Background: Twitter engagement between surgeons provides opportunities for international discussion of research and clinical practice. Understanding how surgical tweet chats work is important at a time when increasing reliance is being placed on virtual engagement because of the COVID-19 pandemic.
Methods: Individual tweets from the May 2019 #BJSConnect tweet chat were extracted using NodeXL, complemented by Twitter searches in an internet browser to identify responses that had not used the hashtag. Aggregate estimates of tweet views were obtained from a third-party social media tool (Twitonomy) and compared with official Twitter Analytics measurements.
Results: In total 37 Twitter accounts posted 248 tweets or replies relating to the tweet chat. A further 110 accounts disseminated the tweets via retweeting. Only 58.5 per cent of these tweets and 35 per cent of the tweeters were identified through a search for the #BJSConnect hashtag. The rest were identified by searching for replies (61), quoting tweets (20), and posts by @BJSurgery that used the hashtag but did not appear in the Twitter search (22). Studying all tweets revealed complex branching discussions that went beyond the discussed paper's findings. Third-party estimates of potential reach of the tweet chat were greatly exaggerated.
Conclusion: Understanding the extent of the discussion generated by the #BJSConnect tweet chat required looking beyond the hashtag to identify replies and other responses, which was time-consuming. Estimates of reach using a third-party tool were unreliable.
Antecedentes: La conexión entre cirujanos por Twitter ofrece oportunidades para discutir, a nivel internacional, temas de investigación y de práctica clínica. Comprender como funcionan los chats con tuits quirúrgicos es importante en un momento en el que se confía cada vez más en las conexiones virtuales por la pandemia de la COVID-19.
Métodos: Se extrajeron tuits individuales desde mayo 2019 del chat de tuits de la conversación #BJSConnect en Twitter utilizando NodeXL, complementado con búsquedas de Twitter en un navegador de internet para identificar respuestas que no habían utilizado el “hashtag”. Se obtuvieron estimaciones agregadas de las visualizaciones de tuit a partir de una herramienta de redes sociales externa (Twitonomy) y se compararon con las mediciones oficiales de Twitter Analytics.
Resultados: En total 37 cuentas de Twitter colgaron 248 tuits o respuestas relacionadas con el chat de tuits. Otras 110 cuentas diseminaron los tuits a través del retuiteo. Solo el 58% de estos tuits y el 35% de los tuiteros fueron identificados a través de una búsqueda por el “hashtag” #BJSConnect. El resto fueron identificados al buscar respuestas (n = 61), citas de tuits (n = 20) y mensajes por @BJSurgery que utilizaron el “hashtag” pero que no aparecían en la búsqueda de Twitter (n = 22). El estudio de todos los tuits reveló complejas discusiones que se ramificaban y que fueron más allá de las discusiones de los hallazgos del artículo. Las estimaciones del alcance potencial del chat de tuits por parte de terceros fueron enormemente exageradas.
Conclusión: Comprender la extensión de la discusión generada por el chat de tuits de #BJSConnect requirió analizar más allá del “hashtag”, a fin de identificar contestaciones y otras respuestas, tratándose de un proceso que consumía mucho tiempo. Las estimaciones sobre el alcance utilizando una herramienta de terceros fueron poco fiables.
© The Author(s) 2020. Published by Oxford University Press on behalf of BJS Society Ltd.