News Coverage of Face Masks in Australia During the Early COVID-19 Pandemic: Topic Modeling Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, web-based media coverage of preventative strategies proliferated substantially. News media was constantly informing people about changes in public health policy and practices such as mask-wearing. Hence, exploring news media content on face mask use is useful to analyze dominant topics and their trends. OBJECTIVE: The aim of the study was to examine news related to face masks as well as to identify related topics and temporal trends in Australian web-based news media during the early COVID-19 pandemic period. METHODS: Following data collection from the Google News platform, a trend analysis on the mask-related news titles from Australian news publishers was conducted. Then, a latent Dirichlet allocation topic modeling algorithm was applied along with evaluation matrices (quantitative and qualitative measures). Afterward, topic trends were developed and analyzed in the context of mask use during the pandemic. RESULTS: A total of 2345 face mask-related eligible news titles were collected from January 25, 2020, to January 25, 2021. Mask-related news showed an increasing trend corresponding to increasing COVID-19 cases in Australia. The best-fitted latent Dirichlet allocation model discovered 8 different topics with a coherence score of 0.66 and a perplexity measure of -11.29. The major topics were T1 (mask-related international affairs), T2 (introducing mask mandate in places such as Melbourne and Sydney), and T4 (antimask sentiment). Topic trends revealed that T2 was the most frequent topic in January 2021 (77 news titles), corresponding to the mandatory mask-wearing policy in Sydney. CONCLUSIONS: This study demonstrated that Australian news media reflected a wide range of community concerns about face masks, peaking as COVID-19 incidence increased. Harnessing the news media platforms for understanding the media agenda and community concerns may assist in effective health communication during a pandemic response.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle