The Dual-mediation Effect of Perceived Accuracy and Perceived Connectedness on Consumer Attitude Toward Social Network Advertising
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of social media advertising, few studies have investigated the factors that influence its effectiveness (Jung, Shim, Jin, and Khang 2016). Because advertising on social media is a relatively new phenomenon (Okazaki and Taylor 2013), several studies are exploratory in nature and lack a solid theoretical framework (e.g., Campbell, Pitt, Parent, and Berthon 2011; Pehlivan, Sarican, and Berthon 2011; Sashittal, Sriramachandramurthy, and Hodis 2012; Waters and Jones 2011). For this reason, the present study examines the factors affecting consumers’ attitudes toward advertisements they view on social media. This paper draws on the stimulus-organism-response (S-O-R) model to investigate the dual mediation effect of perceived accuracy and perceived connectedness between endorsement from satisfied customers/review credibility/social influence and consumers’ attitudes toward social network advertising. Analysis of 1,031 valid responses to a survey show that endorsement from satisfied customers, review credibility, and social influence are antecedents of perceived accuracy and perceived connectedness. These variables are also antecedents of consumers’ attitudes toward social network advertising. In turn, perceived accuracy and connectedness partially mediate the relationships between endorsement from satisfied customers/review credibility/social influence and consumers’ attitudes toward social network advertising.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».