The Research on the Audiences’ Psychological Under the Influence of Live Streaming of Stars on Douyin Platform ---Take Jia Nailiang as an Example
Notice bibliographique
Résumé
Under the influence of the post-epidemic era, due to the limitations of people's mobility and the e-commerce mechanism that encouraged by both Internet and Douyin platform.These make the online shopping format become more popular which not only attract more people to join the e-commerce industry of Douyin platform but also attract many superstars.As superstars have their own star effect, when they are an e-commerce anchor, they will be very different from other e-commerce bloggers in attracting audiences.This article takes video blogger and star Nailiang Jia as an example which through case analysis and in-depth interviews and using Douyin's official platform Douchacha to analyze the differences between stars and anchors.According to the list of the corresponding advantages and disadvantages, which can explore the psychological activities of the audience under the influence of live streaming on the Douyin platform.The final research results show that most of the audience will place an order based on sufficient demand.Because of the failed shopping experience of some consumers, they will not place too many orders due to the star effect.In addition, the commodity explanations will affect audience psychology and the sales of products brought by anchors or stars.The authors hope that this study can provide some insights for future scholars in this field.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».