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Enregistrement W4223448874 · doi:10.1002/mar.21666

The face of the brand: Spokesperson facial width‐to‐height ratio predicts brand personality judgments

2022· article· en· W4223448874 sur OpenAlexaff
Jason C. Deska, Sean T. Hingston, Devon DelVecchio, Eric Stenstrom, Ryan J. Walker, Kurt Hugenberg

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPurchasingPersonalityAdvertisingPerceptionFace (sociological concept)Personality psychologySocial psychologyBig Five personality traitsMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brands often employ spokespersons to serve as the face of their organization and spokespersons characteristics can influence consumer behavior. We examined whether a subtle, appearance‐based aspect— facial width‐to‐height ratio (fWHR)—affects brand judgments. Specifically, we demonstrate that high (low) fWHR spokespersons are more effective for rugged (sincere) brands leading to more positive ad evaluations, greater brand liking, and higher purchase intensions. Across four experiments, we used across‐target and within‐individual manipulations of spokesperson fWHR to test our hypotheses and investigate the downstream implications for consumer preferences and purchasing intentions. We find that spokesperson fWHR influenced judgments of spokesperson effectiveness for different kinds of brands (Study 1); spokesperson fWHR impacts a brand's perceived personality (Study 2); and that congruency between spokespersons’ faces and brands’ personalities influence how much consumers like brands, their advertisements, and how willing they are to purchase advertised products (Studies 3–4). This study has implications for marketers and contributes to the brand personality and person perception literatures by demonstrating how subtle variations in spokespersons’ face structure can influence consumer judgments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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