보건 기관의 전염병 정보(EI) 실무자들은 발병 뉴스를 탐지하고 팔로우하기 위해 다양한 소스를 모니터링합니다. 특히 온라인 미디어 모니터링이 중요한 역할을 합니다. 프랑스 동물 건강 전염병 모니터링 플랫폼(Platform ESA)를 위해 2016년에 개발된 질병 정보의 웹 자동 추출 플랫폼(PADI-web)은 온라인 매체로부터 발병 관련 뉴스를 모니터링하고 수집하여 사용자가 질병 발병을 탐지하고 이에 대응할 수 있도록 합니다. PADI-web을 통해 수집된 방대한 양의 발병 관련 뉴스를 고려할 때, 이 도구로 캡처된 다양한 온라인 매체 소스들이 발병에 대해 어떻게 소통하는지 더 잘 이해하여 EI 사용자가 보다 중점적이고 효율적인 과정을 진행할 수 있도록 돕고자 했습니다. 2018년과 2019년에 PADI-web이 캡처한 조류 인플루엔자(AI)와 아프리카돼지열병(ASF) 발병 소식을 전달하는 소스를 이중 네트워크로 구축했습니다. 우리는 전염병, 사회경제적 및 문화적 요인이 다른 온라인 미디어 소스로부터의 질병 발병 커뮤니케이션을 어떻게 이끄는지를 평가하기 위해 지수 임의 그래프 모델(ERGM)을 사용했습니다. AI 네트워크는 199개의 AI 발병을 설명하는 212개의 소스로부터 436개의 뉴스 보도 및 969개의 전달된 뉴스 링크를 포함했습니다. ASF 네트워크는 277개의 ASF 발병을 설명하는 204개의 소스로부터 594개의 뉴스 보도 및 1340개의 전달된 뉴스 링크를 포함했습니다. 각 네트워크에 대해 ERGM이 적합되었습니다. 두 모델 모두에서, 국제 기구와 프레스 에이전시 사이트가 온라인 뉴스 사이트보다 발병에 대해 소통할 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다 (AI에 대한 OR = 4.8 및 OR = 3.2, p < 0.001; ASF에 대한 OR = 3.1 및 OR = 4.7, p < 0.001). AI의 경우 연구 기관(OR = 2.3, p < 0.001)과 ASF의 경우 수의 당국(OR = 3.6, p < 0.001)도 온라인 뉴스 사이트보다 정보 출처가 될 가능성이 더 높았습니다. 우리의 연구는 PADI-web이 모니터링하는 온라인 미디어 소스에서 동물 및 인수공통 전염병 발병에 대한 커뮤니케이션을 주도하는 요인을 식별했습니다. 이 정보는 특정 소스를 그들의 전문성과 범위, 질병의 전염병 상태에 기반하여 모니터링할 수 있도록 EI 실무자와 PADI-web 사용자를 안내할 수 있습니다. 우리의 결과는 또한 EI 실무자가 데이터에 잘 나타나지 않는 국가 및 지역에서 다른 수단으로 EI 정보를 수집할 수 있음을 시사합니다.