Corporate accountability during crisis in the digitized era
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite an increasing trend in adoption of social media by for-profit organizations and their chief executive officers (CEOs), there is little understanding of how these new channels of communication are incorporated into the broader communication domain of a firm to discharge accountability during a crisis, when accountability is of critical importance. More importantly, research on how people perceive a crisis and voice their opinions to firms and CEOs on social media in reaction to that crisis is rather limited. Therefore, in this study the authors investigate these questions. Design/methodology/approach This study is based on a case. The authors focus on the biggest data breach in Internet history in a pioneer technology firm, the Yahoo data breach. The authors conduct descriptive and dramaturgical analyses informed by Goffman to investigate how Yahoo manages its several front stages (communication channels), including social media during and after the Yahoo data breach announcements, and how people respond to the Yahoo's front stage management. Findings The results show that, during this crisis, Yahoo engages in management of its front stages by first limiting them to a few, then by redrawing the line between its back and front stages, and finally by expanding its front stages to include two-way communication channels, including social media. An ongoing accountability process back stage guides Yahoo's management of its front stages and undermines Yahoo's accountability in front stages. However, social media audiences challenge Yahoo's control of its front stages by using various frames to make sense of the crisis, and to demand accountability. Originality/value This study furthers the understanding of how social media platforms are positioned in a firm's broader communication channels during a crisis. It also enhances understanding of accountability demand, especially during critical times in a digitized era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,024 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».