Visual analysis of self-presentation of teenagers and emerging adults on Facebook
Notice bibliographique
Résumé
Facebook has become a worldwide phenomenon and is one of the greatest important means of communication between people. Given that teenagers and emerging adults are typically concerned with peer acceptance, physical appearance and the self-impressions they convey, they are active users of social networking sites (SNS) because these sites provide platforms for them to connect to their peers and facilitate identity construction and experimentation within a social context. The present study aims to address the gap about how teenagers and emerging adults in the Malaysian context present themselves by analysing the photos which they posted on Facebook and to examine online self-presentations in Facebook between teenager and emerging adults. A quantitative analysis (percentages of the representational and interactional meaning) and qualitative analysis was conducted on 200 images of teenagers and emerging adults, which were collected from 40 participants (5 images from each participant). The 40 participants who consisted of teenagers and emerging adults were selected based on gender, age, geographical location and Facebook access. Kress and van Leeuwen’s (1996, 2006) metafunctional framework was employed to analyse the photos. The results show that there are similarities and differences in terms of self-presentation. Teenagers and emerging adults posed differently, with regard to the shot, gaze and angle, the location of the photos, their actions in the photos, their position (position or placement of the participants in the photo) and the relation between the image background of the participants. This study also found that teenagers and emerging adults in Malaysia exhibit behaviors which can be considered universal based on the visual analysis of their online photos. An important contribution of this study is how culture and religion contribute to the types of photos and poses posted by both groups on Facebook.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».