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Enregistrement W2786481654 · doi:10.2196/mental.9120

Influencing the Conversation About Masculinity and Suicide: Evaluation of the Man Up Multimedia Campaign Using Twitter Data

2018· article· en· W2786481654 sur OpenAlexvenueno aff
Marisa Schlichthorst, Kylie King, Jackie Turnure, Suku Sukunesan, Andrea Phelps, Jane Pirkis

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMasculinityConversationContent analysisPsychologyAdvertisingSociologyComputer scienceWorld Wide WebCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It has been suggested that some dominant aspects of traditional masculinity are contributing to the high suicide rates among Australian men. We developed a three-episode documentary called Man Up, which explores the complex relationship between masculinity and suicide and encourages men to question socially imposed rules about what it means to be a man and asks them to open up, express difficult emotions, and seek help if and when needed. We ran a three-phase social media campaign alongside the documentary using 5 channels (Twitter, Facebook, Instagram, YouTube, and Tumblr). OBJECTIVE: This study aimed to examine the extent to which the Man Up Twitter campaign influenced the social media conversation about masculinity and suicide. METHODS: We used Twitter insights data to assess the reach of and engagement with the campaign (using metrics on followers, likes, retweets, and impressions) and to determine the highest and lowest performing tweets in the campaign (using an aggregated performance measure of reactions). We used original content tweets to determine whether the campaign increased the volume of relevant Twitter conversations (aggregating the number of tweets for selected campaign hashtags over time), and we used a subset of these data to gain insight into the main content themes with respect to audience engagement. RESULTS: The campaign generated a strong following that was engaged with the content of the campaign; over its whole duration, the campaign earned approximately 5000 likes and 2500 retweets and gained around 1,022,000 impressions. The highest performing tweets posted by the host included video footage and occurred during the most active period of the campaign (around the screening of the documentary). The volume of conversations in relation to commonly used hashtags (#MANUP, #ABCMANUP, #LISTENUP, and #SPEAKUP) grew in direct relation to the campaign activities, achieving strongest growth during the 3 weeks when the documentary was aired. Strongest engagement was found with content related to help-seeking, masculinity, and expressing emotions. A number of followers tweeted personal stories that revealed overwhelmingly positive perceptions of the content of the documentary and strongly endorsed its messages. CONCLUSIONS: The Man Up Twitter campaign triggered conversations about masculinity and suicide that otherwise may not have happened. For some, this may have been game-changing in terms of shifting attitudes toward expressing emotions and reaching out to others for help. The campaign was particularly effective in disseminating information and promoting conversations in real time, an advantage that it had over more traditional health promotion campaigns. This sort of approach could well be adapted to other areas of mental (and physical) health promotion campaigns to increase their reach and effectiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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