The Power of Profanity: The Meaning and Impact of Swear Words in Word of Mouth
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Swearing can violate norms and thereby offend consumers. Yet the prevalence of swear word use suggests that an offensiveness perspective may not fully capture their impact in marketing. This article adopts a linguistic perspective to develop and test a model of how, why, and when swear word use affects consumers in online word of mouth. In two field data sets and four experiments, the authors show that relative to reviews with no swear words, or with non-swear-word synonyms (e.g., super), reviews with swear words (e.g., damn) impact review readers. First, reviews with swear words are rated as more helpful. Second, when a swear word qualifies a desirable [undesirable] product attribute, readers’ attitudes toward the product increase [decrease] (e.g., “This dishwasher is damn quiet [loud]!”). Swear words impact readers because they convey meaning about (1) the reviewer and (2) the topic (product) under discussion. These two meanings function as independent, parallel mediators that drive the observed effects. Further, these effects are moderated by swear word number and style: they do not emerge when a review contains many swear words and are stronger for uncensored and euphemistic swear words (e.g., darn) than censored swear words (e.g., d*mn). Overall, swear words in reviews provide value to readers—and review platforms—because they efficiently and effectively convey two meanings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle