Using interpersonal communication strategies to encourage science conversations on social media
Notice bibliographique
Résumé
Today, many science communicators are using social media to share scientific information with citizens, but, as research has shown, fostering conversational exchanges remains a challenge. This largely qualitative study investigated the communication strategies applied by individual scientists and environmental non-governmental organizations on Twitter and Instagram to determine whether particular social media practices encourage two-way conversations between science communicators and citizens. Data from Twitter and Instagram posts, interviews with the communicators, and a survey of audience members were triangulated to identify emergent communication strategies and the resulting engagement; provide insight into why particular practices are employed by communicators; and explain why audiences choose to participate in social media conversations with communicators. The results demonstrate that the application of interpersonal communication strategies encourage conversational engagement, in terms of the number of comments and unique individuals involved in conversations. In particular, using selfies (images and videos), non-scientific content, first person pronoun-rich captions, and responding to comments result in the formation of communicator-audience relationships, encouraging two-way conversations on social media. Furthermore, the results indicate that Instagram more readily supports the implementation of interpersonal communication strategies than Twitter, making Instagram the preferred platform for promoting conversational exchanges. These findings can be applicable to diverse communicators, subjects, audiences, and environments (online and offline) in initiatives to promote awareness and understanding of science.
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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».