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BetaUser-Generated Content (UGC) is generated by consumers themselves, typically shared on social networking sites, blogs, forums, and review platforms (Santos 2022). UGC includes product reviews, ratings, testimonials, social media posts, and other forms of user-driven content that reflect consumers’ experiences, opinions, and recommendations (Rajamma et al. 2020 ; Zhao et al. 2022 ).
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BetaSeveral studies have explored the effects of user-generated photos on customer engagement on either social networking sites (Li & Xie, 2020) or customer review sites (Li et al., 2021; Ma, Xiang, Du, & Fan, 2018).However, these studies tend to focus on the audience's interaction with a focal post as evidenced by comments, shares, and “likes” or “helpful” votes.
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BetaUnderstanding user perceptions and evaluations of AI-generated content on social media can offer insight into the societal effects of generative AI. As highlighted in previous studies, we hypothesize that differences exist in user evaluations of AI-generated content on social media, leading to the following research question (RQ2). •
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BetaIn terms of the processing of user-generated online health information, some studies found that source attributes (e.g., homophily) drove the evaluation of user-generated online information (Wang et al., 2008), whereas other studies found that source attributions (e.g., expertise and homophily) did not have a significant effect on consumers ...
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BetaThe opinions and reviews of real customers have always been incredibly influential but in the absence of personal contact, user-generated evaluations, and product descriptions became more prominent on the internet. Furthermore, users began to believe less and less in the brand's advertisements, and more in the thoughts of regular consumers.
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BetaUser-generated content (UGC) from e-commerce platforms and third-party platforms can impact customer-perceived risk and influence product sales in online stores. However, the understanding of UGC from which platform type yields a stronger effect on product sales and how the effects interact across the platforms remains limited. This limitation arises from the complexity of consumer purchasing ...
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BetaAn Evaluation of Search Strategies for User-Generated Video Co ntent. I n Proceedings o f First I nternational W WW Worshop on Crowdsourcing Web Search (Vol. 842, pp. 31 – 35).
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BetaIn this study, we explore the qualitative and quantitative used generated contents to find what explains customer ratings and recommendations disentangling them based on user-generated content ...
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BetaThe role of price in prepurchase evaluations for variably priced services has not been widely examined. Increased consumer awareness of variable pricing practices, coupled with growing availability of user-generated content (UGC) at the point of purchase in the online environment, may be changing the way that consumers use price in purchase decisions.
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BetaWhile user-generated online content (UGC) is increasingly available, public opinion studies are yet to fully exploit the abundance and richness of online data. This study contributes to the practical knowledge of user-generated online content and machine learning techniques that can be used for the analysis of UGC. For this purpose, we explore the potential of user-generated content and ...
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