## PENDAHULUAN
Tahun-tahun 2020 Virus Corona Disaes atau Covid-19 menjadi pandemi dan melanda banyak negara di dunia. Penyakit tersebut mempengaruhi kesehatan dan juga dapat meningkatkan kema- tian karena Covid-19 (Deroo, et al, 2020). Untuk mengurangi kematian akibat Covid-19, sangat mendesak  untuk  membuat  vaksin  sesegera mungkin (Abo and Smith, 2020; Phelan, 2020). Pemerintah Indonesia pada awal tahun 2021 berupaya untuk memulai program vaksinasi un- tuk mengurangi dampak pandemi. Menggunakan vaksin COVID-19 akan secara signifikan me- ngurangi disparitas saat ini dan beban penyakit secara keseluruhan akibat COVID-19 (Reiter, et al, 2020). Program vaksinasi di Indonesia pun menjadi trending trending di Twitter Indonesia. Dalam hal ini terlihat bahwa netizen di media sosial twitter juga peduli dengan isu-isu publik seperti program Vaksinasi di Indonesia.
Media sosial menjadi media yang besar dan sifatnya yang murah dan mudah diakses. Selain

## PENGGUNAAN SOSIAL MEDIA DALAM MENYEBARKAN PROGRAM VAKSINASI COVID-19 DI INDONESIA

## Danang Kurniawandan Arissy Jorgi Sutan
Masters Government Affairs Adminsitration, Universitas Muhamamdiyah Yogyakarta
Abstract: On January 13, 2021, the Government of Indonesia announced the Vaccination program in Indonesia, special social media also discussed the Vaccination Program. This study aims to determine the types of social media used in relation to the Vaccination Policy on Twitter social media. This study  uses  a  qualitative  approach,  which  uses  Q-DAS  (Qualitative  Data Analysis  Software)  to analyze the data. Tolerance analysis uses Vivo 12plus and uses 9 hashtags relevant to the topic. The results of this study found that: 1) Vaccination policy topics were dominated by vaccination narratives with a result of 51.62%. 2) There is also a closer relationship of all these hashtags with a strong enough relationship, the highest value is 0.809096. 3) The popular word in this phenomenon uses hashtags like #vaksinasidimulai. The limitation of this research is only using hashtag data in the analysis. Another research suggestion that takes the same theme is to use digital data..
Abstrak: Pada tanggal 13 Januari 2021, Pemerintah Indonesia mengumumkan program Vaksinasi di Indonesia, media sosial khusus juga membahas tentang Program Vaksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis media sosial yang digunakan terkait dengan Kebijakan Vaksinasi di media sosial  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Kualitatif,  yang  menggunakan  Q-DAS (Perangkat  Lunak Analisis  Data  Kualitatif)  untuk  menganalisis  datanya.  Toleransi  analisis menggunakanNvivo 12plus dan menggunakan 9 Hashtag yang relevan dengan topik. Hasil penelitian ini menemukan bahwa: 1) Topik Kebijakan Vaksinasi didominasi narasi Vaksinasi dengan hasil 51,62%. 2) Ada juga yang lebih mendekati hubungan dari semua hastag tersebut dengan hubungan yang cukup kuat, nilai tertinggi 0,809096. 3) Kata populer dalam fenomena ini menggunakan hashtag seperti #vaksinasidimulai. Batasan penelitian ini hanya menggunakan data hashtag dalam analisis. Saran penelitian lain yang mengambil tema yang sama adalah dapat menggunakan data digital
Kata kunci: Vaksinasi program, Covid-19, sosial media
itu, media baru seperti media sosial juga harus ditemukan. Dalam upaya untuk mendorong kelompok sasaran untuk beralih dari ideologi yang ada, pesan kampanye harus memasukkan data dan sudut pandang ahli (Ruan, et al, 2015). Horowitz dalam Kaldy menyarankan ada be- berapa rekomendasi sebagai pedoman perkem- bangan media sosial dalam aspek politik seperti (Kaldy, 2015):
1. Media sosial dan aspek politik harus mengacu pada kebijakan sebelumnya yang terkait de- ngan media sosial.
2. Praktik media sosial harus menggunakan akal sehat dan juga pedoman umum dalam aspek politik khususnya di bidang kebijakan.
3. Bertanggung jawab untuk memungkinkan selektif untuk posting di mana fasilitas adalah topik materi pelajaran.
Selain itu, media sosial merupakan wadah yang tepat untuk melihat respon masyarakat terhadap kebijakan publik seperti: Pertama, dengan jumlah pengguna yang besar menunjuk-
kan bahwa media sosial dapat menjadi tempat yang tepat untuk menyuarakan tentang kebijakan publik selain daerah. Kedua, media sosial mem- berikan pilihan kepada masyarakat untuk meng- akses informasi dengan lebih mudah dan murah daripada cara lain untuk bersuara (Jha and Sarangi, 2017; Ortuoste, 2015; Chan, 2018). Sisi lain media sosial juga dapat dilihat sebagai platform untuk mengumpulkan kekuatan sosial seperti Twitter dan Facebook, memungkinkan para aktivis dan kampanye online serta menggunakan media  sosial  sebagai  platform  komunikasi kolektif (Subramanian and Weare, 2018; Lin, 2016). Setiap media memiliki sisi yang unik, Seperti halnya media sosial yang dapat digunakan semua orang untuk berinteraksi, berdiskusi dan menyuarakan suatu peristiwa, namun media sosial dapat memberikan kebebasan berbicara tetapi pada saat yang sama beberapa pengguna tidak  dapat  membedakan  antara  kebebasan berbicara dan kebebasan berbicara. etika sosial (Smith and Colvin, 2016; Macková; 2014; Gentile, 2016; Sunio, 2020).
Kebijakan kesehatan penting dengan situasi Covid-19 Pandmeic. Dalam hal ini kita mem- butuhkan Kebijakan yang mampu menjamin bahwa setiap orang memiliki akses kesehatan. Dalam situasi ini para pembuat kebijakan harus membuat kebijakan dapat diterapkan dengan efisiensi tinggi untuk mengurangi Pandemi Covid- 19 (Warwick-Giles, 2016; Banerjee, 2020). Sebagai contoh lihat di Cina program vaksinasi influenza, setidaknya ada tiga poin kebijakan kesehatan  yang  harus  difokuskan  pada  tiga sektor: Pertama, ada kaitan antara manajemen dan kebijakan yang berhubungan dengan sektor kesehatan. Kedua, pemerintah dan pemerintah harus memiliki kesadaran tentang masalah kese- hatan. Ketiga, intervensi harus ada pada aksesi- bilitas dan terjangkau (Carpenter dan Lawler, 2019). Seperti apa yang dilakukan Iran untuk mengurangi efek pandemi ini, diperlukan bebe- rapa inisiatif serta peraturan untuk mengatasi wabah penyakit yang diberlakukan karena virus dengan cepat mencapai jalan buntu. Ada kebutu- han untuk induksi aturan, regulasi situasional, dan keterampilan yang efisien untuk mengurangi infeksi yang sama di negara asing ini dengan jelas
(Raoofi, 2020). Negara lain juga harus saling menyembuhkan seperti WHO (Organisasi Ke- sehatan Dunia) mengatakan bahwa kesimpulan terbesar dari semua ini adalah bahwa sementara setiap pemerintah lain dapat memiliki struktur operasi, peraturan, serta identitas budaya spesifik- nya sendiri, penyebaran yang sama di seluruh dunia ini termasuk pandemi COVID-19 tidak memiliki batas geografis. Dengan negara-negara bagian  untuk  membedakan  khusus  untuk bertukar informasi dan berkolaborasi untuk menangani epidemi global yang mendesak adalah penting (Liu, et al, 2020; Dighe et al,2020;Sohrabi et al, 2020; Gates, 2020; Charalambous, 2019).
Media sosial menjadi media untuk menyuara- kan suara masyarakat. Dalam hal ini media sosial sebagai platform untuk merespon program vak- sinasi yang terjadi di Indonesia. Media sosial telah  mengubah  protes  yang  terjadi  dengan konvensional menjadi lebih digital menggunakan media sosial. Media sosial mengubah soicety menjadi berani naik suara dengan menggunakan scoial emdia sebagai platform. Di sisi lain para netizen menggunakan hashtag untuk mengarang suara menjadi tren. Ada banyak gerakan dan protes yang terjadi dengan menggunakan media sosial sebagai tol, seperti yang terjadi di timur tengah saat terjadi musim semi arab (Miladi, 2016). Komunikasi dan interaksi antara banyak aktivis demonstrasi di seluruh wilayah musim semi Arab akhir-akhir ini menjadi jauh lebih kuat. Ini juga tampaknya telah menggantikan outlet berita utama yang didirikan seperti Tunisia, Mesir, Suriah, dan Yaman, ketika mereka seharusnya melewati ketidakstabilan.
Pemerintah otoriter di kedua negara itu su- dah melupakan arus dengan data dan konten internet yang merinci aktivitas korupsi, pelanggaran hak asasi manusia, serta penghentian kebebasan sipil. Demonstran di dalam dan di luar area tertentu  sekarang  menggunakan  Facebook, Twitter, dan YouTube sebagai situs untuk menye- barkan informasi gratis, sesuatu yang telah dibiarkan sama sekali tanpa cedera (Miladi, 2016). Yang paling populer digunakan di media sosial adalah menggunakan tagar untuk membagikan contnet dan suara yang sedang naik daun menjadi trending di media sosial. Masalah yang terkait dengan
keadilan politik yang setara dan pelanggaran suara yang menantang di media mapan telah muncul dari penggunaan tagar baru-baru ini seperti #BlackLivesMatter, #GirlsLikeUs, dan #Say HerName (Fischer, 2016; Sacco and Bossio, 2017).
Di sisi lain penggunaan media sosial, ada beberapa hal yang membuat para pengunjuk rasa masih  bisa  mendapatkan  keuntungan  dari penggunaan platform online untuk meningkatkan eksposur di sana. Meski begitu, media baru juga membantu korporasi yang suka membungkam kritik dengan memberi mereka kemampuan untuk mengontrol dengan eksposur yang ada. Yang terakhir ini menyebabkan sorotan spekuler di mana  orang-orang  perusahaan  mengambil keuntungan yang tidak adil karena pengunjuk rasa keluar dari jejaring sosial alternatif (Uldam, 2018).  Namun  tantangan  lain  juga  dari  sisi aktivis yang dikenal sebagai slcaktivism selain publik instan, aktivisme instan bisa melahirkan hot-issue public dan slacktivist. Alasan slacktivism karena begitu individu menerima platform media hoax, mereka yang bahkan cenderung berpar- tisipasi dalam perdebatan di tempat pertama lebih kecil. melibatkan perilaku visual yang sesuai, seperti konektivitas, membuat komentar, tetapi juga postingan media sosial yang disukai, meski- pun dijelaskan di seluruh segmen “Diskusi” (Park and Rim, 2020).
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tentang peran media sosial yang digunakan dalam kebijakan vaksinasi Covid-19 di Indonesia, dari penelitian sebelumnya hanya membahas tentang kebijakan vaksinasi tanpa melihat dampak dari media sosial tersebut. Penelitian ini mencoba melihat media massa yang digunakan dalam kebijakan vaksinasi di Indonseia untuk mengurangi wabah Covid-19. Dalam hal ini ada tiga per- tanyaan yang didefinisikan yaitu:
Q1, Apa topik atau konten media sosial yang sesuai dengan program vaksinasi di Indonesia. Q2, Media sosial seperti apa dari hashtag di media sosial yang membahas program Vaksinasi di Indonesia.
Q3, Narasi seperti apa yang muncul di media sosial tentang isu vaksinasi di Indonesia.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, yang menggunakan Software Analisis Data Kualitatif (Q-DAS) untuk menganalisis data meida sosial. Tol yang digunakan untuk meng- analisa data adalah Nvivo 12Plus. Untuk me- nyampaikan nilai dan hasil dengan cara deskriptif, itu juga menggunakan tabel dan gambar untuk memperjelas bacaan pada bagian-bagian analisis. Penelitian ini juga menggunakan data media sosial dengan menggunakan 9 hashtg dalam tren Twitter yang relevan dengan program vaksinasi Covid- 19. dalam hal ini 9 Hahstag adalah: #Vaksin, #vaksinasidimuali, #vaksinasimelawanpandemi, #VkasinasiNasional,  #VaksinBiarTenang,  # VaksinCovid19, #VaksinHalal, #VaksinSinovac, #vaksinuntukkita. Bagian analisis menggunakan tiga analisis tol pada Nvivo 12Plus, yaitu: Analisis grafik, analisis Cluster dan analisis Word Cloud.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini mencoba untuk mengetahui seperti apa fenomena media sosial tentang ke- bijakan vaksinasi di Indonesia. Pada bagian ini menggunakan tiga macam analisis, yaitu: Analisis grafik untuk mengetahui topik atau konten media sosial yang sesuai dengan program vaksinasi di Indonesia, analisis cluster untuk mengetahui realisasi media sosial dari hashtag tersebut dalam perbincangan media sosial tentang program Vaksinasi di Indonesia, dan word cloud analysis untuk mengetahui tombak naratif di media sosial tentang masalah vaksinasi di Indonesia. Bagian analisis di bawah.

## Social  Media  Content  about Vaccination Policy
Pada bagian ini mencoba untuk mengetahui seperti apa konten yang tersebar di media sosial tersebut.  menggunakan  data  media  sosial khususnya  menggunakan  9  hahstag  yaitu: #Vaksin, #vaksinasidimuali, #vaksinasimelawan pandemi,  #VkasinasiNasional,  #VaksinBiar Tenang,  #  VaksinCovid19,  #VaksinHalal, #Vaksin Sinovac, #vaksinuntukkita. Pada bagian ini analisis grafik menggunakan 3 tema besar yaitu: Covid, Sinovac dan Vaksinasi. Bagian analisis di bawah.

## Gambar 1. Topik Media Sosial tentang Program Vaksinasi
Dalam hal ini kita dapat melihat bahwa konten media sosial, dalam hal ini terdapat tiga jenis konten media sosial yaitu: Covid, Sinovac, dan Vaksinasi. Di tema tentang Covid memiliki hasil tertinggi di #vaksinasimelawanpandemi dengan 38,99%, di tempat kedua #VaksinBiar Tenang 35,09%, ketiga #Vaksin 33,29%. Tema tentang Sinovac nilai tertinggi adalah #Vaksin Halal dengan 47,23%. dinilai kedua adalah #VaksinSinovac dengan 33,66%. di urutan ketiga adalah #Vaksin dengan hasil 31,79%. Node Vaksinasi  hasil  tertinggi  adalah  #Vaksinasi Nasional dengan hasil 68,57%. posisi kedua adalah #VaksinasiNasional dengan hasil 68,57%.
urutan ketiga #vaksinasidimulai dengan 59,47%. Dari total hasil tersebut didapatkan hasil tertinggi adalah tema vaksinasi sebesar 51,62%. Urutan kedua dari hasil total adalah simpul Covid se- besar 30,67%. Tempat ketiga adalah node Sino- vac dengan 17,71%. Dari hal ini kita bisa melihat media sosial yang dulu ramai mengangkat topik program vaksinasi.

## Hubungan  anatar  tagar  di  Media  Sosial pada Program Vaksinasi
Pada  bagian  analisis  ini  menggunakan Analisis Cluster untuk mengetahui seperti apa relasi media sosial tersebut. Analisis meng- gunakan 0,5 batas bawah, dan 1 batas atas. Dalam hal ini media sosial digunakan sebagai platform untuk mengetahui seperti apa hubungan hashtag tersebut di media sosial. Analisis ini menggunakan sclae dari -1,0, dan 1 sebagai acuan pada batas atas dan batas bawah.
Dari data tersebut kita dapat melihat bahwa hubungan dari anatar  tagar tersebut dapat kita lihat pada 0,5 batas bawah dan batas atas 1. Relasi tertinggi adalah #VaksinSinovac dan #VaksinCovid19 dengan skor 0,809096. Kutub
Hahsstags Covid Sinovac Vaksinasi Total #Vaksin 33,29% 31,79% 34,91% 100% #vaksinasidimulai 30,45% 10,08% 59,47% 100% #vaksinasimelawanpandemi 38,99% 2,94% 58,06% 100% #VaksinasiNasional 27,2% 4,23% 68,57% 100% #VaksinBiarTenang 35,09% 12,28% 52,63% 100% #VaksinCovid19 29,82% 13,16% 57,02% 100% #VaksinHalal 29,36% 47,23% 23,41% 100% #VaksinSinovac 31,39% 33,66% 34,95% 100% #vaksinuntukkita 29,28% 15,78% 54,94% 100% Total 30,67% 17,71% 51,62% 100%
Tabel  1. Topik  Media  Sosial  tentang  Program  Vaksinasi
Table  2. Top  5 Hashtag di Media Sosial tentang  Kebijakan Vaksinasi
Hashtags  A Hahstags B Pearson correlation coefficient #VaksinSinovac #VaksinCovid19 0,809096 #VaksinCovid19 #Vaksin 0,781341 #vaksinuntukkita #VaksinCovid19 0,756944 #VaksinCovid19 #vaksinasimelawanpandemi 0,750323 #VaksinSinovac #Vaksin 0,749446
hubungan  kedua  adalah  #  VaksinCovid19 dengan  #Vaksin  dan  hasilnya  adalah  skor 0,781341. Urutan ketiga adalah relasi #vaksin untukkita dengan # VaksinCovid19 dan skor relasinya 0,756944. Urutan keempat adalah relasi # VaksinCovid19 dan #vaksinasimelawan pandemi dengan skor relasi 0,750323. Urutan kelima adalah hubungan #VaksinSinovac dengan #Vaksin dan nilai hubungan sebesar 0,749446. Dalam hal ini relasi media sosial dapat kita lihat bahwa relasinya muncul dan cukup bersambung karena relasinya dapat kita lihat pada batas bawah 0,5 poin dan batas atas 1 poin.

## Narasi yang Tersebar di Mediaa Sosial
Pada bagian ini menggunakan word cloud analysis dengan kata yang muncul pada gambar analisis 100 kata populer tentang kebijakan vaksinasi di Indonesia. bagian analisis berikut di bawah ini.
Gambar 3. Narasi Tersebar di Media  Sosial
Table 2.  Top 10 Kata populer di Media Sosial tentang  Program  Vaksinasi
Dalam hal ini kita bisa melihat narasi yang tersebar didominasi melalui satu kata untuk me- nunjukkan dukungan program vaksinasi Covid- 19,  kata  seperti  Vaksin,  Vaksinassi,  Covid, Pertama muncul di sepuluh besar di media sosial Twitter. kata tertinggi adalah Vakasin dengan hitungan 18869. Disisi lain selain menggunakan kata tunggal juga muncul hashtag di media sosial seperti #vaksinasidimulai, #jokowidivaksin, #vaksinhalal, dan #vaksin. Dalam hal ini narasi terhindar dari dominasi satu kata dan tagar yang digunakan  untuk  mempromosikan  program vaksinasi.
Dari bagian analisis terdapat tiga poin yang berbeda, ada 3 poin yang dapat kita lihat yaitu: 1. Topik atau konten media sosial ditentukan dalam tiga topik dominan seperti Covid, Sinovac, dan Vaksinasi, dengan hasil tertinggi adalah  simpul-simpul  vaksinasi  dengan 51,62%. Kutub kedua dari hasil total adalah simpul Covid sebesar 30,67%. Tempat ketiga adalah node Sinovac dengan 17,71%. Dari hal ini terlihat bahwa media sosial dulu ramai mengangkat topik program vaksinasi.
2. Media sosial memiliki relasi, dalam hal ini relasi media sosial cukup kuat terlihat pada relasi dengan batas bawah 0,5 dan batas atas 1 poin. Dengan relasi tertinggi adalah #Vaksin Sinovac dan # VaksinCovid19 dengan skor 0,809096.
3. Narasi media sosial yang tidak didominasi kata tunggal, selain itu hashtag juga muncul di media sosial talk dengan kata tertinggi adalah vakasin dengan hitungan 18869.
Gambar 2. Relasi Media Sosial tentang Program Vaksinasi Word Count vaksin 18869 #vaksinasidimulai 15992 #jokowidivaksin 13939 vaksinasi 11592 covid 11203 presiden 7187 #vaksinhalal 6213 pertama 5416 @jokowi 5410 #vaksin 5197
Dari sudut pandang itu kita bisa melihat kecenderungan media sosial dulu mempromosi- kan  program  vaksinasi.  Menggunakan  kata tunggal dan juga tagar serta membuat narasinya tersebar di media sosial dapat berdampak pada netizen untuk berpartisipasi dalam program vaksinasi. Tagar media sosial juga menunjukkan keterkaitan yang cukup kuat untuk dilihat, dan menunjukkan bahwa tagar tersebut berkaitan dengan tujuan yang sama untuk mempromosikan program vaksinasi.

