MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3043481915 · doi:10.2196/20336

Understanding the Extent of Adolescents’ Willingness to Engage With Food and Beverage Companies’ Instagram Accounts: Experimental Survey Study

2020· article· en· W3043481915 sur OpenAlexfundvenueno aff
Samina Lutfeali, Tisheya Ward, Tenay Greene, Josh Arshonsky, Azizi Seixas, Madeline A. Dalton, Marie A. Bragg

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésSocial mediaAdvertisingPsychologySocial psychologyBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media platforms have created a new advertising frontier, yet little is known about the extent to which this interactive form of advertising shapes adolescents' online relationships with unhealthy food brands. OBJECTIVE: We aimed to understand the extent to which adolescents' preferences for Instagram food ads are shaped by the presence of comments and varying numbers of "likes." We hypothesized that adolescents would show the highest preferences for ads with more "likes" and comments. We predicted that these differences would be greater among adolescents who were "heavy social media users" (ie, >3 hours daily) vs "light social media users" (ie, <3 hours daily). METHODS: We recruited Black and non-Latinx White adolescents (aged 13-17 years; N=832) from Dynata, a firm that maintains online participant panels. Participants completed an online survey in which they were randomized to view and rate Instagram food ads that either did or did not show comments. Within each condition, adolescents were randomized to view 4 images that had high (>10,000), medium (1000-10,000), or low (<100) numbers of "likes." Adolescents reported ad preferences and willingness to engage with the brand. RESULTS: Adolescents rated ads with medium or high numbers of "likes" higher than ads with few "likes" (P=.001 and P=.002, respectively). Heavy social media users (>3 hours/day) were 6.366 times more willing to comment on ads compared to light users (P<.001). CONCLUSIONS: Adolescents interact with brands in ways that mimic interactions with friends on social media, which is concerning when brands promote unhealthy products. Adolescents also preferred ads with many "likes," demonstrating the power of social norms in shaping behavior. As proposed in 2019, the Children's Online Privacy and Protection Act should expand online advertising restrictions to include adolescents aged 12 to 16 years.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetDigital Marketing and Social MediaTravaux en français237 207