Javascript is momenteel uitgeschakeld in uw browser. Verschillende functies van deze site werken niet als javascript is uitgeschakeld.

open toegang tot wetenschappelijk en medisch onderzoek

Van indiening tot eerste redactionele beslissing.

Van redactionele acceptatie tot publicatie.

Bovenstaand percentage manuscripten is in de afgelopen 12 maanden afgewezen.

Open access peer-reviewed wetenschappelijke en medische tijdschriften.

Dove Medical Press is lid van de OAI.

Bulk herdrukken voor de farmaceutische industrie.

We bieden onze auteurs echte voordelen, waaronder een snelle verwerking van papers.

Registreer uw specifieke gegevens en specifieke geneesmiddelen die u interesseren en we zullen de informatie die u verstrekt koppelen aan artikelen uit onze uitgebreide database en pdf-kopieën onmiddellijk naar u e-mailen.

Terug naar tijdschriften » Psychologieonderzoek en gedragsmanagement » Volume 14

Welk informatieframe is het beste voor het rapporteren van nieuws over de COVID-19-pandemie? Een online vragenlijstonderzoek in China

Auteurs Kuang Y, Xu MX, Yang SW, Ding Y, Zheng R, Taplin J, Li S 

Gepubliceerd 17 mei 2021 Volume 2021:14 Pagina's 563—574

DOI https://doi.org/10.2147/PRBM.S309146

Beoordeling door enkele anonieme peer review

Redacteur die publicatie heeft goedgekeurd: Professor Igor Elman

Yi Kuang,1,2 Ming-Xing Xu,1,3 Shu-Wen Yang,1,2 Yang Ding,1,2 Rui Zheng,1,2 John Taplin,4 Shu Li1,5 1CAS Key Laboratory of Behavioral Science, Institute of Psychology, Chinese Academie van Wetenschappen, Peking, 100101, Volksrepubliek China; 2Departement Psychologie, Universiteit van Chinese Academie van Wetenschappen, Peking, 100049, Volksrepubliek China; 3School of Transportation, Fujian University of Technology, Fuzhou, 350118, Volksrepubliek China; 4School of Psychology, University of Adelaide, Adelaide, SA, 5005, Australië; 5Departement Psychologie en Gedragswetenschappen, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, Volksrepubliek China Correspondentie: Shu Li CAS Key Laboratory of Behavioral Science, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, Volksrepubliek China Tel +86- 10-64841536 Fax +86-10-64841536 E-mail [email protected] Inleiding: De COVID-19-pandemie heeft brede publieke aandacht gekregen en is sinds begin 2020 onderwerp van discussie op sociale media. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat framing de perceptie kan beïnvloeden en het gedrag van leden van het publiek in de massamedia. De vraag die in dit artikel aan de orde komt, betreft welk informatiekader het beste is voor het melden van negatief nieuws (bijv. sterfgevallen) en positief nieuws (bijv. herstel of genezing) met betrekking tot de uitbraak van COVID-19. Methoden: Tijdens de Spring Festival-vakanties van 2020 in China hebben we een steekproef van 8170 deelnemers onderzocht, de risicopercepties en emotionele reacties op de pandemie, en hun bereidheid om updates door te sturen wanneer de informatie in verschillende frames wordt gepresenteerd met behulp van een 2 (domein: leven [goed nieuws] vs sterven [slecht nieuws]) × 2 (aantal: absoluut vs. relatief) × 2 (bevolkingsbestand: exclusief bevolkingsbestand vs inclusief bevolkingsbestand) × 2 (inhoud: alleen tekst vs tekst-plus-grafisch) mixed factorial design, waarbij de eerste factor een factor binnen de proefpersonen is en de laatste drie factoren tussen proefpersonen. Resultaten: Resultaten gaven aan dat (1) deelnemers meer bereid waren om goed nieuws (bijv. genezingen) door te geven dan slecht nieuws (bijv. sterfgevallen); (2) bij het rapporteren van slecht nieuws was het opnemen van de "bevolkingsbasis" effectief in het minimaliseren van negatieve emoties; (3) bij het rapporteren van goed nieuws was het uitsluiten van de "bevolkingsbasis" effectiever dan het opnemen ervan om positieve emoties te maximaliseren; (4) een tekst-plus-grafisch frame werkte beter dan een frame met alleen tekst bij het verlagen van het niveau van risicoperceptie en negatieve emoties. Discussie: Deze studie is relevant voor de manier waarop individuen en organisaties informatie communiceren over deze virale pandemie en de waarschijnlijke impact van dit nieuws op het grote publiek. Trefwoorden: COVID-19, informatieframe, perceptie, emotie

De opkomst van de coronavirusziekte 2019 (COVID-19) in Wuhan in december 2019 en de daaropvolgende verspreiding over China en vele andere landen over de hele wereld hebben voor tal van uitdagingen gezorgd voor gezondheidswerkers. De pandemie heeft brede media-aandacht gekregen en is onderwerp geweest van aanzienlijke en voortdurende discussies op sociale media, die zowel positieve als negatieve gevolgen kunnen hebben voor de risicoperceptie van mensen, die op hun beurt hun gedrag kunnen bepalen.1-5 Zo hebben plattelandsbewoners in de De Verenigde Staten zullen eerder sociale afstand nemen als ze in een mediamarkt leven die meer wordt beïnvloed door COVID-19.3 Het onderzoeken van de eerste maanden van de berichtgeving over COVID-19 kan ons daarom helpen beter te begrijpen wat de eerste percepties van het publiek over COVID heeft geïnformeerd -19,2

