设计应急
Co-PI:
Paolo Ciuccarelli教授和主任,中心设计、艺术学院、媒体和设计
中心副研究员萨拉科伦坡,设计、艺术学院、媒体和设计
这个项目由一组计划我们推出面对COVID-19紧急通过设计。第一步是收集信息的经验生活在冠状病毒严重影响的地区的人不能离开他们的家园。我们要理解他们的担忧,问题,和希望,以及如何在这一刻改变他们的习惯。我们的目标是快速地设计新的解决方案来解决这个紧急的解决方案所面临的具体问题的人娱乐,连接,支持个人和社区的新方法。根据调查的结果,我们正在启动开放的设计挑战,解决问题,需要和情感的不同国家的人生活在监禁。
在推特上可视化COVID-related话语
Co-PI:
Aleszu Bajak,项目经理、新闻、艺术学院、媒体和设计
今年夏天,数据影响的Co-Lab Twitter正在探索一个大型数据集包含了数以百万计的消息有关COVID-19 /新型冠状病毒,雷泽实验室和工作伙伴关系网络科学研究所。Co-Lab团队的目标是提供新的见解的形状在大流行性流感危机和公共对话类型的新闻和信息共享,并产生视觉表征的品种繁多的主题和表达方式。
核实信息作为一种工具在COVID-19打击假新闻的传播
PI:铅
随着COVID-19蔓延全球,阴谋论和谣言也在社交媒体平台上走红了。作为世界卫生组织总干事Tedros Adhanom Ghebreyesus今年2月说,“我们不仅仅是战斗流行病;我们是在打一场infodemic。“然而,识别假新闻关于COVID-19比人们认为的更大的挑战;虽然84%的美国人表示,他们非常有信心或有点自信识别假新闻,研究发现,大多数美国人未能识别假新闻,甚至认为这样的虚假信息是真实的。
学者和实践者已经讨论了核实作为一个重要的工具,以阻止大规模扩散的假新闻尤其是健康危机的时期。然而,它仍然是本次核实信息是否和如何减少意图在社交媒体分享COVID-19假新闻。还所知甚少的效果如何核实与其他社交媒体提供的上下文线索,比如社交媒体指标(即。,喜欢和股票的数量)。这个项目将推出一系列的在线实验,检查核实的影响对COVID-19阻止假新闻的传播。
合作研究:研究众包COVID-19专家
Co-PI:
随着流行near-hourly基础上变化的信息,人们开始把目光转向COVID-19社交媒体快速传播的信息。这个信息是质量变量,受到恶意操纵演员。至关重要的利用专家科学准确的信息在网上传播。本项目主要针对Twitter,公民的重要信息来源,记者和政治家。之前福柯威尔斯和他的同事的研究表明,在高风险的时候,当地地理事件,人们倾向于避开国家新闻和政治领导人支持地方和区域。进一步研究一致表明,行为改变运动(包括那些旨在传播准确信息COVID-19缓解、治疗,最终疫苗接种,等等)是更有效的地方意见领袖都会尽力帮助他们,鼓励他们采用和遵从性。我们已经开发出一种方法识别locally-influential微博意见领袖协助迅速蔓延高质量的新型冠状病毒的信息。我们称这些locally-influential意见领袖众包COVID-19专家,对于我们的目的定义为Twitter用户集体认为(通过社区用户转发和提及),值得信任的来源COVID-19信息在当地社区。我们希望这些人往往会——尽管不总是有当地地理关系。更重要的是,我们希望那些被认为是值得信赖的将随着地理位置的不同而不同,取决于各种各样的因素,包括当地人口、政治党派之争,访问本地新闻,当地的医疗质量和当地COVID-19疫情的严重程度。 Using Twitter data panel (provided by our collaborators) we will computationally identify Crowdsourced COVID-19 Experts at the county level. We will assess their communication for impact and scientific validity, then produce a list of Crowdsourced COVID-19 experts that can be used as trusted partners in spreading timely, accurate information about COVID-19. We will make the list available to local and state leaders (elected officials, public health officials, etc.) and to regular Twitter users via curated lists.
