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Enregistrement W2048340479 · doi:10.2478/gfkmir-2014-0091

Social Brand Engagement: A New Idea

2014· article· en· W2048340479 sur OpenAlexaff
Robert V. Kozinets

Notice bibliographique

RevueNIM Marketing Intelligence Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand engagementBrand managementAdvertisingBrand awarenessMeaning (existential)Social engagementBrand extensionBusinessPsychologySocial mediaSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If “consumer brand engagement” is what happens in isolation, in a consumer’s own individual mind and thoughts, then “social brand engagement” is the diametrical opposite of this. Social brand engagement is a social act full of culture, meaning, language, and values. With social brand engagement, relationships widen from person-brand to person-person-brand. This can take different forms. While some consumers remain passive, others act more or less creatively in favor of or against brands. Some marketers are happy with the forms of evangelizing in which consumers simply spread brand messages. But the most authentic and believable form of endorsement, and therefore the optimal state, is marked by the creative expression and use of the brand. Here, people play positively and socially with the brand. They view it as a valued and valuable cultural resource and such social brand engagement has meaningful social, creative and productive outcomes. In successful social brand engagement, both consumers and producers play active roles, but one party has to take the lead. Companies have historically had major problems letting consumers take over some of their former responsibilities. For successful authentication to happen, however, putting consumers in the driver’s seat is sometimes—but certainly not always—necessary.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,040
Communication savante0,0170,028
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations67
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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