郝清民,魏鳳霞
(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津300072)
在線評(píng)論一般指消費(fèi)者購(gòu)買商品后在購(gòu)物網(wǎng)站上發(fā)表的有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)論。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告,到2012年12月止,在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物的消費(fèi)者達(dá)2.42億,相比于2011年,增長(zhǎng)率達(dá)24.8%[1]。網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng)基于用戶購(gòu)買力的提升,消費(fèi)者購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的增加和網(wǎng)上交易體系的日趨完善[2]。
大多數(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)站都有撰寫評(píng)論的功能。但有時(shí)一件商品的評(píng)論數(shù)量相當(dāng)龐大,評(píng)論質(zhì)量也參差不齊[3],因此消費(fèi)者如何有效地識(shí)別、利用其認(rèn)為有用的評(píng)論就成為關(guān)注的焦點(diǎn)。
目前,對(duì)在線評(píng)論的研究主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:消費(fèi)者發(fā)表和搜集在線評(píng)論的動(dòng)機(jī)[4]、如何利用在線評(píng)論來制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略[5]、在線評(píng)論對(duì)銷售業(yè)績(jī)、消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響[6]。與在線評(píng)論有用性相關(guān)的研究多從評(píng)論文本特性、圖書、電影等方面展開[7-8],并未充分關(guān)注評(píng)論者屬性。
基于以上原因,文章從評(píng)論者要素和評(píng)論自身屬性出發(fā),對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行實(shí)證研究。
消費(fèi)者在網(wǎng)上購(gòu)買商品時(shí),總是在可供選擇的商品中反復(fù)進(jìn)行比較、分析,直到找到最滿意的商品。然而,由于網(wǎng)購(gòu)的虛擬性,消費(fèi)者無法看到產(chǎn)品實(shí)物,無法了解所購(gòu)產(chǎn)品是否真正滿足自己的要求,只能通過閱讀已購(gòu)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論來決定自己的購(gòu)買決策。
(1)在線評(píng)論有用性的內(nèi)涵。Mudambi等[9]把評(píng)論的有用性定義為已購(gòu)買者發(fā)表的有助于其他消費(fèi)者做出購(gòu)買決策的在線產(chǎn)品評(píng)價(jià)。本文把其定義為:消費(fèi)者通過閱讀評(píng)論對(duì)產(chǎn)品有了進(jìn)一步的了解并由此堅(jiān)定或改變自己當(dāng)初的選擇時(shí),則認(rèn)為該評(píng)論是有助于消費(fèi)者購(gòu)買決策的。
(2)在線評(píng)論有用性的影響因素分析。在線評(píng)論本身對(duì)其有用性的影響:評(píng)論發(fā)布時(shí)間、評(píng)論標(biāo)題的主客觀性、評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論內(nèi)容的主客觀性都會(huì)影響消費(fèi)者的決策進(jìn)而影響評(píng)論有用性。評(píng)論內(nèi)容的主客觀性不容易評(píng)定,標(biāo)題是評(píng)論正文的概括,通過閱讀標(biāo)題,消費(fèi)者就大概可以了解評(píng)論正文的內(nèi)容。評(píng)論星級(jí)極端性、評(píng)論情感傾向雖已被研究過,但研究結(jié)論卻不一致,如殷國(guó)鵬等[10]在對(duì)電影的研究中指出,相比于極端性評(píng)論,中性評(píng)論的有用性更高,而Dellarocas等[11]指出,其他的消費(fèi)者認(rèn)為極端的評(píng)論更具價(jià)值。因此從評(píng)論文本特性角度,選取了評(píng)論長(zhǎng)度、評(píng)論星級(jí)極端性、評(píng)論情感傾向和評(píng)論標(biāo)題主客觀性四個(gè)影響因素。
