Anthropomorphism of virtual influencers: A congruence perspective
Notice bibliographique
Résumé
Anthropomorphism is a defining element in virtual influencer design and a key driver of how audiences perceive and respond to them. Building on prior work that examined individual anthropomorphic features, this research aims to investigate how congruence between two core dimensions of anthropomorphism—appearance and behavior—shapes audience responses, with a particular focus on purchase intention and the mediating role of psychological distance. Data were collected through an online survey of Instagram users who followed virtual influencers (N = 362) and analyzed using polynomial regression with response surface analysis (PRRSA). Results indicate that anthropomorphic congruence enhances purchase intention following a commensurate compatibility pattern along the misfit line and a linear effect along the fit line. When incongruence occurs, behavior-dominant anthropomorphism elicits more favorable responses than appearance-dominant anthropomorphism. Psychological distance partially mediates the relationship between anthropomorphic congruence and purchase intention. Overall, this research demonstrates the importance of anthropomorphic congruence for enhancing virtual influencer effectiveness and reveals asymmetric effects between appearance and behavior. It advances theoretical understanding of anthropomorphic design in human–AI interactions and offers actionable implications for marketers to develop effective virtual influencer strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».