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Enregistrement W6991883568

Investigating social media influencer attributes on attitude and intention towards pro-environmental awareness marketing campaign: the moderating effect of issue involvement / Siti Fatimah Lailatul Qadrina Awang

2022· other· en· W6991883568 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingSocial mediaSet (abstract data type)Social media marketingTheory of reasoned actionThe InternetQuarter (Canadian coin)Consumer behaviourTheory of planned behavior
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advertising preferences have changed, putting massive pressure on marketers to create impactful advertising sources. With the advent of social media penetration today, the entire mechanism and ideology experienced a transformation. Social media influencer medium has become the digital world's sensation during the new wave of transition. According to a Google analysis in the first quarter of 2020, internet searches for 'How to live a sustainable lifestyle' surged by approximately 4,550 per cent. Consequently, the millennials are reported as the most relevant generation to embrace the more substantial concern of interacting with social media, which is also seen as a generic group that emphasizes becoming more pro-environmental in their lifestyle. Hence, in response to this issue, the focus of this research dissertation is to determine the impact of social media influencer attributes on millennials' intentions to engage in pro-environmental behaviour in Kota Kinabalu. This dissertation established four social media influencer qualities that were expected to have an impact on pro-environmental attitudes. Furthermore, the issue of involvement was believed to moderate the association between the four attributes and the individual's pro-environmental attitude in this study. The effect of pro-environmental attitude in mediating the relationship between social media influencer attributes and pro-environmental behaviour intention was also investigated. A quantitative approach was conducted using a set of questionnaires that were distributed among the millennials in Kota Kinabalu, Sabah. The research model was further analysed using the Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM) technique. Based on the research questions, four core findings have been derived as follows: 1) source credibility, source attractiveness and SMI -meaning transfer significantly influenced the attitude towards pro-environmental; on the other hand, SMI-cause congruence was insignificant to the attitude towards pro-environmental 2) as a mediating variable, attitude mediated the relationship between source credibility, SMI-meaning transfer with intention towards pro-environmental behaviour. Contrastingly, source attractiveness and SMI meaning transfer demonstrated an insignificant influence when tested indirectly through attitude as a mediating variable. In this study, issue involvement played a significant role in strengthening the relationship between source credibility and attitude. This dissertation contributes the relevant empirical evidence, which indicates that the social media influencer’s attributes play a significant role in influencing social/ awareness marketing. Industry practitioners are encouraged to adopt this research framework in developing a model that can provide a comprehensive guideline on the importance of selecting the crucial attributes to achieve the success of the social/ awareness campaign. An in-depth review of the implications, limitations and future studies will be further discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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