Public relations responsiveness during crime spikes: How and to what extent do social media and news-reporting exacerbate liquor-store thefts in Winnipeg?
Notice bibliographique
Résumé
For a period of approximately 18-months, the city of Winnipeg experienced an alarming spike in Liquor Mart thefts, that took a toll on the Winnipeg Police Service workforce because of the sheer number of investigations opened due to these crimes. Manitoba Liquor and Lotteries management were reeling from the impacts of these thefts on customers, employees, and their bottom line. Communications Director Andrea Kowall stated at a news conference on October 28, 2019, that she believed news reporting and social media posts by civilians were factors that contributed to the theft surges. This exploratory, single case study sought to examine how and to what extent social media and news reporting exacerbated liquor-store thefts at Liquor Marts in Winnipeg through the social phenomenon of theft and robbery crime spikes between August 31, 2018, and December 1, 2019. The social phenomenon provided an environment to analyze steps taken by policing organizations in situations impacting public safety. Interviews and a questionnaire were utilized to explore the Balance Zone Theory as it applied in this situational context. Crisis communications tactics such as social media were explored as well as testing for the presence of news waves by examining published articles in a chronological sequence. This case study could provide valuable insights to policing organizations implicated in media hypes when coupled with incidents of public interference in crime situations through the use of social media. Keywords: policing, crisis communications, balance zone theory, public relations, stealing thunder, news waves, social media
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».