явления в разное время влияют на распространенность ненависти в Интернете. Сложность вопроса отражается в том, как исследования комментариев пользователей рассредоточены по разным дисциплинам, включая журналистские исследования, коммуникативные исследования, социальную психологию и информатику, что затрудняет всеобъемлющее понимание этой области [77].Эти отличительные характеристики онлайн-комментариев подчеркивают тот факт, что ненавистные и ядовитые ответы пользователей на определенные темы связаны не с самой темой, а с другими факторами. Поэтому будущие исследования должны быть нацелены на синтез концептуальной основы токсичности онлайн-новостей, которая будет включать элементы темы, динамику взаимодействия пользователя с пользователем и построение сюжета. Согласно нашим выводам, эти три столпа важны для понимания токсичности в контексте новостей.

Во-вторых, в этом исследовании мы делаем некоторые предположения, которые облегчают анализ, но могут внести некоторую степень ошибки.Мы предполагаем, что тема комментария совпадает с темой видео, из которого мы его собрали. Однако возможно, что некоторые комментарии не по теме, то есть не затрагивают тему видео. В таком случае тема комментария не будет соответствовать теме видео. При интерпретации результатов полезно рассматривать комментарии читателей к новостному онлайн-контенту как особый тип текста. You et al. [81] описывают онлайн-комментарии как «коммуникативные», «паразитические» и «интертекстуальные» (стр. 5). Комментарии используют ту же платформу, что и исходную новость, и отвечают как на оригинал, так и на комментарии других пользователей.Онлайн-комментарии могут создаваться спустя долгое время после того, как новость впервые появилась, и могут служить интересам пользователей, которые имеют мало общего с исходной новостью.

В-третьих, что касается аутентичности комментария, возможно, что образец содержит некоторые комментарии ботов. Несмотря на то, что на YouTube есть механизмы фильтрации для ботов, и все комментарии, которые мы вручную проверяли для этого исследования, казались реальными комментариями пользователей, возможно, что там могли быть некоторые комментарии ботов. В этом отношении мы зависим от обнаружения ботов, применяемого YouTube, поскольку обнаружение ботов само по себе является сложным предметом исследования [82].В целом, у нас нет оснований полагать, что вышеуказанные проблемы будут систематически влиять на данную тему по другой теме. Скорее, в среднем, вероятно, что токсичность в значительной степени вызвана темой видео, и, в среднем, комментарии связаны с видео, а не с внешними стимулами.

В-четвертых, наш анализ не включает факторы, такие как время и характеристики пользователя, которые могут способствовать токсичности. К сожалению, как отмечалось в предыдущем исследовании [83], эти характеристики трудно получить, поскольку платформы социальных сетей обычно не раскрывают пользовательские характеристики на уровне комментариев (например,г., возраст, пол, страна). Здесь мы сосредоточились на анализе темы и токсичности.

Что касается обобщаемости результатов, ядовитые комментарии могут отличаться в разных новостных организациях и географических регионах. Тем не менее, выбранный новостной канал, который имеет разнообразную международную аудиторию, освещает самые разные темы, от политики до международных отношений, и имеет значительную комментирующую активность среди своей аудитории. Несмотря на то, что эти функции делают его образцом для современного новостного канала, который сталкивается с проблемой онлайн-токсичности, в будущей работе было бы желательно воспроизвести анализ с контентом из других каналов.Более того, исследование проводилось только на английском языке, что оставляет возможность для повторения на других языках.

Перспективы будущих исследований

Мы определяем несколько плодотворных направлений будущих исследований. Во-первых, в будущих исследованиях можно будет изучить, как различные стили оформления историй (фактические / односторонние / человеческие истории и т. Д.), А также лингвистический стиль освещения новостей влияют на токсичные комментарии в рамках темы. Здесь мы исследовали различия в токсичности между темами. Поскольку мы наблюдаем, что существует также вариация токсичности в рамках темы, будущие исследования могли бы объяснить вариации внутри темы, например, путем анализа влияния языковых моделей на среднюю токсичность комментариев.Другие идеи для будущих исследований включают анализ данных из дополнительных новостных каналов и сравнение результатов, обеспечение более глубокого анализа, выходящего за рамки включенной таксономии суперкласса, и анализ различий между уровнями токсичности в комментариях YouTube и комментариях в других социальных сетях. Наконец, необходимо исследование взаимодействия канала с аудиторией с особым упором на то, может ли участие журналиста в социальных сетях снизить токсичность и каким образом.

Заключение

Классифицируя десятки тысяч онлайн-видео по темам новостей и оценивая токсичность комментариев к видео, наш эмпирический анализ показывает связь между темами онлайн-новостей и средней токсичностью комментариев.Результаты подчеркивают наличие тематической токсичности в контексте онлайн-новостей и дают некоторые предложения для новостных каналов, чтобы потенциально снизить токсичность в их каналах в социальных сетях.

