Preference‐inconsistent information and cognitive discomfort: a cross‐cultural investigation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine cultural differences between Easterners and Westerners in processing preference‐inconsistent information. The focal question that the study addresses is as follows: When faced with negative information about their preferred alternative, do Easterners and Westerners respond differently? If yes, how do these differences impact purchase intentions? Design/methodology/approach A total of 102 students from a major Korean university and 96 students from a major Canadian university participated in the study. The experiment involved reading fictitious but realistic product reviews about a new car model and responding to survey questions. Findings The authors find that, compared to Eastern consumers, Western consumers are affected differently by preference‐inconsistent information. They experience a greater level of cognitive discomfort, exhibit a stronger motivation to reduce that discomfort, and attempt to resolve the conflict between their original preference and inconsistent information. These factors lead to a significant reduction in their purchase intentions. Research limitations/implications The use of student subjects may limit the generalizability of the study's findings. Practical implications Marketers can benefit by knowing that negative information about a product (as, say, in an online review) does not have a uniform effect across cultures. Consumers in Eastern cultures are more capable of handling negative information without reversing their product preferences. Western consumers, on the other hand, will strive to resolve the conflict between their preference (positive affect) and the negative product review (negative affect) by either changing their preference or discounting the review. Mostly, the damaging effects of a negative review are likely to be greater in Western cultures. Originality/value This study is the first attempt at examining the effect of cultural differences on processing preference‐inconsistent information. As organizations become more global, understanding culture‐based differences in information processing can help marketers create a more nuanced marketing strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».