MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392148071 · doi:10.34019/1981-4070.2023.v17.38698

Autenticidade, carisma e engajamento em plataformas: percepção de fatores de sucesso de influenciadores por usuários do Instagram

2023· article· pt· W4392148071 sur OpenAlexaff
Laura Schemes Prodanov, Sanda Portella Montardo, Issaaf Karhawi, Adriana Amaral, Rafael Grohmann

Notice bibliographique

RevueLumina · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo tem como temática a percepção dos fatores de sucesso dos influenciadores digitais brasileiros da plataforma Instagram, visto que esta plataforma é uma das mais importantes da atualidade em relação a influência que exerce sobre seus usuários. O problema de pesquisa que procuraremos responder é: de que maneiras seguidores avaliam o sucesso de um influenciador digital? Nossa hipótese é que, para ter sucesso, ele precisa de um elevado número de seguidores, socializar com outras personalidades conhecidas, fazer propaganda e parcerias com grandes marcas e empresas e demonstrar, através de postagens, que está gerando renda, mesmo que esse fator não tenha nada que o comprove. A partir de pesquisa exploratória, analisamos fatores que levam sujeitos a perceber um influenciador como de sucesso. Concluímos que a autenticidade foi o quesito mais importante para os usuários segundo nossa pesquisa, junto com outros pontos como engajamento, publicidade e número de seguidores.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLuminaMême sujetEducation and Digital TechnologiesTravaux en français237 207