李琪　馬凱　阮燕雅

摘要：針對淘寶評價機制下負面評論和其評分等級不一致的現象，引用產品類型作為調節(jié)變量，采用實驗情境設計的方法對淘寶平臺下極端評論等級對負面評論有用性進行了2×2的實證研究。研究發(fā)現，負面評論有用性由于評級的不同而產生差異。對于搜索產品類型而言，好評下的負面評論的感知有用性顯著高于差評下的負面評論感知有用性；而這一區(qū)別在體驗產品中并不顯著。

關鍵詞：評論評級；有用性；體驗產品；搜索產品

中圖分類號：F713.55 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）04-0102-05

Abstract： There are inconsistencies between negative comments and their review ratings. Based on this phenomenon， referencing product type as an adjustment variable， using the method of experimental conditions， it designed 2×2 empirical research to find out how extreme ratings affect the helpfulness of the negative comments in the Taobao platform. It found that the helpfulness of negative comments vary due to different review ratings. Product type for search good，perceived helpfulness of the negative comments under positive rating was significantly higher than that of the negative comments under negative rating， while this difference in the experience good is not significant.

Key words： review rating； helpfulness； experience good； search good

作為口碑的一種重要形式，在線評論在電子商務的蓬勃發(fā)展中扮演著越來越重要的角色。研究發(fā)現消費者在關注在線評論內容時更加關注負面評論，因為負面評論往往能夠明確揭示商品的質量問題或缺點，而正面評價卻略顯模糊[1]。另外，目前有一種現象也能夠對此作解釋，那就是在線評論中好評過多，這樣負面評價就更顯得彌足珍貴。目前國內C2C型網站中好評率普遍在95%以上[2]，國外學者也研究發(fā)現eBay用戶反饋信息極大部分都是正面的占比99.1% [3]。針對這一現象也有不少研究做出了解釋。有學者調查發(fā)現有不少消費者都有過給出正面評分（如好評）但卻給出負面評論的經歷[4]。究其原因，Resnick等在eBay信譽機制研究中指出，消費者會擔心負面的評級會遭到賣家的報復而選擇正面的評級[3]。國內也有此類的新聞報道證實消費者的顧慮并不是沒有緣由的，如2012年的“壽衣門”事件（一淘寶用戶由于給差評而收到賣家寄送的壽衣）。也正如此，越來越多消費者在商品評價時都要權衡三分，造成了不少負面評論都隱藏在好評評分等級下的現象。

以往學者做了不少關于評論內容、評級對消費者感知有用性的研究。Pavlou和Dimoka通過實證研究，發(fā)現eBay中商品的好評和差評比中評的影響作用更大[5]。Mudambi等通過亞馬遜顧客評論研究發(fā)現評論的極性（極端評分）會影響評論的感知有用性[6]。國內學者廖成林研究發(fā)現評分等級與在線評論有用性顯著負相關，對評論的接受者而言，中評和差評往往具有更高的有用性[7]。他認為中差評更客觀，能揭示商品的不足，為消費者降低產品信息的不對稱。但是他沒有注意到好評中還包含著理性思考后的負面評論，并沒有分開考慮評級和評論內容的不一致性。針對以上研究視角，本文實證研究負面評論和評級的不一致性對感知有用性的影響。

1文獻綜述與研究假設

1.1歸因理論

歸因理論最早是HeiderF提出用來解釋兩個事件因果效應關系的框架。他認為人們有需要去做一種基本的預測和對環(huán)境的控制，以及需要理解他人為什么如此做的原因；而他把個人對自己或他人的態(tài)度或行為的歸因分為兩種：一是個人內部原因；二是外部原因（如環(huán)境或者其他刺激）[8]。Sen等運用歸因理論在調查消費者關于評論有用的態(tài)度是通過產品還是非產品相關屬性所界定的研究中，認為評論者基于外部原因（產品等）比內部原因（評論者自身的因素）的評價會更能決定評論有用性[9]。