評(píng)論撰寫者對(duì)評(píng)論有用性的影響:在亞馬遜網(wǎng)站上,多種因素影響評(píng)論者的排名,評(píng)論者已發(fā)表評(píng)論整體的有用程度和是否連續(xù)地發(fā)表高質(zhì)量評(píng)論是最重要的兩個(gè)影響因素,因此評(píng)論者排名可以很好地表示評(píng)論者信譽(yù);歷史評(píng)論數(shù)量能很好地衡量評(píng)論者的專業(yè)水平與購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)。從評(píng)論者屬性角度,選取了評(píng)論者空間排名和歷史評(píng)論數(shù)量?jī)蓚€(gè)影響因素。
是否產(chǎn)品類型(搜索型、體驗(yàn)型)不同,評(píng)論文本特性影響評(píng)論有用性的效果也不一樣。因此本文進(jìn)一步研究了產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)。
在亞馬遜網(wǎng)站上消費(fèi)者對(duì)商品的總體評(píng)價(jià)分五個(gè)星級(jí)。五星表示購(gòu)買者對(duì)產(chǎn)品非常高的正面評(píng)價(jià)。一星表示購(gòu)買者對(duì)產(chǎn)品非常低的負(fù)面評(píng)價(jià)。三星則表示一種中立的態(tài)度。本研究把評(píng)論星級(jí)分為三個(gè)層次,一星和五星為極端評(píng)論,二星和四星為介于極端和中立之間的評(píng)論,三星為中立的評(píng)論。
考慮到評(píng)論對(duì)銷售的重要影響力,商家可能采用一些優(yōu)惠措施誘導(dǎo)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品打高分,極端的正面評(píng)論有可能是不真實(shí)的;而極端負(fù)面的評(píng)論可能帶有更多個(gè)人主觀情感,消費(fèi)者往往對(duì)極端負(fù)面的評(píng)論也持質(zhì)疑態(tài)度。因此提出如下研究假設(shè)。
H1:評(píng)論的極端性和評(píng)論有用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
評(píng)論的星級(jí)打分只是代表了購(gòu)買者對(duì)產(chǎn)品的綜合評(píng)價(jià),評(píng)論本身的文本內(nèi)容是對(duì)星級(jí)打分的進(jìn)一步解釋,這才是消費(fèi)者最關(guān)注的。較長(zhǎng)的評(píng)論通常是評(píng)論者用心去寫的,會(huì)包含與產(chǎn)品相關(guān)的更多信息,通過閱讀此評(píng)論,消費(fèi)者可能會(huì)找到更多有用信息,從而減少自己對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的不確定性。因此提出如下假設(shè)。
H2:評(píng)論長(zhǎng)度與評(píng)論有用性存在正相關(guān)關(guān)系。
根據(jù)在線評(píng)論描述內(nèi)容的不同,可把評(píng)論分為客觀事實(shí)型和主觀評(píng)價(jià)型??陀^事實(shí)型更多的是描述與產(chǎn)品性能相關(guān)的信息,而主觀評(píng)價(jià)型會(huì)帶有更多的個(gè)人感情色彩。消費(fèi)者在購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)會(huì)根據(jù)商家提供的信息對(duì)產(chǎn)品形成初步的印象,只有消費(fèi)者有意愿購(gòu)買時(shí)才會(huì)參考在線評(píng)論,參考在線評(píng)論只是為了確定產(chǎn)品本身的性能是否與商家對(duì)產(chǎn)品的描述一致,而不是更多地去參考評(píng)論者的個(gè)人感受。如果商品評(píng)論包含較多的個(gè)人觀點(diǎn),往往被認(rèn)為并不可靠或者無助于消費(fèi)者做出購(gòu)買決策[12]。標(biāo)題是評(píng)論正文的概括,通過閱讀標(biāo)題,消費(fèi)者就大概可以了解評(píng)論正文的內(nèi)容。只有具有吸引力的評(píng)論標(biāo)題,才有可能引發(fā)消費(fèi)者進(jìn)一步閱讀評(píng)論正文。因此提出如下假設(shè)。
H3:評(píng)論標(biāo)題越客觀,評(píng)論有用性越高。
傳統(tǒng)口碑的許多研究表明,相比于正面口碑,負(fù)面口碑更有助于消費(fèi)者做出購(gòu)買決策。但是近年來一些學(xué)者給出了不同的結(jié)論。Sen等[13]的研究表明,在線評(píng)論情感傾向確實(shí)影響評(píng)論有用性,只是正向評(píng)論較負(fù)向評(píng)論的影響更大。Adaval[14]的情感一致理論支持了這一觀點(diǎn):人們?cè)谠u(píng)價(jià)產(chǎn)品的屬性時(shí),與其心情一致的信息對(duì)其影響更大。人們?cè)诰W(wǎng)購(gòu)時(shí),通過搜尋會(huì)找到自己感興趣的商品,只有商家對(duì)產(chǎn)品的描述與消費(fèi)者預(yù)期一致時(shí)才會(huì)去關(guān)注評(píng)論,參考評(píng)論往往只是為了確定產(chǎn)品的真實(shí)質(zhì)量是否與商家描述的一致,從而更加堅(jiān)定自己的決策。因此,消費(fèi)者在參考評(píng)論時(shí),一般對(duì)產(chǎn)品都懷著正向預(yù)期,當(dāng)看到大量正面評(píng)論時(shí),即使出現(xiàn)少量負(fù)面評(píng)論也會(huì)堅(jiān)定自己最初的購(gòu)買決策。因此提出如下假設(shè)。
H4:在線評(píng)論的平均正向情感傾向與評(píng)論有用性呈正相關(guān)關(guān)系。
由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性,評(píng)論者身份的不確定,有的評(píng)論者不負(fù)責(zé)任地發(fā)表一些不真實(shí)的信息來誘導(dǎo)消費(fèi)者。因此信息的來源是影響在線評(píng)論可信度的一個(gè)重要因素。亞馬遜網(wǎng)站提供了豐富的評(píng)論者信息,這些信息一定程度上可以制約其發(fā)送不真實(shí)的信息。王平等[15]的研究則表明,發(fā)評(píng)者受關(guān)注度越高,所發(fā)表的評(píng)論其有用性越高。亞馬遜網(wǎng)站上的評(píng)論者排名可以很好地表示評(píng)論者信譽(yù);那些經(jīng)常發(fā)表有用評(píng)論的評(píng)論者,會(huì)得到閱讀者較高的認(rèn)可,其獲得的排名自然更高。因此提出如下假設(shè)。
H5:評(píng)論者已有排名與該評(píng)論有用性成負(fù)相關(guān)關(guān)系,即排名越靠前,評(píng)論有用性越高。
消費(fèi)者在做出最終決定之前,一般傾向于向具有購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者或具有相關(guān)知識(shí)的專家征求意見。由于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性,信息不對(duì)稱,評(píng)論閱讀者往往會(huì)參考評(píng)論者的相關(guān)信息,因此發(fā)評(píng)者可信度可以影響消費(fèi)者對(duì)評(píng)論質(zhì)量的感知。評(píng)論者歷史發(fā)表評(píng)論的數(shù)量可以很好地衡量其專業(yè)水平與購(gòu)買經(jīng)驗(yàn),評(píng)論數(shù)量高的往往是那些具有一定網(wǎng)購(gòu)經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者,從而其發(fā)表的評(píng)論會(huì)更加可信。因此提出如下假設(shè)。
H6:發(fā)評(píng)者歷史評(píng)論數(shù)量與評(píng)論有用性存在正相關(guān)關(guān)系。
