Food marketing to teenagers: Examining the digital palate of targeted appeals
Notice bibliographique
Résumé
Food marketing is a conspicuous part of the digital landscape for teenagers, with the aims of influencing preferences, purchases and consumption. Yet little is known about the nature and persuasive power of such marketing, especially across the platforms most popular with teens. Given this research gap, this exploratory study aimsed to shed light on the "digital palate" being advertised to teenagers and the specific appeals they found salient within that advertising. Teenagers (ages 13-17, n = 468) engaged in participatory research, capturing the teen-targeted food advertising that they encountered over the span of one week. For each ad, they identified the product, brand, platform and specific techniques they felt made the ad teen-targeted. Results reveal the pervasive and expansive nature of teen-targeted food marketing: 3385 advertisements were collected from 557 distinct food and beverage brands from the digital platforms of Instagram, TikTok, Snapchat, and YouTube. Instagram trumped all other platforms when it came to food marketing, but the "digital palate" promoted across all platforms was consistent. Beverages, fast food and candy/chocolate comprised the top categories of foods advertised to teens. Ads for these generally unhealthy (and sweet) products were considered persuasive due to their visual style and special offers-ones that focused on convenience, novelty, bold flavors, limited edition products and (even more) digital engagement. While the digital palate promoted was salient and engaging to teenagers, the food (and food categories) promoted do not work to support long term health.
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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 | 0,000 | 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 ».