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Enregistrement W4210928482 · doi:10.1080/13527266.2022.2037009

Emotional Effects of Product Form in Individualist and Collectivist Cultures

2022· article· en· W4210928482 sur OpenAlexaff
Parisa Jourabchi Amirkhizi, Shahab Pourtalebi, Naeimeh Anzabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollectivismIndividualismPsychologySocial psychologyFeelingPerceptionProduct (mathematics)Focus groupCognitive psychologyMathematicsMarketingBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates differences in visual form perception of products in individualist and collectivist societies to help designers and market analysts design products according to their users’ formal preferences. This study was conducted in two phases. First, five visual form types were selected out of 500 samples by design expertise for the test: geometric, organic, complex, simple, and symbolic forms. Second, three groups of American (highly individualist), German (individualist), and Iranian (collectivist) were selected based on their cultural dimensions. We developed Exploratory Factor Analysis (EFA) with the emotions to focus solely on limiting emotions. Since the emotions were in two opposite spectrums, four emotions were considered as positive and the next four emotions as negative. ANOVA was conducted for normally distributed data and Kruskal–Wallis test for non-normal data. The results of this research showed that people with different cultural dimensions have different reactions, feelings, and preferences to products with different formal features. While individualists embrace geometric, simple, and symbolic forms, collectivists prefer organic forms most. The complex form is rejected by all three groups. This research extends our knowledge about cultural differences and provides a very critical tool for designers to design their products according to their users’ emotions.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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