The road to learning “who am I” is digitized: A study on consumer self‐discovery through augmented reality tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Today, digital tools offer multiple avenues for consumers to learn about themselves. Self‐discovery or knowing “who am I” is fundamental to our everyday experience. However, there is a paucity of research that investigates the “how and why” of self‐discovery, made possible by technological advancements. Adopting the theoretical tenets of extended self, possible selves, storied selves, and the twin metaphors of self and identity, we follow a multimethod qualitative approach to explore consumer self‐discovery in the context of AR‐based makeup and grooming apps and filters. We establish a framework for AR‐facilitated self‐discovery by analyzing the data obtained via Netnography and 22 in‐depth interviews. The findings suggest that digital tools enable the discovery of previously unknown facets of the consumers' self‐concept. Theoretically, this study demystifies the process of technology‐enabled self‐discovery, which is related to better life decisions and consumer well‐being. Brands may apply these insights to inculcate the discovery components into the AR design, which can facilitate the adoption of new products. Finally, this study highlights the possible challenges to be avoided to ensure consumer well‐being while using AR‐enabled digital tools.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».