Aşılama Sürecinden Hemen Önce Dijital Medyada COVID-19 Aşıları ile İlgili Haberlerin İçerik Analizi

Öz

Amaç: Bu çalışmada aşı ile ilgili haberlerin içeriğini dijital haber ortamında değerlendirmeyi amaçladık.

Materyal ve Metot: Tanımlayıcı nitelikteki bu çalışmanın verileri, en çok ziyaret edilen üç gazete (Sabah, Hürriyet, Milliyet) ve üç haber sitesinde (habertürk.com, haberler.com, haber7.com) geriye dönük olarak Türkiye'de aşılama uygulamalarının başlamasından hemen öncesinde 14.11.2020-14.12.2020 tarihleri ​​arasında, “COVID-19” ve “aşı” kelimelerinin geçtiği haberler incelenerek toplanmıştır.

Bulgular: İncelenen 1296 haberin %64,9’unda haberin kaynağı belirtilmiştir. Haberlerin; %98,5’inde aşının içerdiği maddelerden, %74,3'ünde aşının üretilme şekli ve içeriğinden, %58,7'sinde aşı çalışmasının içinde bulunduğu fazdan, %89,3'ünde aşı çalışmasının hangi yaş aralığında yapıldığından, %65,6'sında aşının ne sıklıkla bağışıklık oluşturduğundan, %82,9'unda aşının doz aralıklarından bahsedilmemiştir.

Sonuç: COVID-19 salgını ile mücadelede medyanın haberlerinde uzman görüşlerini daha sık sağlamak ve okuyucularına bilimsel bilgileri iletmek önemli bir sorumluluktur.  

Anahtar Kelimeler

• COVID-19 aşıları
• haberler
• salgınlar

Content Analysis of COVID-19 Vaccines-Related News in Digital Media Immediately before the Vaccination Process

Abstract

Objective: In this study aimed to evaluate the content of vaccine-related news in the digital news environment.

Materials and Methods: The data of this descriptive study were collected retrospectively by examining the news with the words "COVID-19" and "vaccine" published on the websites of the three most visited newspapers (Sabah, Hürriyet, Milliyet) and three news sites (habertürk.com, haberler.com, haber7.com) between the dates of 14.11.2020-14.12.2020 before the vaccination administrations started in Turkey.

Results: In 64.9% of 1296 news, source of the information in the news was specified. In 98.5% of the news, the content of the vaccine, in 74.3% of the news, the method, and scope of the vaccine, in 58.7% of the news, the current phase of the vaccine study, in 89.3% of the news, the age range of the vaccination study, in 65.6 % of the news, how often the vaccine produces immunity and in 82.9% of the news, the dose ranges of the vaccine were not mentioned.

Conclusion: It is an essential responsibility for the media to provide expert opinions more frequently in their news and to convey scientific information to their readers in the fight against the COVID-19 pandemic.

Keywords

• COVID-19 vaccines
• news
• outbreaks

Kaynakça

1. Plotkin S. The history of vaccination against cytomegalovirus. Med Microbiol Immunol. 2015;204:247-254.
2. Riedel S. Edward Jenner and the history of smallpox and vaccination. Baylor University Proc (Bayl Univ Med Cent). 2005;18(1):21-25. doi:10.1080/08998280.2005.11928028
3. WHO, COVID-19 vaccine tracker and landscape. https://www.who.int/publications/m/item/draft-landscape-of-covid-19-candidate-vaccines. Accessed July 7, 2021.
4. Azap A. COVID-19 Vaccines: Light at the end of the tunnel. Archives Medical Review Journal. 2020;29(Special Edition 1):94-100. doi:10.17827/aktd.841264
5. Askeroğlu ED, Karakulakoğu SE. Geleneksel medyadan yeni medyaya geçiş sürecinde değişen gazetecilik ‘yurttaş gazeteciliği’: Kuşaklar üzerine bir araştırma. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi. 2019;7(1):508-536.
6. Kesgin Y, Ünlü DG. COVID-19 aşısı ve yalan haber: Aşılanma öncesinde bireylerin yalan haber içeriklerini fark etme, takip etme ve teyit etme eğilimlerinin belirlenmesi. Galatasaray Üniversitesi İletişim Dergisi. 2021;35:32-55.
7. Puci MV, Loi F, Ferraro OE, Cappai S. COVID-19 trend estimation in the elderly Italian region of Sardinia. Front. Public Health. 2020;8:153. doi:10.3389/fpubh.2020.00153
8. Ten threats to global health in 2019. https://www.who.int/news-room/spotlight/ten-threats-to-global-health-in-2019. Accessed July 7, 2021.

9. Rovetta A, Castaldo L. Influence of mass media on Italian web users during the COVID-19 pandemic: Infodemiological analysis. JMIRx Med. 2021;2(4):e32233 doi:10.2196/32233
10. Hoffman SJ, Justicz V. Automatically quantifying the scientific quality and sensationalism of news records mentioning pandemics: validating a maximum entropy machine-learning model. J Clin Epidemiol. 2016;75:47-55. doi:10.1016/j.jclinepi.2015.12.010
11. Mach KJ, Reyes RS, Pentz B ve ark. News media coverage of COVID-19 public health and policy information, Humanities and Social Sciences Communications. 2021;8:220. doi:10.1057/s41599-021-00900-z
12. Gust DA, Darling N, Kennedy A, Schwartz B. Parents with doubts about vaccines: Which vaccines and reasons why. Pediatrics Oct. 2008;122(4):718-725. doi:10.1542/peds.2007-0538
13. Stahl JP, Cohen R, Denis F ve ark. The impact of the web and social networks on vaccination. New challenges and opportunities offered to fight against vaccine hesitancy. Médecine et Maladies Infectieuses. 2016;46(3):117-122.
14. Teker AG. Content review of vaccines and vaccination related news in ınternet newspapers. ESTÜDAM Halk Sağlığı Dergisi. 2019;4(2):105-115. doi:10.35232/estudamhsd.498789
15. Çelik K, Turan S, Üner S. Çocuk aşılarında artan kararsızlık: Nedenleri farklı aktörlerin deneyiminden anlamak. 1st ed. Ankara: Sözkesen Press; 2020:20-21.
16. Kazaz M, Pala S, Kazaz A. Covıd-19 aşı haberlerinde çerçeveleme: Haber sitelerinde aşı haberlerinin sunumu. İNİF E- Dergi. 2021;6(1):343-361.
17. Madsar S. Sosyal medya ve post-truth ilişkisi: COVID-19 aşı haberleri üzerine bir inceleme. Kastamonu İletişim Araştırmaları Dergisi. 2021;7:48-63.
18. Topsakal T, Ferik F. Haber sitelerinin COVID-19 aşılarına yönelik yaklaşımı ve haber içeriklerinin değerlendirilmesi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi. 2021;35:370-386. doi:10.31123/akil.886679