Notice bibliographique
Résumé
Purpose Consumer–brand relationship literature has seen a recent surge of work on the concept of brand hate. Considering that hate is not easily acknowledged, it is challenging to uncover the psychological mechanisms that underpin its development. Using the concept of “self” as over-arching theory, this study aims to uncover consumers’ psychological triggers for hating a brand by providing contextualized perspectives from the informants. Design/methodology/approach The authors use an interpretive approach focused on exploring the role of self in explaining the development of brand hate. Data is collected through 25 in-depth interviews and inductively analysed using the NVivo 12. Findings The findings of the study align with the motivational perspective of hate discussed in psychology literature. Six psychological strategies (coping, moral consciousness, ego defense, self-esteem protection, power reinstatement, and self-concept strengthening) cater to three motives of the self (self-preservation, self-defense, and self-enhancement). Originality/value The current study uses an interdisciplinary approach and draws perspectives from psychology, sociology and interpersonal relationship theories to study consumer brand hate. It uncovers the subconscious mechanisms that lead to the germination of brand hate and provides answers to unexplained and missing pieces in the existing literature. In particular, it offers a detailed perspective on how self-related motives can explain the psychology of brand hate.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».