文摘

中国仍面临的双重挑战在营养和营养不良。的主要原因之一是缺乏居民了解食物的营养价值。量化自我,作为一个衡量消费者的个人活动,最近被用来分析食品消费行为。虽然研究结果在增加,但结论并不一致。更重要的是,以前的文献没有考虑食品消费行为基于信息理论的认知和感知风险理论。除了获取信息通过自己的人力资本量化活动,消费者也会通过社交网络获取信息。鉴于上述情况的理解,本研究使用实验设计和实地调查获取数据,使用赫克曼两步方法和PLS路径建模方法来分析消费者的影响量化self行为在他们的健康食品消费,并讨论了社交网络的调节作用基于复杂网络的角度。结果表明,(1)消费者的健康意识能促进他们的选择的量化self行为,(2)消费者的量化self行为有助于促进他们的购买意愿和购买健康食品的规模,和(3)社交网络在消费者的量化self-influence发挥积极温和的角色在他们的健康食品消费。两种情感网络和工具性网络有显著的调节作用,但正式的更强。本文不仅考虑食品消费行为之间的关系和社交网络,也增强了文学理论的基础上的信息感知和感知风险理论。

1。介绍

状态依赖于人,人们依赖于食物。随着生活水平的提高和增长的居民收入,居民的膳食摄入总量在中国展示了一个逐步改善的趋势在过去的十年里。从数据的中国健康和营养的研究小组(2019),营养不良的18岁及以上居民以及5岁以下儿童的年从8%下降到2000年的22.16%到2019年的2.2%和9.3%,分别。然而,与此同时,居民的饮食摄入量结构不平衡,如过度消费的牲畜的肉和脂肪,低消费的谷类食品,普遍缺乏维生素(1]。共存的一个主要原因居民的营养不良和营养缺乏的理解营养价值的食物和营养的理性判断。COVID-19流行期间,2020年,居民的消费行为也反映了同样的问题。一方面,居民购买食物而不是根据他们的需要抢购和囤积。另一方面,居民集中采购食物如大米,面粉,油,肉,等等,虽然愿意购买乳制品,粗粮,冷冻蔬菜不高(2]。因此,在实践中要解决的关键问题是使居民意识到食物的营养价值,形成健康营养的概念,优化食品消费结构,改善营养不良的状况,对中国居民的营养。

量化自我作为一个消费者跟踪测量的个人活动3,4),形成自我认知的过程和传统习惯的基础上,带来了消费者行为的变化。最近,量化自我也用于研究分析消费者食品消费行为(4]。尽管结果量化自我解剖的居民的消费行为正在增加日复一日,结论显示了一个两难的量化自我消费,这就像鸡肋。根据信息感知理论,量化的方式将专业和理论的食品安全评估信息到数据信息,消费者可以理解5]。消费者选择合适的食物根据食物成分,安全级别,和其他信息。这种量化self行为是一个短期的选择行为由消费者根据食品生产商提供的信息;它几乎没有影响消费者的食品营养的概念和健康行为(6,7]。根据风险感知理论,消费者将会提高收集、管理和反射定量信息自助和需求状况(如血压和血糖水平)下的风险感知,然后准确地进行干预和控制self行为决策(4]。这个量化self行为是选择适当的食物根据消费者的健康状况;它有一个积极的促进作用营养概念的形成和健康行为的消费者8,9]。此外,许多学者也指出,消费者的量化self行为问题的短期参与。不同的结论使得有必要进一步研究食品消费的量化自我:是对居民食品消费有效的量化自我健康吗?量化self行为是“鸡肋骨”的形成居民营养概念?这些问题需要在理论上进一步分析和验证。

在量化self行为的实现过程,消费者获取信息不仅通过自己的人力资本,而且为量化活动通过社交网络。如果消费者想要吃安全又有营养的食物,首先,他们需要获取信息关于食物的质量,安全,和成分。由于成本的限制和食品制造商的盈利目的,食品制造商可能会采取机会主义行为的信息披露对食品质量,安全,和营养10]。此时,消费者只能通过自己的努力获得相关信息。获得更多关于食品质量的信息,消费者将支付高成本搜索信息,如果他们只是自己努力得到它。在这个时候,社交网站为消费者提供机会。所谓的社会网络是指社会个体之间形成“相对稳定的关联系统的交互。“在此系统中,网络成员可以交流,互动,和分享信息。通过社交网络,这些消费者有更少的信息可以建立有效的接触那些有更多的信息。消费者有更少的信息将从消费者获取他们需要的信息有更多的信息,这使得食物两种类型的消费者之间的信息共享,减少大量的信息搜索成本(11]。与此同时,网络成员的共同分享可以帮助促进消费者的定量行为,以提高消费者的食品安全概念和营养。

本研究基于复杂的社会网络理论,分析了影响消费者的量化self行为的健康食品消费和探索社会网络的作用。主要包括以下内容:首先,是否量化自我在居民的日常食品消费;其次,什么是量化self行为影响居民的健康食品消费的意图和规模;第三,社交网络是否有调节作用的过程中量化self行为对居民健康食品消费。这篇文章分为以下部分:部分2理论分析和假设,从理论上分析了量化自我和食品消费之间的关系基于社交网络。部分3材料和方法,介绍了数据来源和主要方法。部分4是结果与讨论,展示了主要的实证结果和讨论。最后一部分是结论,总结了完整的,并提出了本文的不足之处。

2。理论分析和假设

2.1。健康食品消费者的量化self行为

随着人民生活水平的提高,食品消费的居民已逐渐从“满”到“健康。“近年来,食物中毒,逾期转售,和其他问题进一步加强消费者对健康食品的偏好。与消费者购买普通食品相比,那些喜欢健康食品更容易注意到原点,成分,和食物的营养结构,这些信息通常需要筛选和比较。相关理论指出,为了准确地预测自己的健康食品安全风险的程度,消费者应该了解风险的来源变化和风险大小,获得自我认识通过定量信息,科学评估食品安全风险通过有害的水平和营养成分。是必要的和重要的开发一个适当的饮食,以确保安全和质量的个性化的食物(12]。因此,我们提出假设1。

假设1。与其他消费者相比,消费者对健康食品的态度更愿意采取量化self行为。

2.2。量化self行为对健康食品的消费

量化自我在食品消费中的应用主要体现在两个方面:首先,居民注意食物定量数据信息将改善他们的敏感性和警觉性食物有害成分和有害的信息数量,以提高食品安全的准确识别,风险,和效率(8,12]。定量信息的偏好会引起消费者的定量消费意图,通过跟踪和观察自身数据(如特定的食品添加剂和日常消费的最大公差)效率和产品数据的内容(如特定的食品添加剂和可能伤害身体的大小),self行为状态和产品知识形成效率。在此基础上,消费决策优化(13]。

其次,根据健康风险知觉,居民将提高收集、管理、和反射定量信息自助和需求状况(如血压和血糖水平),以便准确地进行干预和控制self行为决策(4]。根据居民的健康观念,当地居民的食品消费决策将显示一个精确的偏好,这不仅重视食品还购买食品的定量数据信息根据自身需求的定量信息,使食物决策准确、合理根据客观的定量数据,而不是主观的假设(14]。定量信息将使居民们重新考虑他们的饮食习惯的方式由数据而不是经验,以便合理决定食品采购和科学计划食物摄入量。量化自我将确定居民个人健康水平和个性需求,进一步更直观地理解self-status [15),法官产品有效性基于量化的数据信息,建立产品数据指标和消费者之间的关系,并实现准确、理性消费的决定(16]。因此,我们建议假设2和3。

