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Enregistrement W4405622015 · doi:10.1016/j.techfore.2024.123945

What drives metaverse retail environments (non)usage? A behavioral reasoning theory perspective

2024· article· en· W4405622015 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTechnological Forecasting and Social Change · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerspective (graphical)MetaverseComputer scienceMarketingHuman–computer interactionBusinessArtificial intelligenceVirtual reality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metaverse offers novel opportunities for marketers to captivate users by enhancing their retail experiences in this digital space. Despite extensive discourse on the conceptual aspects of the metaverse, empirical research exploring the factors that motivate or deter user engagement in retail environments remains scarce. This study utilizes Behavioral Reasoning Theory to investigate how consumers' personal values and beliefs, along with their reasons for and against using metaverse retail environments shape their sense of connectedness and intentions to engage with these environments. Using a mixed-methods approach, the study begins with qualitative insights from 100 metaverse users, followed by quantitative analysis of data from 337 participants to empirically validate the proposed framework. The findings reveal escapism, social interaction, playfulness, and immersiveness as primary reasons-for, while inaccuracy, information overload, privacy concerns, and fatigue were identified as reasons-against using the metaverse retail environments. Furthermore, media consumption and digital literacy are shown to moderate these relationships. Collectively, these insights contribute to a foundational understanding of the behavioral intricacies and dynamic interaction patterns within the rapidly evolving metaverse, offering critical implications for managers aiming to optimize user engagement in metaverse retail environments. • Reveals the role of personal values and beliefs in motivators and barriers to engaging with metaverse retail spaces. • Pinpoints escapism, social interaction, playfulness, and immersiveness as primary drivers of the metaverse retail engagement. • Identifies inaccuracy, information overload, privacy concerns and fatigue as key barriers. • Demonstrates how digital literacy and media use shape the link between motivations and intent in metaverse retail engagement. • Offers insights on interaction dynamics, providing strategies for managers to enhance engagement in metaverse retail.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,181 · 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