@article { author = {safavi, bahareh and Tajik Esmaeili, Somayeh and ghadimi, akram and niroomand, leila}, title = {Modeling Science Journalism Policy in Social Media Using Interpretive Structural Modeling}, journal = {Strategic Studies of public policy}, volume = {12}, number = {44}, pages = {107-82}, year = {2022}, publisher = {Center of Strategic Studies}, issn = {2538-5038}, eissn = {2538-4929}, doi = {10.22034/sspp.2022.548343.3138}, abstract = {Science journalism on social media requires a clear framework and codified rules that can be achieved through scientific policy-making in this area. Given the deep research gap in this field, the present study attempts to model the science journalism policy on social media. This research is based on the purpose of an applied-developmental research and based on the data collection method, it is a descriptive research that has been done by cross-sectional survey method. The statistical population of the research includes theoretical experts (university professors) and experimental experts (experienced journalists). Sampling was performed by purposive method and after 20 specialized interviews, theoretical saturation was obtained. Content analysis and MaxQDA 20 software were used to identify the components of science journalism policy in social media. Structural-interpretive modeling method and MicMac software were used to determine the relationships between the components. Research findings indicate that strengthening the infrastructure and formulating the perspectives of science journalism affects the education and promotion of science journalism and leads to the empowerment of this field. Through empowerment, it is possible to produce content tailored to the general needs and increase the oversight role and demand of science journalists, and consequently, the oversight of social media. Social media can also enhance communication and trust between the scientific community and the public, and increase academics' participation and engagement with science journalists. These factors ultimately lead to the policy journalism of science on social media.}, keywords = {Keywords: policy making,Science Journalism,Social Media,Interpretive Structural Modeling}, title_fa = {مدل‌سازی عوامل موثر در سیاست‌گذاری روزنامه‌نگاری علم در رسانه‌های اجتماعی با رویکرد ساختاری تفسیری}, abstract_fa = {روزنامه‌نگاری علم در رسانه‌های اجتماعی نیازمند چارچوبی روشن و قوانینی مدون است که از رهگذر سیاست‌گذاری علمی در این حوزه قابل حصول است. نظر به شکاف ژرف پژوهشی در این حوزه، در مطالعه حاضر کوشش شده است تا به مدلسازی سیاست‌گذاری روزنامه‌نگاری علم در رسانه‌های اجتماعی پرداخته شود. این پژوهش براساس هدف یک پژوهش کاربردی-توسعه‌ای است و براساس روش گردآوری داده‌ها یک پژوهش توصیفی است که با روش پیمایش مقطعی انجام شده است. جامعه آماری پژوهش شامل خبرگان نظری (اساتید دانشگاهی) و خبرگان تجربی (روزنامه‌نگاران با سابقه) است. نمونه‌گیری با روش هدفمند انجام گردید و پس از 20 مصاحبه تخصصی اشباع نظری حاصل گردید. برای شناسایی مولفه‌های سیاست‌گذاری رونامه‌نگاری علم در رسانه‌های اجتماعی از تحلیل مضمون و نرم‌افزار MaxQDA 20 استفاده شد. جهت تعیین روابط میان مولفه‌ها نیز از روش مدلسازی ساختاری-تفسیری استفاده و نرم‌افزار MicMac استفاده گردید. یافته‌های پژوهشی حاکی از آن است تقویت زیرساخت‌ها و تدوین چشم‌اندازهای روزنامه‌نگاری علم بر آموزش و ارتقای روزنامه‌نگاری علم تاثیر می‌‌گذارد و به توانمندی‌سازی این حوزه منجر می‌شود. از طریق توانمندسازی نیز می‌توان به تولید محتوای متناسب با نیازهای‌ عمومی پرداخته و نقش نظارتی و مطالبه‌گری روزنامه‌نگاران علم را افزایش داد و به تبع آن نظارت بر رسانه‌های اجتماعی نیز افزایش پیدا می‌کند. رسانه‌های اجتماعی نیز می‌توانند تقویت ارتباط و اعتماد میان جامعه علمی با عموم را افزایش داده و مشارکت و همراهی دانشگاهیان با روزنامه‌نگاران علم را بیشتر نمایند. این عوامل در نهایت به سیاست‌گذاری روزنامه‌نگاری علم در رسانه‌های اجتماعی منتهی می‌شوند.}, keywords_fa = {سیاست‌گذاری,روزنامه‌نگاری علم,رسانه‌های اجتماعی,رویکرد ساختاری-تفسیری}, url = {https://sspp.iranjournals.ir/article_254220.html}, eprint = {https://sspp.iranjournals.ir/article_254220_b0dcfb579df60a8050074317a30e870b.pdf} }