楊朝君+汪俊奎
〔摘 要〕商品的在
線評論已經(jīng)成為影響顧客進行在線購買的重要因素?本文以亞馬遜(中國)網(wǎng)站為例,研究
了在線評論?評論者的數(shù)字特征對評論有用性的影響?通過對五種在線商品的1 845條
在線評論進行實證分析,研究發(fā)現(xiàn):在線評論的評論長度和評論者排名對評論有用性具有正
向影響,同時評論長度對有用性的影響受到品牌的調(diào)節(jié)作用?另外,評論星級對評論有用性
的影響也受到品牌的調(diào)節(jié)作用,并且對于大品牌產(chǎn)品而言,評論的極端性與評論有用性呈“
U”形關(guān)系?
〔關(guān)鍵詞〕在線評論;有用性;品
牌;電子商務(wù)網(wǎng)站
DOI:10.3969/j
.issn.1008-0821.2014.01.027
〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1
008-0821(2014)01-0123-05
The Helpfulness of Online Re
views
——An Analysis Based on The Moderate Effect of Brand
Yang Zhaojun Wang Junkui
(School of Economics & Management,Xidian University,Xian 710071,China)
〔Abstract〕Online reviews have been an important factor that affects customers be
havior of on-line purchase.This paper studied the influence of online reviews an
d reviewers digital characteristics to the helpfulness of the reviews across A
mazon.cn.An analysis of 1845 reviews from Amazon.cn across five products indic
ated that review depth and reviewer ranking have a positive effect on the helpfu
lness of the review.Brand moderates the effect of review depth on the helpfulnes
s of the review.Besides,the effect of review extremity on the helpfulness of the
review also moderated by brand.For products with big brand,there is a“U”relat
ionship between review extremity and the helpfulness of the review.
〔Key words〕online reviews;h
elpfulness;brand;e-commerce website
隨著電子商務(wù)的發(fā)展,以及物流服務(wù)水平的提高,越來越多的人選擇了網(wǎng)上購物這種快
捷方便的購物形式?為了幫助顧客更好地了解要購買的商品,改善在線交易的顧客滿意度,
電子商務(wù)網(wǎng)站均推出了在線評論系統(tǒng),通過讓消費者對自己所購產(chǎn)品進行評價,使得其他消
費者能獲得除了商品描述?專家評論之外的更多信息?在線評論可以降低買賣雙方之間的信
息不對稱,并且這種積極有效的反饋機制可以增加消費者的信任度,從而降低消費者對風險
的感知[1]?CNNIC(2009)的一項調(diào)查顯示有43.3%的人表示在線評論是其進行
購買決策前最看重的因素,這一比例超過了親朋的意見[2]?另外研究也發(fā)現(xiàn)在線
評論對產(chǎn)品的銷量也有著重要的影響?
然而,隨著評論的數(shù)量越來越大,在線評論也出現(xiàn)了信息過載的問題[3],消費者
獲取有用信息的時間成本將大大增加,而購買產(chǎn)品的總成本包括產(chǎn)品成本和搜索成本[
4],所以瀏覽大量在線評論將導(dǎo)致購物總成本的大幅增加?因此,有效識別商品的有用
評論變得至關(guān)重要?許多網(wǎng)站也鼓勵消費者對評論是否有用進行投票,同時提供了按評論時
間?有用性進行排序?然而有些評論能夠獲得大量的投票,有些卻無人問津,那么到底什么
樣的評論才對消費者有用呢?以及哪些因素影響在線評論的有用性呢?
本文以亞馬遜(中國)網(wǎng)站為研究對象,采集五種商品的評論信息,采用實證研究的方法,
研究評論星級?評論長度?評論者排名等因素對評論有用性的影響,以及商品品牌對評論有
用性的調(diào)節(jié)作用?
1 文獻綜述與理論基礎(chǔ)
1.1 在線評論有用性
Mudambi和Schuff將在線評論定義為用戶發(fā)表在公司或第三方網(wǎng)站上的商品的評論信息
[5]?以亞馬遜為代表的電子商務(wù)網(wǎng)站評論由星級評定(1星至5星,1星代表負向極端
,3星代表中立,5星代表正向極端)和評論內(nèi)容構(gòu)成?評論信息可以提高消費者對于網(wǎng)站有endprint
用性和社會存在的感知[6],進而增加消費者在網(wǎng)站的停留時間?隨著評論的增加
,為了讓消費者快速找到有用的信息,在線零售商們又引入評論“有用性”來對評論進行投
票?例如,亞馬遜會在每條評論下方顯示“這條評論對您有用嗎?”,消費者可以進行“是
/否”回答,并且提供了按有用性排序這一功能?研究評論有用性的影響因素可以對現(xiàn)有評
論系統(tǒng)提出改進意見,提高消費者的決策效率?