Zoals samengevat in een eerdere review, lopen mensen tijdens een pandemie met onbekende risico's en ervaren ze vooral negatieve emoties (bijv. angst).6 In de begindagen van de uitbraak overheerste negatief nieuws gerelateerd aan COVID-19, zoals nieuws over het toenemende aantal van bevestigde gevallen en gebrek aan medische middelen. Deze situatie heeft mogelijk de negatieve emoties vergroot en de risicoperceptie van mensen beïnvloed, die vaak wordt aangedreven door emoties in plaats van feitelijke informatie.6–8 In het geval van sterke emotionele reacties kunnen mensen belangrijke numerieke informatie, zoals waarschijnlijkheden, negeren.9 Paulos voerde aan dat het onvermogen om “rationeel” om te gaan met kleine waarschijnlijkheden op grote resultaten (bijv. een hoogst onwaarschijnlijke maar catastrofale uitbraak van ziekte) resulteert in slecht geïnformeerd overheidsbeleid, verwarde persoonlijke beslissingen en verhoogde vatbaarheid voor pseudowetenschap.10 Een recent onderzoek in Vietnam wees uit dat de overdreven risicoperceptie was significant geassocieerd met misbruik van voorzorgsmaatregelen (dwz het dragen van een masker) om COVID-19 in te dammen, wat suggereert dat een onvoldoende hoge risicoperceptie kan leiden tot paniekreacties en misbruik van gezondheidsmaatregelen.11 Dus manieren vinden om negatieve emoties en risicoperceptie zijn cruciaal om te reageren op COVID-19

Risicoperceptie kan worden beïnvloed door vele factoren, zoals de ruimtelijke afstand tot het epicentrum12–15 en risicocommunicatieberichten.16 Eerder onderzoek naar het ‘Aziatische ziekteprobleem’, een hypothetisch scenario ontwikkeld door Tversky en Kahneman, heeft aangetoond dat de mate van welke mensen risicomijdende versus risicozoekende voorkeuren aannemen, hangt af van het feit of informatie over de hypothetische ziekte negatief is geformuleerd in termen van "verloren levens" of positief is geformuleerd in termen van "geredde levens".17 Het optreden van veranderingen in voorkeuren (risico- zoeken versus risicomijdend) als gevolg van verschillende beschrijvingen van hetzelfde probleem, werd door Tversky en Kahneman bestempeld als het 'framing-effect'. Het framing-effect is een van de meest waardevolle benaderingen voor het onderzoeken van vooringenomenheid bij beslissingen en beïnvloedende factoren bij medische besluitvorming, en veel studies hebben het framing-effect in medische scenario's gerapporteerd.18 De literatuur heeft aangetoond dat zelfs goed opgeleide artsen niet immuun zijn voor dit effect. De voorkeur van artsen voor alternatieve therapieën verschoof afhankelijk van het feit of de uitkomsten werden ingekaderd in termen van de kans op 'leven' of de kans op 'overlijden'.19

In de massamedia kan framing, door het belang van een specifiek aspect van de werkelijkheid over te brengen, de perceptie van kijkers beïnvloeden.20,21 Zo is gebleken dat de uitleg van burgers over politieke kwesties aanzienlijk wordt beïnvloed door de manier waarop televisie nieuwspresentaties "kaderen" deze problemen en beïnvloeden daardoor hun beoordeling van presidentiële prestaties.22 Kapuściński en Richards ontdekten dat de risicoperceptie en gevoelens (dwz zorgen) van mensen zouden worden beïnvloed wanneer verschillende frames (bijv. risicoverzwakkend beschrijvingskader) worden gebruikt om toeristische bestemmingen te beschrijven in mediaberichten.23

Aangezien de informatieomgeving rond een pandemie het belang van effectieve wetenschappelijke communicatie onderstreept, en het vinden van manieren om negatieve emoties te verlichten van cruciaal belang is om op de pandemie te reageren,6 probeerde de huidige studie te bepalen hoe de meest geschikte informatie over de virale pandemie moet worden overgebracht de veiligheid van de volksgezondheid zoveel mogelijk te bevorderen zonder buitensporige angstgevoelens op te wekken. Om deze vraag te beantwoorden, hebben we een reeks logisch equivalente frames ontwikkeld door gebruik te maken van de basisinformatie over pandemie (dwz de "bevestigde gevallen", "sterftegevallen" en "genezen gevallen") die zijn vrijgegeven door de National Health Commission (NHC) in China .24 Vervolgens hebben we een landelijke enquête gehouden om de risicopercepties, emotionele reacties en bereidheid van mensen om updates door te sturen te onderzoeken wanneer ze worden geconfronteerd met dagelijks nieuws dat in deze verschillende frames wordt gepresenteerd. We hebben ook aanvullende pandemische informatieframes ontwikkeld door een populatiereferentie en grafische informatie op te nemen en onderzochten hoe deze toevoegingen de reacties van de berichtontvangers zouden kunnen beïnvloeden. alle gegevensuitsluitingen (indien aanwezig), alle manipulaties en alle metingen in het onderzoek” (p. 1).

Voor een openbare opiniepeiling worden ongeveer 1000 deelnemers als een voldoende steekproefgrootte beschouwd.27 We rekruteerden een willekeurige steekproef van 8170 deelnemers (4619 (56,5%) vrouw; Mage = 29,38 jaar, SD = 9,31; leeftijd ontbrak in 69 gevallen) uit 32 provincies, gemeenten en autonome regio's in China tijdens de Spring Festival-vakanties van 2020 via een internetonderzoeksbron Sojump (https://www.wjx.cn/), en elke deelnemer kreeg ¥ 6 (ongeveer $ 0,92). Een gevoeligheidsanalyse voor onze belangrijkste ANOVA-analyse, uitgaande van een α van 0,05 en een macht van 0,80, gaf aan dat de minimale effectgrootte die we konden detecteren een zeer klein effect was van f = 0,03. Deze studie werd goedgekeurd door de ethische beoordelingscommissie van het Instituut voor Psychologie, Chinese Academie van Wetenschappen, om de rechten en het welzijn van de onderzoeksdeelnemers te beschermen (projectidentificatiecode: H20029) en werd uitgevoerd in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki. Er werd online een formulier voor geïnformeerde toestemming verstrekt met de details van het onderzoek, de rechten, risico's en voordelen van de deelnemer en het recht om ervoor te kiezen niet deel te nemen. De onderzoekers analyseerden alleen geanonimiseerde (geanonimiseerde) gegevens.

