An exploration of Canadian government officials’ COVID-19 messages and the public’s reaction using social media data
Notice bibliographique
Résumé
Governments can use social media platforms such as Twitter to disseminate health information to the public, as evidenced during the COVID-19 pandemic [Pershad (2018)]. The purpose of this study is to gain a better understanding of Canadian government and public health officials' use of Twitter as a dissemination platform during the pandemic and to explore the public's engagement with and sentiment towards these messages. We examined the account data of 93 Canadian public health and government officials during the first wave of the pandemic in Canada (December 31, 2019 August 31, 2020). Our objectives were to: 1) determine the engagement rates of the public with Canadian federal and provincial/territorial governments and public health officials' Twitter posts; 2) conduct a hashtag trend analysis to explore the Canadian public's discourse related to the pandemic during this period; 3) provide insights on the public's reaction to Canadian authorities' tweets through sentiment analysis. To address these objectives, we extracted Twitter posts, replies, and associated metadata available during the study period in both English and French. Our results show that the public demonstrated increased engagement with federal officials' Twitter accounts as compared to provincial/territorial accounts. For the hashtag trends analysis of the public discourse during the first wave of the pandemic, we observed a topic shift in the Canadian public discourse over time between the period prior to the first wave and the first wave of the pandemic. Additionally, we identified 11 sentiments expressed by the public when reacting to Canadian authorities' tweets. This study illustrates the potential to leverage social media to understand public discourse during a pandemic. We suggest that routine analyses of such data by governments can provide governments and public health officials with real-time data on public sentiments during a public health emergency. These data can be used to better disseminate key messages to the public.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».