The impact of the intensity of media use on potential tourists’ risk perception and travel protective behavioral intentions in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In light of the COVID-19 pandemic, there is an increased need for potential travelers to gather information about their trips to mitigate perceived risks. This study aims to understand the relationship between the intensity of media use (both new and traditional), epidemic risk perception, and tourism protection behavior intention among potential tourists. Methods: A total of 491 valid questionnaires were collected in Shanghai, China. Factor analysis, path analysis, and effect analysis were conducted using SPSS and AMOS to examine the impact of different media types on epidemic risk perception and tourism protection behavior. Results: The findings indicate a positive association between new media use intensity and epidemic risk perception, as well as an intention to adopt safety-conscious tourism behaviors. In contrast, traditional media usage is inversely associated with risk perception but has no significant influence on protective behavior. The results also highlight the role of demographic factors, such as age, education level, occupation, and income, in modulating the relationship between media usage and risk perception. Discussion: The contrasting effects of new and traditional media suggest the need for a tailored approach in epidemic communication strategies. Public health officials should leverage new media to enhance risk perception and safety-oriented behaviors, while recognizing the role of traditional media in managing lower risk perceptions and assuaging panic. The study emphasizes the importance of personalized messaging based on demographic disparities in media usage and perception. The mediating role of risk perception in shaping protective behaviors offers insights for promoting adherence to safety protocols. Conclusion: This study contributes to a comprehensive understanding of media influences during health crises, emphasizing the responsibility of media platforms in transmitting accurate information. The findings call for a nuanced approach to epidemic communication, considering the strengths and weaknesses of different media types. Segmented and personalized messaging strategies can cater to demographic variations in media usage and perception. Enhancing risk perception through tailored messaging can promote protective behaviors and effectively manage public sentiment during health crises.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».