尹 雋,彭艷紅,劉 鵬,葛世倫

(1.江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 鎮(zhèn)江 212003) (2.江蘇科技大學(xué) 服務(wù)制造模式與信息化研究中心， 鎮(zhèn)江 212003)

電子商務(wù)盛行,使得在線產(chǎn)品評論日益增多．當(dāng)消費者在網(wǎng)上搜索產(chǎn)品信息時,他們經(jīng)?？梢詮钠渌M者那里獲得數(shù)百條產(chǎn)品評論[1]．評論作為一種銷售協(xié)助形式,不僅加強(qiáng)了消費者之間的互動,也為企業(yè)和消費者提供了交流機(jī)會[2]．與在線評論相關(guān)的許多特征中,在線評論有用性是最為重要的[3],常被用作衡量消費者評論好壞．那么,在評論信息近乎指數(shù)增長的背景下,消費者如何在眾多評論信息中篩選出有價值評論,同時,面對不同類型產(chǎn)品消費者關(guān)注點的差異,企業(yè)如何針對不同類型產(chǎn)品對平臺評論系統(tǒng)作出改進(jìn),以及對消費者評論行為進(jìn)行指導(dǎo),都需要從提高評論有用性出發(fā),進(jìn)一步幫助消費者作出購買決策．因此,對在線評論有用性影響因素進(jìn)行研究有重大意義．

消費者對在線評論的閱讀實際上是一個信息接受過程,即通過他人評論信息作出購買決策.在信息接受行為中,消費者對評論信息作出認(rèn)識、識別、決定的全過程不僅強(qiáng)調(diào)了消費者的判斷能力,更突出了在線評論有用性特征．雖然有大量研究闡述了何種因素使評論有用,但關(guān)于評論有用性決定因素的研究尚未得到一致結(jié)論．

基于此,文中在信息接受模型基礎(chǔ)上,以京東商城上搜索型和體驗型兩類不同產(chǎn)品類型的評論數(shù)據(jù)為例,考慮了信息源可靠性上評論者個體特征，信息內(nèi)容質(zhì)量上評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性對在線評論有用性的影響．

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 信息接受模型

信息接受模型認(rèn)為影響信息有用性的主要因素包括信息內(nèi)容質(zhì)量和信息源可靠性,如圖1.其中信息內(nèi)容質(zhì)量代表了中心路徑,是對信息內(nèi)容本身的衡量,包含真實性、準(zhǔn)確性、及時性和完整性[4];信息源可靠性則為邊緣路徑,一般劃分為專業(yè)性、可靠性和吸引力,是用戶對信息源是否值得信任的一種判斷.兩者都對用戶判斷信息是否有用產(chǎn)生直接影響．

圖1 信息接受模型Fig.1 Model of information adoption

針對信息內(nèi)容質(zhì)量,文獻(xiàn)[5]中指出消費者針對不同類型產(chǎn)品，獲得信息能力是不同的,按照消費者能否在購買前獲得產(chǎn)品信息,將產(chǎn)品分為搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品．對于搜索型產(chǎn)品,消費者更關(guān)注產(chǎn)品本身的質(zhì)量信息,而對體驗型產(chǎn)品而言,則對產(chǎn)品使用后的質(zhì)量感受更為看重．在產(chǎn)品類型劃分基礎(chǔ)上,文中結(jié)合信息接受模型,使用評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性4個變量來體現(xiàn)在線評論的信息內(nèi)容質(zhì)量．針對信息源可靠性,由于缺少對評論者年齡、性別、教育經(jīng)歷等信息的了解,消費者難以識別評論的可信度,故消費者常常依靠評論者的用戶等級來判斷信息源是否可靠,一般而言,評論者等級越高,產(chǎn)品在線評論的可靠性也越高．

1.2 在線評論有用性

在線評論有用性是衡量用戶評論對消費者能否作出購買決策影響的重要指標(biāo)，現(xiàn)有網(wǎng)站常使用在線評論有用性對評論進(jìn)行評估.文中對近年來國內(nèi)外的在線評論有用性影響因素研究進(jìn)行了梳理，見表1.

表1 在線評論有用性相關(guān)文獻(xiàn)分析Table 1 Analysis of literatures on the usefulness of online reviews

通過以上評論信息及其與在線評論有用性影響因素相關(guān)的研究,可以發(fā)現(xiàn):

(1) 現(xiàn)有研究主要從評論內(nèi)容和評論者個體特征兩方面進(jìn)行探討.評論內(nèi)容特征方面集中考慮評論長度、星級和正/負(fù)向陳述等指標(biāo)對在線評論有用性的影響，事實上，購買nd后追評、圖片個數(shù)以及評論時間對消費者評論有用性也產(chǎn)生了較大影響；評論者個體特征主要在評論者個體化信息、專家/信譽表征以及從社會網(wǎng)絡(luò)視角方面進(jìn)行研究,結(jié)合評論信息中評論者的個體特征,現(xiàn)有網(wǎng)站已對用戶進(jìn)行了等級劃分,對此指標(biāo)進(jìn)行考慮將成為研究的一個突破點．

(2) 由于測量指標(biāo)不同以及數(shù)據(jù)來源不同,導(dǎo)致評論信息與在線評論有用性之間關(guān)系的研究結(jié)論差異較大,同一指標(biāo)在不同學(xué)者研究中出現(xiàn)了正向、負(fù)向、沒有影響3種截然不同的結(jié)論．

為了彌補(bǔ)以上不足,文中在原有研究基礎(chǔ)上,結(jié)合信息接受模型,引入評論內(nèi)容特征和評論者個體特征,將產(chǎn)品類型作為調(diào)節(jié)變量,通過對京東商城手機(jī)和咖啡綜合排名前4的數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,進(jìn)一步探討了在線評論有用性影響因素．

2 研究模型與假設(shè)

2.1 研究模型

信息接受模型[14]指出對信息有用性產(chǎn)生重要影響的因素，包括信息內(nèi)容質(zhì)量和信息源可靠性.這兩種因素使消費者感知到的信息有用性的直接作用效果更加強(qiáng)烈．文中基于信息接受模型理論,分別從評論內(nèi)容特征和評論者個體特征兩個視角出發(fā),探究其對在線評論有用性的影響．同時，以產(chǎn)品類型作為調(diào)節(jié)變量，更加全面探尋上述兩種特征對在線評論有用性的作用效果．其中評論內(nèi)容特征用評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性來衡量,評論者個體特征利用用戶等級來衡量,產(chǎn)品類型分為搜索型和體驗型,概念研究模型如圖2．

圖2 概念研究模型Fig.2 Conceptual research model

2.2 研究假設(shè)

2.2.1 用戶等級

在電商平臺中,因為所有商品的評論者信息都是受平臺保護(hù)的,評論者的相關(guān)信息未知,所以有可能導(dǎo)致其他消費者會對這些評論者的在線評論真實性存在懷疑．文獻(xiàn)[15]中利用評論者個性化信息和專家/信譽表征來評估在線評論有用性,得出對于聲譽更好,曝光度更高的評論者所寫的評論,其市場反應(yīng)更為樂觀．文獻(xiàn)[16]中發(fā)現(xiàn)評論者信譽等級積極作用于在線評論有用性．由于京東評論信息中未展示評論者消費水平、年齡和性別等個性化特征，但能看到消費者用戶等級，分為普通和高級，且高級用戶必須經(jīng)過京東金融實名認(rèn)證，存在一個賬號,因此,可以將用戶等級理解為消費者信用度的認(rèn)證指標(biāo)．如前所述,搜索型產(chǎn)品的評論信息往往易于比較,同時多數(shù)具備客觀性,而體驗型產(chǎn)品的評價常伴有主觀性且感受不一．因此,消費者在購買體驗型產(chǎn)品時,由于受主觀性評論影響較大,故更易受用戶等級的影響．所以提出假設(shè)：

