L’influence sociale sur Instagram : l’influence contrôlée des usagères et usagers ordinaires
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire porte sur la réception de l’influence sociale des influenceuses et influenceurs sur Instagram. Au Québec, il y aurait plus de 1600 influenceuses et influenceurs qui œuvrent sur les réseaux sociaux numériques, et ce, dans plusieurs domaines tels que la mode, le sport, l’art, etc. Plusieurs travaux en communication étudient ce phénomène du Web en regard de leur apport marketing ou encore en se basant sur le point de vue des influenceuses et influenceurs, c’est-à-dire des émettrices et émetteurs. Mobilisant les théories de la réception en communication, je propose plutôt ici de m’interroger sur la réception des contenus de ces personnes influentes auprès des gens ordinaires sur Instagram, que je qualifie d’usagères et d’usagers ordinaires. Pour ce faire, j’ai réalisé 11 entrevues semi-dirigées auprès de jeunes adultes âgés entre 18 et 25 ans où je leur ai posé diverses questions sur leur usage de la plateforme, leur relation avec les influenceuses et influenceurs, ainsi que la façon dont illes pensent être influencées par contenu qu’ils et elles produisent. C’est à la lumière de ces entretiens que j’ai identifié différents types d’influence sociale sur la plateforme Instagram. L’influence sociale sur Instagram est donc composée de deux autres types d’influence soit l’influence contrôlée et l’influence non perçue, qui elles-mêmes se déclinent en influence marketing et non marketing. C’est cependant ce que j’appelle « l’influence contrôlée » qui est davantage ressortie du discours des personnes interviewées, c’est-à-dire l’influence qu’elles savent « recevoir » et qui leur permet de choisir si elle les atteint ou non. L’influence contrôlée illustre donc ce à quoi réfère Breton et Proulx (2006) comme une « dialectique de pouvoirs » et qui est bien présent, sur Instagram entre les influenceuses et influenceurs et leurs abonnées et abonnés.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».