Sinds de National Health Commission van de VRC op 20 januari 2020 COVID-19-informatie begon vrij te geven, zijn de "bevestigde gevallen", "sterfgevallen" en "genezen gevallen" regelmatig openbaar gemeld.

Hiervan geven overlijdensgevallen een maatstaf voor slecht nieuws, terwijl genezen gevallen goed nieuws vertegenwoordigen. Gevallen van overlijden kunnen samen met bevestigde gevallen met elkaar in verband worden gebracht om een ​​nieuwe telling te vormen: een relatieve maatstaf voor slecht nieuws (sterftecijfer). Evenzo kan de verhouding tussen genezen gevallen en bevestigde gevallen worden gezien als een relatieve maatstaf voor goed nieuws (genezingspercentage).

Aangezien het cumulatieve aantal gevallen van overlijden hetzelfde was als het cumulatieve aantal genezen gevallen op 1 februari 2020 in China, en zowel overlijdens als genezen gevallen elk precies 1 waren en de bevestigde gevallen 57 waren in de provincie Hainan op die datum, update over de uitbraak van COVID-19 in de provincie Hainan op 1 februari 2020 werd gekozen als pandemische informatie die in verschillende kaders moet worden gepresenteerd.

Volgens de basisinformatie over de pandemie, waaronder één genezen geval (dwz goed nieuws), één overlijdensgeval (dwz slecht nieuws) en 57 bevestigde gevallen op 1 februari 2020 in de provincie Hainan, met een permanente bevolking van 9,2576 miljoen inwoners (dwz bevolkingsbestand), ontwikkelden we 16 frames om de pandemische informatie te presenteren met behulp van een 2 (domein: leven [goed nieuws] versus sterven [slecht nieuws]) × 2 (aantal: absoluut versus relatief) × 2 (bevolkingsbestand: exclusief populatiebasis versus inclusief populatiebasis) × 2 (inhoud: alleen tekst versus tekst-plus-afbeelding) gemengd factorieel ontwerp, waarbij de eerste factor een factor binnen de proefpersonen is en de laatste drie factoren tussen proefpersonen. In het bijzonder geeft de "variabele telling" aan dat alleen het aantal genezen / overlijdensgevallen werd gepresenteerd in de "absolute telling" -toestand, terwijl zowel het aantal genezen / overlijdensgevallen als dat van bevestigde gevallen werden gepresenteerd in de "relatieve telling" -toestand . De "variabele bevolkingsbasis" geeft aan of de informatie over de bevolkingsbasis van de provincie Hainan zou worden toegevoegd wanneer de basisinformatie over de pandemie wordt gepresenteerd. Tabel 1 en figuur 1 tonen de details van experimentele materialen voor elke frameconditie. Tabel 1 Verschillende pandemische informatieframes verkregen door het kruisen van vier factoren: domein versus aantal versus populatiebasis versus inhoud Afbeelding 1 Afbeeldingen gepresenteerd in de "tekst-plus-afbeelding"-toestand. (A–H) weerspiegelen de afbeeldingen die in tabel 1 worden uitgelegd.

Tabel 1 Verschillende pandemische informatieframes verkregen door het kruisen van vier factoren: domein versus aantal versus populatiebasis versus inhoud

Afbeelding 1 Afbeeldingen gepresenteerd in de toestand "tekst-plus-afbeelding". (A–H) weerspiegelen de afbeeldingen die in tabel 1 worden uitgelegd.

Elke deelnemer werd willekeurig toegewezen aan een van de acht frames (gedefinieerd door de drie tussen-subjectfactoren "telling", "populatiebasis" en "inhoud") en werd gevraagd om informatie te onderzoeken die eerst slecht nieuws (dood) en vervolgens pandemie bevatte. informatie die goed nieuws overbrengt (genezen; binnen-subjecten factor “domein”). De deelnemers werd vervolgens gevraagd om hun risicoperceptie, emotionele reactie en bereidheid aan te geven om het slechte nieuws en het goede nieuwsbericht door te geven.

Drie (afhankelijke) uitkomstvariabelen werden gemeten door zelfbeoordelingsschalen: risicoperceptie, emotionele respons en bereidheid om een ​​bericht door te sturen.

We hebben twee items ontwikkeld om de niveaus van 'objectief gevaar' en 'subjectieve angst' van elke deelnemer te beoordelen. Ze werden gevraagd om hun antwoorden aan te geven door schuifregelaars te slepen op een schaal van 1 (extreem laag) tot 100 (extreem hoog).

In totaal werden zes items geselecteerd uit het Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), ontwikkeld door Watson et al. om emotionele reacties te meten.28 Drie items (Excited, Inspired en Active) werden gekozen voor de positieve en nog eens drie (Distressed, Nervous , en zenuwachtig) voor negatieve gevoelens. De deelnemers werd gevraagd om antwoorden te geven op een 9-punts Likert-schaal, respectievelijk 1 = helemaal geen; 5 = Matig; 9 = Extreem.

Eén item was ontworpen om de bereidheid van de deelnemer om nieuws door te sturen te meten. De deelnemers werd gevraagd om hun bereidheid om een ​​bericht door te sturen in WeChat Moments aan te geven. Ze konden een schuifregelaar slepen langs een schaal van 0 (extreem onwillig) tot 100 (extreem bereid).

Afhankelijke metingen werden geanalyseerd door variantieanalyse (ANOVA). Er werden geen gegevensuitsluitingscriteria gebruikt. Alle tests waren tweezijdig en het significantieniveau was ingesteld op 0,01 om ervoor te zorgen dat een grote steekproefomvang de resultaten niet overdreven opdreef.29 De effectgroottes worden weergegeven door gedeeltelijke eta-kwadraat (ŋ2 p). Volgens de aanbevelingen van Steiger29 worden 90%-betrouwbaarheidsintervallen (BI's) voor ŋ2 p gerapporteerd. Zoals Cohn opmerkte,27 kunnen wetenschappelijk belangrijke (of op zijn minst betekenisvolle) effecten de grootte hebben van een "klein" effect (dwz ŋ2 p = 0,01), dat werd gebruikt om onze resultaten te evalueren aan de hand van het effectgrootte-criterium. Alleen de waarden op basis van het effectgroottecriterium (ŋ2 p ≥ 0.01) laten hier interpreteerbare trends zien.

