Младежи инфлуенсъри: биографични стратегии и практики. Случаят „Choko“
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Социалните мрежи са средство за споделяне на съдържание, взаимодействие с членове на семейството, приятели, колеги, развиване на бизнес, популяризиране на каузи и теми, място за създаване и споделяне. Сред множеството онлайн потребители, активни и пасивни, съществуват такива, чието съдържание оказва влияние върху нагласите на аудиторията им чрез видеосъдържание, блогове, постове и въобще използване на всякакви публикации в онлайн платформите – инфлуенсъри. Те използват умело различни способи: биографични стратегии и практики, за да гарантират популярността си в социални платформи като YouТube, Инстаграм, Фейсбук и др. В тази статия изследвам именно тези способи докато споделям един случай от теренната ми работа, в който, в период от десет месеца (март-декември 2021г.), интервюирам, пътувам с и наблюдавам съдържанието на младеж, определящ себе си като инфлуенсър – Choko. Той създава предимно видеосъдържание, гледано милиони пъти в платформата YouТube, поддържа активен профил в Инстаграм, участва в телевизионни предавания и в процеса на работата си използва практики от ежедневието си, разказвайки истории от живота си по начин, по който успява да ангажира аудиторията си с неща, интересни на самия него. Библиография: Левинас, Еманюел. 2002. Другояче от битието, или отвъд същността. Сонм: София. Сартр, Жан-Пол. 1999. Битие и нищо. Опит за феноменологическа онтология. Т. II. Наука и изкуство: София. Христова, Теодора. 2017. Изграждане и управление на идентичност в онлайн социалните мрежи. Eastern Academic Journal. Issue 1 (March), pp. 23-41. Boyd, Danah m., Ellison, Nicole B. 2007 Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 13, Issue 1, Pages 210230, https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x Brown, Danny, Fiorella, Sam 2013 Influence marketing: How to create, manage, and measure brand influencers in social media marketing, Indianapols, Que Biz-Tech. Freberg, Karen & Graham, Kristin & Mcgaughey, Karen & Freberg, Laura 2011 Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality, Fuel and Energy Abstracts. https://doi.org/37.90-92.10.1016/j.pubrev.2010.11.001. Hohendahl, Peter, and Patricia Russian 1974 Jürgen Habermas: ‘The Public Sphere’ (1964). New German Critique, no. 3: 45–48, https://doi.org/10.2307/487736 Mead, George Herbert 1934 Mind, self and society. Vol. 111. University of Chicago Press.: Chicago Miller, Daniel, Elisabetta Costa, Nell Haynes, Tom McDonald, Razvan Nicolescu, Jolynna Sinanan, Juliano Spyer, Shriram Venkatraman, and Xinyuan Wang 2016 Does Social Media Make People Happier?, In: How the World Changed Social Media, London: UCL Press, 193294 https://doi.org/10.2307/j.ctt1g69z35.20. Miller, Daniel. 2020 Social Networking Sites https://doi.org/10.4324/9781003085201-10. Leihan Zhang, Jichang Zhao, Ke Xu 2016 Who creates Trends in Online Social Media: The Crowd or Opinion Leaders?, In:Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 21, Issue 1, 1 January 2016, Pages 1–16, https://doi.org/10.1111/jcc4.12145 Roman Yavich & Nitza Davidovitch & Zeev Frenkel 2019 Social Media and Loneliness – Forever connected?, Higher Education Studies, Canadian Center of Science and Education, vol. 9(2), pages 10-21, June Veluchamy, Ramar 2021 TO STUDY THE IMPACT OF YOUTUBE TECH INFLUENCERS ON THE CONSUMER In:UGC Care Journal, Vol-44 No.-01(XIII), 173-180 https://www.researchgate.net/ Weiser, Eric 2002 The Functions of Internet Use and Their Social and Psychological Consequences. Cyberpsychology & behavior : the impact of the Internet, multimedia and virtual reality on behavior and society. https://doi.org/4.723-43. 10.1089/109493101753376678 Žák, Štefan & Hasprová, Mária 2021 The Impact of Opinion Leaders on the Consumer Behaviour in the Global Digital Environment, SHS Web of Conferences. https://doi.org/92.06043.10.1051/shsconf/20219206043
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
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 it