StudyCrafter COVID-19社区工作
PI:铅
卡斯珀Harteveld、副教授、游戏设计、艺术学院、媒体和设计
StudyCrafter是一个免费的平台,用户可以创建、玩耍,和共享的研究项目来理解人类的行为。COVID-19大流行导致了世界各地的健康危机,提供新的机遇StudyCrafter团队教育公众关于COVID-19和更好地理解公众如何看待这一疫情。通过玩我们的COVID-19社区项目,公众可以了解大流行和为科学作出贡献。
检查信息寻求在COVID-19
Co-PI:
COVID-19深刻地影响我们的世界,一些人口在美国受影响尤其严重。例如,老年人和低收入家庭更容易受到社会孤立,在COVID-19可怜的健康和经济挑战。中国血统的人面临更大的威胁由于种族主义和仇外心理健康与COVID-19有关。美国黑人正在经历不成比例的高COVID-19-related死亡和严重的疾病,由于利率上升等因素的潜在健康问题,减少医疗访问和偏见在医疗保健系统。这大流行期间,成千上万的美国人正在转向互联网收集信息关于COVID-19,如流感大流行的发展,如何防止其蔓延,以及如何应对其深刻的社会、文化和经济的影响。寻求信息网络已经成为许多人的一个至关重要的生命线,因为他们寻找知识和资源,以抵消大量的社会、健康、安全、和金融COVID-19挑战。同时,这一至关重要的信息可能更容易一些低收入人群和老年人等人群。此外,查询也可以加剧弱势群体面临的挑战(例如,通过提供内容,介绍了焦虑和错误信息)。需要研究探讨弱势和边缘群体的数字信息寻求行为在COVID-19,搜索信息的障碍和影响在这些人口,和机会来创建数字COVID-19信息更好的服务于这些社区。
通过这个项目,我们将进行一个经验取样方法(ESM)研究探讨弱势群体如何利用资讯技术和心理应对COVID-19大流行期间,和这些资讯对心理健康的影响(例如,抑郁和焦虑)和行为(例如,坚持COVID-19预防建议)。ESM需要重复捕获参与者的实时行为、心理状态和环境危机正在上演,并帮助减少参与者回忆中固有的偏见研究后危机已经过去。使用Qualtrics和与我们的社区合作组织网络,我们将从人口经历了重大困难在招募成年人COVID-19:老年人,种族和族裔群体包括黑人和中国的美国人,和低收入家庭。每周参与者将被要求完成一个调查在4月,评估他们的信息寻求行为,态度和幸福指标:COVID-19信息消费(如疾病发病率统计数据,预防战略),信息功能(例如,包含图像、互动),信息渠道(如网站、社交媒体),平台用于访问信息(如手机、笔记本电脑、平板电脑、电视),语境因素(例如,信息消费的地方,天气),心理健康,COVID-19相关态度(例如,关于大流行的严重程度,自主意识和感知控制),和COVID-19相关行为(例如,社会距离实践)。我们将进行定量分析来识别相关性在这个数据集,建立人口之间的关系,寻求特征信息,和行为和心理的结果。我们还将利用ESM数据驱动采访参与者提供更深入的洞察信息寻求大流行期间的实践和影响弱势群体。
SoundHealth。io:一个跨学科的网络音乐和健康
PI:铅
主任助理教授心理Loui实验室(音乐成像和神经动力学),音乐技术
这个项目将会把生活SoundHealth。io,独特的跨学科研究虚拟网络建立在近年来取得长足进展的音乐在社会和认知健康的影响。我们的建议将建立一个真正的跨学科的虚拟研究中心音乐对社会关系的影响,通过使持续沟通,建立合作实验标准和对未来的幻想,和建立先进的数据工具来支持他们的成就,而集中与公众分享我们的进步。
音乐与健康都是日常生活的基础。这些年来特别是COVID-19流行的时代,人类已经转向音乐治疗和社会关系的来源。这样,公众参与和感兴趣的学习研究音乐和健康。听起来健康本质上是相关的健康状况,一个开源的数据共享平台,健康需要紧密连接声刺激的声音通过各种数据类型的健康结果。数据基础设施,声音和健康数据链接将刺激数据挖掘新发现告诉音乐与健康之间的关系增加特异性和敏感性。
评估疾病控制和预防中心的风险沟通策略:内容分析社会媒体信息传播在2019年新型冠状病毒大流行
Co-PI:
伊丽莎白·Glowacki博士后教学助理,传播学,媒体和艺术学院的设计