假設(shè)H1a:用戶等級對在線評論有用性具有正向影響作用．

假設(shè)H1b:產(chǎn)品類型對用戶等級與在線評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用．與搜索型相比,在體驗型產(chǎn)品中,用戶等級對在線評論有用性的影響作用更加明顯．

2.2.2 評論長度

在線評論文獻(xiàn)中,評論長度指評論內(nèi)容中的總字?jǐn)?shù)．評論為消費者的決策過程提供了有用信息,但考慮到字?jǐn)?shù)時,有用性程度會有所不同,簡單的評論由于缺乏對產(chǎn)品特征的全面評估,可能是膚淺的[17];較長的評論包含相對較多的信息,有助于消費者獲得真實的消費體驗[18]．文獻(xiàn)[6]中嘗試用評論字?jǐn)?shù)來衡量評論長度,結(jié)果發(fā)現(xiàn),評論字?jǐn)?shù)越多,體現(xiàn)的產(chǎn)品信息越豐富,消費者能從中篩選出有價值的信息,促進(jìn)購買行為實施．文獻(xiàn)[19]中將平均評論長度作為可讀性量化指標(biāo),當(dāng)顧客看到全面的產(chǎn)品信息時,會激發(fā)閱讀情感,因此較長的評論意味著涵蓋較多的產(chǎn)品有效信息,消費者也會認(rèn)為長評論的價值更大并閱讀其內(nèi)容．文中從評論長度的角度出發(fā),考慮其對在線評論有用性的影響．對于搜索型產(chǎn)品,如文中采用的手機(jī)數(shù)據(jù),消費者較為關(guān)注產(chǎn)品性能、容量、外觀等客觀信息,相應(yīng)描述較為簡單且直觀．對于體驗型產(chǎn)品,如文中采用的咖啡數(shù)據(jù),消費者除了對產(chǎn)品信息、性能介紹進(jìn)行關(guān)注,也很關(guān)注消費者本身的主觀感受和使用效果,故其評論長度一般長于搜索型產(chǎn)品,而評論越長,信息越豐富,消費者能從中獲得更多有用信息．因此,提出假設(shè):

假設(shè)H2a:評論長度越多,在線評論的有用性越高．

假設(shè)H2b:產(chǎn)品類型對評論長度與在線評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用．與搜索型產(chǎn)品相比,在體驗型產(chǎn)品中,評論長度對評論有用性的影響作用更強(qiáng)．

2.2.3 購買nd后追評

追評即消費者在使用產(chǎn)品后根據(jù)體驗感受追加的評論,購買nd后追評即用戶經(jīng)購買使用nd后作出的評價,n值越小,代表消費者產(chǎn)品體驗時間越短,體驗感不強(qiáng),不足以獲得消費者的信任,故收獲的點贊數(shù)少,評論有用性相對較低．因此消費者一般會關(guān)注n值較大的評論,以便獲取消費者最真實的購物體驗．對于搜索型產(chǎn)品,用戶關(guān)注其使用價值.產(chǎn)品使用效果一般而言需要更長的時間來體現(xiàn)，而體驗型產(chǎn)品，用戶在短時間內(nèi)進(jìn)行體驗后，能較快得出結(jié)論．因此,提出假設(shè)：

假設(shè)H3a:購買nd后追加的評論會隨著n值的增大，對在線評論有用性產(chǎn)生正向影響．

假設(shè)H3b:產(chǎn)品類型對購買nd后追加的評論與在線評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用．相對于體驗型產(chǎn)品,搜索型產(chǎn)品的購買nd后追加的評論對評論有用性的影響作用更強(qiáng)．

2.2.4 圖片個數(shù)

