User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
  Citation Number 2
 Views 35
 Downloands 2
AŞI KARŞITI TWITTER PAYLAŞIMLARININ METİN MADENCİLİĞİ VE İÇERİK ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ
2022
Journal:  
Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi
Author:  
Abstract:

Sosyal medya platformlarının kullanımının artmasıyla aşı karşıtı içeriklerin toplumdaki aşı reddi üzerindeki etkisine ilişkin halk sağlığı endişeleri de artmıştır. COVID-19 sürecinde insanlar aşılarla ilgili düşüncelerini çoğunlukla Twitter aracılığıyla paylaşmışlardır. Bu çalışmada COVID-19 aşısı ile ilgili atılan tweetleri metin madenciliği ve içerik analizi ile inceleyerek, toplumdaki aşı tereddütünün sebeplerini belirlemek amaçlanmıştır. Bu araştırmada ORANGE uygulaması ile aşı karşıtı etiketlerle atılan 1258 tweet incelenmiştir. İncelenen tweetlerde en çok kullanılan kelimeleri görselleştirmek amacıyla kelime bulutu oluşturulmuştur. Araştırma sonucunda, en sık kullanılan kelimelerin ‘‘plandemi’’ ‘‘biontechyanetki’’ ‘‘maske’’ ve ‘‘covid’’ olduğu tespit edilmiştir. İkinci aşamada, incelenen tweetler içerik analizi yöntemi kullanılarak 18 tema altında toplanmıştır. Pandeminin gerçek olduğuna inanmayan söylemler tweetlerin %32,8’ini oluşturmaktadır. Tweetlerin %13’ü aşının yan etkileri ve zararları konusunda endişe içeren tweetlerdir. Tweetlerin %12,1’i ise aşının küresel proje sonucunda biyolojik silah olarak üretildiğini belirten tweetlerdir. Çalışma sonucunda plandemi vurgusu, aşı sonrası olumsuzluklar ve aşının biyolojik silah olduğu temaları öne çıkmıştır. Aşıların içerikleri, aşı sonrası ortaya çıkabilecek yan etkilerin kamuoyuna aktarılmasının aşıya karşı güvensizliğin aşılmasına yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Ayrıca, halk sağlığı kurumlarının, olumlu mesajları artırmak, olumsuz mesajları azaltmak ve botlar gibi aşı karşıtı hesapları askıya almak için Twitter ve diğer medya kuruluşları aracılığıyla çalışabileceği düşünülmektedir.

Keywords:

Examination Of Anti-vaccine Tweets With Text Mining and Contents Analysis Methods
2022
Author:  
Abstract:

With the increasing use of social media platforms, public health concerns about the impact of anti-vaccine content on vaccine hesitancy in the community have also increased. During the COVID-19 process, people have mostly shared their thoughts on vaccines via Twitter. This study aims to determine the reasons for vaccine hesitancy in society by examining the tweets about the COVID-19 vaccine by text mining and content analysis methods. In this research, 1258 tweets obtaine with anti-vaccine tags with the ORANGE application were analyzed. A word cloud was created to visualize the most used words in the analyzed tweets. As a result of the research, it has been determined that the most frequently used words are ‘‘plandemi’’ ‘‘biontechsideeffect’’ ‘‘mask’’ and ‘‘covid’’. In the second stage, the analyzed tweets were gathered under 18 themes using the content analysis method. Discourses that do not believe that the pandemic is real constitute 32.8% of tweets. 13% of tweets contain expressions of concern about the side effects and harms of the vaccine. 12.1% of the tweets are statements that think that the vaccine was produced as a biological weapon as a result of the global project. As a result of the study, the emphasis on plandemic, post-vaccine negativities and the themes that the vaccine is a biological weapon came to the fore. It is thought that public information about the side effects of the vaccine and the contents of the vaccines has the potential to reduce vaccine insecurity in society. In addition, it is thought that public health agencies can work together with Twitter and other media outlets to increase positive messages, reduce antagonistic contents, and suspend anti-vaccine accounts such as bots.

Keywords:

Citation Owners
Attention!
To view citations of publications, you must access Sobiad from a Member University Network. You can contact the Library and Documentation Department for our institution to become a member of Sobiad.
Off-Campus Access
If you are affiliated with a Sobiad Subscriber organization, you can use Login Panel for external access. You can easily sign up and log in with your corporate e-mail address.
Similar Articles




Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi

Field :   Sağlık Bilimleri

Journal Type :   Ulusal

Metrics
Article : 448
Cite : 3.605
2023 Impact : 0.272
Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi