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Enregistrement W2786452096 · doi:10.1287/mnsc.2017.2896

Competitive vs. Complementary Effects in Online Social Networks and News Consumption: A Natural Experiment

2018· article· en· W2786452096 sur OpenAlex
Catarina Sismeiro, Ammara Mahmood

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudience measurementAdvertisingConsumption (sociology)Social mediaGeneralizability theoryNatural experimentBusinessComputer scienceInternet privacyPsychologyWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using hourly traffic and readership data from a major news website, and taking advantage of a global Facebook outage, we study the relationship between social networks and online news consumption. More specifically, we test if online social networks compete with content providers or instead play a complementary role by promoting and attracting traffic to external websites. During the outage, consistent with a promotional effect, we observe a significant decrease in traffic and unique visitors to the news website lasting beyond the outage hours. We further find that direct referrals from Facebook links grossly underestimated the actual impact of Facebook in generating traffic. Instead, during the outage, we observe a more significant reduction in visitors arriving at the news website from search engines or directly typing the website URL or using bookmarks. Additionally, readership of articles and types of pages viewed also changed during the outage. Although we observe a drop in news consumption during the outage hours for all news categories, the subsequent news consumption differs across categories. Time sensitive categories like sports and local news see an increase in consumption, whereas news on women issues or health topics see a decrease. Analysis of individual-level visit and readership behavior during the outage also reveals that Facebook not only introduces selectivity bias by attracting shallower readers but also changes readership patterns (in the absence of Facebook, visitors engage in more in-depth reading). To test the generalizability of our results, we study the impact of the outage on referrals from other social media outlets, on other news sites, and on other content and e-commerce sites. We find similar effects on other news providers, whereas data from nonnews sites, including e-commerce, show no major outage effects. Overall, our results have important managerial implications. We highlight how our results unearth the importance of search engine optimization and of strong branding for news websites, if providers want to harness fully the power of their social media presence. This paper was accepted by Chris Forman, information systems.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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