南加州大学(University of Southern California)凯克医学院(Keck School of Medicine)人口与公共卫生科学系健康行为研究员朱莉娅·瓦西(Julia Vassey)和哈佛大学医学院(Harvard Medical School)研究员克里斯·j·肯尼迪(Chris J. Kennedy)领导的一项新研究显示，近年来，社交媒体上与烟草相关的内容显著增加。

研究人员使用一种被称为计算机视觉的人工智能来追踪社交媒体上各种与烟草有关的物品的流行情况，发现一些内容在2019年至2022年期间增加了100%。

瓦西在一份新闻简报中解释说，虽然之前的计算机视觉研究分析了社交媒体帖子中的电子烟，广泛地研究了与电子烟相关的内容(包括用户生成的和促销内容)，但目前的研究是第一个专门关注TikTok上有影响力的帖子的研究。

瓦西和她的同事们首先建立了一个计算机视觉模型，该模型使用人工智能来识别视觉数据中的特定特征，如照片或视频。利用来自Instagram的6999张图片的数据集，他们训练算法识别与电子烟使用有关的物体。

经过训练，该模型可以区分八种不同类别的物体:mod或pod设备、电子烟容器、包装盒、尼古丁警告标签、电子烟口味、电子烟品牌名称和烟雾云。通过训练模型来区分不同类型的烟草成分，研究人员能够深入研究正在推广的特定类型的电子烟产品。

一旦训练该模型识别与烟草有关的物体，瓦西和她的团队就用它来分析14072个来自“微影响者”发布的TikTok视频。这些用户拥有1000到10万名粉丝，他们的帖子得到了大量的点赞和评论。

研究人员发现，在2021年至2022年期间，豆荚设备的流行率增加了33%，而在2019年至2022年期间，电子果汁口味名称和电子烟品牌名称的流行率增加了约100%。尼古丁警告标签也随着时间的推移而增加，在2019年分析的抖音视频中有3%出现了尼古丁警告标签，在2022年分析的视频中有9%出现了尼古丁警告标签。