The Effects of Trust-Assuring Arguments on Consumer Trust in Internet Stores: Application of Toulmin's Model of Argumentation
Notice bibliographique
Résumé
A trust-assuring argument refers to “a claim and its supporting statements used in an Internet store to address trust-related issues.” Although trust-assuring arguments often appear in Internet stores, little research has been conducted to understand their effects on consumer trust in an Internet store. The goals of this study are (1) to investigate whether or not the provision of trust-assuring arguments on the website of an Internet store increase consumer trust in that Internet store and (2) to identify the most effective form of trust-assuring arguments to provide guidelines for their implementation. Toulmin's (1958) model of argumentation is proposed as a basis to identify the elements of an argument and to strengthen the effects of trust-assuring arguments on consumer trust in an Internet store. Based on Toulmin's (1958) model of argumentation, three elements of arguments that commonly appear in daily communication; namely, claim, data, and backing, are identified. Data refers to the grounds for a claim, while backing is used for providing reasons for why the data should be accepted. By combining these three elements, three forms of trust-assuring arguments (claim only, claim plus data, and claim plus data and backing) are developed. The effects of these three forms of trust-assuring arguments on consumer trust in an Internet store are tested by comparing them to a no trust-assuring argument condition in a laboratory experiment with 112 participants. The results indicate (1) providing trust-assuring arguments that consist of claim plus data or claim plus data and backing increases consumers' trusting belief but displaying arguments that contain claim only does not and (2) trust-assuring arguments that include claim plus data and backing lead to the highest level of trusting belief among the three forms of arguments examined in this study. Based on the results, we argue that Toulmin's (1958) model of argumentation is an effective basis for website designers to develop convincing trust-assuring arguments and to improve existing trust-assuring arguments in Internet stores.
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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 | 0,013 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».