Assessing hatred and anti-brand activism within online brand communities: the roles of ideological imbalance and online brand avoidance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the interplay between brand hate, online brand avoidance and anti-brand activism among online brand communities (OBCs). It also examines the moderating role of ideological imbalance between online brand communities’ hate and online brand avoidance. This study also explores the mediating effect of online brand avoidance on the relationship between hatred within OBCs and the emergence of online anti-brand activism. Design/methodology/approach An online survey was used to collect primary data from 512 members of an OBC in a developing nation. The collected data were analyzed by using PLS-SEM 3.3. Findings Using Sternberg’s duplex theory of hate, this study demonstrates that the generation of negative emotions by users leads to the subsequent emergence of negative emotions, ultimately resulting in behavioral outcomes. Interestingly, this study shows that OBCs’ negative e-word of mouth is an insignificant predictor of OBCs’ hate. Online brand hatred leads to online brand avoidance, which is ultimately associated with online anti-brand activism. This study also reveals that online brand avoidance significantly mediates the relationship between OBC hatred and online anti-brand activism. The study suggests that ideological imbalance moderates the relationship between OBCs’ hate and online brand avoidance. Research limitations/implications This study provides empirical insights into the phenomenon of hatred toward OBCs, brand aversion and anti-brand activism. It does so by applying Sternberg’s duplex theory of hate, a theory that has been rarely used in the context of online brand communities or brand hate. This study reveals a triangular relationship between OBCs’ hatred, online brand avoidance and anti-brand activism. These findings hold significant implications for managers, particularly for enterprises in emerging economies. Practical implications This study reveals a triangular relationship between OBCs’ hatred, online brand avoidance and anti-brand activism, offering valuable insights for managers, especially those overseeing enterprises in emerging economies. Consequently, understanding these dynamics aids strategic decisions to mitigate negative interactions and enhance brand resilience. Originality/value This study addresses the gaps in existing literature by providing insights into the factors contributing to brand hatred within OBCs. To the best of the authors’ knowledge, this is the first attempt at using ideological imbalance as a moderator between OBCs’ hatred and online brand avoidance, especially in a developing nation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».