How important is the “social” in social networking? A perceived value empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to report on a value-based empirical investigation of the adoption of Twitter social networking application. The unprecedented popularity of social networking applications in a short time period warrants exploring theory-based reasons of their success. Design/methodology/approach – A cross-sectional survey-based study to elicit user views on Twitter was conducted with participants recruited through the web site of a North-American university. Findings – All facets of perceived value considered in the study (utilitarian, hedonic and social) had a significant and relatively strong influence on consumer intent to use Twitter. Quite surprisingly for a social networking application, though, the social value facet had comparatively the weakest contribution in the use equation. Research limitations/implications – User value perception might have been influenced by the features of the actual social networking application under scrutiny (i.e. Twitter in this case). Practical implications – To maximize the chances of success of new social networking applications, developers and marketers of these media should focus on the hedonic and utilitarian sides of their perceived value. Social implications – Additional efforts are necessary to better understand the reasons and factors leading to a comparatively lower social value perception of a social networking application, compared to its hedonic and utilitarian values. Originality/value – Overall, the study opens the door for investigating user perceptions on popular social networking applications in an effort to understand the unparalleled success of these services in a short time period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».