Idén om fotografigenren street style fashion photography är att den visar upp den vanliga människan, i vanliga kläder i en vardaglig kontext. Idén bakom fotografiet i sig går i samma linje om att visa upp det äkta, och i liknande stil skapades de sociala medieplattformen Instagram – för att publicera äkta bilder ”on-the-go”. Tidigare forskning visar dock på att fotografi, Instagram och street style fashion photography inte är lika vanligt och äkta som idéerna om dem. Fotografi handlar om att sätta sig själv i relation till världen och på så sätt skapas en typ av makt. Denna uppsats syftar till att blottlägga maktstrukturer i street style fashion photography bilder publicerade av influensers på plattformen Instagram. Metoden som används för att analysera materialet är Roland Barthes semiotiska denotation och konnotationsmodell, de fynd som hittas i analysen diskuteras därefter i relation till Pierre Bourdieus fältteori för att, på en relationell nivå, förstå hur maktstrukturerna placerar ut influenserna på det svenska modefältet online. Analysen visar att bilderna i materialet är högst uppstyrda och planerade, det konnoterar olika idéer om kommersiellt mode och kulturproducerat ”högmode”, lyxiga miljöer och ”vanliga” gator, allt detta i förhållande till Instagram estetik och vad som är vinnande visualiteter. De tre influenserna, vars bilder analyseras i studien, placeras i olika positioner på modefältet online men delar samtidigt på positionen som nykomlingar eftersom de kapital de visar upp skiljer sig mellan dem, samtidigt som strategierna för att ta sig an fältet är likande.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:sh-37398 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Granström, Therese |
| Publisher | Södertörns högskola, Medie- och kommunikationsvetenskap |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.1523 seconds