Smartphone Dependency and Its Impact on Purchase Behavior
Notice bibliographique
Résumé
People nowadays seem to become dependent towards smartphone due to its convenience, great camera features, easy applications’ installations, and more importantly, it can do most of the computer functions on the go. Significantly, smartphone usage in Malaysia is growing enormously and has become a significant and lucrative industry. This study aims to understand the antecedents and the outcome of the smartphone dependency among smartphone consumers. Two theories - the theory of uses and gratification and the media dependency theory- were used as the theoretical basis for this study, in order to determine the motivations to use a smartphone and to define dependency and its outcome. The antecedent variables were convenience, social need and social influence; and all of these dimensions are conceptualized as one-dimensional. The outcome of dependency on smartphones was expected to be the purchase behavior. Data analyses were based on 226 valid questionnaires that were collected among smartphone users. The result from the Confirmatory Factor Analysis of Partial Least Square (PLS) shows that only social needs and social influence significantly influenced the smartphone dependency among consumers, therefore indicating that these two factors are important to influence dependency on the smartphone. In addition, the analysis also verifies that the purchase behavior is the outcome of the dependency on the smartphone. Based on these results, marketers could focus on creating dependency among consumers on smartphone usage based on the consumers’ social need, which eventually will promote future purchase behavior in the long run. More importantly, understanding social influences as antecedents.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».