Ссылки

1. 1. Вульчин Э., Тейн Н., Диксон Л. Ex Machina: личные атаки в большом масштабе. Материалы 26-й Международной конференции по всемирной паутине. Республика и кантон Женева, Швейцария: Руководящий комитет международных конференций в Интернете; 2017 г.С. 1391–1399.
2. 2. Хоссейнмарди Х., Маттсон С.А., Рафик Р.И., Хан Р., Ур.К., Мишра С. Анализ помеченных инцидентов киберзапугивания в социальной сети Instagram. Социальная информатика. Спрингер, Чам; 2015. С. 49–66.
3. 3. Хардакер К. Троллинг в асинхронной компьютерной коммуникации: от пользовательских дискуссий до академических определений. Журнал исследований вежливости. 2010. 6: 215–242.
4. 4. Hauser F, Hautz J, Hutter K, Füller J. Firestorms: Моделирование распространения конфликтов и стратегий управления в онлайн-сообществах.Журнал стратегических информационных систем. 2017; 26: 285–321.
5. 5. Паттон Д.Ю., Эшманн Р.Д., Эльзаэссер К., Боканегра Э. Палки, камни и аккаунты в Facebook: что аутрич-работники знают о социальных сетях и насилии городских банд в Чикаго. Компьютеры в поведении человека. 2016; 65: 591–600.
6. 6. Берлет С. Когда ненависть перешла в Интернет. Весенняя конференция Северо-восточной социологической ассоциации в апреле. Citeseer; 2001. С. 1–20.
7. 7. Чандрасекхаран Э., Самори М., Сринивасан А., Гилберт Э.Мешок сообществ: выявление оскорбительного поведения в Интернете с помощью уже существующих данных в Интернете. Материалы конференции CHI 2017 г. по человеческому фактору в вычислительных системах. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017. С. 3175–3187.
8. 8. Wojcieszak ME. Компьютерный ложный консенсус: радикальные онлайн-группы, социальные сети и средства массовой информации. Массовые коммуникации и общество. 2011; 14: 527–546.
9. 9. Мартенс М., Шен С., Иосуп А., Койперс Ф. Обнаружение токсичности в многопользовательских онлайн-играх.Материалы международного семинара 2015 года по сетевой и системной поддержке игр. Пискатауэй, Нью-Джерси, США: IEEE Press; 2015. С. 5: 1–5: 6. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2984075.2984080
10. 10. Мохан С., Гуха А., Харрис М., Попович Ф., Шустер А., Прибе С. Влияние токсичных слов на здоровье сообществ Reddit. SpringerLink. Спрингер, Чам; 2017. С. 51–56.
11. 11. Салминен Дж., Алмерехи Х., Миленкович М., Юнг С., Ан Дж., Квак Х. и др. Анатомия ненависти в Интернете: разработка моделей таксономии и машинного обучения для выявления и классификации ненависти в средствах массовой информации в Интернете.Материалы Международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям (ICWSM 2018). Сан-Франциско, Калифорния, США; 2018.
12. 12. Kwon KH, Gruzd A. Оскорбительные комментарии в Интернете заразительны? Сравнение публичных и межличностных ругательств в ответ на видео кампании Дональда Трампа на YouTube. Интернет-исследования. 2017; 27: 991–1010.
13. 13. Массанари А. #Gamergate и The Fappening: как алгоритм, управление и культура Reddit поддерживают токсичные технокультуры.Новые СМИ и общество. 2017; 19: 329–346.
14. 14. Рафик Р.И., Хоссейнмарди Х., Хан Р., Ур. Q, Мишра С., Маттсон С.А. Будьте осторожны с тем, чем вы поделитесь за шесть секунд: обнаружение случаев киберзапугивания в Vine. Материалы Международной конференции IEEE / ACM 2015 г. по достижениям в области анализа социальных сетей и добычи полезных ископаемых 2015 г. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM; 2015. С. 617–622.
15. 15. Райт Л., Рутс Д., Диллон К.П., Салим Х.М., Бенеш С. Векторы для контрреча в Твиттере. Материалы первого семинара по оскорбительным языкам в Интернете.2017. С. 57–62.
16. 16. Бэк Э.А., Бэк Х., Сенден М.Г., Сикстрем С. От меня к нам: формирование группы и лингвистическая адаптация на онлайн-ксенофобном форуме. JSPP. 2018; 6: 76–91.
17. 17. Чен Й, Конрой Нью-Джерси, Рубин ВЛ. Вводящий в заблуждение онлайн-контент: признание кликбейта ложной новостью. Труды ACM 2015 г., посвященные семинару по обнаружению мультимодального обмана. ACM; 2015. С. 15–19.
18. 18. Шу К., Слива А., Ван С., Тан Дж., Лю Х. Обнаружение фейковых новостей в социальных сетях: перспектива интеллектуального анализа данных.Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations. 2017; 19: 22–36.
19. 19. Маррес Н. Почему проблемы с картой? Об анализе противоречий как цифровом методе. Наука, технологии и человеческие ценности. 2015; 40: 655–686.
20. 20. Салминен Дж. Сила Google: исследование обмена рекламой в Интернете. Турку: магистерская работа. Школа экономики Турку; 2009.
21. 21. Дель Викарио М., Вивальдо Дж., Бесси А., Золло Ф., Скала А., Калдарелли Дж. И др. Эхо-камеры: эмоциональное заражение и групповая поляризация на Facebook.Научные отчеты. 2016; 6: 37825. pmid: 27
2
22. 22. Чжан Дж., Чанг Дж., Данеску-Никулеску-Мизил Ч., Диксон Л., Хуа Й., Тараборелли Д. и др. Разговоры пошли наперекосяк: обнаружение ранних признаков неудач в разговоре. Труды 56-го Ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные документы). 2018. С. 1350–1361. https://aclweb.org/anthology/papers/P/P18/P18-1125/
23. 23. Burggraaff C, Trilling D. Через другие ворота: автоматический анализ содержания различий в онлайн-новостях и печатных новостях.Журналистика. 2017; 1464884917716699.
24. 24. Квак Х, Ан Дж, Салминен Дж, Юнг С.Г., Янсен Б.Дж. Что читаем, что ищем: внимание СМИ и внимание общественности 193 стран. Материалы веб-конференции. Лион, Франция; 2018. http://arxiv.org/abs/1802.06437
25. 25. Мондал М., Сильва Л.А., Беневенуто Ф. Изучение разжигания ненависти в социальных сетях. Материалы 28-й конференции ACM по гипертексту и социальным медиа. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017 г.С. 85–94.
26. 26. Херринг С., Джоб-Слудер К., Шеклер Р., Бараб С. Поиск безопасности в Интернете: управление «троллингом» на феминистском форуме. Информационное общество. 2002; 18: 371–384.
27. 27. Kittur A, Chi EH, Suh B. Что есть в Википедии?: Отображение тем и конфликтов с использованием структуры категорий с социальными аннотациями. Материалы конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. ACM; 2009. С. 1509–1512.
28. 28. Гаримелла К., Де Франсиши Моралес Дж., Гионис А., Матиудакис М.Уменьшение противоречий за счет соединения противоположных взглядов. Труды Десятой Международной конференции ACM по веб-поиску и интеллектуальному анализу данных. ACM; 2017. С. 81–90.
29. 29. Хорасани ММ. Разногласия на сетевых дискуссионных форумах. В: Bons I, Kaltwasser D, Gloning T, редакторы. Fest-Platte für Gerd Fritz. Гиссен; 2008. http://www.festschrift-gerd-fritz.de/files/moshtagh-khorasani_2008_controversies-in-online-discussion-forums.pdf
30. 30. Муле Р.К., Деккер С.Х., Пируз, округ Колумбия.Технологии и конфликты: групповые процессы и коллективное насилие в эпоху Интернета. Преступность, закон и социальные изменения. 2017; 68: 47–73.
31. 31. Чатзаку Д., Кортеллис Н., Блэкберн Дж., Де Кристофаро Э., Стрингини Дж., Вакали А. Измерение #GamerGate: рассказ о ненависти, сексизме и издевательствах. Материалы 26-й Международной конференции по World Wide Web Companion. Республика и кантон Женева, Швейцария: Руководящий комитет международных конференций в Интернете; 2017. С. 1285–1290.
32. 32. Ерявец К., Ковачич М.П. «Ты не понимаешь, это новая война!» Анализ языка вражды в комментариях новостных веб-сайтов. Массовые коммуникации и общество. 2012; 15: 899–920.
33. 33. Маррес Н., Моутс Д. Отображение противоречий в социальных сетях: аргументы в пользу симметрии. Социальные сети + общество. 2015; 1: 2056305115604176.
34. 34. Ксиазек ТБ. Комментирование новостей: объяснение степени и качества комментариев пользователей на новостных сайтах. Журналистика.2018; 19: 650–673.
35. 35. Мунк А. Отображение противоречий в области ветроэнергетики в Интернете: Введение в методы и наборы данных. 2014.
36. 36. Lim JS. Как паракризисная ситуация спровоцирована огненной бурей и визуальным издевательством в сети: Тестирование модели развития паракризиса. Компьютеры в поведении человека. 2017; 67: 252–263.
37. 37. Мконо М. «Осторожно, тролль!»: Провокации и преследования в социальных сетях, посвященных туризму и гостеприимству. Актуальные проблемы туризма.2018; 21: 791–804.
38. 38. Бишоп Дж. Представления «троллей» в средствах массовой информации: обзор медиатекстов и моральная паника, связанная с «интернет-троллингом». Международный журнал веб-сообществ. 2014; 10: 7–24.
39. 39. Салек Т.А. Тенденции разногласий: риторическая форма выступления Миа и Ронана Фэрроу в онлайн-кампании против # WoodyAllen в 2014 году. Коммуникация, культура и критика. 2015; 9: 477–494.
40. 40. Киттур А., Чи Э., Сух Б.Что есть в Википедии?: Отображение тем и конфликтов с использованием структуры категорий с аннотациями. Труды конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2009. С. 1509–1512.
41. 41. Дэвидсон Т., Уормсли Д., Мэйси М., Вебер И. Автоматическое обнаружение языка вражды и проблема оскорбительной лексики. Труды одиннадцатой международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям. Монреаль, Канада; 2017. С. 512–515.
42. 42. Chatzakou D, Kourtellis N, Blackburn J, De Cristofaro E, Stringhini G, Vakali A.Ненависть не двойственна: изучение оскорбительного поведения #GamerGate в Twitter. Материалы 28-й конференции ACM по гипертексту и социальным медиа. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017. С. 65–74.
43. 43. Эрявец К. Читатели комментариев к новостям в Интернете: почему они читают комментарии с языком вражды? ANNALES Histoire, Sciences Sociales. 2014. С. 451–462.
44. 44. Ерявец К., Ковачич М.П. «Ты не понимаешь, это новая война!» Анализ языка вражды в комментариях новостных веб-сайтов.Массовые коммуникации и общество. 2012; 15: 899–920.
45. 45. Ван Дж-Х, Лю Х-Й. Выявление эмоций читателя, вызванных новостными статьями. Материалы 4-й междисциплинарной международной конференции по социальным сетям. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017. С. 45: 1–45: 7.
46. 46. Ding BNKL. Основы нейронных сетей с графами, алгоритмами и приложениями. Мак Гроу-Хилл. 1996 [цитировано 21 марта 2017 года]. http://www.academia.edu/download/33729166/NNFundamentalsGraph.pdf
47. 47. Ван И, Ло Дж., Ниеми Р., Ли И, Ху Т. И вспыхнет пламя через «Нравится»: определение тематических предпочтений последователей Трампа в Твиттере. ICWSM. 2016. С. 719–722.
48. 48. Салминен Дж., Йоганатан В., Капоран Дж., Янсен Б.Дж., Юнг С.Г. Подход машинного обучения к автоматической пометке онлайн-контента для эффективности контент-маркетинга: сравнительный анализ методов и типа контента. Журнал бизнес-исследований. 2019; 101: 203–217.
49. 49. Рамос Дж.Использование tf-idf для определения релевантности слова в запросах документа. Материалы первой учебной конференции по машинному обучению. 2003. С. 133–142.
50. 50. Крог А., Ведельсби Дж. Ансамбли нейронных сетей, перекрестная проверка и активное обучение. Достижения в области нейронных систем обработки информации. 1995. С. 231–238.
51. 51. Гилкрист А. Тезаурусы, таксономии и онтологии — этимологическое примечание. Журнал документации. 2003; 59: 7–18.
52. 52. Хонг Л., Дэвисон Б.Д.Эмпирическое исследование тематического моделирования в твиттере. Материалы первого воркшопа по аналитике социальных сетей. acm; 2010. С. 80–88.
53. 53. Blei DM, Ng AY, Jordan MI. Скрытое размещение Дирихле. J Mach Learn Res. 2003; 3: 993–1022.
54. 54. Könik T, Laird JE. Изучение иерархии целей на основе структурированных наблюдений и экспертных аннотаций. Машинное обучение. 2006. 64: 263–287.
55. 55. Сноу Р., О’Коннор Б., Джурафски Д., Нью-Йорк. Дешево и быстро — но разве это хорошо ?: оценка аннотаций, не являющихся экспертами, для задач на естественном языке.Материалы конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка. Ассоциация компьютерной лингвистики; 2008. С. 254–263.
56. 56. Чилтон LB, Литтл G, Edge D, Weld DS, Landay JA. Каскад: создание таксономии краудсорсинга. Труды конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. ACM; 2013. С. 1999–2008.
57. 57. Алфавит. Перспективный API. 2018 [цитировано 22 августа 2018 года]. https://www.perspectiveapi.com/#/
58. 58.Ди Эухенио Б.Д., Гласс М. Статистика Каппы: второй взгляд. Компьютерная лингвистика. 2004. 30: 95–101.
59. 59. Салминен Дж., Алмерехи Х., Дей П., Янсен Б.Дж. Соглашение между экспертами по исследованиям социальных вычислений. Труды Пятой Международной конференции по анализу, управлению и безопасности социальных сетей (SNAMS — 2018). Валенсия, Испания; 2018.
60. 60. Салминен Дж., Веронези Ф., Алмерехи Х., Юнг С., Янсен Б. Дж.. Интерпретация ненависти в Интернете различается по странам, но больше по отдельным людям: статистический анализ с использованием краудсорсинговых рейтингов.Труды Пятой Международной конференции по анализу, управлению и безопасности социальных сетей (SNAMS — 2018). Валенсия, Испания: IEEE; 2018.
61. 61. Баум К.Ф., Шаффер М.Э., Стиллман С. Инструментальные переменные и GMM: оценка и тестирование. Журнал Стата. 2003; 3: 1–31.
62. 62. Вольноотпущенник Д.А. О так называемой «сэндвич-оценке Хубера» и «робастных стандартных ошибках». Американский статистик. 2006; 60: 299–302.
63. 63. Шингала МС, Раджьягуру А.Сравнение апостериорных тестов на неравную дисперсию. Международный журнал новых технологий в науке и технике. 2015; 2: 22–33.
64. 64. Ясперсон А.Е., Эль-Кихия М.О. Освещение в средствах массовой информации CNN и Аль-Джазиры войны Америки в Афганистане. Обрамление терроризма. Рутледж; 2004. С. 121–140.
65. 65. Гермида А., Флетчер Ф., Корелл Д., Логан Д. Поделиться, например, рекомендовать: Расшифровка потребителя новостей в социальных сетях. Журналистика. 2012; 13: 815–824.
66. 66.Коллеони Э., Розза А., Арвидссон А. Эхо-камера или публичная сфера? Предсказание политической ориентации и измерение политической гомофилии в Twitter с использованием больших данных. Журнал связи. 2014; 64: 317–332.
67. 67. Dahmen NS. Сторожевой пес, вуайерист или порицание? Исследование с отслеживанием взгляда на графические фотографии в средствах массовой информации. Журналистская практика. 2015; 9: 418–432.
68. 68. McEntee RS. Прямая съемка: графические или неграфические военные фотографии.Ежеквартальная визуальная коммуникация. 2015; 22: 221–236.
69. 69. Ксиазек ТБ. Комментирование новостей: объяснение степени и качества комментариев пользователей на новостных сайтах. Журналистика. 2018; 19: 650–673.
70. 70. Гриффин М. Изображая американскую «войну с терроризмом» в Афганистане и Ираке: фотографические мотивы как кадры новостей. Журналистика. 2004; 5: 381–402.
71. 71. Борден С.Л., Тью С. Роль журналиста и эффективность журналистики: этические уроки из «фейковых» новостей (серьезно).Журнал этики СМИ. 2007. 22: 300–314.
72. 72. Нильсен Л., Юнг С.Г., Ан Дж., Салминен Дж., Квак Х., Янсен Б.Дж. Кто ваши пользователи ?: Сравнение предвзятого мнения медиа-профессионалов о пользователях с личностями, управляемыми данными. Материалы 29-й австралийской конференции по взаимодействию компьютера и человека. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017. С. 602–606.
73. 73. Салминен Дж., Шенгюн С., Квак Х., Янсен Б.Дж., Ан Дж., Юнг С. и др. От 2772 сегментов до пяти персонажей: обобщение разнообразной онлайн-аудитории путем создания культурно адаптированных персонажей.Первый понедельник. 2018; 23. Доступно: http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/8415
74. 74. Каплан А.М., Хенлайн М. Пользователи мира, объединяйтесь! Проблемы и возможности социальных сетей. Бизнес-горизонты. 2010; 53: 59–68.
75. 75. Маккомбс МЭ, Шоу ДЛ. Повестка дня СМИ. Общественное мнение Q. 1972; 36: 176–187.
76. 76. Гамильтон Дж. Альтернативные СМИ: концептуальные трудности, критические возможности. Журнал коммуникационного запроса.2000. 24: 357–378.
77. 77. Зигеле М., Спрингер Н., Йост П., Райт С. Комментарии пользователей в Интернете в новостях и других форматах контента: мультидисциплинарные перспективы, новые направления. SCM-исследования в области коммуникации и медиа. 2018; 6: 315–332.
78. 78. Bae SY. Социальное посредничество политических слухов: изучение динамики в социальных сетях и вера в политические слухи. Журналистика. 2017; 1464884917722657.
79. 79. Ченг Дж., Бернштейн М., Данеску-Никулеску-Мизил С., Лесковец Дж.Кто угодно может стать троллем: причины троллинга в онлайн-обсуждениях. Материалы конференции ACM 2017 года по совместной работе с компьютерной поддержкой и социальным вычислениям. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM; 2017. С. 1217–1230.
80. 80. Каакинен М., Оксанен А., Рясянен П. Увеличился ли риск проявления ненависти в Интернете после терактов в Париже в ноябре 2015 года? Подход групповых отношений. Компьютеры в поведении человека. 2018; 78: 90–97.
81. 81. Ю К. Х., Ли М., О С. Зачем использовать онлайн-комментарии ?: Изучение взаимосвязи онлайн-комментариев, гражданского отношения и намерения участвовать.ежегодное собрание Международной ассоциации коммуникаций. Бостон, Массачусетс; 2011. http://citation.allacademic.com/meta/p_mla_apa_research_citation/4/8/9/6/8/p489682_index.html
82. 82. Дэвис К.А., Варол О., Феррара Е., Фламмини А., Менцер Ф. Боторнот: Система для оценки социальных ботов. Материалы 25-й Международной конференции Companion в World Wide Web. Руководящий комитет международных конференций по всемирной паутине; 2016. С. 273–274.
83. 83. Фунта А.М., Чацаку Д., Куртеллис Н., Блэкберн Дж., Вакали А., Леонтиадис И.Унифицированная архитектура глубокого обучения для обнаружения злоупотреблений. 2018 [цитировано 20 февраля 2018 года]. http://search.arxiv.org:8081/paper.jsp?r=1802.00385&qid=1519156542134bas_nCnN_1138575343&qs=toxic+comments&in=cs

