Social Media Preferences, Interrelations Between the Social Media Characteristics and Culture: A View of Arab Nations
Notice bibliographique
Résumé
This article is a pioneering theoretical work as an approach from the perspective of combination of social media characteristics and wisdom of crowds. The aim of this article is to conceptualize the social media channels in terms of their characteristics and to discuss the correlation between social media choices and culture. This paper contributes to social media marketing theory by developing a conceptual approach that explains and offers implications pertaining to the relationship between different social media channels in the age of social media. To do this, the relevant literature has been thoroughly reviewed, and exploratory research method has been used. The study also aims to visualize the effect of cultural differences as aligned with the study of Edward Hall (1967) and Gert Hoftstede (1984). Cultural factors exert a broad and deep influence on social media choices. Arab countries are categorized as high-context culture according to Hall's dimensions. The social media reports, Arab Social Media, conducted by Dubai School of Government of the years from 2013, 2013 and 2017 were analyzed. The limited availability of the literature done on the region has limited the scope and analysis of the research. The paper concludes that social media has certain characteristics that interrelate with each other and culture has a moderation effect on the choices.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».