We hebben onze statistische analyses van de onderzoeksgegevens georganiseerd door ons te concentreren op 1) welk gebruiksvriendelijk frame operationeel kan dienen om deelnemers ertoe aan te zetten hun niveau van negatieve emoties, veroorzaakt door slecht nieuws, te verlagen; 2) welk gebruiksvriendelijk frame operationeel kan dienen om deelnemers ertoe aan te zetten hun niveau van positieve emotie, veroorzaakt door goed nieuws, te verhogen; en 3) welk gebruiksvriendelijk kader operationeel kan dienen om deelnemers ertoe aan te zetten hun niveau van risicoperceptie met betrekking tot de pandemie-informatie te verlagen. Bovendien wilden we bepalen welk domeinbericht (stervend of levend) mensen eerder zouden kiezen om door te sturen (of niet door te sturen).

Om deze vraag te beantwoorden, werd een drieweg-ANOVA met factorentelling, populatiebasis en inhoud uitgevoerd op het niveau van negatieve emotie veroorzaakt door slecht nieuws. We namen de gemiddelde score van alle negatieve emoties (dwz verdrietig, nerveus en zenuwachtig) als de algehele negatieve emotie, aangezien de interne betrouwbaarheidsscore acceptabel was (α = 0,89). De resultaten lieten zien dat de algehele negatieve emotie significant lager was bij (1) het rapporteren van de absolute telling (M = 4,41, SE = 0,03) dan bij het rapporteren van de relatieve telling (M = 4,85, SE = 0,03), F (1, 8162) = 95,10, p < 0,001, ŋ2 p = 0,01, 90% BI [0,01, 0,02]); (2) het rapporteren van slecht nieuws inclusief de bevolkingsbasis (M = 4,43, SE = 0,03) dan die zonder de bevolkingsbasis (M = 4,84, SE = 0,03), F(1, 8162) = 80,62, p < 0,001, ŋ2 p = 0,01, 90% CI [0,01, 0,02] (zie figuur 2, paneel A); (3) het tekst-plus-grafisch frame gebruiken om slecht nieuws te presenteren (M = 4.57, SE = 0.03) dan het frame met alleen tekst te gebruiken (M = 4.69, SE = 0.03), F(1, 8162) = 7.32, p = 0,007, ŋ2 p = 0,001, 90% BI [0,000, 0,003], hoewel de effectgrootte erg klein was (zie figuur 2, paneel B). Het interactie-effect van de populatiebasis en inhoud was significant met een zeer kleine effectgrootte, F(1, 8162) = 6.75, p = 0.009, ŋ2 p = 0.001, 90% CI [0.000, 0.003]. Er waren geen andere twee- of drieweginteractie-effecten significant, ps > 0,01. Figuur 2 Grafiek van het effect van het verminderen van het niveau van negatieve emoties veroorzaakt door slecht nieuws. Paneel (A) Het effect van het opnemen van de populatiebasis op het verminderen van de algehele negatieve emotie. Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het verminderen van de algehele negatieve emotie.

Figuur 2 Grafiek van het effect van het verminderen van het niveau van negatieve emoties veroorzaakt door slecht nieuws. Paneel (A) Het effect van het opnemen van de populatiebasis op het verminderen van de algehele negatieve emotie. Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het verminderen van de algehele negatieve emotie.

Om deze vraag te beantwoorden, werd de positieve emotie die wordt veroorzaakt door goed nieuws geanalyseerd op dezelfde manier als hierboven beschreven. We hebben de gemiddelde score van alle positieve emoties (dwz opgewonden, geïnspireerd en actief) berekend als de algehele positieve emotie, aangezien de betrouwbaarheid van de interne score acceptabel was (α = 0,90). De resultaten lieten zien dat de algehele positieve emotie significant hoger was wanneer (1) de absolute telling (M = 4,32, SE = 0,03) werd gerapporteerd dan de relatieve telling (M = 3,48, SE = 0,03), F (1, 8162) = 311,71, p < 0,001, ŋ2 p = 0,04, 90% BI [0,03, 0,05]; (2) het melden van goed nieuws exclusief de bevolkingsbasis (M = 4,21, SE = 0,32) dan die inclusief de bevolkingsbasis (M = 3,60, SE = 0,03), F(1, 8162) = 163,71, p < 0,001, ŋ2 p = 0,02, 90% BI [0,01, 0,03] (zie figuur 3, paneel A); (3) het gebruik van het tekst-only frame om goed nieuws te presenteren (M = 4.07, SE = 0.03) dan het gebruik van het tekst-plus-grafisch frame (M = 3.74, SE = 0.03), F(1, 8162) = 47.92, p < 0,001, ŋ2 p = 0,01, 90% BI [0,00, 0,01], hoewel de effectgrootte erg klein was (zie figuur 3, deelvenster B). Het interactie-effect van telling en populatiebasis was significant met een zeer kleine effectgrootte (F(1, 8162) = 44,06, p < 0,001, ŋ2 p = 0,01, 90% BI [0,00, 0,01]). Er waren geen andere twee- of drieweginteractie-effecten significant, ps > 0,01. Figuur 3 Grafiek van het effect van het verhogen van het niveau van positieve emotie veroorzaakt door goed nieuws. Paneel (A) Het effect van het uitsluiten van de bevolkingsbasis op het vergroten van de algehele positieve emotie. Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het vergroten van de algehele positieve emotie.

Figuur 3 Grafiek van het effect van het verhogen van het niveau van positieve emotie veroorzaakt door goed nieuws. Paneel (A) Het effect van het uitsluiten van de bevolkingsbasis op het vergroten van de algehele positieve emotie. Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het vergroten van de algehele positieve emotie.

