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 machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".