MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7113650188

Less speed more haste: the effect of crisis response speed and information strategy on the consumer-brand relationship

2023· article· en· W7113650188 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrisis responseCounterintuitiveConsistency (knowledge bases)Crisis managementNegative informationService (business)Crisis communicationResponse time
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the relationship between firm crisis behavior and the resulting consumer–brand relationship (CBR) response. Drawing from theoretical traditions in brand transgressions, service failure, and crisis communications, we use longitudinal survey data combined with archival social media data to empirically test the effect of crisis response speed and crisis information strategy on the short-term consumer crisis response evaluations (1 month after crisis response), and the long-term CBR (1 year after crisis response). Results show that, contrary to intuitive expectations, a faster firm response is not always better, as a slower response was found to result in higher crisis response evaluations. We also show that this effect depends on the consistency of the communication strategy with the first active response. Specifically, when a firm prioritizes safety information (instructing strategy), a faster response is better. Whereas, when the firm prioritizes well-being information (adjusting strategy), a slower response is better. We argue the counterintuitive finding that a slower response is better implies that reacting too quickly may signal rashness and unpreparedness to the customer, leading to more negative evaluations. We term this distinction the difference between being responsive (fast but considered) and reactive (faster but rash).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York)Même sujetPublic Relations and Crisis CommunicationTravaux en français237 207