假设2。量化self行为有助于加强消费者愿意购买健康食品。

假设3。量化self行为有助于增加采购数量的健康食品消费。

2.3。社交网络的影响量化self行为和健康食品消费

消费者的搜索成本很高,因为他们通常依靠自己收集信息关于食品安全,营养,等等。社交网络为消费者提供信息渠道(17]。在社交网络,信息共享行为是一种常见的行为,网络成员共享信息意外地发现或被别人需要18]。信息共享行为是一个非常重要的社会行为,这往往发生在网络或社会群体,并不是一个特殊个体的行为(19]。相反,它是一个过程网络成员之间的合作条件下的社交网络,信息提供者的信息转移到信息搜索(20.]。同时,社交媒体影响力可以塑造企业品牌声誉通过在线追随者的信任、价值创造和购买意图(21]。共享经济平台,如社交网络、数字个人声誉和反馈系统促进交流和陌生人之间的信任,进一步形成顾客忠诚度(22]。这意味着在社交网络的互动进一步形成的信任产生影响购买的决定23]。另一个方面,当顾客开发一种信任的感觉在彼此互动的社交网络,消费者的认知也会影响决策行为。Drugău-Constantin和Mirică指出,消费者认知可以简化为神经生理学功能,这将会影响消费者的选择(24,25]。That is to say, social networks provide information channels for members to share information, which is related to individuals’ health or food safety. This information further help individuals to improve their quantified self-behavior. On other way, social networks can influence quantified self-behavior through information sharing among members and then affect consumers’ healthy food consumption.

社交网络是由不同成员之间的关系。成员越多,越复杂的连接和更复杂的社交网络。社交网络与不同的复杂性可能会同时影响量化self行为和食品消费行为。假设网络只是一个明星的风格网络有四个消费者(图1(一)),核心消费者年代₁可以采取信息共享策略获取信息后,无论是定量信息或食品卫生信息,消费者可以免费得到它,而他们又可以共享的信息或选择不共享。在图1与6 (b)星形网络消费者,消费者选择共享策略(a),而是因为它有更多的网络连接、信息传输的速度和共享是广泛的。在图的类型1(c)网络连接,除了核心消费者和其他消费者,也有其他消费者之间的连接等年代₂₁和年代₂₂。在这种情况下,其他消费者选择的概率将增加信息共享策略,即multiconnection不同成员之间的关系在同一网络将加强信息共享和传播。此外,社交网络也可以通过成员重新连接。在两个星网络(a)和(b)的消费者,连接有两种选择:一是形成新的网络结构如图1(d)之间的连接的核心消费者星形网络(a)和其他消费者的星形网络(b);另一种是组建一个新的网络结构如图1(e)的增加,星形网络的核心消费者之间的联系(a)和星形网络的核心消费者(b)。然而,与社交网络(d)相比,社交网络(e)打破了原来的平衡,形成一个新的网络,因为核心消费者之间的联系。网络的范围更广泛,核心消费者会选择信息共享,而其他消费者可能选择不共享信息,因为搭便车行为。因此,分享行为在网络(e)更宽。这意味着更复杂的社会网络,较强的影响量化self行为对消费者的健康食品消费。因此,我们提出假设4。

假设4。社交网络将适度量化自我和消费者的健康食品消费之间的关系。
随着中国社会经济的不断发展和人口流动的增加,传统的家庭受到影响的概念。个人开始更加注重个人价值和利益,改变从生存理性社会理性26]。的改变,社会关系的覆盖率和力量改变了主要来自情感网络仪器网络与情感混合网络。情感网络是基于家庭的概念和血缘关系,具有较强的稳定性和nonselectivity [26]。此外,社交网络基于情感和血缘关系比个人成就更关注个人健康。就像父母更关心孩子的健康,而不是孩子的学术和职业成就。工具性网络主要是基于职业或同学之间的关系。社会关系网络成员将建立更多的外部化根据自己的目的和需要和网络连接主要是基于共同利益。更关注个人成就而不是身体健康。例如,帮助网络成员更容易创业和一起分享工作经历,而不是专注于健康在一起27]。在工具性网络,信息共享比健康相关的职业相关。因此,我们提出假设5。

