Social media and policing: matching the message to the audience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research aimed to explore the characteristics of respondents who accessed a municipal police service's webpage or social media (Facebook or Twitter). Perceptions about the usefulness of social media in policing were solicited from the respondents. Design/methodology/approach Several survey items about social media were included in a study of trust and confidence in policing that was collected in two waves: a random telephone sample of 504 community residents and 314 university students. Findings One in five respondents had accessed the police service's webpage, while 6.9 percent had accessed their Twitter feed and 5.4 percent had viewed their Facebook site. Social media users tended to be younger and better educated while respondents over 65 years of age rarely accessed these tools. Younger respondents reported that computer‐based methods of communication were useful whether they had accessed these services or not. Older non‐users, by contrast, saw little future value in social media. Chi‐square analyses revealed that users of social media had more confidence in the police as well as greater overall satisfaction with the police. Research limitations/implications Participants were from a medium‐sized Canadian city and the results might not be generalizable to other populations. Practical implications Social media campaigns should be planned and target demographic groups likely to receive the intended message. Younger and better educated residents are the highest users of these services. Computer‐based media campaigns targeting senior citizens will likely be ineffective given their low participation in accessing social media and lack of interest in these methods of communication. Originality/value This study is one of the first to examine the recipients of social media and their perceptions of the usefulness of computer‐based communication for law enforcement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».