De gemiddelde scores van "objectief gevaar" en "subjectieve angst" van slecht nieuws en goed nieuws werden beschouwd als de algemene risicoperceptie van het individu van de pandemische informatie, en de interne betrouwbaarheidsscore over de vier subniveaus van risicoperceptie (α = 0,86) was acceptabel Er werd een drieweg-ANOVA met het aantal factoren, de populatiebasis en de inhoud uitgevoerd op de algehele risicoperceptie. Uit de resultaten bleek dat het niveau van de algehele risicoperceptie significant lager was wanneer (1) de absolute telling (M = 35,12, SE = 0,38) wordt gerapporteerd dan de relatieve telling (M = 46,01, SE = 0,38), F (1, 8162 ) = 408,73, p < 0,001, ŋ2 p = 0,05, 90% BI [0,04, 0,06]; (2) rapportage van de pandemie-informatie inclusief de populatiebasis (M = 37,44, SE = 0,38) dan die exclusief de populatiebasis (M = 43,69, SE = 0,38), F(1, 8162) = 134,76, p <0,001, ŋ2 p = 0,02, 90% BI [0,01, 0,02] (zie figuur 4, paneel A); (3) het tekst-plus-grafisch frame gebruiken om nieuws te presenteren (M = 39.53, SE = 0.38) dan het tekst-only frame gebruiken (M = 41.60, SE = 0.38), F(1, 8162) = 14.71, p < 0,001, ŋ2 p = 0,002, 90% BI [0.000, 0,004], hoewel de effectgrootte erg klein was (zie figuur 4, deelvenster B). De interactie-effecten van aantal en populatiebasis (F(1, 8162) = 12,16, p < 0,001, ŋ2 p = 0,001, 90% BI [0,000, 0,004]), populatiebasis en inhoud (F(1, 8162) = 21.322 , p < 0,001, ŋ2 p = 0,003, 90% BI [0,001, 0,005]) en tussen telling, populatiebasis en inhoud (F(1, 8162) = 20,16, p <0,001, ŋ2 p = 0,002, 90% BI [ 0,001, 0,005]) waren significant met zeer kleine effectgroottes. Het interactie-effect van telling en inhoud was niet significant (F(1, 8162) = 4.88, p = 0.027, ŋ2 p = 0.001, 90% CI [0.000, 0.002]). Figuur 4 Grafiek van het effect van het verminderen van de risicoperceptie van pandemische informatie. Panel (A) Het effect van het opnemen van de populatiebasis op het verminderen van de algehele risicoperceptie (zowel objectief als subjectief). Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het verminderen van de algehele risicoperceptie (zowel objectief als subjectief).

Figuur 4 Grafiek van het effect van het verminderen van de risicoperceptie van pandemische informatie. Panel (A) Het effect van het opnemen van de populatiebasis op het verminderen van de algehele risicoperceptie (zowel objectief als subjectief). Paneel (B) Het effect van het gebruik van het tekst-plus-grafisch kader op het verminderen van de algehele risicoperceptie (zowel objectief als subjectief).

Om deze vraag te beantwoorden, hebben we een viervoudige ANOVA met herhaalde metingen uitgevoerd op de bereidheid om berichten door te sturen met behulp van de variabelen telling, populatiebasis en inhoud als factoren tussen proefpersonen en domein als de herhaalde factor. De analyses werden gevolgd door een Bonferroni post-hoc test wanneer een hoofdeffect van aandoening/behandeling of een interactie werd gevonden. De resultaten lieten zien dat het belangrijkste effect van domein significant was (F (1, 8162) = 1074,94, p < 0,001, ŋ2 p = 0,12, 90% BI [0,10, 0,13]), wat aangeeft dat de scores voor de bereidheid om goed nieuws door te geven [in leven] (M = 55,97, SE = 0,35) waren altijd hoger dan de bereidheid om slecht nieuws door te geven [sterven] (M = 47,79, SE = 0,35). Dit gold ongeacht welke van de acht frames werd gebruikt om de pandemische informatie te presenteren. Figuur 5 toont de geschatte bereidheid om de stervende / levende berichten door te sturen in de acht frames die werden gevormd door drie factoren tussen proefpersonen te kruisen. Afbeelding 5 Grafiek met de geschatte bereidheid om het bericht in WeChat Moments door te sturen.

Afbeelding 5 Grafiek met de geschatte bereidheid om het bericht in WeChat Moments door te sturen.

Alles bij elkaar genomen, zou het rapporteren van pandemische informatie door gebruik te maken van absolute telling en/of het tekst-plus-grafisch formaat mensen ertoe kunnen aanzetten het niveau van risicoperceptie en de negatieve emotie die wordt veroorzaakt door slecht nieuws te verlagen, de positieve emotie die wordt veroorzaakt door goed nieuws te verhogen, terwijl het opnemen van de bevolkingsbasis kan de negatieve emotie die wordt veroorzaakt door slecht nieuws, de positieve emotie die wordt veroorzaakt door goed nieuws en het niveau van risicoperceptie verlagen. Over het algemeen gaven mensen er de voorkeur aan om goed, in plaats van slecht, nieuws door te geven.

Eerdere onderzoeken hebben aangetoond dat het presenteren van dezelfde informatie over bedreigingen, gevaren en risico's op verschillende manieren (bijvoorbeeld sterftecijfers in plaats van overlevingscijfers) de perspectieven en acties van mensen verandert,17 en daarmee het axioma van beschrijvingsinvariantie schenden.30 Daaropvolgende onderzoeken hebben onthulde dat het verstrekken van absolute telling/frequentie versus relatieve telling/waarschijnlijkheid ook een belangrijke rol kan spelen bij het veranderen van de reacties van mensen op medische informatie. Met name de communicatie van informatie tussen artsen en patiënten kan worden verbeterd door frequentie te gebruiken in plaats van waarschijnlijkheid van optreden

In een tijd waarin de impact van COVID-19 op mensen in China en elders veel zorgen baren, hebben we in realtime het belang gemeten van frames die worden gebruikt om deze informatie te presenteren. De resulterende bevindingen tonen aan dat het framing-effect op grote schaal optreedt: wanneer de pandemische informatie wordt weergegeven door acht "logisch equivalente" frames, variëren de risicopercepties, emotionele reacties en zelfs hun bereidheid om een ​​bericht door te sturen duidelijk, in tegenstelling tot de veronderstelling of beschrijving invariantie.30

