The effects of risk disclosure and ad involvement on consumers in DTC advertising
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The importance of consumer involvement is well recognized in marketing theory, but has been absent from past inquiries in consumers' processing of DTC advertisements. The authors believe it is necessary to account for varying levels of involvement between consumers in order to better appreciate their responses to DTC advertisement claims. The present study aims to shed additional insight into the relationship between consumer involvement and the processing of risk information in DTC advertising. Design/methodology/approach The study was a between‐subject factorial design and consisted of 156 students from a North American university. It used an instructional manipulation designed to compare how low and highly involved consumers perceive DTC drug advertisements and more specifically the benefit and risk information contained in such advertisements. Findings Findings indicate that consumers' perception and processing of DTC advertisements resembles consumers' reaction to fear appeals. Furthermore, consistent with previous studies, consumers react negatively to DTC advertisements containing a high content of risk information. Findings indicate that greater differences in consumer processing of risk information is observed when the sample is categorized as high versus low involved, rather than sufferer versus non‐sufferer, and that this consumer characteristic is important enough to include when examining consumer reactions to DTC advertisements. Originality/value The relationship between amount of risk information and consumer responses has not been empirically examined while controlling for the potential role of involvement. This study is a first step in addressing this gap.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».