Effects of Prosocial and Hope-Promoting Communication Strategies on COVID-19 Worry and Intentions for Risk-Reducing Behaviors and Vaccination: Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has engendered widespread fear and skepticism about recommended risk-reducing behaviors including vaccination. Health agencies are faced with the need to communicate to the public in ways that both provide reassurance and promote risk-reducing behaviors. Communication strategies that promote prosocial (PS) values and hope are being widely used; however, the existing research on the persuasiveness of these strategies has offered mixed evidence. There is also very little research examining the comparative effectiveness of PS and hope-promoting (HP) strategies. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the comparative effectiveness of PS and HP messages in reassuring the public and motivating COVID-19 risk-reducing behaviors. METHODS: A web-based factorial experiment was conducted in which a diverse sample of the US public was randomized to read messages which adapted existing COVID-19 information from a public website produced by a state government public health department to include alternative framing language: PS, HP, or no additional framing (control). Participants then completed surveys measuring COVID-19 worry and intentions for COVID-19 risk-reducing behaviors and vaccination. RESULTS: COVID-19 worry was unexpectedly higher in the HP than in the control and PS conditions. Intentions for COVID-19 risk-reducing behaviors did not differ between groups; however, intentions for COVID-19 vaccination were higher in the HP than in the control condition, and this effect was mediated by COVID-19 worry. CONCLUSIONS: It appears that HP communication strategies may be more effective than PS strategies in motivating risk-reducing behaviors in some contexts but with the paradoxical cost of promoting worry.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».