1.2 在線評論的研究現(xiàn)狀
目前對在線評論有用性的研究主要涉及評論本身特征?評論者特征及產(chǎn)品類型等方面?Muda
mbi和Schuff將產(chǎn)品分為搜索品和體驗品兩類,研究了評論極端性和評論長度對評論有用的
影響,并研究了產(chǎn)品類型對評論有用性的調(diào)節(jié)作用?郝媛媛等以體驗型商品——電影為研究
對象,結(jié)合文本挖掘和實證研究方法,從文本特征出發(fā)探索影響在線評論有用性的影響因素
[7]?而Friske和Racherla則以Yelp.com為研究對象,在搜索品和體驗品
的基礎(chǔ)上增加信任品這一分類,研究了評論者特征(身份批露?評論數(shù)?聲望)?評論特征
(長度?得分)對評論有用性的影響[8]?殷國鵬等以信息采納理論為研究框架,
研究了評論本身特征?評論者要素對評論有用性的影響[9]?高雅等以京東商城手
機評論為研究對象,結(jié)合文本挖掘和實證研究方法,從數(shù)字特征?寫作風格和語義3個維度
研究在線評論投票數(shù)的影響因素[10]?
由此可見,現(xiàn)有研究都未將品牌作為變量進行分析?而品牌既是一個企業(yè)最重要的資產(chǎn)之一
,又作為產(chǎn)品的一個重要屬性能夠影響顧客的購買決策行為?研究表明:品牌名稱會影響在
線消費者對風險的感知[11],并且當產(chǎn)品的屬性信息越少時,品牌名稱顯得更重
要[12]?因此在研究在線評論有用性時,品牌的影響作用不可忽視?本文在現(xiàn)有
研究的基礎(chǔ)上將品牌納入研究模型,根據(jù)品牌占有率將品牌分為大品牌和一般品牌,通過采
集亞馬遜(中國)網(wǎng)站的部分商品評論進行實證研究?
2 理論模型及假設(shè)
2.1 理論模型
本文除了考慮評論和評論者本身特征之外,還引入品牌這一調(diào)節(jié)變量,從而建立在線評論有
用性的品牌調(diào)節(jié)模型?如圖1所示?該模型在關(guān)于評論本身特征方面,選取評論長度?星級
為指標;在評論者特征方面,選取評論者排名為指標?另外,以評論發(fā)表時長(天)為控制
變量,品牌為調(diào)節(jié)變量?
2.2 研究假設(shè)
2.2.1 評論長度
消費者在線購物實際上是一個決策的過程,在此過程中充滿著不確定性,因此需要搜尋有用
的信息來降低這種不確定性,只有當消費者所感知的不確定性大大降低時,方能做出購買決
策?在亞馬遜網(wǎng)站撰寫評論是沒有任何激勵機制的,消費者撰寫評論完全出于自己對信息分
享的熱衷,因此本文認為評論越長其包含的有用信息越多?Tversky(1974)的研究表明,
掌握更多的信息可以增加消費者在進行購買決策時的自信[13]?因此,本文提出
如下假設(shè):
H1:評論長度對評論有用性具有正向影響?
當消費者在進行購物時,品牌起著非常重要的作用,通常品牌作為評估商品質(zhì)量優(yōu)劣的指示
器,能夠降低顧客的購買風險[14]?相比一般品牌,購買大品牌的產(chǎn)品所帶來的
風險更低,其所需的用于消除不確定性的信息也相對少,過長的評論可能包含一些重復(fù)或者
消費者已知的信息?因此,本文提出如下假設(shè):
H2:評論長度對評論有用性的影響受到品牌的調(diào)節(jié),對大品牌而言,評論長度對有用性的正
向影響要小于一般品牌的情況?
