Framing Policing Image and Reputation: Police Engagement with Social Media as a Tool to Employ Impression Management Tactics
Notice bibliographique
Résumé
Historically, policing agencies have had a great deal of control over the information released about them. Prior to social media, information was disseminated through media channels such as newspaper articles or press conferences. This allowed for the information to be carefully tailored to highlight only the positive aspects of police behaviour, which directly benefitted them. Alternatively, police used these channels to regulate the information being presented to the public to maintain the position of gatekeeper of influential information. Social media and instant technologically mediated communications offer profound novel opportunities for police to communicate with the public, but also new risks, such as, losing public confidence, legitimacy, and issues of animosity. This study utilized qualitative methods to capture how police agencies employ social media as a means to engage in impression management tactics to influence the public’s perception. In addition, the study analyzed the public’s attitudes and beliefs about the police and their views on policing as a profession through the type of interactions occurring online. The qualitative data was gathered through in-depth interviews with the communications personnel and current police officers from a police agency in Western Canada. In conjunction with the in-depth interviews, an ethnographic content analysis was performed on the social media accounts (Instagram, Twitter, and TikTok) of police agencies in Vancouver, Calgary, Edmonton, Regina, and Winnipeg. This research uncovered the impression management tactics being used to influence the public’s perception of the police. In addition, this research illuminated points of contention between the police and civilians, as well as methods for increasing positive interactions on various social networking platforms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».