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Enregistrement W2890030098 · doi:10.2196/11132

Generating Engagement on the Make Healthy Normal Campaign Facebook Page: Analysis of Facebook Analytics

2018· article· en· W2890030098 sur OpenAlexvenueno aff
James Kite, Anne Grunseit, Vincy Li, John Vineburg, Nathan Berton, Adrian Bauman, Becky Freeman

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNSW Ministry of Health
Mots-clésAnalyticsSocial mediaInternet privacyComputer scienceSocial media analyticsPsychologyWorld Wide WebAdvertisingData scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Facebook is increasingly being used as part of mass media campaigns in public health, including the Make Healthy Normal (MHN) campaign in New South Wales, Australia. Therefore, it is important to understand what role Facebook can play in mass media campaigns and how best to use it to augment or amplify campaign effects. However, few studies have explored this. OBJECTIVE: This study aimed to investigate usage of and engagement with the MHN Facebook page and to identify influential factors in driving engagement with the page. METHODS: We examined both post-level and page-level analytic data from Facebook from the campaign's launch in June 2015 to September 2017. For post-level data, we conducted a series of negative binomial regressions with four different outcome measures (likes, shares, comments, post consumers), including some characteristics of Facebook posts as predictors. We also conducted time series analyses to examine associations between page-level outcomes (new page likes or "fans" and number of engaged users) and different measures of exposure to the page (number of unique users reached and total count of impressions) and to television advertising. RESULTS: Of the 392 posts reviewed, 20.7% (n=81) received a paid boost and 58.9% (n=231) were photo posts. We found that posts that received a paid boost reached significantly more users and subsequently received significantly more engagement than organic (unpaid) posts (P<.001). After adjusting for reach, we found the effect of being paid was incremental for all outcome measures for photos and links, but not videos. There were also associations between day of the week and time of post and engagement, with Mondays generally receiving less engagement and posts on a Friday and those made between 8 AM and 5 PM receiving more. At the page level, our time series analyses found that organic impressions predicted a higher number of new fans and engaged users, compared to paid impressions, especially for women. We also found no association between television advertising and engagement with the Facebook page. CONCLUSIONS: Our study shows that paying for posts is important for increasing their reach, but that page administrators should look to maximize organic reach because it is associated with significantly higher engagement. Once reach is accounted for, video posts do not benefit from being paid, unlike the other post types. This suggests that page administrators should carefully consider how they use videos as part of a Facebook campaign. Additionally, the lack of association between television advertising and engagement suggests that future campaigns consider how best to link different channels to amplify effects. These results highlight the need for ongoing evaluation of Facebook pages if administrators are to maximize engagement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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