基于亞馬遜的評(píng)論系統(tǒng)較其他網(wǎng)站更加完善,化妝品是典型的體驗(yàn)型產(chǎn)品,照相機(jī)是典型的搜索型產(chǎn)品。文章采用人工搜集的方法,隨機(jī)從亞馬遜網(wǎng)站上選擇了化妝品和數(shù)碼相機(jī)各10種產(chǎn)品,其中化妝品覆蓋了洗面奶、乳液、BB霜、洗發(fā)露等產(chǎn)品,數(shù)碼相機(jī)覆蓋了佳能、索尼等品牌。最終化妝品選取了截止2013年3月29日總投票數(shù)大于2的326條評(píng)論,照相機(jī)選取了截止2013年3月29日總投票數(shù)不少于2的304條評(píng)論,其中剔除掉不符合評(píng)論條件的35條評(píng)論(如對(duì)評(píng)論標(biāo)題主客觀性的評(píng)判存在較大爭(zhēng)議的),最終得到有效評(píng)論595條。搜集內(nèi)容包括評(píng)論文本內(nèi)容、評(píng)論的星級(jí)打分、評(píng)論標(biāo)題、發(fā)評(píng)者空間排名和歷史評(píng)論數(shù)量。
(1)因變量(H)。因變量是評(píng)論的有用性,用評(píng)論的有用票數(shù)占總投票數(shù)的百分比來衡量,是0~100之間的連續(xù)數(shù)。
(2)評(píng)論長(zhǎng)度(L)。利用評(píng)論的總字?jǐn)?shù)來衡量評(píng)論長(zhǎng)度,該變量采用對(duì)數(shù)形式。
(3)評(píng)論的極端性(E)。評(píng)論的星級(jí)打分可以直接從網(wǎng)站上得到,文章把一星和五星定義為極端評(píng)論,用“2”表示;三星定義為中立評(píng)論,用“0”表示;二星和四星是介于兩者之間的評(píng)論,用“1”表示。
(4)評(píng)論標(biāo)題的主客觀性(S)。對(duì)于該變量采用二值定義方法,評(píng)論傾向于主觀時(shí)取“1”,傾向于客觀時(shí)取“0”。而對(duì)于評(píng)論標(biāo)題主客觀性評(píng)定,則由經(jīng)常網(wǎng)購(gòu)的若干大學(xué)生采用少數(shù)服從多數(shù)的方法來確定。
(5)評(píng)論的情感傾向(R)。由于評(píng)論的星級(jí)打分能真實(shí)反映消費(fèi)者對(duì)商品的原始態(tài)度,因此采用評(píng)論的星級(jí)打分作為其情感傾向的替代指標(biāo)。
(6)評(píng)論者空間排名(K)和歷史評(píng)論數(shù)量(Q)。評(píng)論者屬性均可以直接從網(wǎng)站上得到??臻g排名越靠前,評(píng)論有用性越高,對(duì)空間排名采用對(duì)數(shù)形式。歷史評(píng)論數(shù)量越多,評(píng)論有用性越高。
(7)控制變量(T)。因變量用評(píng)論有用票數(shù)占總投票數(shù)的百分比來度量,當(dāng)總投票數(shù)不相同時(shí),評(píng)論有用性度量出來的效果也不同。因此,為了研究結(jié)果更加可靠,引入投票總數(shù)作為控制變量。
(8)調(diào)節(jié)變量(A)。為了探討不同類型產(chǎn)品的在線評(píng)論有用性的影響效應(yīng)是否存在差異,把產(chǎn)品類型作為調(diào)節(jié)變量。當(dāng)產(chǎn)品是搜索型(照相機(jī))時(shí),變量的值為“1”,是體驗(yàn)型時(shí)(化妝品)變量為“0”。
采用SPSS18對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了多元線性回歸的分析。以評(píng)論有用性作為因變量,控制變量和評(píng)論本身特征(L,E,S,R)為自變量建立回歸模型1;以控制變量和評(píng)論者屬性(K,Q)為自變量建立模型2;以控制變量、評(píng)論本身特性、評(píng)論者屬性為自變量建立回歸模型3(見表1)。
表1 模型回歸結(jié)果
從模型1中可以看出,評(píng)論長(zhǎng)度、評(píng)論的情感傾向與評(píng)論有用性的系數(shù)為正并通過顯著性檢驗(yàn),因此假設(shè)H2和H5得到初步驗(yàn)證。評(píng)論極端性、評(píng)論標(biāo)題的主客觀性與評(píng)論有用性的系數(shù)為負(fù)并通過顯著性檢驗(yàn),因此假設(shè)H1和H3得到初步驗(yàn)證。并且這四個(gè)變量在加入評(píng)論者要素后仍通過顯著性檢驗(yàn)。
模型2顯示評(píng)論者空間排名與評(píng)論有用性成負(fù)相關(guān)關(guān)系,但并沒有通過顯著性檢驗(yàn),而在模型3加入評(píng)論文本特性后通過了顯著性檢驗(yàn)。這說明評(píng)論者空間排名可能通過評(píng)論文本特性間接地影響評(píng)論有用性,這也是可以理解的。消費(fèi)者在參考評(píng)論時(shí)最關(guān)注的還是評(píng)論本身對(duì)自己是否有幫助,且亞馬遜網(wǎng)站上的評(píng)論者空間排名并沒有顯示在評(píng)論主頁(yè),只有再點(diǎn)擊一下才可以看到與評(píng)論者相關(guān)的信息,因此有些消費(fèi)者為了節(jié)省時(shí)間不會(huì)再去花費(fèi)時(shí)間查看與評(píng)論者相關(guān)的信息。然而亞馬遜網(wǎng)站上影響評(píng)論者空間排名的最重要因素就是評(píng)論者過去所發(fā)評(píng)論的整體有用程度和持續(xù)地發(fā)表新的高質(zhì)量評(píng)論,消費(fèi)者也是很清楚這一點(diǎn)的,所以那些關(guān)注評(píng)論者信息的消費(fèi)者自然會(huì)對(duì)排名靠前的評(píng)論者賦予更高的信任度??傊u(píng)論者空間排名對(duì)評(píng)論有用性還是有一定影響的,它對(duì)評(píng)論有用性的間接效應(yīng)在下面會(huì)進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。
評(píng)論者歷史評(píng)論數(shù)量與評(píng)論有用性在模型2中也沒有通過顯著性檢驗(yàn),雖然在加入評(píng)論文本特性的模型3中通過顯著性檢驗(yàn),但是為負(fù)值,即歷史評(píng)論數(shù)量越多,有用性反而越差,與假設(shè)H6相反。這一結(jié)果在預(yù)料之外,追其原因可能是歷史評(píng)論數(shù)量只能表明該評(píng)論者在亞馬遜網(wǎng)站上購(gòu)物的次數(shù),經(jīng)常購(gòu)物的消費(fèi)者并不一定每次都認(rèn)真地去寫購(gòu)后評(píng)論,他們自身有一定的購(gòu)物經(jīng)驗(yàn),不需要太參考評(píng)論,可能也不會(huì)認(rèn)真地去寫評(píng)論,更多地可能是享受網(wǎng)購(gòu)的樂趣。而那些歷史評(píng)論數(shù)量少,購(gòu)買商品次數(shù)不多或初次在亞馬遜網(wǎng)站上購(gòu)物的消費(fèi)者,為了紀(jì)念這次難忘的購(gòu)物經(jīng)歷反而會(huì)認(rèn)真地寫評(píng)論,因此評(píng)論質(zhì)量就會(huì)高。
為了檢驗(yàn)評(píng)論者屬性是否通過評(píng)論文本特性中的某些自變量來間接地影響評(píng)論有用性,以評(píng)論長(zhǎng)度為因變量,評(píng)論者空間排名與歷史評(píng)論數(shù)量為自變量建立模型4;以評(píng)論情感傾向?yàn)橐蜃兞浚u(píng)論者排名與歷史評(píng)論數(shù)量為自變量建立模型5;評(píng)論有用性為因變量,以評(píng)論長(zhǎng)度和評(píng)論情感傾向?yàn)樽宰兞拷⒛P?。從表2中可以看出3個(gè)模型都通過了顯著性檢驗(yàn),由此可以表明評(píng)論者屬性通過評(píng)論文本特性來間接地影響評(píng)論的有用性。由模型4可知,評(píng)論者空間排名與評(píng)論長(zhǎng)度成負(fù)相關(guān)關(guān)系,即排名越靠前,撰寫的評(píng)論越長(zhǎng),而評(píng)論越長(zhǎng),評(píng)論有用性越高,也進(jìn)一步驗(yàn)證了評(píng)論者空間排名對(duì)評(píng)論有用性的間接效應(yīng)。
表2 評(píng)論者屬性對(duì)因變量的間接效應(yīng)檢驗(yàn)
為了檢驗(yàn)搜索型產(chǎn)品對(duì)評(píng)論有用性的影響與體驗(yàn)型產(chǎn)品對(duì)評(píng)論有用性的影響是否不同,商品類型為調(diào)節(jié)變量的檢驗(yàn)結(jié)果見表3。
由表3可知,產(chǎn)品類型對(duì)在線評(píng)論長(zhǎng)度和評(píng)論者歷史評(píng)論數(shù)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著,對(duì)其他變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著,即無論是體驗(yàn)型產(chǎn)品還是搜索型產(chǎn)品,評(píng)論的極端性、評(píng)論標(biāo)題的主客觀性、評(píng)論的情感傾向、評(píng)論的空間排名對(duì)評(píng)論有用性的影響無顯著差異,均服從自變量對(duì)因變量的直接效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。為了有效地探討調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著的兩個(gè)變量在不同產(chǎn)品類型中的具體影響效應(yīng),分別對(duì)兩類產(chǎn)品進(jìn)行了多元線性回歸分析,結(jié)果見表4。