2.2.2 評論星級
評論的星級從1星到5星,是評論者態(tài)度極端性的反應(yīng),低星級(1星)表示評論者極端負面
的態(tài)度,高星級(5星)表示評論者極端正面的態(tài)度,而中等星級(3星)表示中立的或?qū)徤?/p>
的態(tài)度[15]?研究表明,具有不同互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗的人對品牌有著不同的依賴程度,
剛開始使用互聯(lián)網(wǎng)購物的人在搜索信息方面缺乏經(jīng)驗,因此對品牌有較強的依賴性,隨著網(wǎng)
聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗的增長,他們對品牌的依賴將減少[16]?Maxwell和Jenni(2008)發(fā)現(xiàn)
對于使用過某一品牌的人更傾向于產(chǎn)生負面信仰,而沒有使用過該品牌的人產(chǎn)生負面信仰的
可能性較低[17]?此外,在進行信息采納時,人們總是首先注意那些與自己的觀
念相一致的信息[18]?因此,對于使用過某品牌的人,極端負面的評論更能引起
他們的共鳴而獲得投票;對于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗不豐富或沒有使用過該品牌的人,他們更相信品牌
的力量,特別是大品牌,因此會投票于極端正面的評論?因此,本文提出如下假設(shè):
H3:評論星級對評論有用性的作用受到品牌的調(diào)節(jié),對于大品牌而言,極端的評論(1星和5
星)相比中等評論(3星)的有用性更高?
2.2.3 評論者排名endprint
消費者在閱讀在線評論時,不僅僅關(guān)注評論的數(shù)量和內(nèi)容的傾向性,也越來越關(guān)心評論內(nèi)容
的可信度[19]?亞馬遜網(wǎng)站根據(jù)評論者所發(fā)全部評論的整體質(zhì)量高低以及評論數(shù)
量的加權(quán)計算結(jié)果,其中對評論的質(zhì)量賦予了很高的權(quán)重?一個評論者的排名高說明他過去
發(fā)表過高質(zhì)量的評論,其發(fā)表的評論更具可信度,因此,本文提出如下假設(shè):
H4:評論者排名對評論有用性具有正向影響?
3 研究方法
3.1 數(shù)據(jù)收集
使用數(shù)據(jù)采集軟件從亞馬遜(中國)網(wǎng)站采集了5種商品,共涵蓋26個品牌的評論數(shù)據(jù)?商
品包括手機?相機?噴墨打印機?MP3播放器?剃須刀,選取這幾種商品主要是因為:①這
些商品相比其他商品擁有較多的評論;②這些產(chǎn)品的品牌對大家來說都比較熟悉而且容易區(qū)
分品牌大小?根據(jù)中關(guān)村在線網(wǎng)(2012年12月8日)公布的品牌占有率的相對大小將品牌劃
分為大品牌和一般品牌兩類,如表1所示?
對這些商品,共采集了截止到2012年12月10日的有用票數(shù)不小于1的1 845條評論,數(shù)據(jù)
樣本描述統(tǒng)計如表2所示?
3.2 變量測量
3.2.1 自變量
(1)評論星級
指評論者對此次購物體驗的總體評分,為離散型數(shù)字,從1~5,可直接從亞馬遜網(wǎng)站獲取?
(2)評論長度
使用評論內(nèi)容的總字數(shù)來測量,從亞馬遜網(wǎng)站采集評論內(nèi)容,再統(tǒng)計其總字數(shù)?
(3)評論者排名
亞馬遜網(wǎng)站評論者的排名是基于其發(fā)表的全部評論的整體質(zhì)量高低以及評論數(shù)量的加權(quán)計算
結(jié)果,只有進入前10 000名時才會顯示,并且如果排名進入了前1 000名時,會在
名字旁邊添加1個優(yōu)秀評論者標識?一共6個這樣的標識:千佳評論者?五百佳評論者?百佳
評論者?五十佳評論者?最佳評論者,因此可以直接從網(wǎng)站上采集評論者排名?為便于統(tǒng)計
,本文將其進行重新編碼:前50名編碼為1,50~100編碼為2,100~500編碼為3,500~1
000編碼為4,1 000以后及沒有排名的編碼為5?
3.2.2 因變量
本文借鑒Racherla和Friske的研究,采用評論有用票數(shù)作為因變量,即對問題“這條評論對
您有用嗎?”,回答了“是”的人數(shù)?
3.2.3 控制變量
Racherla和Friske認為一條評論獲得投票的數(shù)量與其出現(xiàn)在網(wǎng)站上的時間長短有關(guān)系[
8]?包括亞馬遜在內(nèi)的大部分網(wǎng)站都是根據(jù)評論發(fā)表的時間進行倒序排列,即后發(fā)表的
評論會排在前面?研究表明評論的排列順序?qū)οM者的行為有嚴重的影響[20],
面對大量的評論,消費者往往只關(guān)注排在前幾頁上的評論?因此,本文引入評論發(fā)表時長作
為控制變量,采用評論發(fā)表之日至數(shù)據(jù)采集之日歷經(jīng)的天數(shù)來衡量?
