How Do Observers React to Companies’ Humorous Responses to Online Public Complaints?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The current research examines the way that observing consumers react when companies use humor to address online public complaints on social media. Drawing on, first, a field study using companies’ humorous responses on social media and, second, on two main scenario-based experiments, we use benign violation theory to capture simultaneously the unfavorable effect (i.e., inferred negative motives) and the favorable effect (i.e., humor appreciation) of employing humor in a public complaining context. The results reveal that online observers respond more favorably (in terms of likes, retweets, and purchase intentions) when firms use affiliative humor (e.g., laughing with the complainer) rather than aggressive humor (e.g., laughing at the complainer). Also, affiliative humor and an accommodative recovery (e.g., apologies and compensation) provide equal results in terms of observers’ purchase intentions. Because observers infer more negative motives of companies, affiliative humor compensates over an accommodative recovery by being funnier. Finally, our last study presents a reversal effect depending on brand personality; while sincere brands should always favor affiliative humor, aggressive humor elicits higher purchase intentions when performed by exciting brands. This research gives managerial insights about observers’ reactions to humorous responses to online complaints and the importance for humor to fit with brand personality.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle