Digital Greenwashing in the Age of Sustainability Marketing: A Meta-Analysis of Consumer Perception, Detection, and Backlash
Notice bibliographique
Résumé
Over the past years, the rise of sustainability-driven marketing in the digital sphere has transformed the way in which brands communicate about environmental responsibility, a turn of events that has also heightened concerns about greenwashing (i.e., false claims that inflate or invent sustainable practices). This research critically analyses the changing nature of greenwashing in digital times by incorporating the knowledge of 24 peer-reviewed studies carried out over the last 6 years (2020–2025). In addition, the research bases its scholarship within marketing, psychology and environmental communication literature to critically examine the perception, recognition and reaction of consumers to greenwashing in online environments, including social media platforms, e-commerce, and corporate websites. Research shows that consumers are becoming more aware of deceptive sustainability claims. However, their ability to detect them remains inconsistent due to cognitive biases, trust in different platforms, and the complexity of digital marketing tactics. Importantly, the research shows that consumer reactions to greenwashing detection have become more severe because people lose trust in brands and sometimes publicly shame them and boycott their products. The research reveals that these backlash patterns are most intense among younger, digitally literate consumers who are also most active in industries with significant environmental impact, such as food and fashion. The findings from the research, therefore, highlight a significant disconnect between consumer intent (in terms of supporting sustainable brands) and their ability to detect authentic sustainability. In light of this, this paper presents a conceptual framework to assess consumer reactions to greenwashing while proposing policy solutions to improve transparency in communicating digital sustainability. The results demonstrate that reinforced digital literacy training, in combination with stronger regulatory control, is necessary to empower and protect consumers in an environment perpetuated with increasingly greenwashed digital information.
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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 | 0,032 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».