假设5。与仪器网络相比,情感网络调节效应较强。

3所示。材料和方法

3.1。对象和方法

3.1.1。实验操作

这个实验的目的是检查量化自我影响居民的健康食品的消费意愿和规模。受试者随机分为对照组(她推出),活性定量组(空气质量准则)和被动定量组(PQG)。对照组没有提供任何信息。被动的定量实验小组提供的食物信息,包括蛋白质、碳水化合物、热量,等等,并提供最低每天人体所需的营养物质。活跃的食品成分信息量化实验组隐藏,,受试者可以积极查看食品成分信息或直接选择没有看它。

陕西来自一所大学的90名学生参加了实验,实验,实验对象被安排参与在一定时期。在实验之前,基本统计特征,如性别、年龄、食品消费偏好,和习惯的主题和一个简短的问卷调查。受试者随机分为对照组(她推出),积极量化组(空气质量准则)和被动量子化集团(空气质量准则)。整个样本的人口统计特征如图所示2。

从图2在性别方面,对照组和实验组的分布是相似的,和男性受试者的数量等于或超过的女性主题。在对照组,分别为男性和女性受试者占50%。主动量化组和被动定量组中,男性占53.33%和63.3%,分别。年龄分布而言,受试者的最低年龄是17岁,最大年龄是25年,和整体年龄分布相对比较均匀。为例,在对照组,43.3%的受试者年龄小于20年,36.7%的受试者在21至23岁之间,20%的受试者年龄超过24年了。从图可以看出2在不同性别和年龄的分布是相似的。因为样品是随机分配到不同的组,结果表明,不同群体之间的比较是可靠的。

3.1.2。调查研究

基于现有研究的深入理解成熟规模和采访专家,我们开发了相关变量的测量量表结合研究现状。预测测试后30 5相关领域的学者和普通消费者,本研究最终确定正式问卷。为了确保调查的有效发展,除了使用网络问卷调查,本研究也采取了一些城市和农村居民和大学生在陕西和浙江作为调查对象。总共1000份问卷发放,收集987份问卷。筛选后45无效问卷,如失踪答案和一致的选择测试项目,最后获得有效问卷942份(有效回收率为94.2%)。受访者的人口学特征如表所示1。

3.2。变量选择和测量

3.2.1之上。量化自我

结合的研究观点Zhang et al。6和周等28),10项消费者定量信息的偏好和定量确定参与消费的意愿,分别包括“我很关心食品的营养,”“我更喜欢健康的食物,”“我愿意合理消费食品通过评估食品营养,”“我愿意参与食品消费通过评估食品营养,”“我愿意选择安全的选择相同的食物营养效率根据量化自我后的饮食需求。“在这项研究中,问卷的验证性因素分析安装:χ²/ df = 3.26, RMSEA = 0.06, NFI = 0.998, - = 0.999, CFI = 0.999。问卷的内部一致性系数为0.742。通过SPSS分析降维,根据特征值大于1的标准,得到了两个变量:消费者定量信息的偏好和定量的意愿和五项属于前五项属于后者。结果与问卷设计的期望相一致。

3.2.2。健康的食品消费

指的测量尺度由潘宁,汪幸科的居民的健康食品消费编译,包括10项健康食品的消费意愿和规模,如“我喜欢有机食品与普通食品,”“我要注意食物的营养成分,当我购买它,”“我要注意食物是否包含有害的成分如添加剂当我买它,”“我要注意食品质量当我买它,”“每周购买猪肉的量,”“每周有机猪肉的数量购买,”“水果每周购买的成本,”和“吃方便面的频率和其他快餐产品/周。“在这项研究中,问卷的验证性因素分析安装:χ²/ df = 2.84, RMSEA = 0.07, NFI = 0.999, - = 0.998, CFI = 0.999。问卷的内部一致性系数为0.728。通过因子分析和降维,得到了两个变量根据特征值大于1的标准:消费者的食品消费的意图和食品消费规模,有5个项目属于前者,四项属于后者,一项被删除由于低负荷值。结果基本上符合预期的问卷设计。