Отравление волдырями / кантаридиновый токсикоз

Лошади особенно чувствительны к кантаридину, минимальная смертельная доза 1 мг / кг массы тела лошади. Экспериментально, как мало токсина как 0.45 мг / кг массы тела закончились смертельным исходом. Один из самых важной характеристикой этого токсина является то, что он может оказывать свое действие на отсутствие тел пузыревидных жуков. Также кантаридин противостоит разложению. нагреванием или сушкой, что затрудняет удаление токсина даже во время обработка тюков люцерны или гранул люцерны, где обычно встречаются жуки нашел. Кантаридин не имеет запаха и цвета, поэтому он важен для мониторинга сена люцерны для раннего обнаружения жуков-пузырей или их запчасти, в профилактических целях.Если остаться незамеченным в сене люцерны, однажды проглатывание вызывает сильное раздражение, вызывая акантолиз желудочно-кишечного тракта. тракта, особенно пищевода и негландулярной части желудка, и пузырьков на коже или слизистых оболочках лошадей. Кантаридин действует изменение митохондриального метаболизма за счет ингибирования протеинфосфатазы, который участвует в контроле пролиферации клеток, активности мембраносвязанные каналы и рецепторы и модуляция протеинкиназ и фосфатазы.Ингибирование протеинфосфатазы 2А вызывает повышение проницаемости эндотелиальных клеток в зависимости от времени и концентрации моды за счет усиления фосфорилирования эндотелиальных регулирующих белков. Клинические признаки начинают появляться через 6-8 часов после приема внутрь кантаридина. У пораженной лошади могут возникнуть колики из-за раздражения. и образование пузырьков в желудочно-кишечном тракте или из-за уменьшения сократимость, гипомоторность и кишечная непроходимость.Также может быть беспокойным, раздражительным, потливость, понос и / или погружение морды в воду (частый признак кантаридиновый токсикоз). Кантаридиновый токсикоз также вызывает кровотечение слизистой оболочки. и воспаление мочевыводящих путей, которое может проявляться как признаки гематурия, странгурия и / или дизурия. Сердечно-сосудистая система — реже. поражены, но клинически лошадь может иметь синдромальный диафрагмальный флаттер (SDF).Это вызвано изменением мембранного потенциала диафрагмальный нерв и его разрядка в ответ на генерируемые электрические импульсы при деполяризации миокарда. Нервная система встречается реже пораженная, но пораженная лошадь может проявлять агрессивное поведение, судорожная мышечная активность, вторичная по отношению к коликам или мышечным фасцикуляциям. Чаще всего у лошади возникают колики, депрессия, лихорадка, обезвоживание, гастрит, эзофагит и язвы в полости рта. Лабораторные данные также могут быть полезны при диагностике кантаридиновый токсикоз. Содержание кальция в сыворотке обычно заметно снижается и может оставаться на низком уровне в течение длительных периодов времени. Эта гипокальциемия может проявляться клинически как SDF, тремор или аномальные выражения лица, такие как зажатие челюсти с отведенными назад губами. Концентрация магния в сыворотке также обычно низкий, в то время как креатининкиназа может заметно увеличиваться в течение первых 24 часов. после приема внутрь.У лошадей с острым заболеванием анализ мочи заметно выявляет снижение удельного веса, часто менее 1,101, и гематурия с или без миоглобинурии. Кроме того, в острых случаях лошади часто гипергликемия и анализ перитонеальной жидкости может выявить повышенный уровень белка, более 4 г / дл, с нормальным количеством лейкоцитов и фибриногена уровни. Если токсин вызвал некроз почечных канальцев и / или гипопротеинемию, может наблюдаться повышение уровня азота мочевины в сыворотке крови примерно на 50-70 мг / дл, и повышение креатинина примерно на 2-10 мг / дл.Общий белок может быть нормальным или увеличивается в течение первых 24 часов, но затем резко падает. Самый обычно лабораторные исследования лошади включают гипокальциемию, гипомагниемию, и азотемия. Токсикоз кантарадина можно подтвердить с помощью высокого давления жидкостная хроматография (ВЭЖХ) для обнаружения и количественного определения кантаридина в моче живые или мертвые лошади, а также в желудочном содержимом, печени или почках мертвых лошади.Лучше всего подать хотя бы одну пинту содержимого желудка или 20 мл моча на льду для анализа. При вскрытии. эрозии в полости рта, пищевода и может быть виден желудок, а также изъязвлен псевдомембранозный энтерит. В наиболее часто регистрируемые грубые патологические поражения включают некроз и изъязвление. плоской оболочки дистального отдела пищевода, предсердия и мочевыводящих путей мочевой пузырь. Гистологически пласты эпителия, снятые с можно увидеть серозную поверхность с нормальным эпителием между ними, а также геморрагический, язвенный цистит, проявляющийся десквамацией эпителия, гиперемия и выраженное кровоизлияние в мочевой пузырь.Некроз почечных канальцев — это тоже видно. Иногда некроз миокарда желудочков, который проявляется как могут быть видны очаги или полосы в сосочковых мышцах и под эпикардом как грубо, так и гистологически. Специфического антидота против кантаридинового токсикоза не существует. поэтому лечение обычно направлено на удаление кантарадина, уменьшение и немедленная симптоматическая терапия. Уровень смертности может достигать 65%, но при агрессивной терапии можно снизить до 20%.Лошади с токсичной дозой могут умирают в течение 3-18 часов после начала заболевания, но, если они выживают в течение 72 часов, выздоровление наступает. более вероятно. Добавки кальция и магния в течение длительных периодов время почти всегда указано, но их администрирование следует тщательно отслеживаются и связаны с химическим составом сыворотки. Если лошадь подает признаки гастрита, на который часто указывает многократное погружение морды в воду, сукральфат можно вводить в качестве защитного средства.Нестероидные противовоспалительные средства (НПВП) могут облегчить боль и защитить от эндотоксемии, но их следует использовать с осторожностью, потому что НПВП токсичны для почек, если лошадь обезвожена. и если произошло повреждение почек. Лошадь также должна отдыхать в стойле на 5-10 дней. Профилактика — самый эффективный способ избежать кантаридина токсикоз. Первая стрижка сена часто свободна от жуков-пузырей, потому что имаго не появляются до конца мая или июня (на юго-западе и юге равнины, если обрезать до середины мая).Также важно не обжимать сено во время стрижки, чтобы жуки могли убежать, а не застрять в ловушке и включены в сено. Срезание люцерны до 10% или менее может уменьшить вероятность отравления из-за того, что жуков привлекают цветущие растения. Осмотр полей на предмет жуков и обработка инсектицидом с коротким остаточным действием. перед обрезкой помогает предотвратить заражение жуками-пузырями. Севин XLR был использовался для предотвращения заражения пузырчатыми жуками и другими токсичными насекомые.Карбарил и паратион также часто используются для уничтожения волдырей. жуков, но имеют период ожидания перед уборкой урожая, который не дает им адекватного остаточная активность по уничтожению волдырей, которые попадают в поле после опрыскивания до незадолго до сбора урожая. Жук пузырчатый, или кантаридин, токсикоз важен заболевание, которое следует учитывать при наличии у лошадей колик или острой смерти вскоре после приема люцерны.Окончательный диагноз может быть установлен, если: есть история скармливания люцерны или продуктов, содержащих люцерну, лабораторные данные о гипокальциемии с гипомагниемией или без нее, выявление пузырчатых жуков в сене или содержимом желудочно-кишечного тракта, а также брутто выявление язв в дистальном отделе пищевода, желудка и мочевого пузыря на вскрытие. Подтверждение с помощью ВЭЖХ для определения наличия и количества можно использовать кантаридин в содержимом желудка или моче.Чтобы предотвратить кантаридиновый токсикоз, правильная обрезка люцерны, обследование полей и использование инсектицида, при необходимости, рекомендуется. — Синди Эчеваррия, Росс Студент — под редакцией доктора Стива Хусера, токсиколога ADDL Артикул: Aiello SE: 1998. Отравление кантаридином. Мерк Ветеринарное руководство 8 -е изд.Merck and Co., Inc., стр. 2028–9. Bahme AJ: 1968. Кантаридный токсикоз у лошадей. Юго-западный ветеринарный врач, стр. 147-148 Бауэрнфейнд Р.Дж., Хиггинс Р.А., Блоджетт С.Л., Бриден Л.Д.: 1990. Волдыри в люцерне. Канзасский государственный университет сельского хозяйства Экспериментальная станция и совместная информационная служба.Июнь. Carlton WW, McGavin MD: 1995. Thomson’s Special. Ветеринарная патология. 2 nd ed., Mosby. стр. 27-28, 243-244 Helman RG, Edwards WC: 1997. Клинические особенности отравление жуками-пузырями у непарнокопытных: 70 случаев (1983–1996 гг.). ЯВМА 211: 1018-21. Грациано М.Дж., Песах И.Н., Мацузава М., Касида Д.Е.: 1998.Частичная характеристика специфических сайтов связывания кантаридина у мышей ткани. Am Общество фармакологии и экспериментальной терапии. 33: 706-712. Guglick R et al: 1996. Конский кантарадиаз. Компендиум Cont Ed Pract Vet. 18: 77-83 Knapp J, Boknik P, Luss I et al: 1999.Протеин ингибитор фосфатазы кантарадин изменяет эндотелиальные клетки сосудов проницаемость. Pharmacol 289: 480-486 Ray AC, Кайл А.Л., Мерфи MJ, Reagor JC: 1989. Этиологические агенты, заболеваемость и улучшенные методы диагностики кантаридинового токсикоза у лошади. Am J Vet Res 50: 187-191. Ray AC, Тамулинас SH, Reagor JC: 1979.Высокое давление жидкостное хроматографическое определение кантаридина с использованием дериватизации метод на образцах от животных, остро отравленных заглатыванием волдырей жуки, Epicauta lemniscata. Am J Vet Res 40: 498-504. Walter WG, Cole JF: 1967. Выделение кантаридина из Epicauta pestifera. J Pharm Sci 56: 174-176.

Распространенное отравление тисом: история болезни | Journal of Medical Case Reports

