Looking at Google and Samsung through an Orientalist and Cultural Lens: A Multimodal and Thematic Analysis of Advertisement Videos on YouTube
Notice bibliographique
Résumé
This major research paper (MRP) explores similarities and differences, cultural distinctions, and stereotypes present within technology advertising. In this MRP, I examine a selection of YouTube videos made by Samsung and Google for their North American (America and Canada) and South Asian (Pakistan and India) channels. With a focus on Google’s Year in Search 2020 campaign and Samsung’s Galaxy S22 campaign, this study seeks to answer the following questions: (1) How are Google and Samsung’s North American and South Asian advertising campaigns similar and different from one another? (2) Do both companies’ Indian and Pakistani advertising campaigns reinforce or challenge Orientalist stereotypes? (3) Is there an emphasis on individualism in the North American advertising campaigns and an emphasis on collectivism in the South Asian advertising campaigns? To answer these inquires, I conducted a qualitative content analysis which involved coding the visual, textual and audio elements in Google and Samsung’s YouTube videos in order to identify similarities, differences and themes. The results suggest that Google’s North American and South Asian videos were similar, and Samsung’s American, Canadian and Pakistani videos also had many similarities. However, Google and Samsung’s advertising videos for India were significantly distinct and different from the other channels’ videos. The findings indicated that Orientalist stereotypes were largely being reinforced by both companies, with a few instances of stereotypes being challenged. Finally, Google’s Year in Search 2020 videos placed more of an emphasis on collectivism than individualism; Samsung’s Galaxy S22 North American videos were more individualistic while the South Asian videos mainly emphasized collectivism. This study is relevant for professional communicators since it highlights the ongoing use of Orientalist stereotypes, categorizations, and arguments in tech advertising and provides a framework for identifying and critically engaging with Orientalism in promotional videos and other multimodal products.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».