Kinetic - an Exploration of Storytelling Media and Content Experiences and the Impact on Fan Engagement
Notice bibliographique
Résumé
<p>The music industry is rapidly changing, with technology affecting music production, consumption, and promotion. Digital storytelling has demonstrated an impact on the success of music artists and their work, affecting relationships and environments between artists and audiences to become more dynamic. Media users now have access to a plethora of content, and contemporary media studies have begun to take a multi-dimensional approach when analyzing media effects (Auter & Palmgreen, 2000). Yet, past literature has focused on analyzing specific mediums, such as television and radio, and media outcomes individually and separately (A. M. Rubin et al., 1985). Thus, new research studies that compare multiple mediums, such as video and virtual reality, and media effects, in an integrated context including concepts such as parasocial interaction, identification, affinity, similarity, and imitation, will provide further insights that are more representative of the modern media consumption process.</p> <p>This research asks : “Do digital storytelling experiences affect the relationship between artist and audience in the music industry?”. Specifically, it aims to interrogate media consumption outcomes of parasocial interaction, identification, similarity, affinity, and imitation at the developmental stage between media figures and media users. In a study of 89 participants, the results indicate significant differences between various media, with video and text mediums showing the strongest positive influences on participants in respect to the selected media outcomes. It also suggests correlations between media factors, supporting the direction of multi-dimensional analysis of media outcomes. The study proposes several considerations for media characters and brands relevant to the process of storytelling content optimization based on audience uses and gratifications.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».