From fame and followers to fortune: How person-brands capture value in the creator economy
Notice bibliographique
Résumé
Person-brands are key market actors in the creator economy, yet we lack a comprehensive understanding about how they capture the value they create. This research answers how by analyzing over 100 person-brands across diverse markets. We develop a novel framework for theorizing value capture by introducing the concept of value capture mode. We then detail three modes—Advertiser, Entrepreneur, and Professional—each involving unique strategies, resource bundling practices, activities, and risks. Our research reveals how person-brands bundle resources from value networks in the creator economy comprising audiences, brands, and platforms. It further explains how person-brands grow value capture through concentration, mode-spanning, and field-bridging approaches, providing insights into value network expansion and extraction by person-brands. We offer recommendations and research avenues for three key actors in the creator economy: person-brands, organizations, and platforms. For person-brands, we recommend targeting high-return opportunities through scalable, recurring, aligned, and recursive activities, and optimizing network positions by building communities, balancing centralization and diversification, establishing direct communication channels, and developing independent platforms. For organizations, we suggest investing in person-brands as partners rather than marketing tools, with specific strategies for each mode. For platforms, we recommend providing tailored tools and features to support person-brands’ value capture efforts in each mode.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».