MétaCan
Menu
Back to cohort

A COMPARATIVE ANALYSIS OF THE SOCIAL MEDIA PERFORMANCES OF TELEVISION DRAMAS TELEVİZYON DRAMALARININ SOSYAL MEDYA PERFORMANSLARINA YÖNELİK KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

2017· article· tr· W4319003107 on OpenAlexaff
Özlem ÇAĞLAN BİLSEL

Bibliographic record

VenueElectronic Journal of New Media · 2017
Typearticle
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicMedia Discourse and Social Analysis
Canadian institutionsCégep de Rimouski
Fundersnot available
KeywordsSocial mediaSociologyPolitical scienceLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Günümüzde televizyon dramalarının sosyal medya platformlarında popüler olması ve izleyicilerin etkileşim kurması önemli bir çalışma alanı olarak karşımıza çıkmaktadır.En çok izlenen televizyon program türlerinden biri olan televizyon dramaları adına yapımcılar, yönetmenler veya kanallar tarafından sosyal medya platformlarında hesaplar açılarak paylaşımlar yapılmaktadır.İzleyicilere anında geribildirim verme ve diyalog kurma imkânı sunan sosyal medya platformları, televizyon dramasını sürekli izleyerek bağlılık gösteren veya dramanın gidişatını takip etmek isteyen izleyiciler tarafından sıklıkla kullanılmakta ve yüksek takipçi sayısına ulaşabilmektedir.Televizyon dramalarının sosyal medya platformlarında etkileşim alması, yüksek takipçi sayısına ulaşması, çok konuşulanlar arasına girmesi ve görünür olması endüstri açısından önemli hale gelmiştir.Bu bağlamda izleyiciye tüm araç ve ortamlardan ulaşmayı hedefleyen kanallar sosyal medya platformlarını aktif bir şekilde kullanmaktadırlar.Buradan hareketle bu çalışmada, en çok izlenen program türlerinden olan televizyon dramalarının sosyal medya platformlarını kullanım performanslarını tespit ederek kullanıcı etkileşimini ortaya koyarak geleneksel ve sosyal reyting oranları ile arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını tespit etmek amaçlanmıştır.Bu amaç doğrultusunda en çok izlenen dramalardan olan Yalı Çapkını ve Yargı'nın Instagram hesaplarındaki takipçi sayıları, takipçi artış oranları, ileti türleri ve etkileşim oranları nicel içerik analizi yöntemi ile incelenerek almış oldukları reytinglerle karşılaştırma yapılmıştır.Analiz sonucunda, seçilen dramaların takipçi sayılarında, takipçi artış ve etkileşim sayılarında anlamlı bir farklılık olduğu, bununla birlikte takipçi sayılarına göre yorum, beğeni ve etkileşim oranlarında anlamlı bir farklılık olmadığı tespit edilmiştir.Ayrıca incelenen zaman aralığındaki reytinglerle sosyal medya performanslarının uyumlu olduğu gözlemlenmiştir.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.036

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.353
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueElectronic Journal of New MediaSame topicMedia Discourse and Social AnalysisFrench-language works237,207