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Enregistrement W3200537693 · doi:10.2196/30449

Young Adults’ Responses to an African and US-Based COVID-19 Edutainment Miniseries: Real-Time Qualitative Analysis of Online Social Media Engagement

2021· article· en· W3200537693 sur OpenAlex
Venetia Baker, Georgia Arnold, Sara Piot, Lesedi Thwala, Judith R. Glynn, James Hargreaves, Isolde Birdthistle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésGlobeThematic analysisSocial mediaEntertainmentPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Media studiesPsychologyPublic relationsPolitical scienceGeographySociologyQualitative researchMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In April 2020, as cases of the novel COVID-19 spread across the globe, MTV Staying Alive Foundation created the educational entertainment miniseries MTV Shuga: Alone Together. In 70 short episodes released daily on YouTube, Alone Together aimed to disseminate timely and accurate information to increase young people's knowledge, motivation, and actions to prevent COVID-19. OBJECTIVE: We sought to identify Alone Together viewer's perspectives on the global COVID-19 pandemic and national lockdowns by examining the words, conversations, experiences, and emotions expressed on social media in response to the Alone Together episodes. We also assessed how viewers used the series and its online community as a source of support during the global pandemic. METHODS: A total of 3982 comments and 70 live chat conversations were extracted from YouTube between April and October 2020 and analyzed through a data-led inductive thematic approach. Aggregated demographic and geographical data were collected using YouTube Analytics. RESULTS: The miniseries had a global reach across 5 continents, with a total of 7.7 million views across MTV Shuga platforms. The series had over 1 million views over 70 episodes on YouTube and an average of 5683 unique viewers per episode on YouTube. The dominant audience was adults under the age of 35 years and women. Across diverse countries such as Nigeria, Ghana, the United States, and the UK, viewers believed that COVID-19 was serious and expressed that it was socially responsible to follow public health measures. Storylines of the series about the impact of self-isolation on mental health, exposure to violence in lockdowns, and restricted employment opportunities due to the pandemic resonated with young viewers. Tuning in to the miniseries provided viewers with reliable information, entertainment, and an online community during an isolating, confusing, and worrying time. CONCLUSIONS: During the first wave of COVID-19, viewers from at least 53 countries connected on social media via the MTV miniseries. The analysis showed how digitally connected people under the age of 35 years, predominantly women, felt compelled to follow COVID-19 safety measures despite the pandemic's impact on their social, educational, and financial needs. Viewers used social media to reach out to fellow viewers for advice, solace, support, and resources. Organizations, governments, and individuals have been forced to innovate during the pandemic to ensure people can access services safely and remotely. This analysis showed that women under 35 years of age were especially receptive to receiving support from online communities and media services. Peer influence and support online can be a powerful public health tool as people have a great capacity to influence each other and shape norms around public health. However, online services are not accessible to everyone, and COVID-19 has increased disparities between digitally connected and unconnected younger adults.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,295 · 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