Causes and consequences of emotions on consumer behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Consumption situations can be emotionally charged. Identifying the cause(s) of emotions has clear practical import to the understanding of consumer behaviour. Cognitive appraisal theory serves this purpose; however, a consensus has not yet emerged concerning terminology, number of relevant concepts and concomitant construct measurements, and theoretical linkages between constructs. This paper attempts to rectify this shortcoming. Design/methodology/approach This conceptual paper provides an extant review of emotions literature as it pertains to cognitive appraisals and consumption behaviours. Based on this review an integrative cognitive appraisal theory is advanced that is parsimonious and incorporates similarities across the various appraisal theory perspectives to date. Findings Four appraisals are proffered that appear capable of implicating specific emotions and their effects on consumer behaviour. The appraisals advanced are outcome desirability that encompasses pleasantness and goal consistency, agency which includes responsibility and controllability, fairness, and certainty. Sample propositions concerning how cognitive appraisals affect information processing extensiveness have also been provided. Originality/value First, the paper provides an extant review of cognitive appraisal theories of emotions, which makes transparent the looseness in terminology and differences in theoretical perspectives that currently exist. Second, based on this review the paper advances a unifying theory of consumption appraisals and explore their relevance to marketers. The theory proposed could explain inconsistent findings in the current literature. Third, directions for future research highlighting confounds that should be considered in study designs complete the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».