3.2.4 調(diào)節(jié)變量
為了探討商品品牌對評論有用性的影響,引入品牌作為模型的調(diào)節(jié)變量,根據(jù)品牌市場占有
率的大小分為大品牌和一般品牌(見表1)?并將其編碼為二值變量,當為大品牌時取“1
”,為一般品牌時取“0”?
3.3 分析與討論
本文采用逐步回歸方法進行回歸分析?由于評論時長?評論長度及有用票數(shù)的非正態(tài)分布,
分別對評論時長及有用票數(shù)進行取對數(shù),以及對評論長度進行標準化的處理,并去掉異常值
?另外,為了研究星級對評論有用性的影響,引入星級和星級的平方兩個變量,如果星級項
的系數(shù)為負,星級平方項的系數(shù)為正,則表示“U”形關(guān)系,反之則為倒“U”形關(guān)系;同時
引入品牌星級?品牌星級平方?品牌評論長度來研究品牌的調(diào)節(jié)作用?最后得到分析
結(jié)果如表3所示?
從表中可以看出:評論長度的系數(shù)為正并且在顯著性水平0.01下顯著,說明評論長度與評
論有用性顯著正相關(guān),假設(shè)H1得到驗證?由于品牌*評論長度的系數(shù)為正,說明評論長度對
評論有用性的影響受到品牌的調(diào)節(jié),對大品牌而言,評論長度對有用性的正向影響要大于小
品牌的情況?分析結(jié)果與假設(shè)H2相反?評論者排名的系數(shù)為負并且在顯著性水平0.01下顯
著,另外排名數(shù)字越大排名越低,說明評論者排名與評論有用性正相關(guān),假設(shè)H4得到驗證?
由品牌*星級和品牌*星級的平方的P值均顯著,說明星級對評論有用性的影響受到品牌的調(diào)
節(jié)作用,為進一步研究其調(diào)節(jié)作用,將數(shù)據(jù)分為兩組:大品牌和一般品牌,得到結(jié)果如表4
?表5所示?表4中星級的系數(shù)為-0.637,星級平方的系數(shù)為0.066并且都在0.001
的水平下顯著,說明星級對評論有用性的影響呈“U”形關(guān)系,即對于大品牌來說,極端評
論的有用性大于中等評論?而對一般品牌而言,則不存在這種關(guān)系?因此假設(shè)H3得到驗證?
綜上所述,本文研究假設(shè)及驗證結(jié)果如表6所示?
表4 大品牌樣本回歸結(jié)果
假設(shè)H1得到驗證,這和Mudambi等(2010)?殷國鵬等(2012)的研究結(jié)果一致,評論長度
從某種程度上說明了評論所包含的信息量,消費者閱讀評論時趨向于信息量大的評論?而假
設(shè)H2中,“對于大品牌而言,評論長度對評論有用性的正向影響要小于一般品牌的情況”這endprint
與分析結(jié)果相反,可能的解釋是:(1)因為文中采用有用票數(shù)作為因變量,而大品牌的關(guān)
注度高于一般品牌,因此其評論可能獲得相對多的投票,所以長度對有用票的影響對大品牌
來說更大;(2)大品牌與一般品牌相比,通常意味著較高的價格,所以購買大品牌也往往
需要消費者獲取更多的信息進行謹慎的決策?在分析結(jié)果中,不考慮品牌的調(diào)節(jié)作用時,星
級與評論有用性之間并不存在顯著關(guān)系,這和Mudambi等(2010)的研究一致,原因是受到
其它變量的調(diào)節(jié)作用?在考慮不同品牌的情況下,發(fā)現(xiàn):對于大品牌而言,極端的評論(1
星和5星)相比中等評論(3星)的有用性更高,即評論的極端性與評論有用性呈“U”形關(guān)
系,這和Cao等[21]的研究一致;而對于一般品牌則不存在這樣的調(diào)節(jié)作用,這
也是本文關(guān)鍵的實證發(fā)現(xiàn)與理論貢獻?假設(shè)H4也得到驗證,這和Racherla等的研究結(jié)果一致
,可能是由于人們判斷事物的現(xiàn)在狀態(tài)往往會更依據(jù)它過去的表現(xiàn)?
