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Enregistrement W3003366488 · doi:10.5539/mas.v14n2p49

Communication Via Self-disclosure Behavior of Micro-influencers on Social Media in Thailand

2020· article· en· W3003366488 sur OpenAlexvenueno aff
Nachayapat Rodprayoon

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingSocial mediaBusinessOrder (exchange)The InternetMarketingPublicationProcess (computing)AdvertisingRelationship marketingComputer scienceMarketing managementWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology and human way of life have changed through eras and time, just like business operations that require marketing in order to develop to have their spaces in the consumers’ minds. It can be seen that with the time passes, marketing communication tools also change. Currently, it is unavoidable to rely on internet technology to help in the marketing process through the use marketing communication tools called “Marketing Communication”, done through social media.  The website has created a model of society, allowing consumers to search for information on their own based on the direct experiences of those who have used that products, influential people in ideas or influencers, which play a huge role in the distribution of news and information. Therefore, various agencies/ organizations are persuading these influencers to participate in activities, organized to help. The influencer will publish information and create word-of-mouth online. As the importance of the behavior of the group of people that are classified as micro-influencers have increased rapidly, information dissemination through micro-influencers has become an important tool in communication that marketers rely on by using consumers to communicate with consumers. Therefore, there are studies of forms of identity disclosure, level of disclosure, social capital, and social support of self-disclosure behavior of individuals, who are micro-influencer. It is beneficial to entrepreneurs, including marketers to study about aforementioned topics in order to plan communication to consumers by choosing to use consumers as messengers in order to make that communication most effective. The research was conducted in-depth interviews with 30 micro-influencers on social media via Facebook, between 24-38 years old, with 500 - 10,000 followers. The research found that Social support is the main reason that micro-influencers have revealed themselves on social media via Facebook. Meanwhile, it is also a way to learn about self-disclosure forms on social networks of influential people at the micro level or micro-influencers on order to be used as a tool for marketing communication in the current marketing world, especially the form of marketing communication in Thailand through social media.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,498

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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