Bewustwording van deze effecten kan de media, gezondheidswerkers en overheidsinstanties helpen om effectief met het publiek te communiceren, zodat ze de risico's beter begrijpen en zo evenwichtige en passende beslissingen en acties kunnen nemen. Dit bewustzijn is belangrijk, vooral wanneer verschillende media en overheidsinstanties willekeurig informatie over pandemie selecteren en rapporteren. De National Health Commission of the PRC (http://www.nhc.gov.cn/) rapporteert bijvoorbeeld "bevestigde gevallen", "sterfgevallen" en "genezen gevallen" als basisgegevens; de Public Health Agency of Sweden (https://www.folkhalsomyndigheten.se/the-public-health-agency-of-sweden/) meldt "bevestigde gevallen", "intensive care-gevallen" en "sterfgevallen"; en de Amerikaanse Centers for Disease Control and Prevention (CDC; https://www.cdc.gov/) rapporteren “bevestigde gevallen” en “sterfgevallen”. Bovendien zijn verschillende landen of gebieden geneigd hun criteria voor het vrijgeven van informatie te wijzigen. Zo heeft Zweden volgens een rapport in de Global Times van 13 maart 2020 aangekondigd dat het zou stoppen met het tellen van het aantal bevestigde COVID-19-gevallen.32 Bovendien is de Amerikaanse CDC gestopt met het rapporteren van het aantal Amerikanen dat is getest op COVID-19. 19 sinds 2 maart 2020.33 De basisinformatie over pandemie die wordt vrijgegeven en de informatieframes die zijn aangenomen, variëren van land tot land, wat onbedoeld de emoties en risicoperceptie van het publiek kan beïnvloeden.

Daarom stellen we op basis van de resultaten van dit onderzoek drie praktische oplossingen voor om de kwaliteit van communicatie te verbeteren.34

Ten eerste, bij het melden van goed nieuws, is het weergeven van informatie in het ‘absolute case’-formaat een effectief kader om de maximalisatie van ‘positieve emoties’ te vergemakkelijken, wat op zijn beurt kan bijdragen aan een groter vertrouwen van het publiek in de bestrijding van de pandemie.

Ten tweede, bij het rapporteren van slecht nieuws, is het weergeven van informatie met behulp van het "inclusief bevolkingsbestand"-formaat een effectief kader om het minimaliseren van "negatieve emoties/risicoperceptie", wat op zijn beurt kan helpen paniekreacties bij het grote publiek te voorkomen, te vergemakkelijken.

Ten derde kan het framing-effect ook worden beïnvloed door de grafische weergave van opties.25,35 Zo werkt het weergeven van informatie in het "tekst-plus-grafisch" formaat beter dan het "alleen tekst" formaat bij het verlagen van de niveaus van risicoperceptie /negatieve emotie, hoewel met zeer kleine effectgroottes, die op hun beurt kunnen helpen om overdreven schattingen van de risico's van de pandemie te voorkomen.

Kortom, deze bevindingen bieden enkele nuttige suggesties voor het verspreiden van informatie over een grote pandemie. Meer in het algemeen kunnen onze bevindingen bijdragen aan het verbeteren van onze systemen voor het beheer van noodsituaties op het gebied van de volksgezondheid.

Er zijn een aantal beperkingen aan de huidige studie die in toekomstig onderzoek moeten worden aangepakt.36 Ten eerste werd basisinformatie alleen verkregen van officiële overheidskanalen (dwz de National Health Commission van de VRC) in plaats van de niet-officiële. Eerder onderzoek suggereerde dat nieuwsbronnen cruciaal waren bij het bepalen van de inhoud van berichten die journalisten produceren en presenteren.21 Sommige niet-officiële nieuwsuitzendingen, waaronder zogenaamd 'nepnieuws', hebben mogelijk ook de perceptie van mensen met betrekking tot COVID-19.1 beïnvloed, aangezien geruchten en nepnieuws als een vorm van liegen worden beschouwd. Als zodanig kunnen individuen worden gedwongen tot verschillende acties (bijv. risicozoeken of verliesaversie) op basis van hun gevoelens die worden veroorzaakt door de informatiebeschrijvingsframes (bijv. verliesframe).37 Onze resultaten kunnen dus tot op zekere hoogte worden verstoord. door de opkomst van ongefundeerde geruchten in de vroege fase van COVID-19 in China. In toekomstig onderzoek kunnen we de aandacht vestigen op de vraag of en hoe de risicoperceptie van mensen zou worden beïnvloed door de aard van de zender waarvan nieuws wordt gehaald. Het onderzoeken van deze problemen zal helpen om de impact van mediacommunicatie op de risicoperceptie van mensen bij onbekende risico's beter te begrijpen.

Ten tweede is het gebruik van online-enquêtes om de risicoperceptie van het publiek te evalueren - vergelijkbaar met gebieden als telegeneeskunde en counseling op afstand in chirurgische gebieden - het afgelopen jaar van groot belang geworden.38,39 In de toekomst moet nog worden vastgesteld of de resulterende effect verkregen door online enquêtes even effectief kan zijn als dat van de conventionele persoonlijke enquête, en of het resulterende effect verkregen in de beginfase kan worden veralgemeend.

De gegevens die de bevindingen van deze studie ondersteunen, zijn beschikbaar via Open Science Framework op https://osf.io/spmy2/?view_only=5694966f3653490b8edf81a013b49076.

Deze studie werd gedeeltelijk ondersteund door de National Natural Science Foundation of China (nr. 71761167001), de grote projecten van de National Social Science Foundation of China (nrs. 19ZDA358, 18ZDA332 en 17ZDA325), het sleutelproject van de National Social Science Foundation of China (Nr. 16AZD058) en door het Sleutelproject van de Chinese Academie van Wetenschappen (Nr. KFJ-FP-201906). De financiers hadden geen rol bij het ontwerp van de studie, het verzamelen en analyseren van gegevens, de beslissing om het manuscript te publiceren of de voorbereiding van het manuscript. We hebben geen bekende belangenverstrengeling bekend te maken.

