Native advertising disclosures in journalism: An assessment on the accurate reporting of disclosure wording in conveying advertising intent
Notice bibliographique
Résumé
The struggling journalism industry adopted the practice of native advertising to raise digital revenue. This practice offered advertisers a chance to purchase the services of a publication in order to have their story published. The goal of native advertising is for advertising to become invisible to consumers, and to be presented to audiences as if were regular editorial content. The only distinguishing feature is a disclosure, often identifying the accompanying article as being “Sponsored Content,” “Promoted Content”, “Custom Content,” or a “Paid Post.” This research paper discusses the struggles of journalism and digital advertising. It examines the many definitions of native advertising, and the advertising theory of the cool sell, in which advertising moves away from clearly demarcated interruptions and hence disappears from the public eye. It also examines the ethical implications and the possibility of deceiving audiences by presenting adverting as if it were editorial content. The focus of this research paper is in the very disclosures that act as the separation between editorial and advertising content. A total of 688 undergraduate students at the University of Windsor participated in an online survey designed to determine if they could accurately assess the reporting intent of the various disclosures using an even-point Likert scale. Survey participants viewed two native advertisements, each with a randomized disclosure, and answered key questions as to whether they were able to perceive the advertising intent of the article. Results of the study proved inconclusive in determining whether any single disclosure was more effective than any other. This may be attributed to the various challenges in studying native advertising and indicates that perhaps we need to move beyond studying the disclosures and focus more on the ethical issues of the practice.
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 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 | 0,089 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,001 | 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 ».