A COMPARATIVE ANALYSIS OF THE SOCIAL MEDIA PERFORMANCES OF TELEVISION DRAMAS TELEVİZYON DRAMALARININ SOSYAL MEDYA PERFORMANSLARINA YÖNELİK KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ
Notice bibliographique
Résumé
Günümüzde televizyon dramalarının sosyal medya platformlarında popüler olması ve izleyicilerin etkileşim kurması önemli bir çalışma alanı olarak karşımıza çıkmaktadır.En çok izlenen televizyon program türlerinden biri olan televizyon dramaları adına yapımcılar, yönetmenler veya kanallar tarafından sosyal medya platformlarında hesaplar açılarak paylaşımlar yapılmaktadır.İzleyicilere anında geribildirim verme ve diyalog kurma imkânı sunan sosyal medya platformları, televizyon dramasını sürekli izleyerek bağlılık gösteren veya dramanın gidişatını takip etmek isteyen izleyiciler tarafından sıklıkla kullanılmakta ve yüksek takipçi sayısına ulaşabilmektedir.Televizyon dramalarının sosyal medya platformlarında etkileşim alması, yüksek takipçi sayısına ulaşması, çok konuşulanlar arasına girmesi ve görünür olması endüstri açısından önemli hale gelmiştir.Bu bağlamda izleyiciye tüm araç ve ortamlardan ulaşmayı hedefleyen kanallar sosyal medya platformlarını aktif bir şekilde kullanmaktadırlar.Buradan hareketle bu çalışmada, en çok izlenen program türlerinden olan televizyon dramalarının sosyal medya platformlarını kullanım performanslarını tespit ederek kullanıcı etkileşimini ortaya koyarak geleneksel ve sosyal reyting oranları ile arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını tespit etmek amaçlanmıştır.Bu amaç doğrultusunda en çok izlenen dramalardan olan Yalı Çapkını ve Yargı'nın Instagram hesaplarındaki takipçi sayıları, takipçi artış oranları, ileti türleri ve etkileşim oranları nicel içerik analizi yöntemi ile incelenerek almış oldukları reytinglerle karşılaştırma yapılmıştır.Analiz sonucunda, seçilen dramaların takipçi sayılarında, takipçi artış ve etkileşim sayılarında anlamlı bir farklılık olduğu, bununla birlikte takipçi sayılarına göre yorum, beğeni ve etkileşim oranlarında anlamlı bir farklılık olmadığı tespit edilmiştir.Ayrıca incelenen zaman aralığındaki reytinglerle sosyal medya performanslarının uyumlu olduğu gözlemlenmiştir.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».