Health Risk Perceptions and Consumer Psychology
Notice bibliographique
Résumé
This chapter outlines recent developments in the consumer psychology literature examining people’s health-related risk perceptions. We first define risk, and discuss the importance of studying risk perceptions in the health domain. We integrate extant models proposed in social and health psychology and build a theoretical model for examining risk perceptions. We then describe the model in terms of the antecedents of health risk perceptions (e.g., motivational, cognitive, affective, contextual, and individual differences), their consequences (e.g., awareness and interest in the health hazard, trial and adoption of precautions or medical treatments, and subsequent behavior in terms of continued adoption or repetition, and word-of-mouth/recommendations of precautionary steps or treatments), and the factors that moderate the link between these two (e.g., financial, performance, psycho-social, and physiological risk). A primary contribution of our approach is to suggest that eliciting risk perceptions serves a persuasive role besides a measurement role, leading to the provocative question as to whether marketers should knowingly leverage their knowledge of how consumers assess risk to encourage behaviors leading to a healthier lifestyle. Implications for public policy makers, consumer welfare advocates, and commercial marketing companies are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».