這也就意味著，潛在消費者對評論內容歸因的不同會對評論的有用性產生沖擊。當潛在消費者看到一條差評下的負面評論時，更傾向于解讀為一條負面評論，而且能感知到較強的負面情感傾向，更可能認為評論內容代表評論者的個人主觀意見而不一定能反應真實的產品信息（內部原因）。當潛在消費者看到一條好評下的負面評論時，更傾向于感知評論者做出這條評論的原因是否受到外界的干擾（外部原因），如淘寶下給差評對評論者有潛在風險，正因此，潛在消費者會認為評論者的評論內容更可信，有用性更高。Ghose和Ipeiroti以及國內學者郝媛媛運用樣本均值和標準差的評測文本特征方法研究發(fā)現包含正負情感傾向更能反映評論的客觀性，因而有用性更高[1，10]。Petty等在研究信息內容的文章中指出，理性、客觀的強信息比感性、主觀的弱信息更有效[11]。相對于差評下的負面評論，好評下的負面評論可以在某種程度上被認為正負情感傾向混雜度更高，更能反映評論的客觀性，因此有用性也更高。

基于以上梳理，提出假設：

H1：好評下的負面評論內容的有用性高于差評下的負面評論的有用性

1.2產品類型和有用性

現有學者關于評論有用性的研究中已經驗證了產品類型對評論有用性會有顯著影響。但是這種影響卻隨著實驗對象和實驗環(huán)境的不同發(fā)生著變化。關于產品分類，不少研究都采用Nelson關于產品類型的分類方法將產品類型劃分為體驗產品和搜索產品，分類的依據在于消費者接觸產品前是否能夠感知到產品的真實質量[12]。Mudambi等在網絡環(huán)境下又對產品類型進行了進一步的說明，指出影響消費者的搜索成本的重要因素就是產品的類型，通過亞馬遜商品評論實證研究發(fā)現體驗產品的適中評論比極端的評論更有效，但對搜索產品而言，極端評論會被認為是可靠的[6]。Sen等對體驗產品和實用產品研究也發(fā)現不同情感傾向對不同的產品類型有用性不同。因此本文在探究好評和差評對負面評論有用性的影響時也納入產品類型的影響[9]。

基于以上理論梳理和假設H1，提出如下假設：

H2：極端評論等級（好評和差評）對負面評論的有用性受到產品類型的調節(jié)

H21：對于體驗產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

H22：對于搜索產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

2實證研究

2.1實驗情景設計

本研究采用實驗情景假設的方法模擬淘寶真實的評論環(huán)境來完成對實驗數據收集。使用工具模擬真實的評論閱讀環(huán)境。首先是一組1（10條負面評論）×2（負面評論：搜索產品VS體驗產品）的基本組實驗，然后是一組2（好評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）×2（差評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）的交叉對比實驗。一共7組實驗，每組實驗對象不少于40人，而且確保實驗對象只能進行其中一組實驗?；窘M實驗主要用來挑選無差異的兩條分別關于搜索產品和體驗產品的負面評論，作為對比實驗的負面評論內容。

2.2變量控制與實驗材料

2.2.1產品類型的控制

4結語

本研究針對淘寶等C2C平臺中好評評級下給出負面評論這一有趣的現象，探究好評下的負面評論的有用性。研究采用情景實驗設計的方法，實驗結果證實了好評下的負面評論對消費者來說更有用并受到產品類型調節(jié)，其中搜索產品結果顯著，體驗產品結果并不顯著。

本文的研究成果對消費者、商家和淘寶等第三方服務平臺都很有意義。對消費者而言，某些時候關注好評下的產品評論更可能得到有用的結果，降低搜索成本；對商家而言，不僅僅要關注差評，還要注意對好評下的負面評論做出進一步的售后服務，如追加評論解釋等；對淘寶等C2C平臺而言，需要促進消費者留下真實的評論信息，減少評論者自身的顧慮和感知風險，完善信譽評價機制降低潛在消費者的搜索成本。

本文尚有一些不足之處需要改進。第一，情景實驗樣本對象僅僅是20～30歲的大學生群體，并不能代表我國網購的所有人群，人數也不是非常充足。第二，同時受資源成本所限也沒有在統(tǒng)一時間地點進行實驗，可能會有天氣、所處網絡環(huán)境對實驗干擾等的影響。

參考文獻：

[1]郝媛媛，葉強，李一軍.基于影評數據的在線評論有用性影響因素研究[J].管理科學學報，2010（8）：78-88，96.

[2]李宏.負面在線評論及其補救措施對顧客購買意愿的影響[D].東華大學，2012.57-174.

[3]ResnickP，ZeckhauserR.Trust among Strangers in Internet Transactions：Empirical Analysis of eBay's Reputation System[J].Advances in Applied Microeconomics，2002，11：127-157.

[4]陶曉波. C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息的反饋策略研究[J]. 北京工商大學學報（社會科學版），2013（1）：70-74.

[5]Pavlou P A，Dimoka A.The Nature and Role of Feedback Text Comments in Online Marketplaces：Implications for Trust Building，Price Premiums，and Seller Differentiation [J].Information Systems Research，2006，17（4）：392-414.

[6]Mudambi SM，Schuff D.What Makes a Helpful Online Review？ A Study of Customer Reviews on Amazon.com[J].MIS quarterly， 2010，34（1）：185-200.

[7]廖成林，蔡春江，李憶.電子商務中在線評論有用性影響因素實證研究[J].軟科學，2013（5）：46-50.

[8]Heider F.The Psychology of Interpersonal Behavior[J].New York，NY，1958.

[9]Sen S，Lerman D.Why Are You Telling Me This？ An Examination into Negative Consumer Reviews on the Web[J].Journal of Interactive Marketing，2007，21（4）：76-94.

[10]Ghose A，Ipeirotis P G.Designing Novel Review Ranking Systems：Predicting the Usefulness and Impact of Reviews[C].Proceedings of the Ninth International Conference on Electronic Commerce.ACM，2007.303-310.

[11]Petty R E， Cacioppo J T， Schumann D.Central and Peripheral Routes to Advertising Effectiveness：The Moderating Role of Involvement[J].Journal of Consumer Research，1983，10（2）：135.

[12]Nelson P. Advertising as Information[J].The Journal of Political Economy，1974，82（4）：729-754.

[13]Chevalier J A， Mayzlin D. The Effect of Word of Mouth on Sales：Online Book Reviews[J].Journal of Marketing Research，2006，43（3）：345-354.

[14]中國互聯網絡信息中心，2012年中國網絡購物市場研究報告[R].2013.

（責任編輯：唐杰）

基于以上梳理，提出假設：

H1：好評下的負面評論內容的有用性高于差評下的負面評論的有用性

1.2產品類型和有用性

現有學者關于評論有用性的研究中已經驗證了產品類型對評論有用性會有顯著影響。但是這種影響卻隨著實驗對象和實驗環(huán)境的不同發(fā)生著變化。關于產品分類，不少研究都采用Nelson關于產品類型的分類方法將產品類型劃分為體驗產品和搜索產品，分類的依據在于消費者接觸產品前是否能夠感知到產品的真實質量[12]。Mudambi等在網絡環(huán)境下又對產品類型進行了進一步的說明，指出影響消費者的搜索成本的重要因素就是產品的類型，通過亞馬遜商品評論實證研究發(fā)現體驗產品的適中評論比極端的評論更有效，但對搜索產品而言，極端評論會被認為是可靠的[6]。Sen等對體驗產品和實用產品研究也發(fā)現不同情感傾向對不同的產品類型有用性不同。因此本文在探究好評和差評對負面評論有用性的影響時也納入產品類型的影響[9]。

基于以上理論梳理和假設H1，提出如下假設：

H2：極端評論等級（好評和差評）對負面評論的有用性受到產品類型的調節(jié)

H21：對于體驗產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

H22：對于搜索產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

2實證研究

2.1實驗情景設計

本研究采用實驗情景假設的方法模擬淘寶真實的評論環(huán)境來完成對實驗數據收集。使用工具模擬真實的評論閱讀環(huán)境。首先是一組1（10條負面評論）×2（負面評論：搜索產品VS體驗產品）的基本組實驗，然后是一組2（好評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）×2（差評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）的交叉對比實驗。一共7組實驗，每組實驗對象不少于40人，而且確保實驗對象只能進行其中一組實驗。基本組實驗主要用來挑選無差異的兩條分別關于搜索產品和體驗產品的負面評論，作為對比實驗的負面評論內容。

2.2變量控制與實驗材料

2.2.1產品類型的控制

4結語

本研究針對淘寶等C2C平臺中好評評級下給出負面評論這一有趣的現象，探究好評下的負面評論的有用性。研究采用情景實驗設計的方法，實驗結果證實了好評下的負面評論對消費者來說更有用并受到產品類型調節(jié)，其中搜索產品結果顯著，體驗產品結果并不顯著。

