Младежи инфлуенсъри: биографични стратегии и практики. Случаят „Choko“
Notice bibliographique
Résumé
Социалните мрежи са средство за споделяне на съдържание, взаимодействие с членове на семейството, приятели, колеги, развиване на бизнес, популяризиране на каузи и теми, място за създаване и споделяне. Сред множеството онлайн потребители, активни и пасивни, съществуват такива, чието съдържание оказва влияние върху нагласите на аудиторията им чрез видеосъдържание, блогове, постове и въобще използване на всякакви публикации в онлайн платформите – инфлуенсъри. Те използват умело различни способи: биографични стратегии и практики, за да гарантират популярността си в социални платформи като YouТube, Инстаграм, Фейсбук и др. В тази статия изследвам именно тези способи докато споделям един случай от теренната ми работа, в който, в период от десет месеца (март-декември 2021г.), интервюирам, пътувам с и наблюдавам съдържанието на младеж, определящ себе си като инфлуенсър – Choko. Той създава предимно видеосъдържание, гледано милиони пъти в платформата YouТube, поддържа активен профил в Инстаграм, участва в телевизионни предавания и в процеса на работата си използва практики от ежедневието си, разказвайки истории от живота си по начин, по който успява да ангажира аудиторията си с неща, интересни на самия него. Библиография: Левинас, Еманюел. 2002. Другояче от битието, или отвъд същността. Сонм: София. Сартр, Жан-Пол. 1999. Битие и нищо. Опит за феноменологическа онтология. Т. II. Наука и изкуство: София. Христова, Теодора. 2017. Изграждане и управление на идентичност в онлайн социалните мрежи. Eastern Academic Journal. Issue 1 (March), pp. 23-41. Boyd, Danah m., Ellison, Nicole B. 2007 Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 13, Issue 1, Pages 210230, https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x Brown, Danny, Fiorella, Sam 2013 Influence marketing: How to create, manage, and measure brand influencers in social media marketing, Indianapols, Que Biz-Tech. Freberg, Karen & Graham, Kristin & Mcgaughey, Karen & Freberg, Laura 2011 Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality, Fuel and Energy Abstracts. https://doi.org/37.90-92.10.1016/j.pubrev.2010.11.001. Hohendahl, Peter, and Patricia Russian 1974 Jürgen Habermas: ‘The Public Sphere’ (1964). New German Critique, no. 3: 45–48, https://doi.org/10.2307/487736 Mead, George Herbert 1934 Mind, self and society. Vol. 111. University of Chicago Press.: Chicago Miller, Daniel, Elisabetta Costa, Nell Haynes, Tom McDonald, Razvan Nicolescu, Jolynna Sinanan, Juliano Spyer, Shriram Venkatraman, and Xinyuan Wang 2016 Does Social Media Make People Happier?, In: How the World Changed Social Media, London: UCL Press, 193294 https://doi.org/10.2307/j.ctt1g69z35.20. Miller, Daniel. 2020 Social Networking Sites https://doi.org/10.4324/9781003085201-10. Leihan Zhang, Jichang Zhao, Ke Xu 2016 Who creates Trends in Online Social Media: The Crowd or Opinion Leaders?, In:Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 21, Issue 1, 1 January 2016, Pages 1–16, https://doi.org/10.1111/jcc4.12145 Roman Yavich & Nitza Davidovitch & Zeev Frenkel 2019 Social Media and Loneliness – Forever connected?, Higher Education Studies, Canadian Center of Science and Education, vol. 9(2), pages 10-21, June Veluchamy, Ramar 2021 TO STUDY THE IMPACT OF YOUTUBE TECH INFLUENCERS ON THE CONSUMER In:UGC Care Journal, Vol-44 No.-01(XIII), 173-180 https://www.researchgate.net/ Weiser, Eric 2002 The Functions of Internet Use and Their Social and Psychological Consequences. Cyberpsychology & behavior : the impact of the Internet, multimedia and virtual reality on behavior and society. https://doi.org/4.723-43. 10.1089/109493101753376678 Žák, Štefan & Hasprová, Mária 2021 The Impact of Opinion Leaders on the Consumer Behaviour in the Global Digital Environment, SHS Web of Conferences. https://doi.org/92.06043.10.1051/shsconf/20219206043
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».