Online News Coverage of the Sugar-Sweetened Beverages Tax in Malaysia: Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Malaysia, the Sugar-Sweetened Beverages (SSBs) tax was announced during the parliament's 2019 Budget Speech. The tax was slated to be enforced by April 2019 but was later postponed to July 2019. The announcement has since generated significant media coverage and public feedback. OBJECTIVE: This study presents a qualitative and quantitative cross-sectional study using netnography to examine how Malaysian online news articles responded to the SSBs tax after the announcement and postimplementation. METHODS: Online news articles published on popular online news platforms from November 2018 to August 2019 were downloaded using NCapture and imported into NVivo for analysis using the inductive approach and thematic content analysis following the initial SSBs implementation announcement. RESULTS: A total of 62 news articles were analyzed. Most of the articles positively portrayed the SSBs tax (46.8%) and highlighted its health impacts (76%). There were 7 key framing arguments identified in the articles. The positive arguments revolved around incentivizing manufacturers to introduce healthier products voluntarily, positive health consequences, the tax's impact on government revenue, and the use of the generated revenue toward beneficial social programs. The opposing arguments included increased operating costs to the manufacturer, the increased retail price of drinks, and how the SSBs tax is not a robust solution to obesity. The top priority sector considered in introducing the tax was the health perspective, followed by economic purposes and creating policies such as regulating the food and drinks industry. CONCLUSIONS: The majority of online news articles positively reported the implementation of the SSBs tax in Malaysia. This suggests media played a role in garnering support for the health policy. As such, relevant bodies can use negative findings to anticipate and reframe counteracting arguments opposing the SSBs tax.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».