本文的研究成果對消費者、商家和淘寶等第三方服務平臺都很有意義。對消費者而言，某些時候關注好評下的產品評論更可能得到有用的結果，降低搜索成本；對商家而言，不僅僅要關注差評，還要注意對好評下的負面評論做出進一步的售后服務，如追加評論解釋等；對淘寶等C2C平臺而言，需要促進消費者留下真實的評論信息，減少評論者自身的顧慮和感知風險，完善信譽評價機制降低潛在消費者的搜索成本。

本文尚有一些不足之處需要改進。第一，情景實驗樣本對象僅僅是20～30歲的大學生群體，并不能代表我國網購的所有人群，人數也不是非常充足。第二，同時受資源成本所限也沒有在統(tǒng)一時間地點進行實驗，可能會有天氣、所處網絡環(huán)境對實驗干擾等的影響。

參考文獻：

[1]郝媛媛，葉強，李一軍.基于影評數據的在線評論有用性影響因素研究[J].管理科學學報，2010（8）：78-88，96.

[2]李宏.負面在線評論及其補救措施對顧客購買意愿的影響[D].東華大學，2012.57-174.

[3]ResnickP，ZeckhauserR.Trust among Strangers in Internet Transactions：Empirical Analysis of eBay's Reputation System[J].Advances in Applied Microeconomics，2002，11：127-157.

[4]陶曉波. C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息的反饋策略研究[J]. 北京工商大學學報（社會科學版），2013（1）：70-74.

[5]Pavlou P A，Dimoka A.The Nature and Role of Feedback Text Comments in Online Marketplaces：Implications for Trust Building，Price Premiums，and Seller Differentiation [J].Information Systems Research，2006，17（4）：392-414.

[6]Mudambi SM，Schuff D.What Makes a Helpful Online Review？ A Study of Customer Reviews on Amazon.com[J].MIS quarterly， 2010，34（1）：185-200.

[7]廖成林，蔡春江，李憶.電子商務中在線評論有用性影響因素實證研究[J].軟科學，2013（5）：46-50.

[8]Heider F.The Psychology of Interpersonal Behavior[J].New York，NY，1958.

[9]Sen S，Lerman D.Why Are You Telling Me This？ An Examination into Negative Consumer Reviews on the Web[J].Journal of Interactive Marketing，2007，21（4）：76-94.

[10]Ghose A，Ipeirotis P G.Designing Novel Review Ranking Systems：Predicting the Usefulness and Impact of Reviews[C].Proceedings of the Ninth International Conference on Electronic Commerce.ACM，2007.303-310.

[11]Petty R E， Cacioppo J T， Schumann D.Central and Peripheral Routes to Advertising Effectiveness：The Moderating Role of Involvement[J].Journal of Consumer Research，1983，10（2）：135.

[12]Nelson P. Advertising as Information[J].The Journal of Political Economy，1974，82（4）：729-754.

[13]Chevalier J A， Mayzlin D. The Effect of Word of Mouth on Sales：Online Book Reviews[J].Journal of Marketing Research，2006，43（3）：345-354.

[14]中國互聯網絡信息中心，2012年中國網絡購物市場研究報告[R].2013.

（責任編輯：唐杰）

基于以上梳理，提出假設：

H1：好評下的負面評論內容的有用性高于差評下的負面評論的有用性

1.2產品類型和有用性

現有學者關于評論有用性的研究中已經驗證了產品類型對評論有用性會有顯著影響。但是這種影響卻隨著實驗對象和實驗環(huán)境的不同發(fā)生著變化。關于產品分類，不少研究都采用Nelson關于產品類型的分類方法將產品類型劃分為體驗產品和搜索產品，分類的依據在于消費者接觸產品前是否能夠感知到產品的真實質量[12]。Mudambi等在網絡環(huán)境下又對產品類型進行了進一步的說明，指出影響消費者的搜索成本的重要因素就是產品的類型，通過亞馬遜商品評論實證研究發(fā)現體驗產品的適中評論比極端的評論更有效，但對搜索產品而言，極端評論會被認為是可靠的[6]。Sen等對體驗產品和實用產品研究也發(fā)現不同情感傾向對不同的產品類型有用性不同。因此本文在探究好評和差評對負面評論有用性的影響時也納入產品類型的影響[9]。

基于以上理論梳理和假設H1，提出如下假設：

H2：極端評論等級（好評和差評）對負面評論的有用性受到產品類型的調節(jié)

