An instagram content analysis for city branding in London and Florence

ABSTRACT

This paper aims to understand how user-generated content (UGC) affects the process of place branding by identifying the main associations of various actors related to London and Florence, both traditionally linked to the fashion industry. In particular, this study focuses on fashion as a city image component that contributes to the construction of the image of London and Florence. This research applies a content analysis of visual information (pictures) and textual information (hashtags) available on social networks (i.e. Instagram), typing the hashtags #London and #Florence, to reconstruct the brand image of these two cities. As the recent literature has argued for brands or products, even for places and cities, it is important to monitor the perceived city brand image resulting from the overall online experience, especially on social media. This paper is one of the first to apply content analysis on Instagram in relation to city branding, where the core of communication is based on images. Therefore, in contrast to previous studies, this work principally focuses on visual communication, as a form of textual paralanguage communication, for the construction of a city image for London and Florence.

本研究的目的是了解用户生成内容（UGC）如何影响伦敦和佛罗伦萨这两个重要时尚城市的品牌塑造过程。在这样做的时候，首先我们来调查时尚联想与这两座城市整体形象的关系。其次，我们将时尚与构成城市品牌形象的其他主要类别的联想进行比较。最后，我们确定不同类型用户（即消费者，品牌和机构）在城市品牌形象发展中的作用。这项研究从围绕品牌形象的相关讨论转向了社交媒体向用户日常生活的传播以及电子口碑对用户感知和决策影响的实证研究。我们坚信本研究的独创性，因为与以往的研究相反，它是第一个在Instagram上应用与城市品牌化相关的内容分析的研究。

本研究应用社交网络（Instagram）上的视觉信息（图片）和文本信息（主题标签）的内容分析，键入标签#London和#Florence，重建这两个城市的品牌形象。我们确定了由四位研究人员和一位协调员组成的小组，他们可以检索1,200张图片（每个城市600张），并根据之前在研究人员组讨论过的分析拟定方案进行分类。分析拟定方案包含了每个图片的各个部分，即日期和时间段（上午9-10点, 下午2-3点,下午9-10点），URL(在必要时跟踪图片时有用)，评论，标签，用户标识和三种分类选择。图片的分类基于10个类别，在地域品牌化文献中确定，即：历史建筑和遗产（古代宫殿，纪念碑和艺术作品）；文化活动（传统活动，以地域为基础）；公园和花园（城市内的自然景观和绿色空间）；时尚（服装，饰品，购物中心）；旅游设施和基础设施（酒店，博物馆，旅游景点）；娱乐（音乐会，演出，派对）；风景（鸟瞰）；当地美食和餐饮（食品，饮料，餐馆，杂货店）；娱乐活动和体育运动（比赛，体育场馆，体育活动）；人和当地居民（当地居民，日常生活）。此外，我们还增加了两个类别来考虑，其一，图片与之前提到的任何类别无关(1)，第二个，图片与被调查城市完全无关(2)。根据其内容，每张照片最多分配了三个类别。关于用户的身份，文章根据消费者、品牌和机构进行分类。这种关联分析有助于发现不同利益相关者对城市有怎样的认知。为了保证编码过程的内在有效性，四位研究人员分别进行了编码过程；随后，协调员比较了编码过程的结果，计算出科恩的kappa系数为0.8。文本信息的内容分析遵循不同的程序：我们使用NVivo在主题标签上运行词频查询，以列出整个数据集和前面提到的每个类别的50个最常见的主题标签。在SPSS中选取了50个最频繁的标签，并将其编码成量化的数据(频率频率)，用于更多的定量测量，如对应分析。

伦敦对居民和当地居民(22.08%)、风景名城(13.65%)和历史建筑和遗产(12.07%)进行了适当的报道，确认自己是一个重要的旅游目的地。佛罗伦萨更强调它作为一个旅游胜地的吸引力，因为大部分的图片都与历史建筑和遗产 (28.65%)和城市风景(24.54%)有关。时尚代表了比其他方面更多的相关联想，因为它代表了两个城市通过Instagram分享的内容总量的约10％。通过卡方检验统计检验类别的不同比重，统计学证实各类别之间的差异。然后，作者制作了一个交叉表，以发现类别之间的关系。对伦敦来说，时尚在所有类别中都有着一致的分布。然而，它与当地人的关系更高，这可能是因为人们有通过拍照来展示他们的模特等时尚物品的倾向。这种现象不可避免地加强了伦敦作为时尚之都的作用。对于佛罗伦萨来说，时尚主要与文化活动和当地人有关，因为大部分与时尚相关的图片都是指佛罗伦萨最重要的时尚活动Pitti Immagine活动。因此，这一事件强烈影响了佛罗伦萨作为一个重要时尚城市的形象。

关于消费者，品牌和机构的作用，数据反映了消费者在时尚城市品牌化过程中的主要作用。

在与每个城市和每个类别的总体数据集有关的主题标签上制定词频列表后，我们对频率进行了对应分析，以确定关键词的可视化表示，以便反思洞察力并最终强化视觉分析结果。对应分析提供了关于经常使用的井号标签和十个类别的相对近似度的图形信息。在这两种情况下，我们确定了两个维度，即将这10个类别分为时尚和旅游提供（维度1）和当地生活和旅游生活（维度2）。鉴于城市品牌化过程的重要性，本研究为重建城市品牌形象提供了一种创新的方法论方法。主要局限性源于使用单一社交媒体，这使得我们只能考虑在线传播的整体关联数量。

KEYWORDS:

• City branding
• city image
• brand associations
• Instagram
• fashion

关键词:

• 城市品牌化
• 城市形象
• 品牌联想
• Instagram
• 时尚

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the authors.