4 結(jié)束語
本文以亞馬遜(中國)網(wǎng)站的部分商品評論為研究對象,采用實證研究方法,研究了評論星
級?評論長度?評論者排名對評論有用票數(shù)的影響,并引入品牌這一調(diào)節(jié)變量?研究表明:
評論長度和評論者排名對評論有用性具有正向影響,同時評論長度對有用性的影響受到品牌
的調(diào)節(jié)作用?另外,評論星級對評論有用性的影響也受到品牌的調(diào)節(jié)作用,并且對于大品牌
而言,評論的極端性與評論有用性呈“U”形關(guān)系,即兩端星級的評論有用性要大于中間星
級的評論?
本文的研究對于購物網(wǎng)站而言,可以進一步完善其評價體系,如鼓勵消費者書寫更多內(nèi)容的
評論或?qū)υu論字數(shù)進行控制,過濾掉字數(shù)太少的評論;對不同品牌的評價體系進行區(qū)別設(shè)計
?對于大品牌企業(yè)而言,由于消費者對極端正面和負面的信息都比較關(guān)注,因此企業(yè)也要對
極端負面評論引起重視,采取相應(yīng)措施,做到精益求精?對于評論者來說,則可以通過書寫
包含更多內(nèi)容的評論,這樣更容易獲得投票而提升排名?
本文也存在一些不足,如未考慮評論內(nèi)容中的情感以及產(chǎn)品類型等因素,這些都有待于進一
步的研究?
參考文獻
[1]Ba S,Pavlou P.Evidence of the Effect of Trust Building Technol
ogy in Electronic Markets:Price Premiums and Buyer Behavior[J].MIS Quarterly
,2002,26(3):243-268.
[2]2009年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告[R].北京:中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2009,11:39
-40.
[3]E Brynjolfsson,M D Smith.Frictionless Commerce?A Comparison of Internet an
d Conventional Retailers[J].Management Science,2000,46(4):563-585.
[4]Nelson P.Information and Consumer Behavior[J].Journal of Political Econ
omy,1970,78(20):311-329.
[5]Mudambi S M,Schuff D.What makes a helpful online review?A study of custome
r reviews on amazon.com[J].MIS Quarterly,2010,34(1):185-200.
[6]Kumar N,Benhasat I.The Influence of Recommendations on Consumer Reviews on
Evaluations of Websites[J].Informations System Research,2006,17(4):425-439
.
[7]郝媛媛,葉強,李一軍.基于影評數(shù)據(jù)的在線評論有用性影響因素研究[J].管理科學
學報,2010,13(8):78-96.
[8]Racherla P,F(xiàn)riske W.Perceived‘usefulnessof online consumer reviews:An e
xploratory investigation across three services categories[J].Electronic Comme
rce Research and Applications,2012,11(6):548-559.
[9]殷國鵬,劉雯雯,祝珊.網(wǎng)絡(luò)社區(qū)在線評論有用性影響模型研究——基于信息采納與社
會網(wǎng)絡(luò)視角[J].圖書情報工作,2012,56(16):140-147.
[10]高雅,李紅,施慧斌.在線評論投票數(shù)的影響因素研究[J].中國管理信息化,2012,
15(17):88-91.
[11]Huang W,Schrank H,Dubinsky A J.Effect of brand name on consumers riskendprint
perceptions of online shopping[J].Journal of Consumer Behaviour,2004,4(1):4
0-50.
[12]Degeratu A M,Rangaswamy A,Wu J.Consumer choice behavior in online and tr
aditional supermarkets:The effects of brand name,price,and other search attribut
es[J].International Journal of Research in Marketing,2000,17(1):55-78.
[13]Tversky A,Kahneman D.Judgement Under Uncertainty:Heuristics and Biases[
J].Science,1974,185(4157):1124-1131.
[14]Montgomery C A,Wernerfelt B.Risk Reduction and Umbrella Branding[J].T
he Journal of Business,1992,65(1):31-50.
[15]Forman C,Ghose A,Wiesenfeld B.Examining the relationship between reviews
and sales:The role of reviewer identity Disclosure in electronic markets[J].
Information System Research,2008,19(3):291-313.
[16]Michael R Ward,Michael J Lee.Internet shopping,consumer search and produ
ct branding[J].Journal of Product & Brand Management,2000,9(1):6-20.
[17]Maxwell W,Jenni R.Negative brand beliefs and brand usage[J].Internati
onal Journal of Market Research,2008,50(3):355-373.
