Information Reputation(s): Swifties, super fans, and their information seeking behaviours
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the information seeking behaviours of super fans, specifically fans of Taylor Swift, and their respective behaviours of knowledge collecting and sharing. While fandom studies are well established in cultural and media scholarship, the information seeking behaviours of fans (how they search for, interpret, and share knowledge) is relatively underexplored in a Library and Information Science (LIS) context. This paper addresses this gap by examining Swifties (fans of Taylor Swift) as a case study to demonstrate how fan-based information practices complicate and expand traditional understandings of Human Information Interaction (HII), particularly where affect, identity, and pleasure are central motivations. This study then examines the way that Swifties both search for and receive information about her as methods of personal fulfillment. Additionally, this study builds on HII models by mobilizing post-modern theory to both highlight the figure of the icon and to study information behaviours that, for the most part, are produced for the sake of it (for joy and pleasure). The methods used in this study are grounded in the sense-making model offered by Brenda Dervin and deploys Information World Mapping (IWM) techniques during the interview process with participants to explore their information practices. Participants illustrated and discussed how they locate, evaluate, and share information about Taylor Swift across multiple platforms and contexts. Findings indicate that social media functions as the primary hub for Swiftie information seeking, facilitating both individual sense-making and community connection. Participants described verifying information through Taylor Swift’s own media outputs, interpreting “Easter eggs” embedded in her work, and linking their fan practices to processes of identity formation and leisure. The results suggest that Swifties’ information behaviours are motivated by joy, fulfillment, and self-expression, and demonstrates how fandom contexts extend HII frameworks to include identity-driven motivations, positioning the pop culture icon not only as subject but also as information system.
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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».