表3 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
表4 回歸結(jié)果分析
從表4可以看出,在搜索型產(chǎn)品中,評(píng)論長(zhǎng)度與評(píng)論有用性的顯著性水平P=0.036<0.05;在體驗(yàn)型產(chǎn)品中,評(píng)論長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論有用性的顯著性水平為P=0.274>0.05。一個(gè)顯著,一個(gè)不顯著,則說明產(chǎn)品類型具有調(diào)節(jié)效應(yīng),即評(píng)論長(zhǎng)度與評(píng)論有用性呈正相關(guān)關(guān)系,在搜索型產(chǎn)品中更加明顯。究其原因,相比于體驗(yàn)型產(chǎn)品,一般購(gòu)買者往往對(duì)相機(jī)、電腦等搜索型產(chǎn)品缺乏鑒別能力,更多地依靠評(píng)論者發(fā)表的評(píng)論來判斷商家對(duì)產(chǎn)品的功能描述是否真實(shí)可靠,為了更加全面地了解產(chǎn)品的各個(gè)性能,會(huì)盡可能多地去關(guān)注有關(guān)產(chǎn)品的任何細(xì)節(jié)描述,因而在瀏覽在線評(píng)論時(shí)會(huì)更多地關(guān)注篇幅較長(zhǎng)的評(píng)論。
從表4可以看出,在搜索型產(chǎn)品中,評(píng)論者歷史評(píng)論數(shù)量對(duì)評(píng)論有用性的顯著性水平P=0.000<0.05;在體驗(yàn)型產(chǎn)品中,評(píng)論者歷史評(píng)論數(shù)量對(duì)評(píng)論有用性的顯著性水平P=0.221>0.05。一個(gè)顯著,一個(gè)不顯著,則說明產(chǎn)品類型具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。在自變量對(duì)因變量的直接效應(yīng)檢驗(yàn)中,歷史評(píng)論數(shù)量對(duì)評(píng)論有用性的影響并未通過顯著性檢驗(yàn),究其原因,除了歷史評(píng)論數(shù)量通過評(píng)論文本屬性間接地影響評(píng)論有用性之外,另外一個(gè)原因就是,商品類型對(duì)歷史評(píng)論數(shù)量具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。即歷史評(píng)論數(shù)量與評(píng)論有用性成負(fù)相關(guān)關(guān)系,在搜索型產(chǎn)品中更加顯著。
文章從評(píng)論者要素和評(píng)論本身屬性出發(fā),選取亞馬遜網(wǎng)站上體驗(yàn)型產(chǎn)品的典型代表產(chǎn)品和搜索型產(chǎn)品的典型代表產(chǎn)品實(shí)證分析在線評(píng)論的影響因素,進(jìn)一步完善了相關(guān)研究的理論體系。研究表明,無論是體驗(yàn)型產(chǎn)品還是搜索型產(chǎn)品,由于極端評(píng)論往往被認(rèn)為帶有更多的個(gè)人感情色彩,評(píng)論的極端性與評(píng)論的有用性成負(fù)相關(guān)關(guān)系;標(biāo)題是評(píng)論正文的概括,只有評(píng)論標(biāo)題具有吸引力,才有可能吸引消費(fèi)者進(jìn)一步閱讀評(píng)論正文,進(jìn)而對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生影響。驗(yàn)證表明,評(píng)論標(biāo)題越客觀,評(píng)論有用性越高;空間排名代表著評(píng)論者的受關(guān)注度,研究表明評(píng)論者已有排名與該評(píng)論有用性成負(fù)相關(guān)關(guān)系且通過評(píng)論文本特性來間接地影響評(píng)論有用性;評(píng)論長(zhǎng)度與評(píng)論有用性存在正相關(guān)關(guān)系,在搜索型產(chǎn)品中更加明顯;歷史評(píng)論數(shù)量不僅通過評(píng)論文本屬性間接地影響評(píng)論有用性,且商品類型對(duì)歷史評(píng)論數(shù)量具有調(diào)節(jié)效應(yīng),在搜索型產(chǎn)品中,歷史評(píng)論數(shù)量對(duì)有用性的影響效應(yīng)更顯著。
