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Enregistrement W4411680683 · doi:10.1111/ijcs.70088

Emoji Are Not All Created Equal: The Effects of Emoji Variations on Brand Attitudes, Product Quality Expectations and Trial Intentions

2025· article· en· W4411680683 sur OpenAlexafffund
Qi Deng, Lindsay McShane

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEmojiAdvertisingProduct (mathematics)Quality (philosophy)MarketingBusinessPsychologyPerceived qualityBrand awarenessComputer scienceMathematicsWorld Wide WebSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Contributing to a burgeoning area of research on the nuanced effects of emojis in brand communications, the current research builds understanding of two dominant forms of emoji role—emojis as text reinforcement and emojis as text substitution—and their downstream effects. Across three studies, we examine how emoji roles differentially interact with message features to influence brand‐level outcomes (brand attitudes, product quality expectations and consumers' willingness to try a brand's product) through their effects on processing fluency. We find robust evidence that substitution emojis elicit more negative brand‐level outcomes than reinforcement emojis both when the emoji has low congruence with the text and when the complexity of the text in the message is high, and that these effects are mediated by processing fluency. These findings deepen our understanding of emojis' effects in brand communications and provide practical guidance for digital marketers regarding how to effectively leverage emojis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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