No News is Not Good News: The Implications of News Fatigue and News Avoidance in a Pandemic World
Notice bibliographique
Résumé
In an era dominated by a constant flow of grim news, news fatigue is becoming more recognized as a serious concern, even a health risk. Around-the-clock reports on the pandemic can seem unavoidable, along with ongoing coverage of political upheaval, climate change, and other major global issues. For some, the weight of the world’s news becomes too much. A 2019 pre-pandemic survey of 12,000 American adults by the Pew Research Center found 66% admitting they were “worn out” by the sheer amount of news available to them. News fatigue can translate into a desire to consume less news in an effort to preserve and protect one’s mental health. A Pew Research Center survey in April 2020 determined 71% of adult Americans say they need to “take breaks from COVID-19 news” while 43% said the news “leaves them feeling worse emotionally”. The World Health Organization addressed the concerns about the impact of the news onslaught in the “Mental Health Tips” section of its website. The WHO offers this advice to the public: “Try to reduce how much you watch, read or listen to news that makes you feel anxious or distressed”. Growing numbers are heeding this advice and reducing their news consumption. Some are opting for no news whatsoever as a means of coping. In May 2020, the Reuters Institute for the Study of Journalism at Oxford University examined the “infodemically vulnerable” in Britain, those who chose to reduce consumption of COVID-19 related news. More than one-fifth of those surveyed said: “they often or always actively try to avoid the news,” with the majority citing the impact on their mood. While mental health concerns appear to be the primary reason behind the increase in avoidance, growing distrust in mainstream media is also cited. While not a new phenomenon, the skepticism surrounding journalism was exacerbated during the pandemic as anti-vaccination advocates and conspiracy theorists questioned the validity and accuracy of the COVID-19 facts shared by news organizations, even governments. In this analysis of research, interviews, news articles, and social media content, I will advance recommendations for journalism researchers seeking to understand these issues. I will also propose strategies for journalists and news organizations seeking to navigate the issues and find solutions to help their embattled profession survive and recover. Keywords: journalism, news avoidance, news fatigue, misinformation, trust
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».