Pictures in politics: a visual social semiotics analysis of federal politicians on Instagram
Notice bibliographique
Résumé
This major research paper (MRP) examines the visual social semiotics of Canadian politicians’ Instagram accounts and their followers’ responses. As a qualitative study, it seeks to address the following questions: From the coded images in the data collection, which qualities do the Instagram followers prefer? From the coded images in the data collection, which qualities do the Instagram followers prefer the least? What do these qualities reveal about the political actors in the data collection? To answer these questions, I coded the most liked and least liked Instagram postings between April 1, 2014 and March 31, 2015 from two of Canada’s federal party leaders, Prime Minister Stephen Harper and Liberal leader Justin Trudeau. These images were coded through a visual social semiotics analysis under the following categories in my codebook: community outreach, competence, empathy, excitement, ideology, personal, symbols of nationalism, celebrity, and miscellaneous. This codebook was constructed from a literature review encompassing the public’s values of politicians in traditional media. The findings of this MRP expand on visual social semiotic theory in the social media context and build on research about audience perceptions of politicians. The results suggest that photo composition and the presentations of values in an image are important considerations for politicians. Based on the findings, this study is relevant to how professional communicators can construct a persuasive image and story in the political context on a social media platform.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».