The Role of Media Watermarks in Shaping Credibility Judgments: A Qualitative Study of Premier League Transfer Rumors among Chinese Gen Z Football Fans
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Notice bibliographique
Résumé
In todays increasingly visual social media environment, users make rapid judgments about information credibility based on visual cues. Among Chinese Gen Z football fans, Premier League transfer rumors frequently circulate on platforms such as Weibo, Rednote, and WeChat, blending verified and unverified information. This study investigates how digital media watermarks influence the credibility judgments of Chinese Gen Z fans (born 19952010) when encountering transfer rumors online. Using qualitative research through semi-structured interviews with 20 frequent users of football-related content, the study analyzes how watermark characteristics (e.g., visibility, origin, platform context) affect trust and skepticism. The findings reveal that while some users still associate watermarks with copyright or authenticity, many no longer see them as reliable credibility signals due to widespread watermark manipulation and platform-specific misunderstandings. Notably, trust increasingly shifts toward first-hand foreign platforms (e.g., Twitter, Instagram), while Chinese platforms face greater skepticism. This research contributes to the understanding of digital visual literacy, challenges conventional assumptions about watermark credibility, and offers insights into sports media consumption and misinformation in cross-cultural online environments.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle