How buyers perceive the credibility of advisors in online marketplace: review balance, review count and misattribution
Notice bibliographique
Résumé
In an online marketplace, buyers rely heavily on reviews posted by previous buyers (referred to as advisors). The advisor’s credibility determines the persuasiveness of reviews. Much work has addressed the evaluation of advisors’ credibility based on their static profile information, but little attention has been paid to the effect of the information about the history of advisors’ reviews. We conducted three sub-studies to evaluate how the advisors’ review balance (proportion of positive reviews) affects the buyer’s judgement of advisor’s credibility (e.g., trustworthiness, expertise). The result of study 1 shows that advisors with mixed positive and negative reviews are perceived to be more trustworthy, and those with extremely positive or negative review balance are perceived to be less trustworthy. Moreover, the perceived expertise of the advisor increases as the review balance turns from positive to negative; yet buyers perceive advisors with extremely negative review balance as low in expertise. Study 2 finds that buyers might be more inclined to misattribute low trustworthiness to low expertise when they are processing high number of reviews. Finally, study 3 explains the misattribution phenomenon and suggests that perceived expertise has close relationship with affective trust. Both theoretical and practical implications are 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 | 0,009 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».