An Odyssey into Virtual Worlds: Exploring the Impacts of Technological and Spatial Environments on Intention to Purchase Virtual Products1
Notice bibliographique
Résumé
Although research on three-dimensional virtual environments abounds, little is known about the social and business aspects of virtual worlds. Given the emergence of large-scale social virtual worlds, such as Second Life, and the dramatic growth in sales of virtual goods, it is important to understand the dynamics that govern the purchase of virtual goods in virtual worlds. Employing the stimulus–organism–response (S-O-R) framework, we investigate how technological (interactivity and sociability) and spatial (density and stability) environments in virtual worlds influence the participants’ virtual experiences (telepresence, social presence, and flow), and how experiences subsequently affect their response (intention to purchase virtual goods). The results of our survey of 354 Second Life residents indicate that interactivity, which enhances the interaction with objects, has a significant positive impact on telepresence and flow. Also, sociability, which fosters interactions with participants, is significantly associated with social presence, although no such significant impact was observed on flow. Furthermore, both density and stability are found to significantly influence participants’ virtual experiences; stability helps users to develop strong social bonds, thereby increasing both social presence and flow. However, contrary to our prediction of curvilinear patterns, density is linearly associated with flow and social presence. Interestingly, the results exhibit two opposing effects of density: while it reduces the extent of flow, density increases the amount of social presence. Since social presence is found to increase flow, the net impact of density on flow depends heavily on the relative strength of the associations involving these three constructs. Finally, we find that flow mediates the impacts of technological and spatial environments on intention to purchase virtual products. We conclude the paper with a discussion of the theoretical and practical contributions of our findings.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».