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Enregistrement W4313564591 · doi:10.1037/bul0000377

Appealing to motivation to change attitudes, intentions, and behavior: A systematic review and meta-analysis of 702 experimental tests of the effects of motivational message matching on persuasion.

2022· review· en· W4313564591 sur OpenAlexafffund
Keven Joyal‐Desmarais, Alexandra K. Scharmer, Molly K. Madzelan, Jolene V. See, Alexander J. Rothman, Mark Snyder

Notice bibliographique

RevuePsychological Bulletin · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPersuasionPsycINFOMatching (statistics)PsychologyModerationMeta-analysisSocial psychologySalientCognitive psychologyComputer scienceMEDLINEStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Message matching refers to the design and distribution of persuasive messages such that message features (e.g., the themes emphasized) align with characteristics of the target audience (e.g., their personalities).Motivational message matching is a form of this technique that seeks to enhance persuasion by matching specifically to differences in motivational characteristics (e.g., salient goals, needs, values).Despite widespread use of motivational matching, there is little understanding of how and when to use it.We conducted a preregistered (PROSPERO CRD42019116688; osf.io/rpjdg) systematic review and three-level meta-analysis of 702 experimental studies on motivational matching (synthesizing 5,251 effect sizes from N = 206,482).Studies were inclusive of publications until December 2018, and primarily identified using APA PsycInfo, MEDLINE, and Scopus.We evaluate moderation using meta-regressions, and provide bias assessments (sensitivity analyses, funnel plots).Motivational matching increases persuasion by an average of r = .20(95% CI: .18,.22)as assessed by differences in attitudes, intentions, self-reported behavior, and observed behavior, relative to comparison conditions.This effect is larger than previously observed for other message matching approaches (e.g., message tailoring, message framing) which usually average r < .10.Although motivational matching can effectively improve persuasion, its effects are also marked by meaningful heterogeneity.Notably, motivational matching effects are largest when matching to contextual factors (than to individual differences), when compared to messages that conflict with people's motivations, and when target characteristics are manipulated rather than assessed.Through this review, we develop and evaluate theoretical propositions that inform the optimization of motivational matching.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,024
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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