MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1514219670 · doi:10.4102/sajbm.v42i2.494

How sociable? An exploratory study of university brand visibility in social media

2011· article· en· W1514219670 sur OpenAlexaff
Elsamari Botha, Mana Farshid, Leyland Pitt

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Business Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaVisibilityReputationCredibilityAdvertisingCompetitor analysisBusinessMarketingExploratory researchPublic relationsSociologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media has changed both the way in which organizations and their brands interact with their customers and the way in which business gets done. Brands are attempting to utilize social media to reach existing customers, gain new ones and build or maintain credibility and reputation. More importantly, brands need to measure their visibility in the most popular social media relative to that of competitors. This study describes a tool for collecting brand visibility information by looking at the visibility of various South African university brands and their relative positioning from a social media perspective. Correspondence analysis is then used to portray the various university brands in a multi-dimensional space so that they can be contrasted with each other in terms of their visibility in social media. The findings indicate that South African university brands are not distinctly positioned in social media and that none of them seems to currently have a concerted strategy for engaging its stakeholders in a particular social media. This means that there are both opportunities for those who manage these brands, and also threats to these institutions for taking a laissez fair attitude to social media in these times when social media are coming to dominate the Internet in particular and media in general.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSouth African Journal of Business ManagementMême sujetDigital Marketing and Social MediaTravaux en français237 207