Поговорив со своим другом о том, тис или можжевельник более ядовит, 39-летний здоровый мужчина европеоидной расы принял отвар из хвои тиса обыкновенного ( Taxus baccata ) примерно в полночь. .Постепенно началась слабость, тошнота и рвота. Впоследствии у него возникли клонические спазмы конечностей, за которыми последовала сердечная недостаточность и остановка кровообращения. Срочная реанимация с помощью телефона была начата в соответствии с инструкциями диспетчерского центра и длилась пять минут. Вызов службы экстренной помощи поступил в 7.30, скорая помощь прибыла в 7.35.Он прибыл в отделение неотложной помощи в 8.15, где брадиаритмия 25-30 уд / мин сменилась желудочковой тахикардией (фибрилляцией) с повторной дефибрилляцией.Непрямой массаж сердца с помощью устройства AutoPulse® (Zoll Medical Corporation, Челмсфорд, Массачусетс, США) и расширенная сердечно-легочная реанимация (СЛР) выполнялись все время. Кровообращение поддерживалось внутривенным введением норадреналина 0,1 мг / мин. Адреналин вводили повторно в общей дозе 6 мг внутривенно, плюс бикарбонат натрия 300 мл 8,4%, глюконик кальция 10 мл, кальций глюконикум 6 в ступенчатых дозах в назогастральный зонд, амиодарон 450 мг внутривенно и аспартат калия и магния 20 мл внутривенно.Внешнее и внутреннее раздражение сердца оказалось неэффективным. Принимая во внимание известную причину остановки кровообращения и возможное отсутствие задержки СЛР, введение веноартериальной экстракорпоральной мембранной оксигенации (VA-ECMO) было показано в качестве поддерживающей терапии до стабилизации кровообращения. DigiFab® (дигоксин-реактивный белок Fab, Protherics Inc., Брентвуд, Теннесси, США) вводили 120 мг внутривенно в качестве антидота. Постепенно его кровообращение стабилизировалось, а частота сердечных сокращений восстановилась.Одновременно наблюдались клинические и лабораторные признаки респираторного дистресс-синдрома у взрослых. Была начата кортикотерапия метилпреднизолоном 125 мг внутривенно 1 раз в сутки. VA-ECMO был успешно отключен на следующий день; его оксигенация улучшилась, и его оценка по шкале комы Глазго составила 3. Попытка прекратить использование седативных средств привела к развитию генерализованной спастической активности. У нашего пациента была диагностирована серьезная постгипоксическая энцефалопатия с генерализованными миоклоническими припадками.После длительного периода интенсивной реабилитации и симптоматической терапии наш пациент был прикован к постели и дышал спонтанно, с минимальной реактивностью коры головного мозга и сохраняющимся серьезным неврологическим дефицитом. Неясно, было ли улучшение нашего пациента результатом терапии DigiFab® или результатом поддерживающей терапии. Нативная компьютерная томография (КТ) головного мозга показала небольшую пониженную плотность в базальных ганглиях и постишемические изменения после продолжительной гипоксемии (рис. 1).

Рисунок 1

Нативная компьютерная томография головного мозга. Наблюдается небольшая гиподность в базальных ганглиях, в основном с левой стороны (стрелка) (постишемические изменения после длительной гипоксемии).

Нитраты и отравление нитритами у животных — токсикология

Нитраты и нитриты используются в маринаде и рассоле во время консервирования мяса; а также в некоторых машинных маслах, антикоррозионных таблетках, порохах, взрывчатых веществах и удобрениях. Они также могут служить терапевтическими агентами при некоторых неинфекционных заболеваниях (например, отравлении цианидом).Токсикоз чаще всего возникает у наивных домашних видов, чаще всего из-за употребления в пищу растений, содержащих избыток нитратов; особенно от голодных животных, которые наедаются, тем самым проглатывая огромное количество нитратов. Смешение метаболических взаимодействий с небелковым азотом, монензином и другими компонентами корма может усугубить последствия чрезмерного содержания нитратов в рационах животных, особенно в сочетании с ошибками управления.

Нитратный токсикоз также может возникнуть в результате случайного проглатывания удобрений или других химикатов.Концентрации нитратов могут быть опасными в прудах с обширным стоком откормочных площадок или удобрений; эти типы источников нитратов могут также загрязнять мелкие скважины с плохо обсаженными скважинами. Хотя концентрация нитратов в грунтовых водах в США увеличивается, вода из колодцев редко является единственной причиной нитратного токсикоза. Вода с высокой концентрацией нитратов и значительным загрязнением колиформными бактериями имеет больший потенциал неблагоприятного воздействия на здоровье и продуктивность, чем наличие только нитратов или бактерий.

Зерновые культуры, которые легко концентрируют нитрат, включают злаковые травы (особенно овес, просо и рожь), кукурузу (кукурузу), подсолнечник и сорго. К сорнякам, которые обычно имеют высокие концентрации нитратов, относятся поросенок, баранья четвертинка, чертополох, водоросль Джимсон, кипрей (, Kochia ), луговая трава, док и трава Джонсона. Безводные аммиачные и нитратные удобрения и почвы с высоким содержанием азота имеют тенденцию к увеличению содержания нитратов в кормах.

Избыток нитратов в растениях обычно связан с влажными погодными условиями и прохладными температурами (например, ~ 55 ° F [13 ° C]), хотя высокие концентрации также могут возникать при быстром росте в жаркую влажную погоду.Условия засухи, особенно если они возникают на незрелых растениях, могут привести к появлению растительности с высоким содержанием нитратов. Снижение освещенности, пасмурная погода и затенение, связанные с переполненными посадками, также могут вызывать повышение концентрации нитратов в растениях. Хорошо аэрированная почва с низким pH и низким или недостаточным количеством молибдена, серы или фосфора в почве, как правило, увеличивает поглощение нитратов; в то время как недостаток меди, кобальта или марганца в почве снижает усвоение нитратов. Все, что препятствует росту, увеличивает накопление нитратов в корнях и нижних стеблях растений.Гербициды на основе производных феноксикислот (например, 2,4-D), применяемые к нитратаккумулирующим растениям на ранних стадиях роста, вызывают усиленный рост и высокий остаточный уровень нитратов (10–30%) у выживших растений, которые имеют тенденцию быть пышными и пышными. привлекателен для животных, хотя ранее его избегали.

Нитраты не избирательно накапливаются в плодах или зерне и обнаруживаются в основном в нижнем стебле, в меньших количествах — в верхнем стебле и листьях. Нитраты в растениях могут быть преобразованы в нитриты при благоприятных условиях влажности, тепла и микробной активности после сбора урожая.

Токсичность хлора: основы практики, общие сведения, патофизиология

Автор

Джеральд Ф. О’Мэлли, DO Клинический адъюнкт-профессор экстренной медицины, Медицинский центр Альберта Эйнштейна

Джеральд Ф. О’Мэлли, DO является членом следующих медицинских обществ: Американской академии экстренной медицины, Американского колледжа врачей скорой помощи , Американский колледж медицинской токсикологии, Американский колледж врачей экстренной остеопатии, Американская остеопатическая ассоциация, Общество академической неотложной медицины

Раскрытие информации: Получено консультационное вознаграждение от McNeil Pharmaceuticals за выступление и преподавание.

Соавтор (ы)

Роберт Бассетт, DO, FAAEM Научный сотрудник по медицинской токсикологии, отделение неотложной медицины, Медицинский центр Эйнштейна; Клинический доцент кафедры неотложной медицины, Центр медицинских наук Техасского технологического университета, Медицинская школа Пола Л. Фостера

Роберт Бассетт, DO, FAAEM является членом следующих медицинских обществ: Американская академия экстренной медицины

Раскрытие информации: не подлежит разглашению.

Уильям Дж. Бороуф, DO Научный сотрудник по медицинской токсикологии, лечащий врач, Отделение неотложной медицины, Медицинский центр Эйнштейна

Уильям Дж. Борофф, DO, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американского медицинского колледжа Токсикология

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Главный редактор

Зигмунт Ф. Дембек, PhD, MPH, MS, LHD Доцент, Департамент военной и неотложной медицины, адъюнкт-профессор, Департамент профилактической медицины и биометрии, Unifiform Services University of Health Sciences, F Edward Hebert School of Medicine

Зигмунт Ф. Дембек, PhD, MPH, MS, LHD является членом следующих медицинских обществ: Американского химического общества, Нью-Йоркской академии наук

Раскрытие информации: не подлежит разглашению.

