Making fans go "GAGA": intimacy, identity and brand building through Twitter
Notice bibliographique
Résumé
While the use of digital platforms has harmed some aspects of the music industry, it has also created new opportunities for artists to prosper in terms of marketing, branding, communication and to ultimately become cultural entrepreneurs. Twitter in particular is a social networking service (SNS) that is ideal for studying fan celebrity interactions, as it is a safe space for celebrities to market, brand and communicate with fans through strategic discourse in an informal environment. With SNS such as Twitter, fans now have the opportunity to build seemingly intimate relationships with celebrities, becoming cocreators of content. Widely acknowledged for her unparalleled relationships and interactions with fans on Twitter, singer Lady Gaga, has achieved success and long term viability amidst digitalization through her strategic use of online platforms to not only promote and strengthen her brand, but to build intimate relationships with her fans. Lady Gaga exemplifies how the digitalization of the music industry and growth of online platforms drive artists to take on new roles as entrepreneurs marketers and as conversationalists with fans. As such, this paper presents a review of the extant literature of studies that have explored the connection between celebrity brand building and representation on social media and how fan identification, interaction and intimacy are forged via social media discourse. This is followed by a qualitative discourse analysis of 904 tweets and retweets collected from Lady Gaga’s Twitter account from May 31st, 2015 until April 31st, 2016. This analysis serves to develop an understanding of how language is being used actively, persuasively and to isolate patterns in Lady Gaga’s Twitter discourse. This includes key terms, phrases and overall frequency of these. In analyzing how Lady Gaga uses strategic discourse on Twitter, we can build a greater understanding of how this social medium is used to build intimacy with fans. From this knowledge, both artists and marketers can emulate this model for effective brand management on social media, particularly on Twitter.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».