A false image of health: how fake news and pseudo-facts spread in the health and beauty industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Diffusion of fake news and pseudo-facts is becoming increasingly fast-paced and widespread, making it more difficult for the general public to separate reliable information from misleading content. The purpose of this article is to provide a more advanced understanding of the underlying processes that contribute to the spread of health- and beauty-related rumors and of the mechanisms that can mitigate the risks associated with the diffusion of fake news. Design/methodology/approach By adopting denialism as a conceptual lens, this article introduces a framework that aims to explain the mechanisms through which fake news and pseudo-facts propagate within the health and beauty industry. Three exemplary case studies situated within the context of the health and beauty industry reveal the persuasiveness of these principles and shed light on the diffusion of false and misleading information. Findings The following seven denialistic marketing tactics that contribute to diffusion of fake news can be identified: (1) promoting a socially accepted image; (2) associating brands with a healthy lifestyle; (3) use of experts; (4) working with celebrity influencers; (5) selectively using and omitting facts; (6) sponsoring research and pseudo-science; and (7)exploiting regulatory loopholes. Through a better understanding of how fake news spreads, brand managers can simultaneously improve the optics that surround their firms, promote sales organically and reinforce consumers’ trust toward the brand. Originality/value Within the wider context of the health and beauty industry, this article sets to explore the mechanisms through which fake news and pseudo-facts propagate and influence brands and consumers. The article offers several contributions not only to the emergent literature on fake news but also to the wider marketing and consumer behavior literature.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».