Благодарности

Джон Дж. Бенитес, доктор медицины, магистр здравоохранения Доцент кафедры медицины, медицинской токсикологии, Медицинский центр Университета Вандербильта; Управляющий директор, Центр отравлений Теннесси

Джон Дж. Бенитес, доктор медицины, магистр здравоохранения является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа медицинской токсикологии, Американского колледжа профилактической медицины, Общества академической неотложной медицины, подводного и гипербарического лечения. Медицинское общество и Медицинское общество дикой природы

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Peter MC DeBlieux, MD Профессор клинической медицины и педиатрии, отделение легочной медицины и реанимации, директор программы, Департамент неотложной медицины, Школа медицины Государственного университета Луизианы в Новом Орлеане

Питер М.К. ДеБлие, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Alpha Omega Alpha, Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американской медицинской ассоциации, Радиологического общества Северной Америки и Общества интенсивной медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Марк Кейм, MD Старший научный советник, Офис директора, Национальный центр гигиены окружающей среды, Центры по контролю и профилактике заболеваний

Марк Кейм, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американский колледж врачей скорой помощи

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Эдди С. Лэнг, MDCM, CCFP (EM), CSPQ Адъюнкт-профессор, старший научный сотрудник, отделение неотложной медицины, отделение семейной медицины, медицинский факультет Университета Калгари; Доцент кафедры семейной медицины медицинского факультета Университета Макгилла, Канада

Эдди С. Ланг, MDCM, CCFP (EM), CSPQ является членом следующих медицинских обществ: Американского колледжа врачей неотложной помощи, Канадской ассоциации врачей неотложной помощи и Общества академической неотложной медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Daniel Noltkamper, MD, FACEP Медицинский директор EMS, Отделение неотложной медицины, Военно-морской госпиталь Кэмп-Лежен

Дэниел Нолткампер, доктор медицины, FACEP является членом следующих медицинских обществ: Американский колледж врачей скорой помощи

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Эли Сегал, доктор медицинских наук, FRCP Доцент кафедры семейной медицины Университета Макгилла; Лечащий врач отделения неотложной медицинской помощи, Еврейская больница общего профиля

Эли Сигал, доктор медицины, магистр медицины, FRCP, является членом следующих медицинских обществ: Американского колледжа врачей неотложной помощи и Королевского колледжа врачей и хирургов Канады

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Франсиско Талавера, фармацевт, доктор философии Адъюнкт-профессор, Фармацевтический колледж Медицинского центра Университета Небраски; Главный редактор Medscape Drug Reference

Раскрытие информации: Medscape Salary Employment

Асим Тарабар, доктор медицины Доцент, директор отделения медицинской токсикологии, отделение неотложной медицины, Медицинская школа Йельского университета; Персонал-консультант, отделение неотложной медицины, больница Йель-Нью-Хейвен

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

John T. VanDeVoort, PharmD Региональный директор по фармацевтике, больницам Sacred Heart и St Joseph’s

John T. VanDeVoort, PharmD является членом следующих медицинских обществ: Американское общество фармацевтов систем здравоохранения

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Благодарности

Взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат авторам и не отражают официальную политику или позицию Министерства военно-морского флота, Министерства обороны или правительства США.

Токсичность цианида: основы практики, история вопроса, патофизиология

Автор

Инна Лейбелл, доктор медицины Клинический доцент кафедры неотложной медицины, Медицинский центр Лангоне Нью-Йоркского университета

Инна Лейбелл, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, американского студента-медика Ассоциация / Фонд, Phi Beta Kappa

Раскрытие информации: Ничего не раскрывать.

Соавтор (ы)

Стивен Боррон, доктор медицины, магистр медицины, FAAEM, FACEP, FAACT, FACMT Профессор экстренной медицины и медицинской токсикологии, отделение медицинской токсикологии, отделение неотложной медицины, Медицинская школа Пола Л. Фостера, Центр медицинских наук Техасского технического университета; Заместитель медицинского директора Регионального токсикологического центра Западного Техаса

Стивен Боррон, доктор медицины, магистр медицины, FAAEM, FACEP, FAACT, FACMT является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американского колледжа врачей скорой помощи, Американской промышленной гигиены Ассоциация, Американский колледж медицины труда и окружающей среды, Европейская ассоциация токсикологических центров и клинических токсикологов, Американский колледж медицинской токсикологии

Раскрытие информации: Получен гонорар от Meridian Pharmaceuticals за консультацию.

Карлос Дж. Ролдан, доктор медицины, FAAEM, FACEP Профессор экстренной медицины, факультет экстренной медицины, Медицинская школа Макговерна, Центр медицинских наук Техасского университета в Хьюстоне; Доцент кафедры медицины боли, онкологический центр Андерсона

Карлос Дж. Ролдан, доктор медицины, FAAEM, FACEP является членом следующих медицинских обществ: Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американского общества боли , Американское общество региональной анестезии и медицины боли, Международная ассоциация по изучению боли, Общество академической неотложной медицины

Раскрытие информации: раскрывать нечего.

Коллин М. Риверс, доктор медицины Старший научный сотрудник по медицинской токсикологии, Центр борьбы с отравлениями Нью-Йорка, Госпитальный центр Белвью

Коллин М. Риверс, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американского колледжа неотложной помощи Врачи, Американский колледж медицинской токсикологии, Общество академической неотложной медицины

Раскрытие информации: нечего раскрывать.

Главный редактор

Майкл А. Миллер, доктор медицины Клинический профессор экстренной медицины, медицинский токсиколог, отделение экстренной медицины, Техасский центр медицинских наук A&M; CHRISTUS Spohn Программа резидентуры по неотложной медицине

Майкл А. Миллер, доктор медицинских наук, является членом следующих медицинских обществ: Американский колледж медицинской токсикологии

Раскрытие информации: не подлежит разглашению.

Благодарности

Frederic J Baud, доктор медицины Директор, профессор отделения токсикологической и медицинской интенсивной терапии, Hôpital Lariboisiere, Париж, Франция

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Джон Дж. Бенитес, доктор медицины, магистр здравоохранения, FACMT, FAACT, FACPM, FAAEM, доцент, кафедра медицины, медицинская токсикология, Медицинский центр Университета Вандербильта; Управляющий директор, Центр отравлений Теннесси

Джон Дж. Бенитес, доктор медицины, магистр здравоохранения, FACMT, FAACT, FACPM, FAAEM, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа медицинской токсикологии, Американского колледжа профилактической медицины, Общество академической неотложной медицинской помощи, Общество подводной и гипербарической медицины и Общество медицины дикой природы

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Роберт С. Хоффман, доктор медицины, FAACT, FACMT Доцент кафедры неотложной медицины и медицины, клинической фармакологии Медицинской школы Нью-Йоркского университета, консультанты, Департамент неотложной помощи, Белвью и больница Нью-Йоркского университета

Роберт С. Хоффман, доктор медицины, FAACT, FACMT является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американского колледжа медицинской токсикологии, Американского колледжа врачей и Общества академической неотложной медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Дэвид Си Ли, доктор медицины , директор по исследованиям, Департамент неотложной медицины, доцент, Университетская больница Северного побережья и Медицинская школа Нью-Йоркского университета

Дэвид Си Ли, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американского колледжа медицинской токсикологии и Общества академической неотложной медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Хорхе Мартинес, доктор медицины, доктор медицинских наук Профессор-клиницист, кафедра внутренней медицины, Медицинский факультет Университета штата Луизиана в Новом Орлеане; Клинический инструктор, отделение хирургии, Медицинская школа Тулейна

