#junkfluenced: the marketing of unhealthy food and beverages by social media influencers popular with Canadian children on YouTube, Instagram and TikTok
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Marketing of unhealthy foods to children on digital media significantly impacts their dietary preferences and contributes to diet-related noncommunicable diseases. Canadian children spend a significant amount of time on digital devices and are frequently exposed to unhealthy food marketing on social media, including by influencers with celebrity status who endorse products. This study aimed to examine the frequency, healthfulness, and power of unhealthy food marketing in posts by influencers popular with Canadian children on YouTube, Instagram and TikTok. METHODS: The top 9 influencers popular amongst Canadian children aged 10-12 years were identified from the 2021 International Food Policy Study Youth Survey. A total of 2,232 Instagram, YouTube and TikTok posts made by these influencers between June 1st 2021 and May 31st 2022 were examined for instances of food marketing. Food products/brands were identified and frequencies were calculated for the number of posts promoting food products/brands, posts promoting products/brands classified as less healthy according to Health Canada's Nutrient Profile Model (2018) and marketing techniques utilized. RESULTS: YouTube had the highest average rate of food marketing instances per post, at a rate of 1 food marketing instance every 0.7 posts, while TikTok and Instagram had instances every 10.2 posts and 19.3 posts, respectively. Overall, fast food restaurants was the most promoted food category (21%), followed by regular soft drinks (13%), snacks (11%), candy and chocolate (11%) and water (8%). The most frequently used marketing techniques were appeals to fun/cool (37%), the use of songs or music (28%) and the product being consumed (25%). In terms of healthfulness, 83% of the products/brands (87% of brands and 82% of products) promoted were classified as less healthy. CONCLUSIONS: Social media influencers play a substantial role in promoting unhealthy food products to children, primarily fast food items. Given the significant impact of such marketing on children, there is a need for ongoing government-led monitoring, and it is crucial to include social media and influencer marketing in marketing restrictions targeting children in Canada to safeguard this vulnerable demographic.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».