Interpersonal Influence Within Car Buyers’ Social Networks: Five Perspectives on Plug-in Hybrid Electric Vehicle Demonstration Participants
Notice bibliographique
Résumé
To explore the role of social interactions in individuals’ assessments of plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs), this study analyzes over 190 social (interpersonal) interactions elicited in interviews with 31 individuals in eight different social networks centered on households in the Sacramento, California region. Results are framed within five theoretical perspectives on social influence: contagion, conformity, dissemination, translation, and reflexivity. Responses within networks centered on participants in a study of consumer response to plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) suggest that interpersonal interactions do shape consumers assessments of PHEVs, and likely electric-drive vehicles generally. Characterizing how social interactions influence vehicle assessments and adoption behaviors, contagion (including diffusion of innovations), conformity, and dissemination provide useful concepts, but translation and reflexivity better provide the language and theoretical depth required to integrate the various motives and perceptions observed. Through translation and reflexivity, preliminary analysis suggests that certain types of households and social network may be more amenable to developing new, pro-societal interpretations of vehicle technology—particularly those households that: i) are in a liminal state in their lifestyle practices, ii) already have a basic understanding of functional aspects of PHEV technology, and iii) find supportive pro-societal values within their social network. This exploratory, qualitative study demonstrates that social interactions are important and their study benefits from the development and use of behaviorally realistic theoretical frameworks to advance transportation and energy policies that rely on the widespread uptake of new technologies.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».