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Record W7071904361

Utilisation d’Instagram par les adolescents de la génération Z : motivations, bénéfices et relation avec les marques

2021· other· fr· W7071904361 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Marketing and Social Media
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité du Québec à Montréal
KeywordsGender relationsPoison controlContext (archaeology)Adolescent development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les membres de la génération Z sont les premiers consommateurs à avoir grandi entièrement à l’ère du numérique. Dans les prochaines années, les adolescents auront un pouvoir d’achat croissant. Les marques doivent commencer à établir des relations avec les membres de cette génération. Instagram a connu une montée fulgurante en popularité auprès des adolescents et est aussi très prisé par les marques pour son importance liée à l’esthétisme. Cette recherche vise à explorer un nouveau segment de consommateurs, c’est-à-dire de mieux connaître la génération Z dans le contexte d’Instagram. Pour ce faire, 30 entrevues individuelles ont été réalisées afin de comprendre la relation des adolescents de 14 à 17 ans avec les marques sur Instagram. Trois objectifs sous-tendent cette recherche : 1) approfondir les motivations et bénéfices des adolescents à utiliser Instagram, 2) comprendre comment les adolescents se présentent sur cette plateforme numérique, à savoir les éléments qu’ils décident d’inclure dans leurs photos ou bien la manière qu’ils sont photographiés, 3) étudier comment et pourquoi les adolescents se présentent avec des marques sur Instagram. Plusieurs résultats émergent de cette recherche. Premièrement, le profil des adolescents est cohérent avec leur concept de soi puisqu’ils publient des images liées à des bons moments qu’ils ont vécus et à leurs intérêts. Deuxièmement, deux types de publications sont privilégiées par les adolescents : les photos immortalisant un bon moment et celles qui sont esthétiquement agréables. Troisièmement, les résultats démontrent une quête de la beauté à travers l’utilisation d’Instagram, à la fois comme un critère et une motivation à publier une photo. Quatrièmement, les marques sont peu visibles intentionnellement sur le profil des adolescents, et lorsqu’elles le sont, les secteurs du sport, plein air et lieux touristiques sont privilégiés. Par ailleurs, sur Instagram, les adolescents suivent davantage les comptes de personnalités publiques que de marques ; ils privilégient un contenu accessible et représentatif de ce qu’ils sont et aiment voir du contenu ciblé en lien avec leurs intérêts. Cinquièmement, les adolescents ont une sensibilité à la responsabilité sociale d’une marque si elle est cohérente avec ses actions. Sixièmement, aux yeux des adolescents, les photos authentiques sur Instagram présentent une personne fidèle à elle-même, qui communique de vraies émotions, des standards de beauté réalistes et même de la spontanéité. L’étude contribue à la compréhension des enjeux entourant l’utilisation d’Instagram par les adolescents de la génération Z au sein des recherches académiques, en se concentrant plus particulièrement sur la projection identitaire virtuelle par les objets de consommation et les images de soi. Cette étude peut également bénéficier aux entreprises qui ciblent la génération Z et qui souhaitent améliorer leur capacité à les atteindre sur Instagram. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : génération Z, adolescents, Instagram, marques, consommation, identité, authenticité

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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