Social Media and Crisis Management During the Covid 19 Pandemic: An Analysis of the Twitter Activity of Five Key Ghanaian State Actors in the First Year of the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The covid 19 pandemic led to a public health crisis which was responsible for the death of more than four hundred and fifty thousand people. Governments worldwide devised many strategies to help slow down the spread of the virus and reduce its impact on the economy and livelihoods of people. Even though social media platforms played a key role in information dissemination and awareness creation in relation to the novel Corona Virus, it is unknown if the activity of key government social media accounts have any relationship with the number of recorded cases. The researchers used a quantitative content analysis strategy to analyse the posts of 5 key Ghanaian government accounts on Twitter between 11th March 2020 and 11th March 2021, in relation to certain Covid 19 keywords. The researchers found that, no correlation exists between the Twitter posts of key government accounts and number of recorded Covid-19 cases in Ghana. The study also shows that, the lowest number of Covid 19 related tweets were posted in December 2020, the month of the Ghanaian elections, whereas, the highest number of Covid 19 related tweets were posted in March 2020, the month in which the first case was detected in Ghana.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».