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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».