Autenticidade, carisma e engajamento em plataformas: percepção de fatores de sucesso de influenciadores por usuários do Instagram
Bibliographic record
Abstract
Este artigo tem como temática a percepção dos fatores de sucesso dos influenciadores digitais brasileiros da plataforma Instagram, visto que esta plataforma é uma das mais importantes da atualidade em relação a influência que exerce sobre seus usuários. O problema de pesquisa que procuraremos responder é: de que maneiras seguidores avaliam o sucesso de um influenciador digital? Nossa hipótese é que, para ter sucesso, ele precisa de um elevado número de seguidores, socializar com outras personalidades conhecidas, fazer propaganda e parcerias com grandes marcas e empresas e demonstrar, através de postagens, que está gerando renda, mesmo que esse fator não tenha nada que o comprove. A partir de pesquisa exploratória, analisamos fatores que levam sujeitos a perceber um influenciador como de sucesso. Concluímos que a autenticidade foi o quesito mais importante para os usuários segundo nossa pesquisa, junto com outros pontos como engajamento, publicidade e número de seguidores.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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.
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".