Infographics as an effective method of scientific communication with social media users for COVID-19 topics: A survey study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Since the beginning of the COVID-19 pandemic, the world has also been battling a COVID-19 infodemic. Navigating for accurate information, especially health- and science-related content, on social media has been challenging. Although infographics are a popular medium for simplifying complex, text-based information into visual components, their usefulness in communicating COVID-19 related information during a global health crisis has not been explored. OBJECTIVE The study aims to explore the effectiveness of infographics in conveying scientific information related to COVID-19 on social media. METHODS Following a social media campaign that published COVID-19 related infographics, a cross-sectional survey was administered to social media users, primarily students from Western University. Descriptive statistics were used to summarize all Likert-type scale responses and an inductive qualitative analysis was performed for open ended responses. Differences in responses based on educational background (health vs non-health related) were analyzed using Fischer’s exact. RESULTS 361 survey responses were collected. 73% of respondents were young adults (18-24) with varying degrees of post-secondary education in a health-related academic background. Most respondents indicated that infographics were visually appealing and were likely to share infographics as reliable sources of information. The use of infographics as an effective tool for science communication was strongly supported. Compared to written articles, majority of the survey responders agreed that infographics allowed for greater information retention and learning. Educational background did not influence the perceived usefulness of infographics in understanding scientific information. CONCLUSIONS Infographics are effective in conveying scientific information about COVID-19 on social media. Findings from this study can be useful for shaping communication strategies during a pandemic and, more broadly, global crises.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».