Addressing Deficits: How Crowdfunded Journalists Find Success \nin a Restructuring Media Industry
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines crowdfunded journalists’ beliefs about the most effective ways to appeal to potential financial supporters and successfully meet their funding goals. In the wake of continually worsening economic restructuring in the journalism industry and the disruption of journalism’s perennial advertising-based business model (Anderson, Shirky, & Bell, 2014; Kaye & Quinn, 2010), crowdfunding has emerged over the last decade as a possible alternative business model (Hunter, 2016). The financial crisis has resulted in cutbacks in coverage and staff, and an erosion of journalism’s societal role as the fourth estate (Gasher et al., 2016; McChesney & Pickard, 2011; Mensing, 2007; Picard, 2014; Public Policy Forum, 2017). \n\tThe existing literature on what motivates people to support crowdfunded journalism has looked at the question primarily from supporters’ point of view (Aitamurto, 2011; Jian & Shin. 2015). However, there has been little research on what crowdfunded journalists themselves think are the best ways to motivate or appeal to potential financial supporters. Using in-depth, semi-structured interviews (as per Castillo-Montoya, 2016 and Leech, 2002) with 10 Canadian journalists who have engaged in crowdfunding for new media outlets, this thesis examines key value propositions the journalists use to motivate their audiences, the general obstacles they face when convincing their audience to pay, as well as promotional techniques and other related practices that contribute to successfully reaching their funding goals. The interviews were analyzed thematically (as per Guest, MacQueen, & Namey, 2012) using a constant comparative method and open coding to track emerging themes. The results show that respondents are crafting value propositions by alluding to deficits created by industry restructuring, and the negative impact this restructuring has on democratic society.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».