Leveraging the Black Girls Run Web-Based Community as a Supportive Community for Physical Activity Engagement: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background About 59%-73% of Black women do not meet the recommended targets for physical activity (PA). PA is a key modifiable lifestyle factor that can help mitigate risk for chronic diseases such as obesity, diabetes, and hypertension that disproportionately affect Black women. Web-based communities focused on PA have been emerging in recent years as web-based gathering spaces to provide support for PA in specific populations. One example is Black Girls Run (BGR), which is devoted to promoting PA in Black women. Objective The purpose of this study was to describe the content shared on the BGR public Facebook page to provide insight into how web-based communities engage Black women in PA and inform the development of web-based PA interventions for Black women. Methods Using Facebook Crowdtangle, we collected posts (n=397) and associated engagement data from the BGR public Facebook page for the 6-month period between June 1, 2021, and December 31, 2021. We pooled data in Dedoose to analyze the qualitative data and conducted a content analysis of qualitative data. We quantified types of posts, post engagement, and compared post types on engagement: “like,” “love,” “haha,” “wow,” “care,” “sad,” “angry,” “comments,” and “shares.” Results The content analysis revealed 8 categories of posts: shout-outs to members for achievements (n=122, 31%), goals or motivational (n=65, 16%), announcements (n=63, 16%), sponsored or ads (n=54, 14%), health related (n=47, 11%), the lived Black experience (n=23, 6%), self-care (n=15, 4%), and holidays or greetings (n=8, 2%). The 397 posts attracted a total of 55,354 engagements (reactions, comments, and shares). Associations between the number of engagement and post categories were analyzed using generalized linear models. Shout-out posts (n=22,268) elicited the highest average of total user engagement of 181.7 (SD 116.7), followed by goals or motivational posts (n=11,490) with an average total engagement of 160.1 (SD 125.2) and announcements (n=7962) having an average total engagement of 129.9 (SD 170.7). Significant statistical differences were found among the total engagement of posts (χ72=80.99, P<.001), “like” (χ72=119.37, P<.001), “love” (χ72=63.995, P<.001), “wow” (χ72=23.73, P<.001), “care” (χ72=35.06, P<.001), “comments” (χ72=80.55, P<.001), and “shares” (χ72=71.28, P<.001). Conclusions The majority of content on the BGR Facebook page (n=250, 63%) was focused on celebrating member achievements, motivating members to get active, and announcing and promoting active events. These types of posts attracted 75% of total post engagement. BGR appears to be a rich web-based community that offers social support for PA as well as culturally relevant health and social justice content. Web-based communities may be uniquely positioned to engage minoritized populations in health behavior. Further research should explore how and if web-based communities such as BGR can be interwoven into health interventions and health promotion.
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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».