A study of intermedia and interorganizational agenda-setting in the news coverage of the Ebola virus on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
The Ebola virus is a rare but often severe and fatal illness in humans. It spreads from animals to humans and then transgresses through human-to-human transmission. The 2014 Ebola virus disease outbreak captured substantial media attention around the world, which is the cornerstone of our study since it can inform us about the current news coverage on the COVID-19 pandemic. This article investigates the media coverage of Ebola in five pairs of English and Arabic international television media outlets (BBC, CNN, SkyNews, RT and France24) by examining the headlines of 298,559 news stories that the respective organizations posted on their official Twitter accounts. Methodologically, we extracted headlines from news outlets that addressed the news on the Ebola virus in two languages: English and Arabic. The media outlets include the following: CNN (English and Arabic), BBC (English and Arabic), SkyNews (English and Arabic), RT (formerly known as Russia Today) (English and Arabic) and France24 (English and Arabic) from late 2013 to early 2015 during which time the Ebola epidemic intensified. We then used descriptive statistics to understand the volume of news coverage and calculate the frequencies, percentages, mean, median and standard deviations for these channels. Further, we continued to model time series regression between the five pairs of news outlets using Granger causality tests. The findings show that over the course of approximately one year’s worth of coverage on these networks, Ebola was mentioned in the headlines of 4138 stories, which constitutes 1.38 per cent of the total news coverage of all media outlets. Building on the theory of intermedia agenda-setting that outlines the ways in which major news organizations influence the agendas of other news outlets, the findings reported here indicate strong, time-ordered patterns where English-language coverage consistently precedes and helps to significantly explain the distribution of Arabic media coverage. In addition to providing evidence of intermedia agenda-setting from a comparative perspective in this context, this article expands on this theory and suggests that it can be applied to multilingual outlets from the same news organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».