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Enregistrement W3178602116 · doi:10.5267/j.ijdns.2021.5.008

Analysis of factors influencing consumer’s purchase intention in social commerce: The mediator role of trust

2021· article· en· W3178602116 sur OpenAlexvenueno aff
Necip Fazıl Karakurt, Pelin Bayram

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormality testSkewnessPsychologyScale (ratio)NormalityTest (biology)Descriptive statisticsAffect (linguistics)HabitData collectionStructural equation modelingKurtosisReliability (semiconductor)Social psychologySocial commerceMarketingStatisticsStatistical hypothesis testingSocial mediaBusinessMathematicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is considered that determining the factors influencing the purchase intentions of customers in the field of social commerce by taking into account the cultural structures specific to each region can give highly valuable feedback to companies in the commercial field where competition has considerably increased. To this end, in the present study, it was aimed to propose and test out a structural model for the factors of social commerce constructs, social influence, habit and trust, which affect the purchase intentions of consumers. The study group of the research consisted of 447 Facebook users who live in North Cyprus. The scale form used as the data collection tool in the study consisted of 6 parts. In the first part of the scale, closed-ended questions were asked to determine the socio-demographic characteristics of the participants. The other parts of the scale consisted of 4 items about social commerce constructs, 4 items about habit, 3 items about social influence, 4 items about trust and 3 items about purchase intention. The reliability coefficients for the scales ranged between 0.79 and 0.92. These results indicated that the reliability coefficients were at the desired level. Socio-demographic variables were summarized using descriptive statistics, frequency and percentage distribution. First, normality test analyses were performed on the scales, and it was concluded that the data showed a normal distribution (kurtosis and skewness values varied between +2 / -2). Following the normality test, the measurement model was tested. Within the framework of a structural model proposed regarding the factors influencing the purchase intention of customers who shop through social commerce, it was concluded that habit, social influence and social commerce constructs had a significant effect on purchase intention. It was also concluded that habit and social commerce constructs significantly influenced purchase intention through trust.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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