3.2.3。社交网络

《社交网络》问卷编制的方(29日)采用了13项,比如我的兄弟姐妹,我的朋友在微信群的数量,我加入社区的数量在互联网上,等等。工具性网络包含6项,如“我与许多同学保持密切联系”等;情感网络包含7项,比如“我与同年龄的亲戚关系密切”之类的(金和李)。在这项研究中,问卷的验证性因素分析安装:χ²/ df = 2.69, RMSEA = 0.08, NFI = 0.999, - = 0.999, CFI = 0.98。问卷的内部一致性系数为0.676。根据特征值大于1的标准,得到了两个变量:情感网络和工具网络,属于前7项和6项属于后者。结果与预期一致的问卷设计。

3.3。实证方法和模型

3.3.1。赫克曼两步方法

赫克曼两步方法主要用于处理样本偏差和自我选择的问题,也可以解决自己挑选的内生问题行为。在本文中,居民也有自我选择的问题,样本偏差。研究的影响量化自我健康食品消费的意愿和规模,量化自我的方程和食品消费规模,设置如下:

在这里,是健康食品消费和规模量化自我。量化自我选择方程如下:

在这里,是否选择量化自我影响自我量化的因素,如年龄,性别,教育,等等。如果方程(1)是直接估计,我们会选择性偏差的估计量。

从模型中可以看出

和

这表明如果我们直接使用方程(1)来估计 ,我们忽略的条件均值 。此外,方程(4)可以写成:

然后,我们得到, 在哪里的相关系数 , ; 的标准偏差 ,和的标准偏差 。

首先,使用概率单位模型来估计方程(2基于所有的样品,所有样品的倾向选择量化self行为。使用估计的结果,我们可以计算 。

其次,把作为一个参数被估计使用的样本选择量化自我和估计方程(6) 。

3.3.2。请路径建模

请路径模型主要包括两部分:测量模型被称为外部模型,它描述了潜变量和可测量的变量之间的关系。结构模型,也称为内部模型,描述了内生潜变量与外生潜变量之间的关系,以及外生潜变量之间的关系。本研究主要使用请建模来分析社会网络的作用在量化自我影响居民的健康食品消费。

让是一个潜在的变量X_h是一个可测量的变量,然后,之间的关系和X_h可以用三种形式表达:反射式本构类型和多色的类型。

(1)反射式。在反射式,潜变量(LV)反映了每一个可测量的变量(MV),和每一个可测量的变量可以表示为一个简单的对其潜变量的回归方程:

中值是0,和标准偏差是1,预测规范满足条件:

当反射类型出现在模型中,第一步是使用主成分分析测试独特的维度,克伦巴赫系数和狄龙戈尔茨坦的系数。

主成分分析表明,如果第一个特征根大于1,第二个特征值小于1,根或第二特征值根小于第一特征值根,然后群可测量的变量是独一无二的(30.]。因此,它可以确定,第一主成分正相关与所有或至少大部分的可测量的变量。如果有一个负相关可测量的变量,它可以被视为变量不能完全揭示其潜在变量,应该从模型中删除的总结。

克伦巴赫系数作为测试标准的前提下唯一的维度是一群 - - - - - -维可测变量相互呈正相关。首先,变量的集团应该是标准化。写方差如下: 在越大 ,更可测变量满足要求的独特的维度,从而引入 ,

结果表明,克伦巴赫系数达到最大值 当

方程(11)可以转化为

如果克伦巴赫的大于0.7,这表明,自相关系数方差比越接近其最大,可测量的变量满足集团独特的维度。

狄龙戈尔茨坦的系数是略优于克伦巴赫系数评价的独特性。系数设置主要是根据简单的潜变量和可测变量之间的回归模型。首先,方差根据方程(计算7)和剩余被认为是独立的。

较大的 ,更多的变量满足要求的独特的维度,而定义的如下:

假设的可测量的变量X_h和潜变量标准化,是潜变量吗可以通过第一主成分估计t₁可测量的变量可以估计的相似系数 和第一主成分t₁。可以估计 。因此,Dillon-Goldenstein估计的给药

如果大于0.7,可测变量的组织被认为是独一无二的。

(2)建设性的类型。建设性的形式,潜变量是由一群可测量的变量,它可以表示为加权残差之和:

