Social media fashion influencer eWOM communications: understanding the trajectory of sustainable fashion conversations on YouTube fashion haul videos
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine YouTube comments relevant to sustainable fashion posted on fashion haul videos over the past decade (2011–2021). It is guided by two research questions: (1) How have sustainable fashion-related comments posted on YouTube fashion haul videos changed over time? and (2) What themes are relevant to sustainable fashion in the comments posted on fashion haul videos? Design/methodology/approach A data set of comments from 110 fashion haul videos posted on YouTube was refined to only include comments with keywords related to sustainable fashion. Leximancer , a machine learning technique, was employed to identify concepts within the data and co-occurrences between concepts. Linguistic Inquiry and Word Count software was employed to assess the prevalence of concepts and identify sentiment over time. Findings Over the decade, the authors identified increased comments and conversations relevant to sustainable fashion. For instance, conversations surrounding sustainable fashion were linked to “waste” and “addicted” between 2011 and 2013, which evolved to include “environment” and “clothes” between 2014 and 2016, to “buy” and “workers” between 2017 and 2019 and “sustainable” between 2020 and 2021, demonstrating the changes in conversation topics over time. Practical implications With increasing engagement from YouTube viewers on sustainable fashion, retail-affiliated content that promotes sustainable fashion is proposed as one approach to engage viewers and promote sustainable practices in the fashion industry, whereby content creators can partner with retailers to feature products and educate viewers on the benefits of sustainable fashion. Originality/value The findings suggest that consumers are becoming more aware of and responsive to sustainable fashion. The originality of this research stems from identifying the source of this interest.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».