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Enregistrement W3097531706 · doi:10.5539/ass.v16n11p80

Exploration of Influencing Factors on Mechanism of Chinese Users' Continuous Trust in Transactional Virtual Community

2020· article· en· W3097531706 sur OpenAlexvenueno aff
Yue Huang

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactional leadershipSnowball samplingReputationVirtual communityThe InternetWord of mouthDatabase transactionMediationPerceptionInternet privacyPsychologyComputer scienceBusinessWorld Wide WebAdvertisingSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the formation path of user trust in transactional virtual community, explores the relationship between website perception, merchant reputation and user's personal trust tendency and user's initial trust, and introduces the characteristics of internet word of mouth and sense of virtual community into the analysis framework from initial trust to continuous trust. This research used a quantitative design by developing questionnaires to collect data through the snowball sampling approach from 390 Chinese users of the well-known transactional virtual communities as research population, such as JD community, Dianping community, Tmall community, Xiaomi Forum, Dangdang - online reading community, etc. The results show that users' website perception, merchant reputation and personal trust tendency these three factors have significant positive effects on the formation of initial trust of users. And merchant reputation played the most important role in influencing initial trust of users than any two factors, followed by user's trust tendency and website perception. Besides, initial trust of users was shown to has a significant positive effect on continuous trust of users in transactional virtual community. Furthermore, the characteristics of internet word of mouth was found have significant mediation effect on initial trust and continuous trust of users. More specifically, 41.7% of the influence of the initial trust on the continuous trust was due to the internet word-of-mouth. The findings of this study provide transactional virtual community marketers and managers’ valuable insights into developing effective marketing strategies to improve their community’s service.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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