The Asymmetric Influence of Emotion in the Sharing of COVID-19 Science on Social Media: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unlike past pandemics, COVID-19 is different to the extent that there is an unprecedented surge in both peer-reviewed and preprint research publications, and important scientific conversations about it are rampant on online social networks, even among laypeople. Clearly, this new phenomenon of scientific discourse is not well understood in that we do not know the diffusion patterns of peer-reviewed publications vis-à-vis preprints and what makes them viral. Objective: This paper aimed to examine how the emotionality of messages about preprint and peer-reviewed publications shapes their diffusion through online social networks in order to inform health science communicators' and policy makers' decisions on how to promote reliable sharing of crucial pandemic science on social media. Methods: We collected a large sample of Twitter discussions of early (January to May 2020) COVID-19 medical research outputs, which were tracked by Altmetric, in both preprint servers and peer-reviewed journals, and conducted statistical analyses to examine emotional valence, specific emotions, and the role of scientists as content creators in influencing the retweet rate. Results: Our large-scale analyses (n=243,567) revealed that scientific publication tweets with positive emotions were transmitted faster than those with negative emotions, especially for messages about preprints. Our results also showed that scientists' participation in social media as content creators could accentuate the positive emotion effects on the sharing of peer-reviewed publications. Conclusions: Clear communication of critical science is crucial in the nascent stage of a pandemic. By revealing the emotional dynamics in the social media sharing of COVID-19 scientific outputs, our study offers scientists and policy makers an avenue to shape the discussion and diffusion of emerging scientific publications through manipulation of the emotionality of tweets. Scientists could use emotional language to promote the diffusion of more reliable peer-reviewed articles, while avoiding using too much positive emotional language in social media messages about preprints if they think that it is too early to widely communicate the preprint (not peer reviewed) data to the public.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 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 | 0,043 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».