Fiducia pubblica nella telemedicina abilitata dall’IA: intuizioni dalle dimensioni affettive, cognitive e strutturali attraverso l’analisi di big data multi-piattaforma

Questo studio rappresenta un'applicazione innovativa di metodologie consolidate di analisi computazionale per catturare il sentimento pubblico su larga scala nel contesto della telemedicina abilitata dall'IA. La ricerca affronta una lacuna significativa nella letteratura scientifica: mentre l'adozione tecnologica della telemedicina è avanzata rapidamente, la comprensione della fiducia pubblica in questi sistemi, particolarmente attraverso ambienti online diversi, rimane insufficientemente esplorata. Il disegno dello studio è trasversale, basato su analisi di big data provenienti da cinque diverse piattaforme digitali, con un campione robusto di oltre 25.000 menzioni online. La metodologia ibrida adottata è particolarmente sofisticata: VADER fornisce un'analisi rapida del sentimento basata su regole, RoBERTa offre una comprensione contestuale più profonda dei significati, e BERTopic permette l'identificazione automatica di temi emergenti. Il dato più significativo è l'indice di fiducia aggregato pari a +0.84, che suggerisce un'orientamento fortemente positivo della pubblica opinione. I risultati differenziano inoltre tre dimensioni della fiducia: quella affettiva, predominante nei media visivi e piattaforme comunitarie, riflette risposte emotive dirette; la fiducia cognitiva, più evidente in contesti professionali, dipende dalla comprensione razionale della tecnologia; la fiducia strutturale, presente negli ambienti istituzionali, si basa su norme, regolamentazioni e sistemi di garanzia. Nel contesto della letteratura esistente, questo lavoro aggiunge valore empirico diretto sulla percezione pubblica, complementando gli studi precedenti focalizzati principalmente su accettazione clinica o efficacia tecnica. Le implicazioni cliniche sono rilevanti: la comprensione multidimensionale della fiducia può guidare lo sviluppo di sistemi di telemedicina più trasparenti, centrati sul paziente e genuinamente affidabili.