The Fine Line between Person and Persona in the Spanish Reality Television Show La isla de las tentaciones: Audience Engagement on Instagram
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The hybridization of television genres has led to numerous non-fiction television shows that base much of their success on audience engagement through social networks. This study analyses a specific case, that of La isla de las tentaciones (Temptation Island), to identify interpretive frames in reality shows and their interrelationships with audience involvement on Instagram. Based on a corpus of 8409 comments posted on Instagram by the followers of the program’s actor profiles, the article analyzes the lines between reality and fiction in this non-fiction television show about relationships and infidelity, and, in particular, how online “haters” play a performative role. The show’s participants who were unfaithful are insulted and receive numerous negative value judgments. The “coding and counting” method, drawn from Computer Mediated Discourse Analysis, is used for the coding. Results show that viewers barely allude to this show as fiction, do not differentiate between the actors and their characters, and empathize strongly with the stories they view. The study shows the need for media education, both for those who make the media and those who view it. The goal is not to detract from entertainment value, but to improve critical skills and to recover the educational function of media.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle