Quiet versus loud luxury: the influence of overt and covert narcissism on young Chinese and US luxury consumers' preferences?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the impact of narcissism on young luxury consumers' preferences for quiet versus loud luxury products in China and the United States. As young consumers are increasingly becoming the bedrock of global luxury growth, it is imperative for marketing researchers and practitioners to understand the psychological and social needs of these consumers. Design/methodology/approach A two-study examination of young Chinese and US luxury consumers suggests that the two types of narcissism influence luxury consumption in different ways. Study 1 is a survey of young Chinese consumers that examines how the impact of narcissism on luxury purchase is mediated by social attitude functions and moderated by social anxiety. Study 2 is an experiment conducted in both the United States and China that establishes the causal relationship between the different types of narcissism and purchase intention toward quiet versus loud luxury products. Findings Building on an overarching framework that integrates both the narcissism literature and social attitude function theory, this study shows that overt narcissistic (vs. covert) consumers hold a value-expressive (vs. social-adjustive) attitude toward luxury products, which leads them to prefer quiet (vs. loud) luxury. In addition, higher levels of social anxiety enhance the mediating role of narcissistic consumers' social attitude functions. Originality/value This study advances understanding of young Chinese and US luxury consumers' narcissistic consumption patterns by proposing and empirically testing a novel research model that examines the mechanisms by which overt and covert narcissism leads to a different preference of quiet and loud luxury via the routes of different social attitude functions.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».