The Impact of Different Types of Social Media Engagement on Parasocial Interactions and Relationships: A User’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetric interactions and relationships between celebrities and followers, referred to as Parasocial Interactions (PSI) and Parasocial Relationships (PSR), respectively, have been extensively studied within the context of TV, radio and print media. However, within the Social Media (SM) ecosystem - where follower engagement and experience flow seamlessly across multiple SM tools/platforms - the nature of PSI and PSR is changing and research within this context is still nascent. Using Identity Theory and Motivational Theory, this dissertation analyses the impact active/passive engagement and compulsive use of the SM ecosystem can have in the formation of PSI and PSR. Specifically, the goal of this research is to understand how different types of engagement (passive and active) can influence parasocial relationships (friendship and love) through the mediation of cognitive and behavioural parasocial interactions. A model is proposed and validated with 294 respondents. The findings show that passive engagement in the SM ecosystem does not impact PSI/PSR while active engagement significantly impacts PSI and the consequent PSR formation. Compulsive use of the SM ecosystem strongly attenuates the relationships between PSI and PSR. Contributions and implications for both theory and practice are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».