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Enregistrement W4417314394 · doi:10.56028/aemr.15.1.416.2025

Research on the Development prospects of China's Internet celebrity market and Internet celebrity economy: Digital field survey based on social media

2025· article· W4417314394 sur OpenAlexaff
Qi Hou

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics and Management Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetInfluencer marketingSocial mediaDigital marketingIdentity (music)Consumption (sociology)Sociology of the InternetField (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, as an influential group in the Internet space, it is of particular Research significance to discuss the value of the Internet celebrity economy. This study examines how Internet celebrities can attract fans to generate traffic and monetize it through short videos and live broadcasts on social media, utilizing field surveys and questionnaire surveys. It reveals that promoting the marketing of influencers also brings many shortcomings. For example, some Internet celebrities use their fame to conceal public situations and highlight their own fame. The key to maintaining the competitiveness of Internet celebrities is to support and produce. This study outlines the essence of the Internet celebrity economy and influencer marketing. It points out that its core lies in the branding of Internet celebrity status, which can win fans' love with the help of multi-faceted support. At the same time, this article believes that influencer marketing is a crucial means of communication for Internet celebrities. The trust and interaction between Internet celebrities and fans strengthen brand identity and consumption transformation, showing the deep integration of media communication and consumer culture. Based on the theory of quasi-social interaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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