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Enregistrement W4200478467 · doi:10.1108/ijefm-06-2021-0054

Communicating on social media during a #FestivalEmergency

2021· article· en· W4200478467 sur OpenAlexaff
Christine M. Van Winkle, Shawn Corrigan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Event and Festival Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensVancouver Island UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaConversationEvent (particle physics)Crisis communicationEmergency managementPublic relationsSociologyPsychologyComputer sciencePolitical scienceCommunicationWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of the study was to explore multidirectional flows of information over the course of an emergency. The following research questions were designed to guide this study: How does social media communication unfold over the course of an emergency at a cultural event? How does the nature and purpose of social media communication between all SM users change once an emergency occurs that affects event operations? How does the sentiment of social media communication change once an emergency occurs that affects event operations? Design/methodology/approach This study explored how social media was used to communicate about on-site emergencies at community cultural events. Three events were studied before, during and after an on-site emergency that disrupted the event. The Twitter and Facebook posts referencing emergencies that took place at Shambhala, Detonate and Zombicon were explored, and the nature and purpose of the posts revealed how online communication changed throughout the emergencies. The Social Mediated Crisis Communication Model guided this research and findings contribute to the model's ongoing development by incorporating additional theories and models. Findings The research demonstrates that social media communication shifts during an emergency and how communication moves through a network changes. Once an emergency is underway, communication increases and who is talking with whom changes. The nature and purpose of the social media conversation also evolves over the course of an emergency. Research limitations/implications This study examined the social media communication during three on-site emergencies at three different cultural events. The findings contribute to the understanding of the Social Media Crisis Communication Model. Specifically, the research confirms the various actors who engage online but also shows that two-way communication is not common. As this study only examined three events experiencing three different emergencies, we have a limited understanding of how the type of emergencies affects social media communication. Practical implications The findings show the need for pre-crisis work by event organizers. It is necessary for the events to build trust with their online communities to ensure that when an emergency occurs the event will be seen as a trusted source. Also, staff training is needed to ensure people are prepared to handle the complexities of communicating online during an emergency. Issues like misinformation, influencers and the rapid pace of social media communication create a challenging environment for staff who are unprepared. Originality/value Emergencies can threaten the survival of event organizations and put the health and wellness of attendees, staff and other stakeholders at risk. The study of crisis communication in special event contexts has received little theoretical attention and yet it is an important area of event management practice. Social media is an essential part of communication strategies and should be integrated into emergency planning to best reach people when an emergency threatens the safety of those involved with the event. The Social Media Crisis Communication Model offers some insight, but understanding its relevance is necessary if it is to be integrated into event emergency management.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,322 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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