Tracking teen food marketing: Participatory research to examine persuasive power and platforms of exposure
Notice bibliographique
Résumé
Food marketing has long been recognized to influence children's food preferences and consumption patterns, yet only in recent years have teenagers been recognized as a uniquely vulnerable audience for food marketing appeals. Marketing pressures on teenagers around food promotion continue to intensify, yet little is known about the marketing channels and specific persuasive appeals targeting this audience. Given this research gap, this participatory research study engages teenagers to capture the food marketing targeting them and to identify its persuasive "power" and platforms of exposure. Using a specially designed mobile app called GrabFM! (Grab Food Marketing!) teenagers (ages 13-17, n = 309) identified and tagged examples of teen-targeted food marketing in their physical and digital environments over a 7-day period. Results reveal that: 1) digital platforms dominate teen-targeted food marketing, with over three quarters of the ads found on Instagram, Snapchat, TikTok, ad YouTube; 2) branded beverages, fast food, and candy/chocolate comprise the majority (72%) of ads; and 3) the most powerful techniques for attracting teens attention are visual style, special offer and theme. In 40% of advertisements submitted, teenagers used only one indicator to identify "teen-targeted", although older teenagers (ages 15-17) were more likely to report multiple indicators per ad. This study provides important insights into the platforms targeting teenagers (and their relative importance), the food products endorsed, and the specific appeals that teenagers find persuasive. For the purposes of monitoring, it is helpful to know that digital platforms comprise the majority of teen-directed food promotions, and that the Big Food brands have been joined by countless smaller players to sell food to teens.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».