Consumers’ attributions in performance- and values-related brand crises
Notice bibliographique
Résumé
Purpose During a brand crisis, consumers construct attributions to understand the cause of the crisis and to assign blame, with attributions of blame to firms consequently lowering brand attitudes. The purpose of this paper is to explore attributions of blame in performance- versus values-related brand crisis. Do consumers assign different levels of blame to values- versus performance-related brand crises? Design/methodology/approach The authors conducted three experimental studies, plus one pilot study, with American, British and Australian participants in which they manipulated the type of brand crisis as values- or performance-related to determine the extent to which consumers attribute blame to the firm and the effects of those attributions on consumers’ brand attitudes. Findings Findings indicated that consumers assign more blame to firms for a values-related brand crisis than for a performance-related brand crisis. Research limitations/implications The findings of this study explain how consumers are harsher towards firms that violate some moral or social standards than those that exhibit product defects. Practical implications For branding and public relations officials, finding greater internal attribution for values-related brand crises offers implications for how and what information about such crises ought to be conveyed to manage consumer response and brand reputation. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, the findings are the first to explore attributions in blame toward values- and performance-related brand crises.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».