Хорхе Мартинес, доктор медицины, доктор медицинских наук является членом следующих медицинских обществ: Alpha Omega Alpha, Американская академия неотложной медицины, Американский колледж кардиологии, Американский колледж врачей неотложной помощи, Американский колледж врачей и Медицинское общество штата Луизиана

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Хизер Мерфи-Лавуа, доктор медицины, FAAEM Ассистент-профессор, заместитель директора резидентуры, резидентура по неотложной медицине, заместитель директора программы, стипендия по гипербарической медицине, секция экстренной медицины и гипербарической медицины, Медицинская школа государственного университета Луизианы в Новом Орлеане; Клинический инструктор, отделение хирургии, медицинский факультет Тулейнского университета

Хизер Мерфи-Лавуа, доктор медицины, FAAEM является членом следующих медицинских обществ: Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американской медицинской ассоциации, Общества академической неотложной медицины и Общества подводной и гипербарической медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Льюис С. Нельсон, доктор медицины, FACEP, FAACT, FACMT Профессор, факультет неотложной медицины Медицинской школы Нью-Йоркского университета; Лечащий врач отделения неотложной медицинской помощи, Больничный центр Белвью, Медицинский центр Нью-Йоркского университета

Льюис С. Нельсон, доктор медицины, FACEP, FAACT, FACMT является членом следующих медицинских обществ: Американской академии клинической токсикологии, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Американского колледжа медицинской токсикологии и Общества академической неотложной медицины

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Андре Пеннард, MD, FACEP, FAAEM, FAWM Клинический адъюнкт-профессор экстренной медицины, Университет медицинских наук Джорджии; Доцент кафедры военной и неотложной медицины Университета медицинских наук военнослужащих; Консультант, Отделение неотложной медицины, Медицинский центр армии Эйзенхауэра

Андре Пеннардт, доктор медицины, FACEP, FAAEM, FAWM является членом следующих медицинских обществ: Американской академии неотложной медицины, Американского колледжа врачей неотложной помощи, Ассоциации военных хирургов США, Международного общества горной медицины, Национальной ассоциации скорой медицинской помощи. Врачи, Медицинская ассоциация специальных операций и Медицинское общество дикой природы

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Эрик Д. Шрага, MD Штатный врач, Отделение неотложной медицины, Mills-Peninsula Emergency Medical Associates

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Франсиско Талавера, фармацевт, доктор философии Адъюнкт-профессор, Фармацевтический колледж Медицинского центра Университета Небраски; Главный редактор Medscape Drug Reference

Раскрытие информации: Medscape Salary Employment

John T. VanDeVoort, PharmD Региональный директор аптеки, Sacred Heart & St.Больницы Иосифа

John T. VanDeVoort, PharmD является членом следующих медицинских обществ: Американское общество фармацевтов систем здравоохранения

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Сюзанна Уайт, доктор медицины Медицинский директор, Региональный токсикологический центр Детской больницы, программный директор медицинской токсикологии, доцент кафедры неотложной медицины и педиатрии, медицинский факультет Государственного университета Уэйна

Сюзанна Уайт, доктор медицинских наук, является членом следующих медицинских обществ: Alpha Omega Alpha, Американская академия клинической токсикологии, Американский колледж эпидемиологии, Американский колледж медицинской токсикологии, Американская медицинская ассоциация и Медицинское общество штата Мичиган

Раскрытие: Ничего не раскрывать.

Токсичность лекарств — обзор

7.5 Токсичность при открытии новых лекарств

Неожиданная токсичность лекарств — еще одна важная причина неудач успешных в других отношениях кандидатов на лекарства, а также отказа от продаваемых лекарств. Нежелательная нецелевая активность молекулы лекарственного средства или его реактивных метаболитов является одной из основных причин токсичности лекарственного средства. Ранние и точные прогнозы токсичности in silico очень желательны для выявления и отклонения потенциально токсичных лекарственных препаратов-кандидатов.DEREK Nexus (ранее DEREK, Дедуктивная оценка риска на основе существующих знаний, http://www.lhasalimited.org/products/derek-nexus.htm) — это экспертная система, основанная на знаниях, для прогнозирования токсичности. ⁶² Разработка правил DEREK проходит экспертную оценку и охватывает широкий спектр токсикологических конечных точек, от мутагенности и канцерогенности до сенсибилизации кожи. Пользователи могут включать в систему свои собственные правила. ДЕРЕК сигнализирует о возгорании конструкций на основании подконструкции.Система экспертной токсичности DEREK широко применяется в фармацевтической промышленности.

Несмотря на то, что медицинские химики обычно применяют структурные предупреждения для обозначения функциональных групп в молекулах лекарств, которые часто связаны с токсичностью, многие из них не были полностью подтверждены соответствующими данными. ⁶³ Ретроспективный анализ структурных предупреждений в 68 наркотиках, которые были отозваны или связаны с предупреждением о черном ящике, а также в 200 самых продаваемых наркотиках 2009 года, показал, что простое поднятие красных флажков с помощью структурных предупреждений может быть преувеличено. ⁶⁴ Около 80% из 68 препаратов содержат по крайней мере одно структурное предупреждение, но половина из 200 самых продаваемых препаратов, включая Lipitor и Plavix, также содержат одно или несколько структурных предупреждений. ⁶⁴ На самом деле, это не структурные предупреждения, а суточная доза, которая различает две группы лекарств — большинство из 68 лекарств вводятся по несколько сотен миллиграммов в день, но 200 самых продаваемых лекарств обычно дозируются по 10 мг / день. или менее. Следовательно, структурные предупреждения, которые легко реализовать в качестве фильтра, обеспечивают прагматическое предупреждение о потенциальных идиосинкразических токсических рисках, связанных с лекарственными соединениями, но не должны использоваться для удаления соединений из конвейеров открытия лекарств.

Золотым стандартом для оценки химической опасности является in vivo токсикология, в соответствии с которой соединение сформулировано и дозировано против грызунов или других животных. ⁶⁵ Высокая стоимость тестирования in vivo с точки зрения времени, потребления ресурсов и использования на животных ограничила его использование для тестирования ограниченного количества соединений с низкой пропускной способностью. Кроме того, другие недостатки, связанные с моделями на животных, такие как непоследовательные ответы, этические проблемы и плохая экстраполяция на людей, создали большой спрос на альтернативные стратегии оценки токсичности. ⁶⁶ Чтобы улучшить состояние тестирования токсичности, программа США Tox21 инициировала сдвиг парадигмы в тестировании токсичности химических соединений с традиционных тестов in vivo на менее дорогие и высокопроизводительные клеточные анализы для выявления ключевых путей и связанных белков с конечными точками токсичности. ⁶⁷ Цель программы Tox21 в США — ускорить разработку механических экранов in vitro , чтобы лучше понять механизмы токсичности и сократить использование низкопроизводительных и дорогостоящих традиционных тестов на токсичность на животных. модели. ^{68 , 69} В последние годы мы стали свидетелями успешного сотрудничества, которое объединило экспериментальный опыт in vivo NTP, технологию qHTS NCATS, доступность обширных данных о токсичности для человека для тысяч лекарств, введенных в клиническую практику.