Retail Metaverse acceptance: A meta-analysis with Hofstede’s cultural moderation
Notice bibliographique
Résumé
• A meta-analysis of 140 studies ( N = 46,547) maps the drivers of Metaverse acceptance. • The SHIFT framework integrates five levers of consumer adoption. • Individual self and affective enjoyment strongly predict user attitudes. • Cultural values moderate multiple acceptance mechanisms. • Eight insights extend Metaverse research and retail application. As the utility of Metaverse gains momentum among Retailers, there is growing interest in exploring how this platform can enhance customer engagement and connection. Although previous studies have identified various drivers of adoption, the findings remain fragmented and seldom consider cross-cultural differences. This paper synthesizes 140 independent studies, involving 46,547 participants, through a meta-analysis guided by the SHIFT framework (Social Influence, Habit, Individual Self, Feelings and Cognition, and Tangibility) to develop an integrated understanding of the psychological levers shaping Metaverse acceptance. Findings indicate that individual self-elements and affective enjoyment are among the strongest predictors of attitudes, consumer intention and satisfaction. Additionally, national cultural values, operationalized through Hofstede’s six dimensions, moderate many of these relationships. For instance, power distance and long-term orientation amplify the effects of usability and affective engagement, respectively. The results provide a practical roadmap for retailers by connecting psychological theory with cultural insights, outlining how Metaverse strategies can be localized for different markets. Implications for retail design, platform development, and future research are also discussed, along with eight key insights.
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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 | 0,057 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».