Quelle est l’exactitude diagnostique des représentations de #Autisme ? Une approche de modélisation des réponses aux items dans l’espace latent

Titre original en anglais : How Diagnostically Accurate are #Autism Portrayals? A Latent Space Item Response Modeling Approach

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Publication date: 03/12/2025 Ajout dans AutiHub: 17/09/2026 Type: Article Langue de l’article: Anglais
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Auteurs

Auteur·ices des publications
6
Auteur·ices de la publication identifié·es comme autistes
1 / 6 (16,7 %)
  1. Ingrid S. Tien *
  2. Samara Wolpe
  3. Yingshi Huang
  1. Sila Sozeri
  2. Maxwell Lee
  3. Minjeon Jeong

Résumé

OBJECTIF : L’augmentation de l’utilisation des médias sociaux pour la recherche d’informations et l’intensification des discussions sur l’autisme sur les plateformes de médias sociaux ont été associées à une sensibilisation accrue à l’autisme. Alors que les conversations en ligne sur les expériences autistiques continuent de se développer, la prévalence de l’autisme augmente également (Harrop et al., 2024). Il est donc nécessaire de mener des recherches examinant la quantité et la qualité du contenu des médias sociaux non guidé par la clinique. MÉTHODES : Des contenus écrits, audio et visuels provenant de 597 TikToks et de 596 Tweets ont été recueillis et codés inductivement pour leur contenu concernant les difficultés liées à l’autisme, les disparités, la source du contenu et l’alignement sur les critères diagnostiques actuels. RÉSULTATS : De façon surprenante, seuls 20,4 % des contenus recueillis comportaient uniquement des informations diagnostiquement exactes, ce qui indique un alignement potentiellement faible entre les critères diagnostiques et les expériences exprimées sur les médias sociaux. Afin de comprendre comment les difficultés diagnostiquement exactes et inexactes sont représentées dans ce contenu, une nouvelle méthodologie de modélisation de l’espace latent a été utilisée pour générer une représentation des items les plus fréquemment approuvés. CONCLUSION : Ces items, comprenant principalement des items non diagnostiques, les seuls items diagnostiques étant associés aux difficultés sociales et communicationnelles, indiquent que la représentation principale de l’autisme sur les médias sociaux n’est actuellement pas alignée sur notre définition clinique de l’autisme.

PURPOSE: Increasing social media usage for information-seeking and increasing discussion of autism on social media platforms has been associated with increased awareness of autism. While online conversation about autistic experiences continue to grow, so does the prevalence of autism (Harrop et al., 2024). Therefore, there is a call for research examining the quantity and quality of non-clinically driven social media content. METHODS: Written, audio, and visual content from 597 TikToks and 596 Tweets were pulled and inductively coded for content on autism-related difficulties, disparities, source of content, and alignment with the current diagnostic criteria. RESULTS: Surprisingly, only 20.4% of content collected contained solely diagnostically accurate information, indicating a potentially poor alignment of diagnostic criteria and experiences expressed in social media. To understand how both diagnostically accurate and inaccurate difficulties are represented on this content, a novel latent space modeling methodology was used to generate a picture of the most frequently endorsed items. CONCLUSION: These items, mainly including non-diagnostic items, with the only diagnostic items being associated with social and communicative difficulties, indicate that the primary social media portrayal of autism is not currently aligned with our clinical definition of autism.

Bibliographie citée par cette référence

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Vue d’ensemble de la bibliographie citée

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Références citées
47
Avec un DOI
44
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3
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Références avec données à compléter
3 / 47 (6,4 %)
Références avec noms d’auteurices détectés
45 / 47 (95,7 %)
Sans nom d’auteurice détecté
2
Sans titre structuré
3
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3
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1
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144
À partir du texte brut validé de la bibliographie
0
Noms bruts déjà validés
0
Noms bruts restant à vérifier
1
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Noms associés à une personne identifiée comme autiste
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