[1]CNNIC.中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2012.
[2]李國(guó)鑫,李一軍,李 兵,等.我國(guó)電子商務(wù)用戶網(wǎng)上購(gòu)物行為的影響因素及其演變:基于2006年與2009年數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].管理評(píng)論,2012,24(7):56-62.
[3]楊 銘,祁 巍,閆相斌,等.在線商品評(píng)論的效用分析研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2012,15(5):65-75.
[4]Kim E E K,Mattila A S,Baloglu S.Effects of gender and expertise on consumers'motivation to read online hotel reviews[J].Cornell Hospitality Quarterly,2011,52(4):399-406.
[5]Moe W W,Trusov M.The value of social dynamics in online product ratings forums[J].Journal of Marketing Re-search,2011,48(3):444-456.
[6]郝媛媛,葉 強(qiáng),李一軍.基于電影面板數(shù)據(jù)的在線評(píng)論情感傾向?qū)︿N售收入影響的實(shí)證研究[J].管理評(píng)論,2009,21(10):95-103.
[7]郝媛媛,葉 強(qiáng),李一軍.基于影評(píng)數(shù)據(jù)的在線評(píng)論有用性影響因素研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2010,13(8):78-88.
[8]孫文俊,薛博召.圖書領(lǐng)域消費(fèi)者在線評(píng)論的有用性影響因素研究[J].江蘇商論,2011,30(5):58-60.
[9]Mudambi S M,Schuff D.What makes a helpful online review?A study of customer reviews on amazon.com[J].MIS Quarterly,2010,34(1):185-200.
[10]殷國(guó)鵬,祝珊.網(wǎng)絡(luò)社區(qū)在線評(píng)論有用性影響模型研究[J].圖書情報(bào)工作,2012,56(16):140-147.
[11]Dellarocas C,Zhang X Q ,Awad N F.Exploring the value of online product reviews in forecasting sales:The case of motion pictures [J].Journal of Interactive Marketing,2007,21(4):23-45.
[12]Zhang Z.Weighing stars:Aggregating online product reviews for intelligent e-commerce applications[J].IEEE Intelligent Systems,2008,23(5):42-49.
[13]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.
[14]Adaval R.Sometimes it just feels right:The differential weighting of affect-consistent and affect-inconsistent product information[J].Journal of Consumer Research,2001,28(1):1-17.
[15]王 平,代 寶.消費(fèi)者在線評(píng)論有用性影響因素實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012,35(2):118-120.