Consumers’ adoption of autonomous cars as a personal values-directed behavior
Notice bibliographique
Résumé
• Personal values function as a sense-making system in autonomous cars’ adoption. • Autonomy motivates both adoption and non-adoption decisions given personal values. • Means-end chains with survey validation effectively assess values-driven adoption. • Bipolar value maps compare innovation adoption and non-adoption drivers. • A one-size-fits-all approach toward promoting autonomous cars is not advised. Autonomous cars are the future of transportation. Manufacturers’ success is, nonetheless, dependent on consumers’ adoption of such innovation. Past studies distinguish between factors contributing to autonomous cars’ adoption and those prompting resistance. Extant evidence does not explain, however, when and why certain factors both facilitate and inhibit adoption. Addressing this gap, we propose a personal values-directed perspective on consumers’ adoption of autonomous cars. Through a means-end chain analysis of 54 laddering interviews and an online survey, we show that personal values function as a sense-making mechanism in innovation adoption decisions. We propose a comprehensive set of consumer-perceived consequences arising from autonomous cars’ attributes, which explain adoption and non-adoption based on personal values. Notably, we show an innovative application of means-end chain analysis based on bipolar hierarchical value maps to investigate the adoption of highly novel innovations. Findings have implications for managers seeking to encourage the adoption of yet-to-be-commercially-launched innovations.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».