Alle auteurs verklaren geen concurrerende belangen.

1. La VP, Pham TH, Ho MT, et al. Beleidsreactie, sociale media en wetenschapsjournalistiek voor de duurzaamheid van het volksgezondheidssysteem te midden van de COVID-19-uitbraak: de lessen in Vietnam. Duurzaamheid. 2020;12(7):2931. doi: 10.3390/su12072931

2. Hart PS, Chinn S, Soroka S. Politisering en polarisatie in de berichtgeving over COVID-19. Sci Comm. 2020;42(5):679–697. doi: 10.1177/1075547020950735

3. Kim E, Shepherd ME, Clinton JD. Het effect van grootstedelijk nieuws op het Amerikaanse platteland tijdens de COVID-19-pandemie. Proc Natl Acad Sci USA. 2020;117(36):22009–22014. doi:10.1073/pnas.2009384117

4. Chen H, Huang X, Li Z. Een inhoudsanalyse van de Chinese berichtgeving over COVID-19 en toerisme. Curr Issues Tour. 2020;1–8. doi:10.1080/13683500.2020.1763269

5. Huynh-TLD. De risicoperceptie van COVID-19: een onderzoek naar sociaal-economie en media-aandacht. Econ Bul. 2020;40(1):758–764.

6. Bavel JJV, Baicker K, Boggio PS, et al. Sociale en gedragswetenschap gebruiken om de pandemische reactie van COVID-19 te ondersteunen. Nat Hum-gedrag. 2020;4(5):460-471. doi:10.1038/s41562-020-0884-z

7. Loewenstein GF, Weber EU, Hsee CK, Welch N. Risico als gevoelens. Psycho stier. 2001;127(2):267-286. doi:10.1037/0033-2909.127.2.267

8. Slovic P, Finucane ML, Peters E, MacGregor DG. Risico als analyse en risico als gevoelens: enkele gedachten over affect, rede, risico en rationaliteit. Risico anaal. 2004;24(2):311-322. doi:10.1111/j.0272-4332.2004.00433.x

9. Rottenstreich Y, Hsee CK. Geld, kussen en elektrische schokken: over de affectieve psychologie van risico. Psycho Wetenschap. 2001;12(3):185-190. doi:10.1111/1467-9280.00334

10. Paulo's JA. Innumeracy: Wiskundig analfabetisme en de gevolgen ervan. Macmillan; 1988.

11. Huynh-TLD. Als je een masker draagt, moet je weten hoe je het moet gebruiken en op de juiste manier moet weggooien!: een enquêteonderzoek in Vietnam. RBE. 2020;7(2):145–158. doi:10.1561/105.00000121

12. Li S, Li JL, Yang SW, et al. Het psychologische tyfoonoogeffect in reacties op terrorisme. J Pac Rim Psychol. 2020;14:e21. doi:10.1017/prp.2020.13

13. Wei ZH, Tao R, Liu H, Li S. Vrijheid van angst en gebrek en onze psychologische reactie op veranderingen in de omgeving. J Pac Rim Psychol. 2017;11:e10. doi:10.1017/prp.2017.11

14. Xu MX, Zheng R, Rao-LL, et al. Voorstellen voor het omgaan met het "psychologische tyfoonoog" -effect gedetecteerd in COVID-19. Bull Chin Acad Sci. 2020;35(3):273–282. doi:10.16418/j.issn.1000-3045.20200226001

15. Yang SW, Xu MX, Kuang Y, et al. Objectief gevaar en subjectieve paniek in Wuhan COVID-19: een uitgebreid overzees "psychologisch tyfoonoog" -effect. Chin J Appl Psychol. 2020;26(4):291–297.

16. Ha TM, Shakur S, Pham Do KH. Voedselrisico in het oog van de consument en hun consumptiereacties: bewijs uit de Hanoi-enquête. J Azië Bus Econ Stud. 2020;ahead-of-print(ahead-of-print). doi:10.1108/JABES-12-2019-0126

17. Tversky A, Kahneman D. De framing van beslissingen en de psychologie van keuze. Wetenschap. 1981;211(4481):453-458. doi: 10.1126/wetenschap.7455683

18. Gong J, Zhang Y, Yang Z, Huang Y, Feng J, Zhang W. Het kadereffect bij medische besluitvorming: een literatuuroverzicht. Psycho Gezondheid Med. 2013;18(6):645-653. doi:10.1080/13548506.2013.766352

19. McNeil BJ, Pauker SG, Sox HC, Tversky A. Over het opwekken van voorkeuren voor alternatieve therapieën. N Engl J Med. 1982;306(21):1259-1262. doi:10.1056/NEJM198205273062103

20. Stauffacher M, Muggli N, Scolobig A, Moser C. Framen van diepe geothermische energie in massamedia: het geval van Zwitserland. Technol Prognose Soc Verandering. 2015;98:60-70. doi:10.1016/j.techfore.2015.05.018

21. Gabore SM. Westerse en Chinese mediarepresentatie van Afrika in de berichtgeving over COVID-19. Aziatische J-commun. 2020;30(5):299–316. doi:10.1080/01292986.2020.1801781

22. Iyengar S. Televisienieuws en uitleg van burgers over nationale aangelegenheden. Am Polit Sci Rev. 1987;81(3):815-831. doi:10.2307/1962678

23. Kapuściński G, Richards B. Nieuwsframe-effecten op de perceptie van bestemmingsrisico's. Tour manager. 2016;57:234–244. doi:10.1016/j.tourman.2016.06.017

24. Sher S, McKenzie CRM. Informatielekkage van logisch equivalente frames. cognitie. 2006;101(3):467-494. doi:10.1016/j.cognition.2005.11.001

25. Sun Y, Li S, Bonini N, Su Y. Graph-framing-effecten bij besluitvorming. J Behav Decis Mak. 2012;25(5):491-501. doi:10.1002/bdm.749

26. Simmons JP, Nelson LD, Simonsohn U. Een oplossing van 21 woorden. SSRN J. 2012. doi:10.2139/ssrn.2160588

27. Cohn D. Steekproefenquêtes en de volkstelling van 1940; 2 april 2012. Beschikbaar op: https://www.pewresearch.org/social-trends/2012/04/02/sample-surveys-and-the-1940-census/. Geraadpleegd op 6 mei 2021.