健康危机期间,公共卫生机构如美国疾病控制和预防中心(CDC)有义务发放及时、相关和准确的风险信息弱势群体。作为公共信息环境越来越复杂化政治化的新闻来源,错误信息,通过社会媒体和快速共享,有效的风险信息也需要仔细的发展教育材料适合其特定的读者和直接解决公共问题(Covello, 2003;福尔摩斯,亨利克先生,汉考克& Lestou, 2009;朗格& McMakin, 2018;页面、弗雷伯格&销售,2013;Vos & Buckner, 2016)。CDC已经采用各种以证据为基础的通信策略和渠道传播信息在当代公共卫生危机,包括暴发急性呼吸系统综合症,或SARS (2003) H1N1猪流感(2009),埃博拉病毒(2014年),跨州食源性疾病,和由于电子烟相关肺损伤(2019)等等(疾病控制和预防中心,2020)。不像过去的爆发,最近2019年新型冠状病毒大流行达到观众提出更大的挑战,因为其独特性的病毒,感染的高传播性,扩展范围(阿金逖,2020;美国国立卫生研究院,2020;袁,你们,冯、陈&金,2020)。
这个项目的目标是用基于证据的风险沟通原则检查疾病预防控制中心的社会媒体消息策略在2019年的新型冠状病毒的爆发。具体来说,我们将执行定量内容分析来描述这些特性选择沟通渠道和形式(即。,Instagram feed, Youtube channel), message framing strategies (e.g., attributions of responsibility, cultural values), efforts to counter misinformation, and attempts to cultivate (using audio, video, and text) public perceptions of threat and efficacy in the midst of this pandemic. For this project, the content analysis will involve collecting, reviewing, and coding messages spread by the CDC on social media platforms. In addition to examining the features of these messages, we also plan to chart if and how these strategies evolve over time, and whether attempts are made to engage stakeholders through interactive channel features (e.g., soliciting and responding to public concerns).
人类关系、社区韧性:数字剧院和性能在社会距离
PI:铅
助理教授Dani Snyder-Young,戏剧,艺术学院、媒体和设计
本研究探讨了在数字环境中人类是锻造连接通过性能,用特殊的眼光,人们使用的排练和脚本化的表现形式,我们适应社会距离措施需要减轻COVID-19的传播。问题需要检查包括:人类如何使用正式的表现形式,以适应社会距离措施需要减轻COVID-19的传播吗?性能促进人类连接在数字环境如何?数字表现如何我们经历巩固或扩大现有的社会资本网络?数字表现如何我们经历揭示,导航,或掩盖社会层次结构和材料的不平等?
在2020年春季和夏季,研究团队将收集数字人类学的数据和分析。团队将参加各种形式的数字性能事件participant-observers,保持专业笔记和分析备忘录使观众/这些事件参与者的经验。我们会跟踪新兴主题来自事件和推理的方式人们使用脚本,排练表演期间在数字环境中规定的社会距离。同时在这一过程中,团队将开发一个带注释的书目数据的数字表现和写文献综述备忘录定位当前的谈话中我们看到数字的性能。从这个过程我们将开发扎根理论推测人类的方式使用脚本,排练表演形式适应社会距离的措施。