Reading between the vines: analyzing the readability of consumer brand wine web sites
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many audiences might view wine brand web sites as complex or unapproachable. Wine drinking is no longer a pastime of the affluent and elite; rather, it is increasingly popular among younger consumer groups and those from broader socio‐economic backgrounds. In order to communicate effectively with newer consumer demographics, wine brand web sites must first and foremost be understandable and readable. The purpose of this paper is to investigate this issue, aiming to answer the question of whether the web sites of popular wine brands are readable or not. Design/methodology/approach To investigate the readability of consumer brand wine web sites, web site copy from the 20 most popular wine brands in the USA was calculated across multiple readability indices employing content analysis. Findings The findings suggest that, while certain target demographics may be assumed by grouping wine brand web sites based on readability measures, there are marked differences in readability across wine web sites of a similar nature that only serves to reinforce consumer confusion, rather than help remove it. Originality/value There is scant literature on readability in the wine business literature in general, and with regard to the readability of wine web sites in particular. The research highlights the need for those who communicate with a broad audience of wine consumers to give attention to web site content, and readability in particular. This is for two reasons: less sophisticated consumers will not respond to wine marketing messages they cannot understand, and more sophisticated wine drinkers will react more positively to messages that are clear and well‐written. Readability is equally important for these more sophisticated consumers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».