Vastuullisuus musiikkifestivaalien markkinointiviestinnässä
Bibliographic record
Abstract
Tapahtuma-ala on murroksen edessä ja vastuullisuus muokkaa tapahtumien järjestämistä ja liiketoimintaa. Festivaalit ovat ihmisille tärkeitä sosiaalisia kohtaamispaikkoja ja niiden kulttuurinen merkitys on valtava. Varjopuolena festivaalit aiheuttavat valtavia päästöjä. Tapahtuma-alan on pystyttävä oikeuttamaan suurien tapahtumien järjestäminen myös tulevaisuudessa. Kuluttajat ja yhteiskunnat vaativat vastuullisuutta enemmän kuin koskaan. Tässä opinnäytetyössä tutkittiin, miten vastuullisuus ilmenee kotimaisten musiikkifestivaalien markkinointiviestinnässä. Tutkimukseen festivaaleiksi valikoituivat, Flow Festivaali, Ruisrock, Provinssi, Pori Jazz ja Blockfest. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, miten vastuullisuus ilmenee markkinointiviestinnässä ja mihin vastuullisuuden alalajeihin festivaalit painottuvat markkinoidessaan. Tutkimuksen tietoperustassa käytiin läpi vastuullisuuden tärkeimmät alalajit; sosiaalinen, taloudellinen, sekä ympäristöllinen vastuu, sekä yleisesti vastuullisuutta liiketoiminnassa, markkinointiviestinnässä sekä tarkemmin tapahtuma-alalla. Tietoperustassa on käytetty vertaisarvioituja artikkeleita ja kirjoja. Tutkimusmenetelmänä käytettiin teoriaohjaavaa sisältöanalyysia. Sisältöanalyysi tehtiin tutkimalla viiden festivaalin verkkosivuja sekä Instagram ja TikTok julkaisuja ajalta 1.1.2023-19.4.2024. Analyysin tekoon hyödynnettiin tietoperustan teoriaa ja exceliä. Tutkimuksessa selvisi, että suomalaiset festivaalit ovat ottaneet vastuullisuuden isoksi osaksi markkinointiaan. Yli 10 % analysoiduista Instagram-julkaisuista sisälsi vastuullisuustoimia tai viestejä. Festivaaleilla on vastuullisuusohjelmat ja varsinkin niiden kotisivuilla on paljon tietoa vastuullisuudesta. TikTokissa sen sijaan vastuullisuutta ei ilmennyt ollenkaan. Kotimaisilla festivaaleilla olisi vielä parannettavaa TikTokin käyttämisessä vastuullisuusmarkkinoinnin kanavana. Festivaalit painottivat hieman eri vastuullisuuden osa-alueita. Eritoten Blockfest ja Ruisrock painottivat sosiaalista vastuullisuutta, festivaalialueen turvallisuutta ja turvalliseen tilaan liittyviä teemoja. Flow, Provinssi ja Porin Jazz painottivat ympäristövastuullisuutta, varsinkin verkkosivuilla. Kestävä kehitys, hiilijalanjälki, luontokato ja turvallinen tila olivat yleisiä teemoja. Tuloksista selvisi, että markkinointiviestintä ei ole täysin integroitua ja varsinkin TikTok-markkinointi käsitteli täysin eri asioita kuin Instagram ja kotisivut. Festivaalit vaikuttavat tekevän hyvää asiakastutkimusta, sillä markkinoinnissa eniten mainitut teemat vastaavat paljolti asiakkaille tärkeimpiä asioita festivaalikokemuksessa. Suomalaiset festivaalit toimivat siis yleisesti hyvin yritysvastuun mukaisesti ja tekevät hyvää vastullisuustyötä. Suurta muutosta varten tarvitaan kuitenkin vielä aggressiivisempaa vastuullisuusmarkkinointia ja myös TikTokin valjastamista vastuullisuusmarkkinointiin.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.025 |
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".