本研究は，暗黙マインドセットが，貧困問題への寄付行動に与える影響を，知覚された寄付の効力感（PDE）と受益者への非難に着目して検証した。研究1では，個人の安定的傾向である特性としてのマインドセットを対象に調査を行った。その結果，成長マインドセットはPDEを高め，それを通じて寄付意図を促進する認知的プロセスが確認された一方，伝統的な寄付の規定要因とされる非難の媒介効果は支持されなかった。研究2では，文章プライミングを用いた介入によって一時的な状態としてのマインドセットを誘発し，実際の金銭寄付行動への波及効果を検討した。分析の結果，成長マインドセットはPDEと寄付意図を順次高めることで寄付行動を促進したが，非難を経由する経路は再び支持されなかった。以上より，貧困支援における寄付行動を促進する主要な要因は，感情的な非難の抑制ではなく，自分の寄付が変化をもたらすというPDEの形成にあることが示された。本研究は，暗黙マインドセット研究と寄付行動研究を理論的・実務的に拡張するものである。

Algorithmic personalization on social media carries a dual psychological impact: it may alleviate cognitive burden while simultaneously provoking autonomy-related concerns. This study develops and empirically tests a dual-pathway reactance framework explaining how algorithm-induced psychological strain contributes to social media discontinuance. Integrating the Stressor–Strain–Outcome perspective with Psychological Reactance Theory, we conceptualize information overload and uniqueness neglect as parallel psychological experiences that increase psychological reactance and, in turn, discontinuance intention. Using survey data from X users and structural equation modeling, we find that personalization significantly reduces uniqueness neglect but does not significantly affect information overload. Both uniqueness neglect and information overload increase psychological reactance, with identity-related perceptions exhibiting a comparatively stronger association. Reactance strongly predicts discontinuance intention, confirming its central motivational role. Interaction analysis reveals that algorithm awareness moderates the cognitive pathway: personalization reduces perceived overload among users with higher levels of algorithm awareness, while reductions in uniqueness neglect remain stable across awareness levels. These findings advance theory by clarifying the asymmetric psychological consequences of personalization and positioning psychological reactance as a key mechanism underlying social media discontinuance.

本研究の目的は，電子商取引（EC）のラストマイル配送（LMD）における情報品質を概念化し，顧客満足および再利用意向に及ぼす影響を実証的に明らかにすることである。先行研究を踏まえ，完全性，正確性，フォーマット性，最新性，追跡性，リアルタイム性の6つの先行要因に基づくLMD情報品質モデルを構築し，日本のEC利用者351名を対象に実施したウェブアンケートを用いてPLS-SEMにより検証した。分析の結果，完全性，正確性，追跡性，リアルタイム性がLMD情報品質を有意に高める一方，フォーマット性と最新性は有意な影響を示さなかった。また，LMD情報品質は顧客満足を介して再利用意向に部分的に影響していた。