Determinants oOf Trust in B2c E-Commerce and their Relationship with Consumer Online Trust: A Case of Ekaterinburg, Russian Federation
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has established that online shopping is the function of a series of consumer evaluation and assessment of e-commerce sites. However, building and maintaining trust in the virtual environment is indeed a complex process and by extension takes time to fully achieve it. This takes the form of assessing the technology as well as the trustworthiness of the vendor in delivering its promises to the customers The aim of this research was to investigate specific determinants or factors that influence consumer online trust in the B2C e-commerce with a focus on Ekaterinburg, Russian Federation consumers. In other words, constructs such as perceived security, perceived privacy, perceived third party assurance, perceived reputation, perceived familiarity and perceived website quality and their relationship with online trust in the B2C context were studied. In conducting the research, a convenience sampling technique was adopted in carrying out the survey. Questionnaires were distributed to the target respondents and the data was analyzed using SPSS version 24. A PearsonâÂÂs correlation was used to test the six hypotheses identified in this study. Meanwhile, the results showed that five of the hypotheses were statistically significant with p 0.05, making us to reject the hypothesis as it was not statistically significant. Furthermore, a multiple regression analysis was also conducted in order to ascertain which of the constructs have a major influence with reference to consumer online trust. The results provided evidence that perceived security has the greatest influence on online trust for EkaterinburgâÂÂs consumer. This was followed closely by perceived reputation and finally perceived privacy. This clearly shows that EkaterinburgâÂÂs e-commerce consumer population considers these factors to be very imperative in engendering their trust in the virtual B2C e-commerce environment. These findings complement previous research findings in the domain of e-commerce trust. Keywords : E-commerce trust; B2C e-commerce; Perceived security; Perceived reputati
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».