#CoronaVirus and public health: the role of social media in sharing health information

误传 造谣 社会化媒体 通信源 互联网隐私 信息传播 健康传播 人口 信息共享 大流行 公共关系 计算机科学 心理学 万维网 社会学 2019年冠状病毒病(COVID-19) 医学 政治学 电信 计算机安全 人口学 疾病 病理 传染病(医学专业)
作者
Ammina Kothari,Kimberly Walker,Kelli S. Burns
出处
期刊:Online Information Review [Emerald (MCB UP)]
卷期号:46 (7): 1293-1312 被引量:10
标识
DOI:10.1108/oir-03-2021-0143
摘要

Purpose The purpose of this study is to examine how factual information and misinformation are being shared on Twitter by identifying types of social media users who initiate the information diffusion process. Design/methodology/approach This study used a mixed methodology approach to analyze tweets with COVID-19-related hashtags. First, a social network analysis was conducted to identify social media users who initiate the information diffusion process, followed by a quantitative content analysis of tweets by users with more than 5K retweets to identify what COVID-19 claims, factual information, misinformation and disinformation was shared on Twitter. Findings Results found very little misinformation and disinformation distributed widely. While health experts and journalists shared factual COVID-19-related information, they were not receiving optimum engagement. Tweets by citizens focusing on personal experience or opinions received more retweets and likes compared to any other sender type. Similarly, celebrities received more replies than any other sender type. Practical implications This study helps medical experts and government agencies understand the type of COVID-19 content and communication being shared on social media for population health purposes. Originality/value This study offers insight into how social media users engage with COVID-19-related information on Twitter and offers a typology of categories of information shared about the pandemic. Peer review The peer review history for this article is available at: https://publons.com/publon/10.1108/OIR-03-2021-0143/ .
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
刚刚
wxd发布了新的文献求助10
刚刚
无话可说发布了新的文献求助10
1秒前
黑犬发布了新的文献求助20
2秒前
希波克拉底完成签到,获得积分10
2秒前
顾矜应助pp陶采纳,获得10
2秒前
baozibaozi完成签到,获得积分10
2秒前
liu发布了新的文献求助10
4秒前
Yang完成签到,获得积分10
4秒前
土豪的书蝶完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
今后应助吴世宇采纳,获得10
6秒前
烟花应助wxd采纳,获得30
8秒前
hyue完成签到 ,获得积分20
9秒前
无话可说完成签到 ,获得积分20
9秒前
闻琤发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
10秒前
10秒前
郎琳发布了新的文献求助10
11秒前
Amon完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
安详的曲奇完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
活泼雁兰发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
joy完成签到,获得积分20
14秒前
晚意意意意意完成签到 ,获得积分10
14秒前
渠安完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
爆米花完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
ffff发布了新的文献求助10
16秒前
合适凡完成签到,获得积分10
17秒前
lllllllll完成签到,获得积分10
17秒前
liu完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
17秒前
香蕉寒梅发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 890
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 800
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
Fundamentals of Dispersed Multiphase Flows 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3258428
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2900254
关于积分的说明 8309521
捐赠科研通 2569521
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1395780
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 653277
邀请新用户注册赠送积分活动 631195