If a Tree Falls in the Forest: Presidential Press Conferences and Early Media Narratives about the COVID-19 Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the COVID-19 crisis, as we confronted questions about social distancing, masking wearing, and vaccines, public safety experts warned that the consequences of a misinformed population would be particularly dire due to the serious nature of the threat and necessity of severe collective action to keep the population safe. Thus, the media and the political elites (e.g., President of the United States) who possess the power to set the information agenda around COVID-19 bear a huge responsibility for the general welfare. Through automated text analysis of complete transcripts of national cable, network, and local news, we explore their narratives surrounding the COVID-19 pandemic and we characterize the differences in which topics were covered and how they were covered by various media sources. Our analysis reveals polarized narratives around blame, racial and economic disparities, and scientific conclusions about COVID-19. Among the various agenda-setting mechanisms available to the president is daily press conferences, which provide a unique opportunity to leverage public exposure, accelerated by the state of crisis. We found both resonance and contrast between the narratives of media and President press conferences. However, as online search data revealed, public information-seeking behavior resemble media coverage more than the President's messages.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».