The dark side of product attachment: Reactivity of non-users and users to addictive product advertising
Notice bibliographique
Résumé
Advertising is a ubiquitous and pervasive environmental cue. The average consumer, for example, is exposed on average to three thousand ads per day (Schwartz 2004). Under normal circumstances, consumers choose which advertising messages to attend to both consciously and non-consciously (Bargh 2002; Grunert 1996). However for consumers, environmental stimuli may elicit a unique type of response affecting decision making and driving behavior (Bernheim and Rangel 2004). The aim of this dissertation is to explore how environmental stimuli affect addictive product users and non-users and includes two studies, one using a brain imaging technique developed in neuroscience called functional magnetic resonance imaging (fMRI) and the other using laboratory experiments with ad-exposed non-users and users. Brain imaging data for study 1 showed that non-users who viewed addictive product ads had higher activation in brain regions associated with craving and cognitive resource depletion. Users, on the other hand, had a more complicated reaction. While they exhibited higher activation in some of the regions associated with craving and cognitive resource depletion, they also displayed a significant deactivation pattern in specific brain regions associated with craving and cognitive resource depletion, distinct from those regions that showed an activation pattern. These results indicated that while non-users may be unwittingly vulnerable to the effects of addictive product ads, users employed strategies that mitigated their craving and depletion responses.Study 2 looked at how craving and cognitive resource depletion in non-users and users were affected by exposure to addictive (vs. non-addictive) product ads. It also examined whether ad-induced craving in non-users and users elicited cognitive resource depletion for products not directly related to the addictive product ads. The study recruited over 1600 young adult non-users and users to view ads embedded in a mock magazine format and to complete a questionnaire. Non-users reported higher craving levels and demonstrated higher cognitive resource depletion effects when exposed to addictive (vs. non-addictive) product ads. Conversely users exposed to addictive product ads (vs. non-addictive) reported lower craving and no significant effects for cognitive resource depletion.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».