建设性的形式,可测量的变量可以属于多个潜变量。同时,它符合预测标准:

假设残余向量的平均值为0,也不是相关的可测量的变量X_h。请算法参数估计,如果相关的符号是,变量应该被删除。

4所示。结果与讨论

4.1。结果

以下4.4.1。量化自我的影响消费者的健康食品消费

(1)实验结果。首先,分析不同消费者是否从事量化self行为。从实验对象,消费者的量化自我意识和实际量化self行为在不同性别和不同年龄群体。从性别的角度来看(图3),男整体量化意识很低,只有30%的男性受试者高定量认识,48%的女性受试者有很高的定量认识。在实际的量化self行为,68.75%的男性受试者的量化过程中的行为选择食物,和85.71%的女性受试者的实际数量的行为。因此,从性别的角度来看,女性受试者量化意识和行为比男性高。

从年龄的角度来看(图4),年长的受试者,其量化意识越强;69.44%的受试者年龄小于20年,67.65%的受试者在21至23岁之间,75%的受试者年龄超过24年中等或高定量认识。但量化self行为的结果显示不同的趋势:在组21 - 23岁的受试者,90%采用了量化self行为,而在20岁和24岁的受试者,大约70%的人选择量化self行为。可以看出,年龄没有显著差异量化self行为的选择。结合量化意识和定量研究对象的行为,可以看出,超过65%的受试者将选择量化self行为。

此外,通过观察健康食品的意识和量化self行为之间的关系(图5(一个)),我们可以发现,受试者健康食品更有可能选择量化自我意识。只有70%的受试者健康食品选择量化自我意识较低,而75%和87.5%的受试者与中度或健康食品选择量化自我意识高,分别。与健康食品的意识的提高,消费者选择量化的概率增加,和假设1验证。

独立样本的结果T测试表明,消费意愿没有显著差异她推出和PQG(图之间的健康食品5 (b))。与她推出相比,受试者PQG报告稍高的消费意愿健康食品(米= 1.83,SD = 0.83 vs米SD = 0.80 = 2.1,F(58)= 1.59, )。然而,健康的食品消费的意图有显著差异之间的公鸡和空气质量准则,以及PGQ和空气质量准则。与她推出相比,空气质量准则具有更高的健康食品消费的意图(米= 2.47,SD = 0.62 vs米SD = 0.83 = 1.83,F(58)= 11.03, ),表明受试者主动采取量化self行为有更高的健康食品消费的意图。空气质量准则的健康食品消费意愿高于PQG (米= 2.47,SD = 0.62 vs米SD = 0.80 = 2.1,F(58)= 3.87, ),这表明受试者活动性量化self行为有更高的健康食品消费意图比被动量化自我。

至于量化自我的影响在健康食品的消费规模,独立样本的结果T试验表明,有她推出和PQG(图之间没有显著差异5 (c))。与她推出相比,PQG报告健康食品的消费规模略高(米= 23.43,SD = 3.97 vs米SD = 5.65 = 21.78,F(58)= 1.70, )。然而,有显著差异公鸡之间的健康食品消费的规模和空气质量准则,以及PQG和空气质量准则。空气质量准则的科目有更高的规模比她推出健康食品消费(米= 27.52,SD = 5.52 vs米SD = 5.65 = 21.78,F(58)= 15.79, )。与PQG相比,空气质量准则具有更高的消费的健康食品(米= 27.52,SD = 5.52 vs米SD = 3.97 = 23.43,F(58)= 10.82, ),这表明受试者与活跃self-quantification有更高的消费的规模比那些被动self-quantification健康食品。

通过分析她推出的影响,PQG,空气质量准则在消费者的意愿和健康食品消费的规模,它可以发现,受试者活跃的量化有更高的意愿和食品消费的规模,和量化self行为能促进消费者的健康食品的消费意愿和规模。假设2和3进行了验证。

