Cargando…
Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr
BACKGROUND: At the beginning of the COVID‑19 pandemic in Germany, there was great uncertainty among the population and among those responsible for crisis communication. A substantial part of the communication from experts and the responsible authorities took place on social media, especially on Twit...
Autores principales: | , , , , , |
---|---|
Formato: | Online Artículo Texto |
Lenguaje: | English |
Publicado: |
Springer Berlin Heidelberg
2023
|
Materias: | |
Acceso en línea: | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10187495/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37193861 http://dx.doi.org/10.1007/s00103-023-03699-z |
_version_ | 1785042747170750464 |
---|---|
author | Drescher, Larissa S. Roosen, Jutta Aue, Katja Dressel, Kerstin Schär, Wiebke Götz, Anne |
author_facet | Drescher, Larissa S. Roosen, Jutta Aue, Katja Dressel, Kerstin Schär, Wiebke Götz, Anne |
author_sort | Drescher, Larissa S. |
collection | PubMed |
description | BACKGROUND: At the beginning of the COVID‑19 pandemic in Germany, there was great uncertainty among the population and among those responsible for crisis communication. A substantial part of the communication from experts and the responsible authorities took place on social media, especially on Twitter. The positive, negative, and neutral sentiments (emotions) conveyed there during crisis communication have not yet been comparatively studied for Germany. STUDY AIM: Sentiments in Twitter messages from various (health) authorities and independent experts on COVID‑19 will be evaluated for the first pandemic year (1 January 2020 to 15 January 2021) to provide a knowledge base for improving future crisis communication. MATERIAL AND METHODS: From n = 39 Twitter actors (21 authorities and 18 experts), n = 8251 tweets were included in the analysis. The sentiment analysis was done using the so-called lexicon approach, a method within the social media analytics framework to detect sentiments. Descriptive statistics were calculated to determine, among other things, the average polarity of sentiments and the frequencies of positive and negative words in the three phases of the pandemic. RESULTS AND DISCUSSION: The development of emotionality in COVID‑19 tweets and the number of new infections in Germany run roughly parallel. The analysis shows that the polarity of sentiments is negative on average for both groups of actors. Experts tweet significantly more negatively about COVID‑19 than authorities during the study period. Authorities communicate close to the neutrality line in the second phase, that is, neither distinctly positive nor negative. |
format | Online Article Text |
id | pubmed-10187495 |
institution | National Center for Biotechnology Information |
language | English |
publishDate | 2023 |
publisher | Springer Berlin Heidelberg |
record_format | MEDLINE/PubMed |
spelling | pubmed-101874952023-05-17 Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr Drescher, Larissa S. Roosen, Jutta Aue, Katja Dressel, Kerstin Schär, Wiebke Götz, Anne Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz Originalien und Übersichten BACKGROUND: At the beginning of the COVID‑19 pandemic in Germany, there was great uncertainty among the population and among those responsible for crisis communication. A substantial part of the communication from experts and the responsible authorities took place on social media, especially on Twitter. The positive, negative, and neutral sentiments (emotions) conveyed there during crisis communication have not yet been comparatively studied for Germany. STUDY AIM: Sentiments in Twitter messages from various (health) authorities and independent experts on COVID‑19 will be evaluated for the first pandemic year (1 January 2020 to 15 January 2021) to provide a knowledge base for improving future crisis communication. MATERIAL AND METHODS: From n = 39 Twitter actors (21 authorities and 18 experts), n = 8251 tweets were included in the analysis. The sentiment analysis was done using the so-called lexicon approach, a method within the social media analytics framework to detect sentiments. Descriptive statistics were calculated to determine, among other things, the average polarity of sentiments and the frequencies of positive and negative words in the three phases of the pandemic. RESULTS AND DISCUSSION: The development of emotionality in COVID‑19 tweets and the number of new infections in Germany run roughly parallel. The analysis shows that the polarity of sentiments is negative on average for both groups of actors. Experts tweet significantly more negatively about COVID‑19 than authorities during the study period. Authorities communicate close to the neutrality line in the second phase, that is, neither distinctly positive nor negative. Springer Berlin Heidelberg 2023-05-16 2023 /pmc/articles/PMC10187495/ /pubmed/37193861 http://dx.doi.org/10.1007/s00103-023-03699-z Text en © The Author(s) 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) . |
spellingShingle | Originalien und Übersichten Drescher, Larissa S. Roosen, Jutta Aue, Katja Dressel, Kerstin Schär, Wiebke Götz, Anne Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title | Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title_full | Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title_fullStr | Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title_full_unstemmed | Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title_short | Emotionalität in der COVID-19-Krisenkommunikation von Behörden und unabhängigen Expert*innen auf Twitter: Eine Sentiment-Analyse für das erste Pandemiejahr |
title_sort | emotionalität in der covid-19-krisenkommunikation von behörden und unabhängigen expert*innen auf twitter: eine sentiment-analyse für das erste pandemiejahr |
topic | Originalien und Übersichten |
url | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10187495/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37193861 http://dx.doi.org/10.1007/s00103-023-03699-z |
work_keys_str_mv | AT drescherlarissas emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr AT roosenjutta emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr AT auekatja emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr AT dresselkerstin emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr AT scharwiebke emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr AT gotzanne emotionalitatindercovid19krisenkommunikationvonbehordenundunabhangigenexpertinnenauftwittereinesentimentanalysefurdaserstepandemiejahr |