The Trust of Viral Advertising Messages and Its Impact on Attitude and Behaviour Intentions of Consumers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to contribute to the growing body of research on viral advertising messages which is based on viral marketing, while concentrating on trust of viral advertising messages and its effect on attitude and consumer behavior intention. To achieve the objectives of this study, we used marketing technology and techniques specific to viral marketing. The implementation of the study depended on a questionnaire (with 27 items) used to collect the required data from 305 customers. The information collected was based on a primary exploration study with the purpose of constructing and designing a study model. Six hypotheses were proposed based on literature related to viral marketing, viral advertising messages and behavior intention. The study model was divided into six dimensions. The first four was concerned with trust of viral advertising messages, the fifth with attitude and customer behavior intention, while the sixth focused on the correlation between components of the study model. Many descriptive statistical methods were used, e.g., one sample T-test, Pearson’s Correlation for the statistical analysis. The indicated results accepted all six hypotheses (assumed for each dimension). Consequently, there was an impetus to achieve trust of viral advertising messages on all attitudes and customer behavior intention. Although this study was limited, it tried to use many factors to test trust effect of viral advertising messages on attitudes and consumer behavior intention. It is considered as an attempt that can be developed for future studies.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».