Ammattikorkeakoulujen Instagram-markkinointi
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön aiheena oli Suomen ammattikorkeakoulujen Instagram-markkinointi. Tavoitteena oli selvittää, miten Instagramia käytetään markkinointiin sekä miten se sopii alustana ammattikorkeakouluille. Opinnäytetyön tarkoituksena oli saada kilpailija-analyysia Lapin ammattikorkeakoululle, joka oli opinnäytetyön toimeksiantaja. Alustaksi työhön valikoitui Instagram valmiina olevan käyttökokemuksen perusteella. \n \nOpinnäytetyön teoriaosuudessa käsiteltiin nykypäivän viestintää, sosiaalista mediaa yleisesti sekä Instagramia. Tutkimuksessa käytettiin laadullista tutkimusmenetelmää, ja tutkimus toteutettiin käymällä läpi ammattikorkeakoulujen Instagram-postauksia aikavälillä 1.1.–31.7.2022 ja analysoimalla tulokset. \n \nTutkimuksen tuloksista käy ilmi, kuinka eri tavalla ammattikorkeakoulut Instagramia käyttävät markkinoinnissa. Osa kouluista aloittaa yhteishakujen markkinoinnin jo hyvissä ajoin ennen haun alkamista, osa ei markkinoi ollenkaan. Myös julkaisutahdissa on paljonkin eroja koulujen välillä.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.099 | 0.033 |
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".