I2QJ69Y3

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28 octobre 2020 12:23

2 novembre 2020 22:02

Objectif L'objectif de cet article est d'explorer un modèle et de noter le classement des facteurs de confiance des messages sur les aliments biologiques dans les réseaux sociaux. Conception / méthodologie / approche La recherche a été divisée en quatre phases. Le premier a utilisé la revue de la littérature sur la confiance, la confiance des produits, la confiance des aliments biologiques et la confiance dans les réseaux sociaux. Cette revue a été préparée comme une hypothèse sur la confiance des messages sur les aliments biologiques dans le réseau social. Le second a utilisé un entretien ciblé pour compléter l'hypothèse mentionnée à 31 facteurs qui affectent la confiance des messages sur les aliments biologiques dans les réseaux sociaux. Dans la troisième phase, 300 formulaires ont été utilisés pour collecter des informations auprès des consommateurs iraniens en vue d'une analyse factorielle exploratoire. Enfin, des réseaux de neurones ont été utilisés pour déterminer le classement des facteurs mentionnés. Résultats Les résultats montrent 31 facteurs qui affectent la confiance des messages sur les aliments biologiques dans les réseaux sociaux. Les résultats de cette étude ont montré que les producteurs iraniens et internationaux d'aliments biologiques peuvent être en mesure de diffuser des messages de confiance sur leurs produits sur les réseaux sociaux en prenant en compte ces 31 facteurs. Cette étude a également exploré un modèle construit à l'aide de l'EPT qui a montré que six facteurs ont un effet positif sur le niveau de confiance des messages sur les aliments biologiques dans les réseaux sociaux. Implications pratiques Cette recherche aide efficacement les producteurs d'aliments biologiques à mieux comprendre les facteurs de confiance et les moyens d'améliorer cette confiance dans les plans de marketing du cyberespace et d'augmenter leurs ventes. Originalité / valeur Pour la première fois, cette recherche cherche un modèle pour les facteurs affectant la confiance des consommateurs dans les aliments biologiques dans les réseaux sociaux, et dans l'étape suivante, elle classe ces facteurs avec les réseaux de neurones artificiels.

Purpose The purpose of this paper is to explore a model and note the ranking of the trust factors of messages about organic food in social networks. Design/methodology/approach The research was divided into four phases. The first employed the literature review about Trust, Trust of products, Trust of organic foods and Trust in the social networks. This review was prepared as some hypothesis about the trust of messages about organic food in the social network. The second employed a focused interview to supplement the mentioned hypothesis to 31 factors that affect the trust of messages about organic food in social networks. In the third phase, 300 forms were used to collect information from Iranian consumers for exploratory factor analysis. Finally, neural networks were used to determine the ranking of the mentioned factors. Findings The results show 31 factors that affect the trust of messages about organic food in social networks. The results of this study showed that Iranian and international organic foods producers may be able to spread messages of trust about their products in social networks by attending to these 31 factors. This study also explored a model constructed using EFA that showed that six factors have a positive effect on the level of trust of messages about organic food in social networks. Practical implications This research effectively helps organic food producers to better understand the trust factors and ways to improve that trust in cyberspace marketing plans and to increase their sales. Originality/value For the first time, this research seeks a model for the factors affecting consumer trust in organic foods in social networks, and in the next step, it ranks these factors with artificial neural networks.

None

• AB - Spécifique
• FREDO production et filière
• consommateur
• consumer
• organic food
• trust

• ANN
• social networks

British Food Journal

ahead-of-print

2020-01-01

1 janvier 2020

10.1108/BFJ-04-2020-0302 Le DOI est une URL unique de référencement d'une publication. Il est donc plus fiable et permanent qu'une URL classique

0007-070X L’ISSN est un code de 8 chiffres servant à identifier les journaux, revues, magazines, périodiques de toute nature et sur tous supports, papier comme électronique.