Nüfuzumu Kullanırken Ben: Türkiye’deki Moda Instabloggerlarının Ürün Yerleştirme Uygulamaları Üzerine bir İçerik Analizi
Bibliographic record
Abstract
Farkındalık ve ürünlere yönelik talep yaratma konusunda giderek artan nüfuzları, bloggerları markalar için vazgeçilmez birer pazarlama oyuncusuna d.nüştürmüştür. Zaman içinde oluşturdukları takipçi tabanlarına yönelik sürekli içerik paylaşımında bulunan bu dijital elitler, Nüfuz Pazarlaması’nın yeni otoriteleri haline gelmiştir. Markalar ise ticari değeri olan bu içeriğin parçası olmanın yolu olarak genellikle ürün yerleştirme çalışmalarını seçmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki moda Instabloggerları’nın yaptıkları Instagram paylaşımlarına içerik analizi yöntemi uygulayarak ürün yerleştirme pratiklerinin belirleyici unsurlarını ortaya koymaktır. Yapılan analiz sonucunda, hesabın büyüklüğü (Mega, Orta Gü., Mikro) ve türünün (Sokak Modası/Yüksek Moda) yapılan ürün yerleştirmelerin belirginlik, interaktivite, anlatısal uyum ve etkileşim düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı farklar yarattığı bulgulanmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".