## SIMPULAN
Media sosial dalam hal ini digunakan untuk mempromosikan  kebijakan  vaksinasi  di Indonesia. Hal ini dapat dilihat dari tiga poin bahwa: pertama, topik atau konten media sosial didefinisikan dalam tiga topik dominan seperti Covid, Sinovac, dan Vaksinasi. Hasil tertinggi adalah node vaksinasi sebesar 51,62%. Posisi kedua  dari  hasil  total  adalah  simpul  Covid sebesar 30,67%. Tempat ketiga adalah node Sinovac dengan 17,71%. Dari hal ini terlihat bahwa media sosial dulu ramai mengangkat topik program vaksinasi. Kedua, media sosial memiliki relasi, dalam hal ini relasi media sosial cukup kuat terlihat pada relasi dengan batas bawah 0,5 dan batas atas 1 poin. Dengan relasi tertinggi adalah #VaksinSinovac dan # VaksinCovid19 dengan skor 0,809096. Ketiga, narasi media sosial yang didominasi kata tunggal, selain itu juga muncul hashtag di media sosial talk dengan kata tertinggi adalah vakasin dengan hitungan 18869. Ada juga batasan penelitian ini hanya digunakan terfokus pada data media sosial saja. analisis penelitian ini. Disisi lain rekomendasi untuk penelitian selanjutnya yang mencoba menggunakan data digital dan menitikberatkan pada pro-kontra terhadap  media  sosial  dalam  hal  kebijakan Vaksinasi.

## DAFTAR RUJUKAN
S. Schaffer Deroo, N. J. Pudalov, and L. Y. Fu,
“Planning for a COVID-19 Vaccination Program,” JAMA - J. Am. Med. Assoc., vol. 323, no. 24, pp. 2458–2459, 2020, doi: 10.1001/jama.2020.8711.
S. M. C. Abo and S. R. Smith, “Is a COVID- 19 vaccine likely to make things worse?,”
Vaccines , vol. 8, no. 4, pp. 1–13, 2020, doi: 10.3390/vaccines8040761.
A. L. Phelan, “COVID-19 immunity passports and  vaccination  certificates:  scientific, equitable, and legal challenges,” Lancet, vol. 395, no. 10237, pp. 1595–1598, 2020, doi: 10.1016/S0140-6736(20)31034-5.
P. L. Reiter, M. L. Pennell, and M. L. Katz, “Acceptability of  a COVID-19  vaccine among adults in the United States: How many  people  would  get  vaccinated?,” Vaccine , vol. 38, no. 42, pp. 6500–6507, 2020, doi: 10.1016/j.vaccine.2020.08.043. N. Ruan, T. Nguyen, and K. Khor, “China’s
Seasonal Influenza Vaccination Policy in a Post-Health  Care  Reform  Era,” Asia Pacific Policy Stud. , vol. 2, no. 2, pp. 214– 226, 2015, doi: 10.1002/app5.86.
J. Kaldy, “Policy Remedies for Social Media Headaches,” Caring Ages, vol. 16, no. 6,
p. 11, 2015, doi: 10.1016/ j.carage.2015.05.016.
C. K. Jha and S. Sarangi, “Does social media reduce corruption?,” Inf. Econ. Policy, vol. 39,  pp.  60–71,  2017,  doi:  10.1016/ j.infoecopol.2017.04.001.
M.  C.  C.  Ortuoste,  “Social  Media,  Public Discourse, and Governance,” Asian Polit. Policy , vol. 7, no. 3, pp. 497–502, 2015, doi: 10.1111/aspp.12195.
M.-P. S. Chan, K. Winneg, L. Hawkins, M. Farhadloo,  K.  H.  Jamieson,  and  D. Albarracín,  “Legacy  and  social  media respectively influence risk perceptions and protective behaviors during emerging health threats:  A  multi-wave  analysis  of communications on Zika virus cases,” Soc.
Sci. Med. , vol. 212, pp. 50–59, 2018, doi:
10.1016/j.socscimed.2018.07.007.
R. Subramanian and A. Weare, “#Notokay: Challenging Sexual Violence Through Digital Health Activism,” Crit. Public Health, vol. 00, no. 00, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1080/ 09581596.2020.1776218.
A.  Rochefort,  “Regulating  Social  Media

## Platforms: A Comparative Policy Analysis,”
Commun. Law Policy, vol. 25, no. 2, pp. 225–260,  2020,  doi:  10.1080/ 10811680.2020.1735194.
Z. Lin, “Traditional Media, Social Media, and Alternative Media in Hong Kong’s Umbrella Movement,” Asian Polit. Policy, vol. 8, no.
2,  pp.  365–372,  2016,  doi:  10.1111/ aspp.12258.
