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Enregistrement W4389836230 · doi:10.1016/j.jbusres.2023.114456

How reviews influence product usage post-purchase: An examination of video game playtime

2023· article· en· W4389836230 sur OpenAlexafffund
Matthew Philp, Marcelo Vinhal Nepomuceno

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensHEC MontréalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInstitut de Valorisation des Données
Mots-clésProduct (mathematics)Video gameMarketingAffect (linguistics)Field (mathematics)AdvertisingNew product developmentConsumer behaviourPower (physics)BusinessComputer sciencePsychologyMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research on software products, such as video games, has largely focused on how user experience elements like visuals, audio, and content impact consumer engagement. However, these elements are internal factors controlled by the firm. It is equally important to identify and understand how external factors can influence usage and engagement. This study investigates the role of product reviews as an external factor that can shape post-purchase usage behavior for video games. We analyze data from the field and conduct two experiments to explore how reviews affect current owners' usage intentions and playtime. Our results suggest that negative reviews can decrease usage among current owners, in part due to concerns about appearing as an incompetent consumer. These findings highlight the power of product reviews beyond their intended audience of prospective buyers and offer implications for theory and firms alike.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeAutre devis
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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