H21：對于體驗產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

H22：對于搜索產品來說，好評下的負面評論相比于差評下的負面評論更有用

2實證研究

2.1實驗情景設計

本研究采用實驗情景假設的方法模擬淘寶真實的評論環(huán)境來完成對實驗數據收集。使用工具模擬真實的評論閱讀環(huán)境。首先是一組1（10條負面評論）×2（負面評論：搜索產品VS體驗產品）的基本組實驗，然后是一組2（好評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）×2（差評下的負面評論：搜索產品VS體驗產品）的交叉對比實驗。一共7組實驗，每組實驗對象不少于40人，而且確保實驗對象只能進行其中一組實驗。基本組實驗主要用來挑選無差異的兩條分別關于搜索產品和體驗產品的負面評論，作為對比實驗的負面評論內容。

2.2變量控制與實驗材料

2.2.1產品類型的控制

4結語

本研究針對淘寶等C2C平臺中好評評級下給出負面評論這一有趣的現象，探究好評下的負面評論的有用性。研究采用情景實驗設計的方法，實驗結果證實了好評下的負面評論對消費者來說更有用并受到產品類型調節(jié)，其中搜索產品結果顯著，體驗產品結果并不顯著。

本文的研究成果對消費者、商家和淘寶等第三方服務平臺都很有意義。對消費者而言，某些時候關注好評下的產品評論更可能得到有用的結果，降低搜索成本；對商家而言，不僅僅要關注差評，還要注意對好評下的負面評論做出進一步的售后服務，如追加評論解釋等；對淘寶等C2C平臺而言，需要促進消費者留下真實的評論信息，減少評論者自身的顧慮和感知風險，完善信譽評價機制降低潛在消費者的搜索成本。

本文尚有一些不足之處需要改進。第一，情景實驗樣本對象僅僅是20～30歲的大學生群體，并不能代表我國網購的所有人群，人數也不是非常充足。第二，同時受資源成本所限也沒有在統(tǒng)一時間地點進行實驗，可能會有天氣、所處網絡環(huán)境對實驗干擾等的影響。

參考文獻：

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[2]李宏.負面在線評論及其補救措施對顧客購買意愿的影響[D].東華大學，2012.57-174.

[3]ResnickP，ZeckhauserR.Trust among Strangers in Internet Transactions：Empirical Analysis of eBay's Reputation System[J].Advances in Applied Microeconomics，2002，11：127-157.

[4]陶曉波. C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息的反饋策略研究[J]. 北京工商大學學報（社會科學版），2013（1）：70-74.

[5]Pavlou P A，Dimoka A.The Nature and Role of Feedback Text Comments in Online Marketplaces：Implications for Trust Building，Price Premiums，and Seller Differentiation [J].Information Systems Research，2006，17（4）：392-414.

[6]Mudambi SM，Schuff D.What Makes a Helpful Online Review？ A Study of Customer Reviews on Amazon.com[J].MIS quarterly， 2010，34（1）：185-200.

[7]廖成林，蔡春江，李憶.電子商務中在線評論有用性影響因素實證研究[J].軟科學，2013（5）：46-50.

[8]Heider F.The Psychology of Interpersonal Behavior[J].New York，NY，1958.

[9]Sen S，Lerman D.Why Are You Telling Me This？ An Examination into Negative Consumer Reviews on the Web[J].Journal of Interactive Marketing，2007，21（4）：76-94.

[10]Ghose A，Ipeirotis P G.Designing Novel Review Ranking Systems：Predicting the Usefulness and Impact of Reviews[C].Proceedings of the Ninth International Conference on Electronic Commerce.ACM，2007.303-310.

[11]Petty R E， Cacioppo J T， Schumann D.Central and Peripheral Routes to Advertising Effectiveness：The Moderating Role of Involvement[J].Journal of Consumer Research，1983，10（2）：135.

[12]Nelson P. Advertising as Information[J].The Journal of Political Economy，1974，82（4）：729-754.

[13]Chevalier J A， Mayzlin D. The Effect of Word of Mouth on Sales：Online Book Reviews[J].Journal of Marketing Research，2006，43（3）：345-354.

[14]中國互聯網絡信息中心，2012年中國網絡購物市場研究報告[R].2013.

（責任編輯：唐杰）