Unraveling threats in parasocial relationships: a study on social media influencers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose With growing concerns about users’ well-being on social media, research stresses the importance of threat appraisals as a crucial first step in motivating self-protective actions. This study, in view of the prevalence of parasocial relationships between followers and social media influencers, aims to unravel the complex dynamics of followers’ threat perceptions within these relationships. Specifically, it examines how factors such as perceived self-efficacy to disengage and the positive affect of social media use influence threat appraisals. Design/methodology/approach A theoretical model is proposed based on appraisal theory to examine the impact of parasocial relationships on threat perception in engagement. It is empirically tested with data from 186 Instagram users. Findings The study reveals an overall positive relationship between parasocial relationships and perceived threat. This relationship is moderated by followers’ perception of self-efficacy to disengage – followers with a high sense of self-efficacy to disengage experience a decrease in threat perception as their parasocial relationships strengthen, whereas followers with a low sense of self-efficacy to disengage report an increase in threat perception with higher levels of parasocial relationships. This interplay is pronounced when followers experience average or below-average levels of positive affect on social media but diminishes when the positive affect is high. Originality/value This work contributes insights into social media influencers, threat appraisal dynamics and digital well-being research. Bridging a critical gap in existing knowledge, the study identifies the pivotal roles of followers’ self-efficacy to disengage and positive affect in shaping their threat appraisals toward parasocial relationships with social media influencers. This not only advances theoretical frameworks but also enhances our understanding of the nuanced dynamics of user reactions to parasocial engagements. Our findings offer practical insights for researchers, practitioners and platform developers aiming to cultivate healthy and responsible social media engagement in the digital era, ultimately contributing to individual well-being.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle