How emotions influence anthropomorphism
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this dissertation is to explore the relations between emotion, consumers anthropomorphism, and related consequences. Current literature examines this relationship by the perspective that anthropomorphic brand designs can elicit certain emotions and increase brand evaluations subsequently (Aggarwal and McGill 2007; Aggarwal and McGill 2012; Kim et al. 2016; Yuan and Dennis 2019). Minimal amount of research investigates this relationship from the direction that emotion can induce anthropomorphism. To fill this void, I examine the effect of emotional valence and arousal separately in this dissertation. It is valuable to scrutinize the effect of these two dimensions respectively (Di Muro and Murray 2012) since they are independent from each other. In fact, the results across six studies revealed that valence and arousal did not influence consumers' anthropomorphism in the same way. While the initial proposal was based on the suggestion that emotional arousal would influence anthropomorphism, my conclusion based on the studies reported herein is that both emotional arousal and emotional valence play a significant role. Positively valenced emotions tend to have significant effects in all three studies. Emotional arousal seems more complicated. I never observed a significant affect from the manipulation of emotional arousal to the dependent variables, however, measured felt arousal appears to be positively and significantly related to anthropomorphism. While I cannot claim that emotions drive anthropomorphism to the exclusion of cognitive operations, it is clear that emotions can play an important role in anthropomorphism. Additionally, study 3a and 3b suggest that compared with the brand with low preexisting anthropomorphism, likability to the brand with high preexisting anthropomorphism stays in a relatively high level regardless of consumers' emotion. Hence, I suggest that high preexisting anthropomorphism can be a buffer for a brand.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 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 découle