精致餐饮感知真实性的测量:FADAS量表的开发与验证
《International Journal of Gastronomy and Food Science》:Measuring perceived authenticity in fine dining: development and validation of the FADAS scale
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时间:2026年09月20日
来源:International Journal of Gastronomy and Food Science 3.7
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摘要尽管真实性研究具有重要意义,但迄今为止相关研究仍处于碎片化状态,且缺乏专门的测量工具,这使得对其评估和战略管理变得复杂。本研究旨在设计并验证一套测量量表,以便对高端餐饮中的真实性进行实证评估,既提供坚实的理论框架,又提供适用于该行业的方法学工具。为此,本研究采用混合方法路
摘要
尽管真实性研究具有重要意义,但迄今为止相关研究仍处于碎片化状态,且缺乏专门的测量工具,这使得对其评估和战略管理变得复杂。本研究旨在设计并验证一套测量量表,以便对高端餐饮中的真实性进行实证评估,既提供坚实的理论框架,又提供适用于该行业的方法学工具。为此,本研究采用混合方法路径,结合定性与定量技术。通过对消费者进行深入访谈,识别高端餐饮真实性的关键维度,并结合对现有文献的广泛回顾。基于上述发现,研究者编制并优化了测量题项,经专家评估后,通过探索性因子分析和验证性因子分析进行检验。本研究的主要贡献在于提出了一套专为高端餐饮开发的测量量表——高端餐饮真实性维度评估量表(FADAS),该量表克服了以往模型的局限性,为未来在其他体验型奢侈品领域的研究提供了可复制的方法学基础。心理测量学特性表明,FADAS量表为考察餐饮情境中的真实性感知提供了可靠的工具。测量模型还显示出在广泛地理区域内初步的稳定性。
章节摘要
烹饪领域中的概念化与真实性
真实性已成为营销和消费者研究中的核心概念,因为它影响品牌可信度、消费者忠诚度和品牌传播的有效性(Miller, 2015; Becker et al., 2018)。除传播一致性之外,真实性与文化及历史合法性密切相关,并塑造了消费者对产品、服务和体验的评价方式(Weinberger, 2008)。在旅游和酒店业情境中,真实性已被与感知联系在一起
研究设计与场景
本研究采用混合方法顺序设计,包含三个主要阶段:理论回顾、定性探索与定量验证(见表2)。首先,通过专门的文献回顾和对资深消费者的深入访谈,从概念上界定了高端餐饮真实性的核心维度。随后,通过严格的心理测量学分析(探索性因子分析和验证性因子分析)开发并优化了FADAS量表。本研究聚焦于高端餐厅
高端餐饮中真实性的维度
本研究进行了理论回顾,以识别塑造餐饮品牌与体验中真实性感知的根本维度。该回顾将真实性置于更广泛的概念框架中,将其与连续性、可信度和完整性等概念联系起来(Beverland & Farrelly, 2010; Urde et al., 2007)。
此外,本研究还进行了15次深入访谈(PI)(见表3),遵循McCracken(1988)提出的方法论指南。定性研究
理论贡献
研究发现在高端餐饮体验情境中实证识别了真实性的多维结构,为真实性研究做出了贡献。
本研究的主要贡献在于开发并实证验证了一套旨在捕捉高端餐饮情境中感知真实性的测量工具。本研究并非引入一套全新的真实性概念,而是旨在对真实性进行情境化和操作化
结论
本研究旨在设计并实证验证FADAS(高端餐饮真实性维度评估量表),这是一套用于衡量高端餐饮情境中感知真实性的工具。通过结合定性探索与定量验证的多阶段方法学过程,研究者识别并操作化了真实性的四个关键维度。研究结果为该量表在所研究样本中的信度和效度提供了初步的实证支持。
该
未引用参考文献
Arnould and Price, 2003; Beverland, 2005; Braun and Clarke, 2006; Coupland, 2010; Dwivedi and McDonald, 2018; Hu and Bentler, 1999; Nunes et al., 2021; Ochoa, 2002; Pillow et al., 2017; Rossiter, 2002; Trilling, 2009; Wang, 1999.
数据声明
支持本研究结果的数据因伦理限制未公开。根据《赫尔辛基宣言》中列出的伦理原则,研究参与者获得了完全的保密和匿名保护,并被告知其回答将仅用于研究目的,不会在研究团队之外分享。因此,数据集包含敏感和可识别的信息,在未经许可的情况下无法公开
利益冲突声明
作者声明不存在已知的竞争性经济利益或可能对本论文所报告的工作产生影响的个人关系。
写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本工作期间,作者使用了OpenAI (2025)。
ChatGPT [大语言模型]。
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利益冲突声明
作者声明不存在已知的竞争性经济利益或可能对本论文所报告的工作产生影响的个人关系。
Coral Cenizo
商业经济学系,经济与商学院,圣保罗-CEU大学,CEU大学集团。西班牙马德里,Julián Romea 23号,邮编28003
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