K. J. Smith and L. Colvin, “ Crafting a Social- Media Policy You Can ‘Like’                          ,” Employ. Relat. Today, vol. 43, no. 2, pp. 93–99, 2016, doi: 10.1002/ert.21559.
A. Macková, “Interpreting hashtag politics: policy ideas in an era of social media, by Stephen Jeffares,” Crit. Policy Stud., vol. 10,  no.  1,  pp.  129–130,  2016,  doi:
10.1080/19460171.2016.1154699.
D. A. Gentile, “The Evolution of Scientific Skepticism in the Media Violence ‘Debate,’”
Anal. Soc. Issues Public Policy, vol. 16, no. 1, pp. 429–434, 2016, doi: 10.1111/ asap.12110.
V. Sunio, P. Peckson, and J. C. Ugay, “How urban social movements are leveraging social media to promote dignified mobility as a basic human right,” Case Stud. Transp.
Policy, 2020, doi: 10.1016/
j.cstp.2020.07.006.
L.  Warwick-Giles,  A.  Coleman,  and  K. Checkland, “Co-owner, service provider, critical friend? The role of public health in clinical commissioning groups,” J. Public Heal. (United Kingdom), vol. 38, no. 4, pp. 765–770, 2016, doi: 10.1093/pubmed/ fdv137.
D.  Banerjee,  “The  COVID-19  outbreak: Crucial role the psychiatrists can play,” Asian J. Psychiatr., vol. 50, p. 102014, 2020, doi: 10.1016/j.ajp.2020.102014. C. S. Carpenter and E. C. Lawler, “Direct and spillover effects of middle school vaccination requirements,” Am. Econ. J. Econ. Policy, vol.  11,  no.  1,  pp.  95–125,  2019,  doi: 10.1257/pol.20170067.
A.  Raoofi,  A.  Takian,  A.  A.  Sari,  A. Olyaeemanesh, H. Haghighi, and M. Aarabi,
“COVID-19 pandemic and comparative health policy learning in Iran,” Arch. Iran. Med. , vol. 23, no. 4, pp. 220–234, 2020, doi: 10.34172/aim.2020.02.
W.  Liu,  X.  G. Yue,  and  P.  B.  Tchounwou,
“Response to the covid-19 epidemic: The chinese experience and implications for other  countries,” Int.  J.  Environ.  Res. Public  Health ,  vol.  17,  no.  7,  pp.  1–6,
2020, doi: 10.3390/IJERPH17072304.
A. Dighe et al. , “Response to COVID-19 in South Korea and implications for lifting stringent interventions,” BMC Med., vol. 18, no.  1,  2020,  doi:  10.1186/s12916-020- 01791-8.
C. Sohrabi et al. , “World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19),” Int. J. Surg. , vol. 76, no. February, pp. 71–76, 2020, doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034.
B. Gates, “Responding to Covid-19 — A Once- in-a-Century  Pandemic?,” N.  Engl.  J. Med. , vol. 382, no. 18, pp. 1677–1679,
2020, doi: 10.1056/nejmp2003762.
A. Charalambous, “Social media and health policy,” Asia-Pacific J. Oncol. Nurs., vol.
6, no. 1, pp. 24–27, 2019, doi: 10.4103/ apjon.apjon-60-18.
N. Miladi, “Social Media and Social Change,” Dig. Middle East Stud., vol. 25, no. 1, pp. 36–51, 2016, doi: 10.1111/dome.12082. M.  Fischer,  “#Free_CeCe:  the  material convergence of social media activism,” Fem. Media Stud. , vol. 16, no. 5, pp. 755–771, 2016, doi: 10.1080/ 14680777.2016.1140668.
V. Sacco and D. Bossio, “Don’t Tweet This!: How journalists and media organizations negotiate  tensions  emerging  from  the implementation of social media policy in newsrooms,” Digit. Journal., vol. 5, no. 2, pp.  177–193,  2017,  doi:  10.1080/ 21670811.2016.1155967.
J. Uldam, “Social media visibility: challenges to activism,” Media, Cult. Soc., vol. 40, no. 1,  pp.  41–58,  2018,  doi:  10.1177/ 0163443717704997.
K. Park and H. Rim, “‘Click First!’: The Effects
of Instant Activism Via a Hoax on Social
Media,” Soc. Media Soc., vol. 6, no. 2, 2020, doi: 10.1177/2056305120904706.