基于物联网的追溯系统对食品消费行为的影响机制与效果研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71701075
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Though IoT technologies such as NFC and QR code provide new opportunities for traceability systems to promote food consumption behavior, the mechanism and effects need further investigation. This project follows the “mechanism analysis --> performance evaluation” procedure, and includes four research topics. First, we develop a scale to measure the perceived quality of IoT-based traceability systems, which provides a solid basis for empirical studies on consumer behavior. Second, we highlight the feature that traceability systems can work as both extrinsic cues and intrinsic cues, integrate cue utilization theory and elaboration likelihood model, analyze the central route and peripheral route through which traceability systems influence consumers’ perceptions of food quality, and explain how IoT technologies will affect the route choice. Further, we examine how traceability systems influence consumers’ purchase intention and word-of-mouth referrals through quality inference from a signaling theory perspective. Finally, we establish a traceable food diffusion model based on empirical results to forecast market response, and evaluate the economic effect of traceability systems on food consumption behavior during the whole product life cycle. This project enriches information system and food consumption theories, and provides insights for companies’ using traceability systems to promote food consumption behavior.
物联网技术如NFC和二维码为追溯系统促进食品消费行为创造了新的机会,但其影响机制和影响效果尚待深入研究。本项目以“机制分析-->效果评价”的研究思路展开,主要包括四个方面的研究内容。首先,构建了基于物联网的追溯系统感知质量测量量表,为后续消费者行为实证研究奠定了基础;其次,根据追溯系统兼具内外部质量线索的特点,结合线索利用理论和精细加工可能性模型,分析了追溯系统影响消费者食品质量推断的中枢路径和边缘路径机制,并探讨了物联网技术对路径使用的影响;进一步,从信号理论视角分析了追溯系统经由食品质量推断对消费者购买和推荐行为的影响机制;最后,基于实证研究结论构建可追溯食品扩散仿真模型来预测市场响应,从而评价追溯系统在产品全生命周期内对消费行为的影响效果。本项目丰富了信息系统与食品消费行为理论,也为企业如何使用追溯系统促进食品消费行为提供了有益启示。

结项摘要

我国居民的食品消费习惯近年来发生了显著转变,健康、安全、绿色食品的需求快速增长。但是,食品真实质量却通常难以判断。物联网技术如NFC和二维码为追溯系统促进食品消费行为创造了新的机会。消费者可以使用手机app 读取二维码追溯标签,从而方便地获取大量追溯信息,但其影响机制和影响效果尚待深入研究。本项目以“机制分析—>效果评价”的研究思路展开。首先,构建了基于物联网的追溯信息感知质量测量量表,确定出三个维度来衡量追溯信息的感知质量:产品诊断性、信息量和可信度,研究结果为国内外研究者在基于物联网的追溯系统情境下开展消费者行为研究奠定更坚实的基础。其次,以有机牛奶消费者为目标受试者,从感知不确定视角分析了追溯信息感知质量对消费者食品购买意向的影响机制。研究表明,追溯信息感知质量对有机食品的购买意向有直接的正向影响;感知不确定性中介了追溯信息的感知质量和购买意向之间的关系;产品信息的感知重要性正向地调节了感知不确定性与购买意向之间的关系。研究结论揭示基于物联网的追溯系统可以提供各种类型的充分信息以提高了消费者对追溯信息的感知质量,从而提高消费者购买有机食品的意向。进而,将品牌、价格、质量认证标签和追溯标签作为基本属性,设计了离散选择实验,探讨消费者在购买牛奶时如何选择不同的产品。研究结果表明消费者对追溯标签的支付意愿最高(对数字码标签的支付意愿为2.85元,对QR码标签的支付意愿为3.04元);识别了四个消费者群体及其市场份额,包括价格意识(9.8%)、平衡思维(19.8%)、健康意识(57.5%)和环境意识(12.9%)四类消费群体。研究建议乳品企业应该首先关注食品追溯系统,其次是质量认证和品牌。最后,使用计算机仿真方法,从产品生命周期视角评价追溯系统对食品消费行为的影响效果,结论显示物联网可以缩短食品的市场导入时间(导入期和发展期的时间跨度),并提高市场成熟期的平均销售量。前者体现了物联网在产品扩散方面的价值,而后者体现了物联网对食品企业稳定获得收益的价值。本项目整合了多个理论视角,综合使用了问卷调查、离散选择试验和计量经济分析方法,为信息系统如何作为质量线索影响消费者行为做出了理论创新,提供了新的见解。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Understanding heterogeneous consumer preferences in Chinese milk markets: A latent class approach
了解中国牛奶市场的异质消费者偏好:潜在类别方法
  • DOI:
    10.1111/1477-9552.12327
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Agricultural Economics
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xiang Wu;Bin Hu;Jie Xiong
  • 通讯作者:
    Jie Xiong
The myth of retail pricing policy for developing organic vegetable markets
发展有机蔬菜市场零售定价政策的神话
  • DOI:
    10.1016/j.jretconser.2019.02.013
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Retailing and Consumer Services
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Xiang Wu;Jie Xiong;Haitao Li;Han Wu
  • 通讯作者:
    Han Wu

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  • 通讯作者:
    吴翔

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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