Social Media Usage Experiences of Young Adults during the COVID 19 Pandemic through Social Cognitive Approach to Uses and Gratifications

Kocabıyık, Oya Onat

doi:10.46328/ijtes.226

Cited by 11 publications

(4 citation statements)

References 40 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…В исследованиях, анализирующих медийные коммуникации во время пандемии, уделяется значительное внимание социальным сетям [Abbas et al 2021;González-Padilla, Tortolero-Blanco 2020;Kocabiyik 2021], включая контекст "негативной пропаганды" -ошибочных суждений, прямой дезинформации и "фейков". Высказывается сожаление, что ресурс социальных сетей недостаточно активно привлекается к просвещению в области защиты от заражения (реже используется как ресурс "позитивной пропаганды") [Dang 2021].…”

Section: обсуждения и дискуссииunclassified

Медийные Модели Пропаганды: Пандемия COVID-19 В Русскоязычных СМИ С “Другим Мнением”

Radina¹

2023

Полис

View full text Add to dashboard Cite

В исследовании анализируется дискурс пандемии COVID-19 в трех русскоязычных СМИ. В качестве ключевой теории используются модель пропаганды Э. Хермана и Н. Хомского и концепция культуромики, которая обосновывает изучение общества при помощи анализа статистики созданных обществом текстов. Материалом исследования выступили статьи изданий, собранные в коллекцию текстов 2020-2021 гг. по ключевым словам “COVID-19”, “коронавирус” и “пандемия”. Гипотеза заключалась в том, что изучаемые медиа имеют различные пропагандистские стратегии в описании пандемии, связанные, согласно модели пропаганды Хермана – Хомского, с редакционной политикой. Анализ эмпирического материала показал, что при конструировании дискурса пандемии издания действительно выбирали разные стратегии и предлагали собственные толкования реальности мира пандемии: (1) независимое российское издание представляло пандемию непротиворечиво с основными тенденциями русскоязычных медиа в целом; (2) русскоязычное зарубежное интернет-издание включило тематику пандемии в повестку дня для доказательства своей исходной оппозиционной позиции в отношении власти; (3) русскоязычная версия издания иностранного правительства для описания пандемии использовало прием медикализации дискуса, а также продвигало идеи о необходимости контроля за обществом в период пандемии со стороны государства. Сделан вывод, что пропагандистские стратегии изучаемых СМИ о пандемии схожи в описании угроз, однако имеют различия, обусловленные редакционными интенциями, следовательно, гипотеза исследования подтвердилась. В статье также обобщены исследования, создающие теоретическое поле пропаганды, и подчеркивается необходимость активизации исследований в области пропаганды на русскоязычном социокультурном материале.

show abstract

Section: обсуждения и дискуссииunclassified

Медийные Модели Пропаганды: Пандемия COVID-19 В Русскоязычных СМИ С “Другим Мнением”

Radina¹

2023

Полис

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…It is also known that there is an increase in the use of social media by young people during the pandemic period (Onat, 2020). Studies have also determined that during the pandemic period, the use of social media among young people increased and the time spent on screen increased (Eyimaya & Irmak;2021;King et al,2020;Göker & Turan, 2020). The statements of the participants in this study also support these situations.…”

Section: Sub-theme 1: Spending Time In Covid-19 Quarantinementioning

confidence: 99%

War of Nursing Students with COVID-19 Positivity

Çeli̇k

2022

Sağlık Akademisi Kastamonu

View full text Add to dashboard Cite

Aim: We aim to determine experiences of nursing students in COVID-19 positivity with this article. Method: The population of this phenomenological study consisted of nursing students (n=307). The sample consisted of students with COVID-19 positivity (n=35) who volunteered to participate in the research. The data were collected with the question form and interview form on social media. With the descriptive analysis technique, the themes were determined from the sentences of the participants and the framework of the research was determined. Data in the research is given under four thematic headings; I-Theme: Symptoms of COVID-19, II-Theme: Living COVID-19 Positivity, III-Theme: COVID-19 Quarantine of Nursing Students, IV-Theme: Limitations of Nursing Students in Daily Life Due to COVID-19. Results: In the research it was determined that nursing students experience severe symptoms of COVID-19 such as shortness of breath, headache, nausea and vomiting. Also, in COVID-19 positivity, it was determined that nursing students were spiritually worn out, spent most of their time on social media during the quarantine process, could not perform many daily life activities due to COVID-19.

show abstract

“…The most crucial factor that contributes to making profits is customer satisfaction. In [7], Onat stated that the airline industry is confronted with various aspects, including passengers' needs, wants, and comfort. The rest of this paper is structured as follows: Section 2 provides the related works, and Section 3 presents the literature about predictive models.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Comparison Study on Sentiment Analysis Using Lexicon for Airlines Using Supervised Methods

Johari,

Mutalib,

Hasri

et al. 2024

Financial Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Nowadays, sentiment analysis usually uses social media websites such as Twitter to analyse the public's opinion on a particular topic. Users have unrestricted access to this website and can express their opinions freely without any restrictions, and it is well-known that opinions influence readers. Therefore, the main objective of this research is to identify the public's positive, negative, and neutral attitudes towards airlines such as Malaysian Airlines, Air Asia, and Malindo Air. Two approaches are adopted: the lexicon-based approach to label the tweets and the machine learning approach such as Naïve Bayes, SVM, and Deep Learning to predict and compare the performance. A total of 35,005 tweets from airlines with all three keywords were evaluated. Deep Learning achieved the highest accuracy and f1 score with 74.10% and 73.49%, respectively. The results show that Deep Learning outperforms the other classifiers by having the highest precision and f1 score. Finally, the sentiment analysis results are visualized in a dashboard to enable a more accurate research analysis. For future work, the dashboard could be integrated into a web-based dashboard to be published for the public and not only for airlines.

show abstract

Social Media Usage Experiences of Young Adults during the COVID 19 Pandemic through Social Cognitive Approach to Uses and Gratifications

Cited by 11 publications

References 40 publications

Медийные Модели Пропаганды: Пандемия COVID-19 В Русскоязычных СМИ С “Другим Мнением”

Медийные Модели Пропаганды: Пандемия COVID-19 В Русскоязычных СМИ С “Другим Мнением”

War of Nursing Students with COVID-19 Positivity

Comparison Study on Sentiment Analysis Using Lexicon for Airlines Using Supervised Methods

Contact Info

Product

Resources

About