A Comparative Study of Consumer Protection Regulation in the Case of Online Influencers' Hidden Advertisement: Towards the Development of a Universal Regulatory Framework
Notice bibliographique
Résumé
Social media has become highly influential, with statistics showing that TikTok, one of the leading social media platforms, has over 600 million active users. The popularity of these platforms has led to a rise of "influencers" who are individuals with a strong targeted audience of followers, carefully built through their online activities such as posting photographs and short videos on the platforms. As their posts attract significant attention from their followers, the influencers may, in return for commercial products being featured on their posts, receive benefits which mainly include direct financial benefits, and indirect financial benefits such as free products.
 
 This study explores the legal problems relating to online influencers' hidden advertisement. Arguably, influencers exploit the trust of their fans by posting sponsored advertisement in the forms of text, photographs, and short videos on their social platforms without clearly marking them as, or directly indicating that they are, advertisement. Such content impacts the protection of consumers' rights and interests, and may be perceived as misleading. This study, therefore, seeks to examine the current legal frameworks on hidden advertisement in several countries and regions, namely: the United States, the United Kingdom, the European Union, Canada, the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN), and China. As the regulation of hidden advertisement is arguably on an early stage of development, this study hypothesizes that online influencers' hidden advertisement could be reduced by an introduction of a universal regulatory model which offers a clear framework for reducing hidden advertising and offer a general guidance in the area of influencers' advertising sponsorship. The study will also discuss the problems of a lack of governance and legislation in the area. Finally, the study will propose possible solutions for a universal regulation framework to better regulate online influencers' hidden advertisement.
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 ».