The Influence of Social Norms on Consumer Behavior: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Social norms shape consumer behavior. However, it is not clear under what circumstances social norms are more versus less effective in doing so. This gap is addressed through an interdisciplinary meta-analysis examining the impact of social norms on consumer behavior across a wide array of contexts involving the purchase, consumption, use, and disposal of products and services, including socially approved (e.g., fruit consumption, donations) and disapproved (e.g., smoking, gambling) behaviors. Drawing from reactance theory and based on a cross-disciplinary data set of 250 effect sizes from research spanning 1978–2019 representing 112,478 respondents from 22 countries, the authors examine the effects of five categories of moderators of the effectiveness of social norms on consumer behavior: (1) target behavior characteristics, (2) communication factors, (3) consumer costs, (4) environmental factors, and (5) methodological characteristics. The findings suggest that while the effect of social norms on approved behavior is stable across time and cultures, their effect on disapproved behavior has grown over time and is stronger in survival and traditional cultures. Communications identifying specific organizations or close group members enhance compliance with social norms, as does the presence of monetary costs. The authors leverage their findings to offer managerial implications and a future research agenda for the field.
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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 | 0,029 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».