Predicting m-shopping in the two largest m-commerce markets: The United States and China
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the factors affecting consumers’ mobile shopping (m-shopping) intentions in China and the United States. Drawing on the hedonic-motivation system adoption model (HMSAM), it is proposed that perceived ease of use affects m-shopping intentions; furthermore, this relationship is mediated by perceived usefulness, perceived enjoyment, and control. A survey-based cross-sectional analysis involving a total of 720 respondents constitutes the methodology of this study. In the United States, 409 responses from American citizens or residents were obtained from surveys administered online by MTurk. In China, 311 responses from Chinese consumers were obtained from surveys administered online by Sojump. Perceived usefulness, an extrinsic motive, directly affects behavioral intentions, especially for Chinese consumers, and this effect is also much stronger and complemented by an indirect effect for the Chinese (relative to American) consumers. In contrast, intrinsic motives of joy and control, which are strongly affected by perceived ease of use, do not influence intentions in either market. However, joy exerts an indirect influence on m-shopping intentions, but only for Chinese consumers. These results pertain to the specific context of m-shopping and establish further the importance of distinguishing between utilitarian and hedonic factors, especially across different markets.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».