A Pragmatic Study of Image Restoration via Corporate Apology in Chinese Internet Corporations
Notice bibliographique
Résumé
With the booming of Chinese internet corporations, various wrongdoings have been frequently exposed to the public, which damages their corporate image. To face the challenge, these companies usually resort to apologies for image restoration. This study investigates how apology strategies are employed by Chinese internet corporations to restore image in the event of wrongdoings. Based on a self-built corpus and by means of textual analysis, we identified different apology strategies characterized by various linguistic features. The results show that “Illocutionary Force Indicating Devices (IFIDs)” and “damage repair” are two of the most frequently used move types which are normally marked by such key linguistic features as personal pronouns, modal verbs, performative verbs and intensifiers. It is also found that IFIDs, “giving account” and “admitting mistakes”, “offering repair” and “inviting further interaction” are often incorporated together to show the company’s sincere apologetic stance which contributes to the ultimate goal --- rebuilding corporate image and regaining the public’s trust. However, direct expressions of “asking for forgiveness” are seldom found in apologies crafted by Chinese internet corporations. This study on apologies in the domain of internet corporations is believed to shed light on research on corporate apology in particular and corporate image restoration in general.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».