[18]宋雪雁,王萍.信息采納行為概念及影響因素研究[J].情報學報,2010,28(5)
:760-762.
[19]李健.在線商品評論對產(chǎn)品銷量影響研究[J].現(xiàn)代情報,2012,32(1):164-167
.
[20]Smith M,and Brynjolfsson E.Consumer decision making at an Internet shopb
ot:brand still matter[J].The Journal of Industrial Economics,2001,49(4):541
-558.
[21]Cao Q,Duan W,Gan Q.Exploring determinants of voting for the“helpfulness
”of online user reviews:A text mining approach[J].Decision Support Systems,2
010,50(2011):511-521.
(本文責任編輯:孫國雷)endprint
perceptions of online shopping[J].Journal of Consumer Behaviour,2004,4(1):4
0-50.
[12]Degeratu A M,Rangaswamy A,Wu J.Consumer choice behavior in online and tr
aditional supermarkets:The effects of brand name,price,and other search attribut
es[J].International Journal of Research in Marketing,2000,17(1):55-78.
[13]Tversky A,Kahneman D.Judgement Under Uncertainty:Heuristics and Biases[
J].Science,1974,185(4157):1124-1131.
[14]Montgomery C A,Wernerfelt B.Risk Reduction and Umbrella Branding[J].T
he Journal of Business,1992,65(1):31-50.
[15]Forman C,Ghose A,Wiesenfeld B.Examining the relationship between reviews
and sales:The role of reviewer identity Disclosure in electronic markets[J].
Information System Research,2008,19(3):291-313.
[16]Michael R Ward,Michael J Lee.Internet shopping,consumer search and produ
ct branding[J].Journal of Product & Brand Management,2000,9(1):6-20.
[17]Maxwell W,Jenni R.Negative brand beliefs and brand usage[J].Internati
onal Journal of Market Research,2008,50(3):355-373.
[18]宋雪雁,王萍.信息采納行為概念及影響因素研究[J].情報學報,2010,28(5)
:760-762.
[19]李健.在線商品評論對產(chǎn)品銷量影響研究[J].現(xiàn)代情報,2012,32(1):164-167
.
[20]Smith M,and Brynjolfsson E.Consumer decision making at an Internet shopb
ot:brand still matter[J].The Journal of Industrial Economics,2001,49(4):541
-558.
[21]Cao Q,Duan W,Gan Q.Exploring determinants of voting for the“helpfulness
”of online user reviews:A text mining approach[J].Decision Support Systems,2
010,50(2011):511-521.
(本文責任編輯:孫國雷)endprint
perceptions of online shopping[J].Journal of Consumer Behaviour,2004,4(1):4
0-50.
[12]Degeratu A M,Rangaswamy A,Wu J.Consumer choice behavior in online and tr
aditional supermarkets:The effects of brand name,price,and other search attribut
es[J].International Journal of Research in Marketing,2000,17(1):55-78.
[13]Tversky A,Kahneman D.Judgement Under Uncertainty:Heuristics and Biases[
J].Science,1974,185(4157):1124-1131.
[14]Montgomery C A,Wernerfelt B.Risk Reduction and Umbrella Branding[J].T
he Journal of Business,1992,65(1):31-50.
[15]Forman C,Ghose A,Wiesenfeld B.Examining the relationship between reviews
and sales:The role of reviewer identity Disclosure in electronic markets[J].
Information System Research,2008,19(3):291-313.
[16]Michael R Ward,Michael J Lee.Internet shopping,consumer search and produ
ct branding[J].Journal of Product & Brand Management,2000,9(1):6-20.
[17]Maxwell W,Jenni R.Negative brand beliefs and brand usage[J].Internati
onal Journal of Market Research,2008,50(3):355-373.
[18]宋雪雁,王萍.信息采納行為概念及影響因素研究[J].情報學報,2010,28(5)
:760-762.
[19]李健.在線商品評論對產(chǎn)品銷量影響研究[J].現(xiàn)代情報,2012,32(1):164-167
.
[20]Smith M,and Brynjolfsson E.Consumer decision making at an Internet shopb
ot:brand still matter[J].The Journal of Industrial Economics,2001,49(4):541
-558.
[21]Cao Q,Duan W,Gan Q.Exploring determinants of voting for the“helpfulness
”of online user reviews:A text mining approach[J].Decision Support Systems,2
010,50(2011):511-521.
(本文責任編輯:孫國雷)endprint