Follow-Up Investigation on the Promotional Practices of Electric Scooter Companies: Content Analysis of Posts on Instagram and Twitter
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electric scooters (e-scooters) have become a popular mode of transportation in both the United States and Europe. In the wake of this popularity, e-scooters have changed the commuting experience in many metropolitan areas. Although e-scooters offer an efficient and economical way to travel short distances in traffic-congested areas, recent studies have raised concerns over their safety. Bird and Tier Mobility are 2 popular e-scooter companies in the United States and Europe, respectively. Both companies maintain active social media accounts with hundreds of posts and tens of thousands of followers. Recent studies have shown that consumer behavior may be influenced by the content posted to popular social media platforms, such as Instagram and Twitter. OBJECTIVE: This study aimed to examine the official Instagram and Twitter accounts of Bird and Tier Mobility to determine whether these companies promote and demonstrate the use of safety gear in their posts to their consumers. METHODS: Posts to Bird's (n=287) and Tier Mobility's (n=190) official Instagram accounts, as well as Bird's (n=313) and Tier Mobility's (n=67) official Twitter accounts, were collected from November 9, 2018, to October 7, 2019. Rules for coding content of posts were informed by previous research. RESULTS: Among posts to Bird's Instagram account, 69.3% (199/287) had a person visible with an e-scooter, 9.1% (26/287) contained persons wearing protective gear, and there were no mentions of protective gear in captions corresponding to the post. Among posts to Tier Mobility's Instagram account, 84.7% (161/190) contained a person visible with an e-scooter, 36.3% (69/190) contained persons wearing protective gear, and 4.2% (8/190) of captions corresponding to posts mentioned protective gear. Among posts to Bird's Twitter account, 71.9% (225/313) had an image, of which 44.0% (99/225) contained a person visible with an e-scooter and 15.1% (34/225) contained persons wearing protective gear. Among posts to Tier Mobility's Twitter account, 78% (52/67) had an image, of which 52% (27/52) contained a person with an e-scooter and 21% (11/52) contained persons wearing protective gear. CONCLUSIONS: Findings show that modeling and promoting safety is rare on Bird's and Tier Mobility's official social media accounts, which may contribute to the normalization of unsafe riding practices. Social media platforms may offer a potential avenue for public health officials to intervene with rider safety campaigns for public education.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».