28. Watson D, Clark LA, Tellegen A. Ontwikkeling en validatie van korte metingen van positief en negatief affect: de PANAS-schalen. J Pers Soc Psychol. 1988;54(6):1063-1070. doi:10.1037/0022-3514.54.6.1063

29. Steiger JH. Voorbij de F-test: effectgrootte-betrouwbaarheidsintervallen en tests van nauwe fit in de variantie- en contrastanalyse. Psycho methoden. 2004;9(2):164-182. doi:10.1037/1082-989X.9.2.164

30. Camera-CF. Vooruitgang in gedragsspeltheorie. J Economisch Perspectief. 1997;11(4):167–188. doi:10.1257/jep.11.4.167

31. Hoffrage U, Gigerenzer G. Natuurlijke frequenties gebruiken om diagnostische gevolgtrekkingen te verbeteren. Acad Med. 1998;73(5):538-540. doi:10.1097/00001888-199805000-00024

32. Global Times [@globaltimesnews]. #Zweden heeft aangekondigd dat het zou stoppen met het tellen van het aantal bevestigde #COVID19-gevallen. Mensen die niet in het ziekenhuis liggen of geen risicogroep zijn, worden in de toekomst niet getest op #coronavirusinfectie: rapporten; 13 maart 2020. Beschikbaar vanaf: https://twitter.com/globaltimesnews/status/1238430039882059778. Geraadpleegd op 6 mei 2021.

33. Griggs MB. CDC laat coronavirus-testnummers van hun website vallen; 2 maart 2020. Beschikbaar vanaf: https://www.theverge.com/2020/3/2/21161693/cdc-coronavirus-testing-numbers-website-disappear-expansion-us. Geraadpleegd op 6 mei 2021.

34. Vuong QH. De (ir)rationele afweging van de kosten van wetenschap in overgangseconomieën. Nat Hum-gedrag. 2018;2(1):5. doi:10.1038/s41562-017-0281-4

35. Sun Y, Li S, Bonini N, Liu Y, Gasparini M. Effect van grafiekschaal op risicovolle keuze: bewijs van voorkeur en proces bij besluitvorming. PLOS Een. 2016;11(1):e0146914. doi:10.1371/journal.pone.0146914

36. Vuong QH. Hervorm intrekkingen om ze transparanter te maken. Natuur. 2020;582(7811):149. doi:10.1038/d41586-020-01694-x

37. Huynh-TLD. Replicatie: bedrog, verliesaversie en morele attitudes in Vietnam. J Econ Psychol. 2020;78:102277. doi:10.1016/j.joep.2020.102277

38. Gambardella C, Pagliuca R, Pomilla G, Gambardella A. COVID-19 risicobesmetting: organisatie en procedures op een afdeling voor geriatrische oncologie in Zuid-Italië. J Geriatr Oncol. 2020;11(7)::1187-1188. doi:10.1016/j.jgo.200.05.008

39. Tolone S, Gambardella C, Brusciano L, Del Genio G, Lucido FS, Docimo L. Telefonische triage vóór opname op de chirurgische afdeling en telegeneeskunde tijdens de COVID-19-uitbraak in Italië. Effectieve en gemakkelijke procedures om positiviteit in het ziekenhuis te verminderen. Int J Surg. 2020;78:123–125. doi:10.1016/j.ijsu.2020.04.060

Dit werk is gepubliceerd en gelicentieerd door Dove Medical Press Limited. De volledige voorwaarden van deze licentie zijn beschikbaar op https://www.dovepress.com/terms.php en bevatten de Creative Commons Attribution - Non Commercial (unported, v3.0) License. Door toegang te krijgen tot het werk accepteert u hierbij de Voorwaarden. Niet-commercieel gebruik van het werk is toegestaan ​​zonder verdere toestemming van Dove Medical Press Limited, op voorwaarde dat het werk correct wordt toegeschreven. Voor toestemming voor commercieel gebruik van dit werk, zie paragraaf 4.2 en 5 van onze Voorwaarden.

Neem contact met ons op • Privacybeleid • Verenigingen & Partners • Getuigenissen • Algemene voorwaarden • Beveel deze site aan • Top

Neem contact met ons op • Privacybeleid

© Copyright 2021 • Dove Press Ltd • softwareontwikkeling door maffey.com • Webdesign door Adhesion

De meningen in alle hier gepubliceerde artikelen zijn die van de specifieke auteur(s) en weerspiegelen niet noodzakelijk de mening van Dove Medical Press Ltd of een van haar medewerkers.

Dove Medical Press maakt deel uit van Taylor & Francis Group, de Academic Publishing Division van Informa PLC Copyright 2017 Informa PLC. Alle rechten voorbehouden. Deze site is eigendom van en wordt beheerd door Informa PLC (“Informa”) met statutaire zetel 5 Howick Place, Londen SW1P 1WG. Geregistreerd in Engeland en Wales. Nummer 3099067. UK VAT Group: GB 365 4626 36

Om bezoekers van onze website en geregistreerde gebruikers een service te bieden die is afgestemd op hun individuele voorkeuren, gebruiken we cookies om bezoekersverkeer te analyseren en inhoud te personaliseren. U kunt meer te weten komen over ons gebruik van cookies door ons privacybeleid te lezen. We bewaren ook gegevens met betrekking tot onze bezoekers en geregistreerde gebruikers voor interne doeleinden en voor het delen van informatie met onze zakelijke partners. U kunt meer te weten komen over welke gegevens we van u bewaren, hoe deze worden verwerkt, met wie deze worden gedeeld en uw recht om uw gegevens te laten verwijderen door ons Privacybeleid te lezen.

Als u akkoord gaat met ons gebruik van cookies en de inhoud van ons privacybeleid, klikt u op 'accepteren'.