MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2591724407 · doi:10.1108/jrim-11-2014-0071

Consumer characteristics as drivers of online information searches

2017· article· en· W2591724407 sur OpenAlexaff
Isabelle Gallant, Manon Arcand

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interactive Marketing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetOriginalityAdvertisingPersonally identifiable informationConsumer behaviourProduct (mathematics)NormativeInformation source (mathematics)PsychologyValue (mathematics)MarketingInternet privacyBusinessComputer scienceWorld Wide WebSocial psychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to investigate consumer characteristics (gender, subjective knowledge of product category, susceptibility to social influence, attitude to internet shopping and internet use) having a bearing on the proportion of online information searches conducted using personal and impersonal information sources, and to explore which of these factors impact the use of electronic word-of-mouth (eWOM). Design/methodology/approach A real-time longitudinal design is used to survey 274 consumers about their information searches when shopping for high involvement goods. Findings Susceptibility to normative social influence and internet use prove the main drivers of the inclination to resort to the internet to conduct searches using personal information sources. Subjective knowledge also positively impacts the proportion of time spent online conducting searches using personal information sources. Men and consumers with a positive attitude to internet shopping use a greater proportion of impersonal online information sources. Complementary analyses show that the use of eWOM is driven by almost all consumer characteristics (except gender) investigated. Originality/value By using a real-time longitudinal approach, this study directly addresses calls for more research into information searches by investigating multi-channel source use in actual purchase situations and minimizing bias relating to forgotten information, while facilitating the collection of more valid data on consumer information search behaviour. The paper also ranks as one of the first to revisit the drivers of the proportion of online information sources in personal and impersonal sources in the era of Web 2.0.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Research in Interactive MarketingMême sujetDigital Marketing and Social MediaTravaux en français237 207