(2)实证结果。赫克曼两步方法是用来测试消费者是否选择量化self行为和定量之间的关系的行为和消费者的健康食品消费的意图和规模。结果如表所示2。,列(1)消费者的概率单位回归的定量行为,和列列(2)和(3)指示量化self行为对消费者的健康食品的消费意愿和规模的控制下自己挑选的偏见。

从列(1)的结果,常系数为0.324,这意味着nonquantized定量的比率是0.324不考虑其他因素的影响。消费者选择量化nonquantized的比率是1.383。调查样本中,它表明,个人选择量化是38.3%高于个人没有选择的量化。此外,对消费者的健康意识有显著积极影响量化自我选择。对数变换后的系数是1.035,这表明消费者健康意识高与低健康意识高于3.5%。假设1再次验证。从列(2)的结果,消费者量化自我有显著的积极影响健康食品的消费意愿,系数为0.292,显著水平的1%。这表明条件下,提高消费者的量化self行为和消费者的消费意愿健康食品增加了29.2%,假设2验证。列(3)的结果表明,消费者的影响量化自我消费的健康食品是0.351,这表明改善消费者的量化self行为,健康食品的消费者的消费规模增长了35.1%,和假设3验证。

4.1.2。社交网络的调节作用

此外,请路径建模是用来测试过程中社会网络的调节作用量化自我对健康食品消费的影响。结果如表所示3。,列(1)-(3)社交网络的调节结果量化self-influence过程中对消费者的健康食品消费的意图,和列(4)-(6)的调节结果是社交网络的过程中量化self-influence对消费者的健康食品消费规模。

从柱(1)的结果,量化self行为和社交网络有正向且显著的影响消费者的购买意愿健康食品系数为0.190和0.273,分别和两个明显的水平为1%。同时,量化自我的交集和社交网络消费意愿具有积极的影响,这意味着社交网络将适度量化self行为在消费意愿的影响。即社交网络越复杂,越强的影响量化self行为对消费者的健康食品的消费。列(4)社交网络的调节作用在健康食品的消费规模,及其调节系数是0.069。假设4验证。

列(2)和(5)显示情感社交网络上的缓和效果量化自我和健康食品消费之间的关系。结果表明,无论是消费者的消费意愿健康食品或消费规模、情感社交网络有积极缓和效应系数分别为0.116和0.073。列的结果(3)和(6)表明该仪器网络也有积极的调节效应系数为0.080和0.063,而系数是显著的5%和10%。情感网络和工具性网络的结果进一步验证假设4。从系数,与此同时,无论是健康食品消费的意图或消费规模、量化自我和情感网络的交叉项系数大于量化自我和工具性网络,表明情感网络的调节效应更强,和假设5验证。

4.2。讨论

实验和实验测试的结果符合的结论奥尔特加et al。31日)和Pocol et al。32),但有差异。奥尔特加的结果等。31日)表明,消费者的食品安全的选择是影响消费者的偏好;他们测量消费者的偏好选择食品安全属性的猪肉,把食品安全风险认知。几个选择实验模型,包括潜在的类分对数和随机参数,建立了捕捉消费者偏好的异质性。他们的研究结果表明,中国消费者愿意支付最高政府认证程序,紧随其后的是第三方认证,可追溯系统和特定于产品的信息。但我们的研究结果表明,消费者的健康食品的消费意愿和规模可能还受到量化self行为的影响。Pocol et al。32]探讨Z一代大学生集群基于日常水果和蔬菜的消费在新兴市场经济,发现大多数集群成员都知道的价值经常食用新鲜水果和蔬菜以保持健康和整体健康(33]。我们的结果补充的结论是,客户提供量化self行为会有更高的意愿购买安全的食物。

社交网络的调节作用的结果显示金正日和李的类似的情况(34]。他们指出,在Facebook的朋友越多,就越有可能个人选择了自我表现,个人会做出类似的决定。胡锦涛et al。(35)使用贝叶斯个性化的排名基于多层社区和指出,社交网络会影响个人的行为。虽然马塞尔et al。36)表示,消费者的信息来源选择的食品安全是亲戚和朋友,我们的研究结果表明,情感社交网络发挥更大的作用,量化self-influence健康食品消费行为。

