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Enregistrement W4414622909 · doi:10.7302/27022

The Scientist?s (Social Media) Playbook: A Triangulated Approach to Understanding Scientists? Self-Presentation, Audience Norms, and the Public Communication of Science

2025· dissertation· en· W4414622909 sur OpenAlexaboutno aff
Annie L. Zhang

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScience communicationSocial mediaIdentity (music)Key (lock)Prosocial behaviorPublic engagementTechnical communicationScholarly communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tensions between science, scientists, and the public have been brought to the forefront in recent decades, with increasing politicization and polarization around scientific issues (e.g., climate change, vaccines, and the COVID-19 pandemic) that have undermined expert consensus and prosocial behavior. Efforts to understand and address these tensions are thus critical for promoting a healthy, informed society. This dissertation argues that amidst our changing information environment and media landscape, social media have become pivotal spaces poised to impact these tensions and relationships more broadly, offering both new opportunities and challenges that have influenced our understanding of the public communication of science. As scientists, science communication actors, and public audiences increasingly engage with each other online, new questions have emerged about (scientific) credibility, identity, visibility, and audience engagement. Two key phenomena undergird this work. First, individual scientists have emerged as key communicators in these spaces, creating and sharing content that often blends their scientific expertise with their personal identity and goals. Second, audiences are turning to social media more frequently to receive and engage with scientific information, and thus with scientists themselves. Yet the implications of these dynamics remain under-explored: How do scientists manage their public-facing identities on social media? What do audiences expect from scientists’ online communication? And do these performances matter for public trust and engagement? To address these questions, this dissertation presents data from a triangulated, mixed-methods approach, anchored against three key communication components from which these tensions might be addressed: the messenger, the audience, and the message. Study 1 draws on interviews with 24 highly visible scientists from the U.S., Canada, and Europe, across TikTok, Instagram, and X, to examine how they construct and manage their self-presentation on these platforms. Findings reveal how scientists strive for authenticity, manage competing norms, and strategically humanize themselves to build scientific trust and credibility. Study 2 analyzes a two-wave national panel survey (N = 878) to offer an exploratory examination into how audiences’ observation of science content on social media might influence their normative expectations of scientists’ communication behaviors and, in turn, their trust in and willingness to be vulnerable to scientists. Study 3 employs an online experiment (N = 1,843) to examine the effects of scientists’ self-presentation strategies (e.g., sharing successes vs. failures) on audience perceptions and support for science. Across all three studies, this dissertation foregrounds self-presentation as a central aspect of science communication on social media. In doing so, it contributes new insight into how social media are reshaping the relational work of science communication, therefore offering both a more nuanced understanding of the changing science communication landscape and a foundation forward for promoting stronger and more meaningful relationships between science, scientists, and society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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