論文の概要: Embarrassed to observe: The effects of directive language in brand conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15826v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 08:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.095113
• Title: Embarrassed to observe: The effects of directive language in brand conversation
• Title（参考訳）: 観察に困惑した:ブランド会話におけるディレクティブ言語の効果
• Authors: Andria Andriuzzi, Géraldine Michel,
• Abstract要約: 本研究は,ブランド会話におけるディレクティブ言語が,そのような交換を観察する消費者のエンゲージメントに有害なダウンストリーム効果を有することを示す。 さらに、会話が非製品中心(vs.製品中心)である場合、消費者は日常的な会話のように、他の人にとってもより多くの自由を期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In social media, marketers attempt to influence consumers by using directive language, that is, expressions designed to get consumers to take action. While the literature has shown that directive messages in advertising have mixed results for recipients, we know little about the effects of directive brand language on consumers who see brands interacting with other consumers in social media conversations. On the basis of a field study and three online experiments, this study shows that directive language in brand conversation has a detrimental downstream effect on engagement of consumers who observe such exchanges. Specifically, in line with Goffman's facework theory, because a brand that encourages consumers to react could be perceived as face-threatening, consumers who see a brand interacting with others in a directive way may feel vicarious embarrassment and engage less (compared with a conversation without directive language). In addition, we find that when the conversation is nonproduct-centered (vs. product-centered), consumers expect more freedom, as in mundane conversations, even for others; therefore, directive language has a stronger negative effect. However, in this context, the strength of the brand relationship mitigates this effect. Thus, this study contributes to the literature on directive language and brand-consumer interactions by highlighting the importance of context in interactive communication, with direct relevance for social media and brand management.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアでは、マーケターはディレクティブ言語、すなわち消費者に行動を起こすようデザインされた表現を使用することで消費者に影響を与えるよう試みる。 文献では、広告におけるディレクティブメッセージは受取人に異なる結果をもたらすことが示されているが、ディレクティブブランド言語が、ソーシャルメディアの会話の中で他の消費者と対話するブランドを見ている消費者に与える影響についてはほとんど分かっていない。 本研究は、フィールドスタディと3つのオンライン実験に基づいて、ブランド会話におけるディレクティブ言語が、そのような交換を観察する消費者のエンゲージメントに有害なダウンストリーム効果をもたらすことを示す。 特に、ゴフマンのフェイスワーク理論に従えば、消費者に反応を促すブランドは、顔の恐怖と認識される可能性があるため、ブランドが他のブランドと直接的に相互作用するのを見る消費者は、気まぐれな恥ずかしさを感じ、(指示的な言葉を使わずに会話するのと比べて)より少ないエンゲージメントを感じるかもしれない。 さらに、会話が非製品中心(vs.製品中心)である場合、消費者は日常的な会話のように自由を期待する。 しかし、この文脈ではブランド関係の強さがこの効果を緩和する。 そこで本研究では,対話型コミュニケーションにおけるコンテキストの重要性を強調することによって,ディレクティブ言語とブランドと消費者のインタラクションに関する文献に寄与し,ソーシャルメディアやブランド管理に直接関連している。

関連論文リスト

• Aligning Spoken Dialogue Models from User Interactions [55.192134724622235]
  本稿では,ユーザの対話からリアルタイム会話における音声対話モデルを改善するための新しい嗜好アライメントフレームワークを提案する。 AIフィードバックを付加した生のマルチターン音声会話から15万以上の好みペアのデータセットを作成する。 本研究は, 自然なリアルタイム音声対話システムにおいて重要な, 様々な力学におけるバランスの整合性の重要性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T16:45:20Z)
• Explainable Detection of Implicit Influential Patterns in Conversations via Data Augmentation [0.5049812996253858]
  悪意あるアクターは、会話に埋め込まれた暗黙の影響力のある言語パターンを活用する方向に移行してきた。 本稿では、このような暗黙的な影響パターンを検出するための改善されたアプローチを提案する。 その結果,会話における暗黙的な影響パターンの検出が6%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T06:00:07Z)
• Will AI shape the way we speak? The emerging sociolinguistic influence of synthetic voices [3.7777447186369786]
  我々は、AI生成音声の社会的な影響は注意を喚起し、学際研究の焦点となるべきであると論じる。 我々は、AI生成音声の社会的な影響は注意を喚起し、学際研究の焦点となるべきであると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T19:04:32Z)
• CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
  CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。 我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:30:43Z)
• Linguistic Elements of Engaging Customer Service Discourse on Social Media [12.6970199179668]
  我々は,共感,心理言語的特徴,対話タグ,メトリクスなどの言語内容とスタイル的側面を分析した。 本稿では,初期顧客とブランド投稿を用いてエンゲージメントを予測できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-24T18:49:03Z)
• Understanding How People Rate Their Conversations [73.17730062864314]
  我々は、人々が会話エージェントとのインタラクションをどのように評価するかをよりよく理解するために研究を行う。 我々は、評価の変動を説明する変数として、同意性と外向性に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T00:45:32Z)
• TSAM: A Two-Stream Attention Model for Causal Emotion Entailment [50.07800752967995]
  CEE(Causal Emotion Entailment)は、会話の発話において感情の背後にある潜在的な原因を発見することを目的としている。 我々は,グローバルビューにおける発話間の相関を捉えるために,複数の発話を同期的に分類する。 対話履歴における話者の感情的影響を効果的にモデル化する2ストリーム注意モデル(TSAM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T02:11:41Z)
• Dehumanizing Voice Technology: Phonetic & Experiential Consequences of Restricted Human-Machine Interaction [0.0]
  我々は、要求が音声の収束と低音声の遅延を増大させ、最終的には消費者にとってより自然なタスク体験をもたらすことを示す。 スマートオブジェクトとの対話を開始するために必要な入力を変更することは、消費者の主観的経験と人間の声の客観的な音声的変化の両方において、体系的な変化を引き起こす証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T22:49:25Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Extending rational models of communication from beliefs to actions [10.169856458866088]
  話し手は相手の信念に影響を与え、行動を形成する。 本研究では,純粋に情報的対象を持つ信念指向話者と,楽器的目的を持つ行動指向話者と,この2つを統合する統合話者の3つの話者モデルを開発する。 今後のリスナー行動における生産選択の基盤となる選択が,非リテラル言語の関連性や柔軟な利用をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T13:58:01Z)
• Who Responded to Whom: The Joint Effects of Latent Topics and Discourse in Conversation Structure [53.77234444565652]
  会話談話における応答関係を同定し,会話の開始に応答発話をリンクする。 単語分布における潜在トピックと会話を学習し,ペアワイズ開始応答リンクを予測するモデルを提案する。 英語と中国語の会話における実験結果から,我々のモデルは過去の芸術の状況を大きく上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T17:46:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。