在大数据的背景下,数字鸿沟鼓励投机取巧企业利用消费者的权利和利益,以及量化自我暗示的出现开始的全面数字化领域的消费者认知。通过跟踪和测量self行为状态,消费者的健康状况和生命过程变得越来越视觉和可预测的。量化自我的实现和渗透使消费者的需求判断和行为选择越来越准确、合理。这是非常重要的对于消费者关注健康的食物消费和营养。

基于信息理论的认知和感知风险理论,结合社会认知,本研究探讨了内部机制的自我量化健康食品消费,这给定量分析带来了新的见解行为的形成和理解消费者的健康食品消费的参与意愿。研究的角度而言,由于角度的限制,内部机制的相关研究缺乏整体思维的形成消费者愿意购买健康食品。突破现有研究的局限性关注个体层面探索相关问题,结合的现实越来越社会化的量化自我技术的支持下,本研究更准确地解释了量化自我概念的内涵从个人和社会的结合的角度,全面理解消费者的意愿的形成机制量化自我健康食品消费。在研究内容方面,大多数现有的研究认为约束等有限的时间和精力,操作技能不足,不良习惯自己作为消费者的量化的主要原因在健康食品消费,不考虑社会网络的影响。本研究从个体差异的角度,构造了一个理论框架来分析消费者的健康食品消费基于信息感知和感知风险理论,这使得一个合理的补充研究消费者的定量self行为和健康食品消费行为。专注于量化自我作为社会化实践的本质和依靠社会认知理论,本文解释了消费者的差异化的选择是否参与量化自我面对社交网络。从关系的角度来看,内部机制的不同介绍了社交网络对消费者的健康食品消费,进一步阐明理论的适用的边界。在研究方法方面,尽管现有的研究认识到参与的必要性的实现量化自我积极效用和强调的重要性,明确消费者的内部机理,量化自我参与行为对健康食品的消费,相关问题的认识仍处于描述性的探索阶段。本研究文献综述的基础上,形成相关的假设,由一系列的实验验证和调查问卷,并定义和确认的内部关系中各种元素的关系量化自我和消费者的健康食品消费。

5。结论

本研究分析消费者的量化self行为和健康食品消费通过实验室实验和现场调查和探讨社会网络的作用在量化self行为和健康食品消费从复杂网络的角度。通过理论分析和实证研究,本研究获得三个主要结果:(1)健康意识可以促进消费者选择量化self行为;(2)消费者的量化self行为有助于促进他们的购买意愿和购买健康食品的规模;(3)社交网络中发挥积极的调节作用的关系量化self行为和健康的食品消费。两种情感网络和工具性网络有重要的调节作用,但前者更强。

本文讨论了量化自我对消费者的健康食品消费的影响从社会网络的角度,深入探讨了不同的社交网络是如何影响两国之间的关系。同时,本文扩展了信息感知理论和感知风险理论,加强信息认知的作用,信息传播,和风险认知在不同社交网络的连接,这将深深影响量化自我在食品消费的影响。此外,现实意义而言,本文的结论可以为食品企业提供实际指导优化产品包装和量化创新产品设计。此外,有关结论还可以提供一些支持政府引导居民建立食品营养概念,形成量化自我的习惯,使食品消费决策,合理地购买食物。

与先前的研究相比,本研究有创新,如用实验数据和调查数据同时加强数据来源的多样性和实证结果的可靠性。本文讨论了量化自我行为和健康食品的消费者的消费行为,有助于扩大消费行为的研究从十字架上的行为和经济学的角度。然而,在这项研究中也有一些缺陷。例如,尽管这项研究的规模引用先前的研究的成熟规模作为参考,由于消费者的多样性和复杂性行为和社交网络、问卷项目可能不会完全反映相关的变量。此外,本研究主要侧重于社交网络的调节作用,但是否有其他角色需要在后续研究中进一步探讨。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(72003113),人文社会科学研究基金的教育部(18 yjc890012),陕西和软科学项目创新能力支持计划(2020 krm118)。