The closer I am, the safer I feel: The “distance proximity effect” of COVID‐19 pandemic on individuals' risk assessment and irrational consumption
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented crisis of COVID-19 posed severe negative consequences for consumers, marketers, and society at large. By investigating the effect of individuals' distance from the COVID-19 epicenter (i.e., the geographical area in which COVID-19 pandemic is currently most severe) on consumers' risk perception and subsequent behaviors, this research provides novel empirical findings that can offer practical insights for marketers. While intuitively, people expect individuals closer to the COVID-19 epicenter to generate a greater risk perception of the pandemic, empirical evidence from four studies provides consistent results for the opposite effect. We find that a closer (vs. farther) distance to the epicenter associates with lower (vs. higher) perceived risk of the pandemic, leading to less (vs. more) irrational consumption behaviors. We refer to this phenomenon as the "distance proximity effect," which holds for both physical and psychological distances. We further demonstrated that this effect is mediated by consumers' perception of uncertainty and moderated by individuals' risk aversion tendency. The current research contributes to the literature of consumers' risk perception and irrational consumption by highlighting a novel factor of distance proximity. It also offers some timely insights into managing and intervening COVID-19 related issues inside and outside an epicenter.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».