現(xiàn)有研究中,有學(xué)者認(rèn)為評論長度、星級/極端性、正向/負(fù)向陳述等信息能夠促進(jìn)消費者購買決策過程實施[6],同時,已有研究還通過上傳圖片為評論內(nèi)容提供進(jìn)一步輔助．研究發(fā)現(xiàn),上傳圖片正向影響在線評論有用性，但很少有研究涉及到評論中圖片個數(shù)對在線評論有用性的影響.消費者關(guān)注上傳圖片,是否是因為圖片個數(shù)對其購買決策產(chǎn)生影響,需要進(jìn)一步驗證．一般而言,圖片個數(shù)越多,消費者能從中獲取更多信息,使其對產(chǎn)品更易信服．體驗型產(chǎn)品如咖啡,評論者常常展示與產(chǎn)品特征相關(guān)的圖片,包括產(chǎn)品體積、液體顏色等非核心信息,而搜索型產(chǎn)品如手機(jī),消費者展示的圖片中大多為產(chǎn)品的外觀、按鍵以及攝像頭設(shè)置等與功能設(shè)計、使用相關(guān)的信息,屬于核心信息．換句話說,相對于體驗型產(chǎn)品,搜索型產(chǎn)品的圖片個數(shù)越多,越能夠提供多樣化和有效的產(chǎn)品信息．因此,提出假設(shè)：

假設(shè)H4a:圖片個數(shù)對在線評論有用性具有正向影響作用．

假設(shè)H4b:產(chǎn)品類型對圖片個數(shù)與在線評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用．與體驗型產(chǎn)品相比,在搜索型產(chǎn)品中,圖片個數(shù)對在線評論有用性的影響作用更加明顯．

2.2.5 時效性

評論時效性是指評論是否最新發(fā)表,買家所作評論能否體現(xiàn)產(chǎn)品最新特征．也就是說,時間越近,評論時效性越強(qiáng),但時效性強(qiáng)的評論內(nèi)容不會被過多瀏覽,收獲的評論點贊數(shù)就會越少,雖然時效性強(qiáng)的評論時間價值高,但帶給消費者的有用信息卻不夠充分．消費者總是希望看到產(chǎn)品最新評論,卻往往忽視評論信息內(nèi)容需要一段時間才會被評論瀏覽者閱讀．研究表明,時效性與在線評論有用性緊密聯(lián)系．文獻(xiàn)[20]中認(rèn)為舊的評論可能更有幫助，因為在線評論在相當(dāng)長一段時間內(nèi)都會存在于產(chǎn)品所在的評論頁中，當(dāng)期評論不僅會影響產(chǎn)品現(xiàn)有的點贊數(shù)，也會對之后一定時間期內(nèi)的點贊數(shù)產(chǎn)生影響.文獻(xiàn)[21]中認(rèn)為,早期的評論具有更高的機(jī)會被識別為有用的評論;文獻(xiàn)[22]中指出,由于較早的評論很早開始收到點贊,出現(xiàn)在第1頁的機(jī)會更大,這將導(dǎo)致收獲更多點贊數(shù),故消費者認(rèn)為較早的評論更有幫助．因此,評論點贊數(shù)與評論時間是不一致的．發(fā)表評論的時間越久,就會有越多的瀏覽者關(guān)注,從而促進(jìn)評論點贊數(shù)增長,在線評論有用性也就越大．相對于體驗型產(chǎn)品,消費者更加注重搜索型產(chǎn)品的使用價值,消費者往往會關(guān)注長期以來積累的大量評論來獲得產(chǎn)品的客觀屬性評論．因此,可以提出假設(shè)：

假設(shè)H5a:評論時長越長的產(chǎn)品評論,其有用程度越大．

假設(shè)H5b:產(chǎn)品類型對時效性與在線評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用．體驗型產(chǎn)品相對于搜索型產(chǎn)品，時效性評論有用性的影響作用更強(qiáng)．

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)收集

此研究利用GooSeeker數(shù)據(jù)爬蟲軟件,從京東商城上抓取手機(jī)(搜索類)與咖啡(體驗類)產(chǎn)品的相關(guān)信息,按照手機(jī)和咖啡進(jìn)行搜索后以綜合規(guī)則進(jìn)行排序,采集了排名前4的手機(jī)和咖啡的評論數(shù)據(jù),通過對異常數(shù)據(jù)(評論時間非日期型、數(shù)據(jù)存在大量空格、字段不統(tǒng)一)進(jìn)行處理，同時利用len()函數(shù)、networkdays()函數(shù)以及評論圖片個數(shù)+追評圖片個數(shù)的統(tǒng)計方法將非數(shù)值化信息(評論長度、時效性、圖片個數(shù))進(jìn)行定量表示后,共獲取7 528個樣本數(shù)據(jù),見表2.

表2 樣本描述及數(shù)量Table 2 Sample description and quantity

為消除因原始變量單位不同及量綱不同造成的影響,使得數(shù)據(jù)具有可比性,文中對模型中5個自變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,同時通過回歸分析方法驗證了此模型中的主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)對在線評論有用性的影響．

3.2 變量測量

研究模型由6個變量組成,評論內(nèi)容特征和評論者個體特征為自變量,其中評論者內(nèi)容特征由評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)以及時間長度4個變量來測量,評論者個體特征使用用戶等級測量．因變量為在線評論有用性,為評論信息中的點贊數(shù)．同時,文中的調(diào)節(jié)變量為產(chǎn)品類型,包括搜索型和體驗型兩種．所有變量均為從京東商城網(wǎng)頁獲取的客觀數(shù)據(jù),變量預(yù)測度指標(biāo)詳見表3．

表3 模型變量預(yù)測度指標(biāo)Table 3 Variable prediction index of the model

3.3 分析方法

文中采用了線性回歸方法對假設(shè)進(jìn)行了驗證,通過引入主變量、調(diào)節(jié)交互項對回歸模型進(jìn)行了評估．回歸方程如下:

plyyx=α+β1cplxk+β2yhdjk+β3cplxk×yhdjk+

β4cplxk+β5plcdk+β6cplxk×plcdk+

β7cplxk+β8zptsk+β9cplxk×zptsk+

β10cplxk+β11tpgsk+β12cplxk×tpgsk+

β13cplxk+β14sxxk+β15cplxk×sxxk+ε

模型評估了評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性和用戶等級的主效應(yīng)并對交互效應(yīng)進(jìn)行了解釋.為了減少多重共線性,文中對模型中的所有自變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理.交互項則由產(chǎn)品類型與標(biāo)準(zhǔn)化后的自變量相乘得到,分別為用戶等級×產(chǎn)品類型、評論長度×產(chǎn)品類型、購買nd后追評×產(chǎn)品類型、圖片個數(shù)×產(chǎn)品類型以及時效性×產(chǎn)品類型.評估此模型的因變量是在線評論有用性．通過回歸方程對假設(shè)作驗證,產(chǎn)品類型取0和1，代表搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品,則調(diào)節(jié)交互圖中的兩條曲線分別代表搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品,其傾斜方向驗證自變量的作用效果．其次,對β3、β6、β9、β12和β15的顯著性水平進(jìn)行判斷,來驗證交互作用是否存在．隨后,通過對比橫縱坐標(biāo)內(nèi)的兩條曲線在0、1兩端的差異,來分析不同類型產(chǎn)品的正、負(fù)向評論的有用性差異．最后,通過兩條曲線的斜率可以驗證不同類型產(chǎn)品的用戶等級、評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)、時效性對評論有用性的差異化影響．

4 分析與討論

文中運用SPSS軟件,對變量的相關(guān)系數(shù)及描述進(jìn)行了分析,見表4和5．表6為回歸結(jié)果,如表所述,在自變量進(jìn)入回歸方程后,模型解釋力為ΔR2=0.087,p<0.001,可以發(fā)現(xiàn),在模型1中,用戶等級對評論有用性的作用效果不顯著,而其余自變量均在p<0.05的水平下顯著．通過模型1與模型2的對比，發(fā)現(xiàn)回歸方程在引入交互項后,模型的解釋力明顯提高(ΔR2=0.124,p<0.001),在模型2中,除圖片個數(shù)對評論有用性的作用效果不顯著外,其余自變量在產(chǎn)品類型調(diào)節(jié)作用下對在線評論有用性的影響均在p<0.05的水平下顯著．

表4 變量相關(guān)性分析Table 4 Correlation analysis of variables

注:***表示p<0.001,**表示p<0.01,*表示p<0.05，下同．

表5 變量描述性統(tǒng)計分析Table 5 Descriptive statistics of variables

表6 回歸分析結(jié)果Table 6 Results of regression analysis

為對假設(shè)進(jìn)行驗證，文中構(gòu)建2個模型，首先以在線評論有用性為因變量，用戶等級、評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性為自變量構(gòu)建模型1，在模型1的基礎(chǔ)上引入產(chǎn)品類型調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建模型2.

從模型1的回歸結(jié)果來看，用戶等級為高級用戶，其對在線評論有用性的影響不顯著，結(jié)果說明消費者在關(guān)注評論內(nèi)容時往往忽略了評論者的個體特征,而是從評論內(nèi)容中尋找對自己有價值的信息.因此，用戶等級的分類并沒有起到很好的傳遞有用性的效果,假設(shè)H1a不成立．而評論長度(B=3.584,p<0.001)、圖片個數(shù)(B=1.280,p<0.001)以及時效性(B=4.837,p<0.001)3個屬性的路徑系數(shù)都是正向顯著的,其結(jié)果表明,消費者在瀏覽產(chǎn)品評論信息時,往往會關(guān)注評論字?jǐn)?shù)較多、圖片個數(shù)較多及評論間隔時間較長的評論內(nèi)容．消費者認(rèn)為,較長的評論涵蓋了較多的產(chǎn)品有效信息,其價值更大;除了關(guān)注評論信息長度外,消費者對評論內(nèi)容中的圖片也極其關(guān)注,圖片給消費者帶來了更大的信任,有助于消費者對產(chǎn)品的進(jìn)一步了解;同時消費者不會一味渴望看到產(chǎn)品最新評論,他們了解評論內(nèi)容需要一定時間才會被評論者所閱讀,大多數(shù)消費者會通過閱讀之前的評論，作出購買決策，即發(fā)表的評論時間越久,消費者體驗感越強(qiáng),點贊數(shù)越多，故假設(shè)H2a、H4a、H5a成立．從模型1中看出,購買nd后追評的路徑系數(shù)是負(fù)向顯著的(B=-0.530,p<0.05),即n值越大,其對在線評論有用性的影響反而越?。私Y(jié)論與假設(shè)不符,可以解釋為消費者在使用或體驗一段時間后,對產(chǎn)品追加評論,將使用后的感受更好地分享給消費者,進(jìn)而提高消費者對該產(chǎn)品的關(guān)注．那么,n值越小，說明消費者對其進(jìn)行的追評速度越快,消費者從中得到產(chǎn)品體驗的速度就越快,同時促進(jìn)了消費者的購買決策,故假設(shè)H3a不成立．

從模型2的回歸分析結(jié)果來看,產(chǎn)品類型對用戶等級與評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用(B=-1.077,p<0.05)且呈現(xiàn)負(fù)向調(diào)節(jié)．從圖3可以看出,搜索型產(chǎn)品的斜率更為陡峭,對于在搜索型產(chǎn)品,用戶等級對評論有用性的影響更強(qiáng),體驗型產(chǎn)品相對弱一些,假設(shè)H1b不成立．從知識懷疑論[23]的角度看,用戶等級在產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用下出現(xiàn)了負(fù)向影響，可以解釋為消費者對資深買家的評價產(chǎn)生了懷疑.一方面消費者認(rèn)為資深買家的消費次數(shù)多,評論內(nèi)容千篇一律，即有用評論內(nèi)容較少,消費者對其評論產(chǎn)生了疲勞感；另一方面,隨著理性消費時代的到來,消費者更愿意相信自身對產(chǎn)品的獨立判斷，如對商品客觀信息描述、商品詳情頁實物展示和參數(shù)規(guī)格進(jìn)行了解等．同時, 搜索型產(chǎn)品在注重對產(chǎn)品客觀因素描述和判斷的同時,一般為家用電器等大件物品,價位高,評論者的用戶等級進(jìn)一步促進(jìn)了消費者對搜索型產(chǎn)品的購買決策．故相對于體驗型產(chǎn)品,用戶等級對搜索型產(chǎn)品的調(diào)節(jié)作用更加明顯．

圖3 產(chǎn)品類型對用戶等級的調(diào)節(jié)作用Fig.3 Moderation of product type on user level

由表6可知,產(chǎn)品類型對評論長度與評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用(B=-3.338,p<0.01)．從圖4可以看到,產(chǎn)品類型為搜索型時，直線更加陡峭,直線的正向斜率在增加,即與體驗型產(chǎn)品相比,評論文本長度對搜索型產(chǎn)品的評論有用性的影響作用更強(qiáng),故假設(shè)H2b不成立．認(rèn)知負(fù)荷理論認(rèn)為,人類的認(rèn)知結(jié)構(gòu)由工作記憶和長時記憶組成,工作記憶的功能是對信息進(jìn)行短暫加工或使用,其容量有限,隨時會被更換[24]．當(dāng)信息量超過用戶本身可以接受的程度時,用戶認(rèn)知超出負(fù)荷,將影響其判斷能力．

圖4 產(chǎn)品類型對評論長度的調(diào)節(jié)作用Fig.4 Moderation of product type on review length

當(dāng)消費者進(jìn)行購買決策時,評論內(nèi)容的信息就為他們的決策過程提供了更多的依據(jù)．但由于工作記憶的容量有限,一旦信息超出可承受范圍,反而會影響消費者作出決策,即評論字?jǐn)?shù)越多，評論復(fù)雜性提高,在線評論有用性反而下降．搜索型產(chǎn)品的評論涉及到與產(chǎn)品相關(guān)的客觀信息,體驗型產(chǎn)品包含了產(chǎn)品相關(guān)信息以及消費者使用產(chǎn)品后的心得體會,當(dāng)評論長度變長時,搜索型產(chǎn)品介紹的內(nèi)容相當(dāng)一致,消費者從中尋找有利于自身的信息所需花費的時間和精力相較于體驗型產(chǎn)品更多,以致其負(fù)向調(diào)節(jié)作用更為顯著．

從回歸分析結(jié)果(表6)可以發(fā)現(xiàn),購買nd后追評在產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用下對在線評論有用性產(chǎn)生了正向的顯著作用(B=1.926,p<0.01)．從圖5得知,購買nd后追評在搜索型產(chǎn)品中產(chǎn)生了更強(qiáng)的作用．文獻(xiàn)[25]中認(rèn)為,當(dāng)用戶的原有態(tài)度與外部信息出現(xiàn)差異時,會產(chǎn)生壓力,導(dǎo)致沖突發(fā)生,使其態(tài)度發(fā)生改變．追評是在現(xiàn)有評價內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充說明,它代表用戶在購買并體驗產(chǎn)品后作出評價,其既可能保持跟原有評論一樣的態(tài)度,也可能持相反態(tài)度,而搜索品對于消費者而言是價位較高的產(chǎn)品,在作出決策時,考慮的因素比體驗型產(chǎn)品更多．故對于搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品,當(dāng)追評態(tài)度與原有評論態(tài)度不一致時,消費者對搜索型產(chǎn)品產(chǎn)生更大的心理落差,使其對在線評論有用性的影響更大．購買nd后追評是消費者關(guān)注追評的一個關(guān)鍵,n值越大,體驗成果更具可信度,消費者更愿意相信追評天數(shù)更長的評論．因此，不同產(chǎn)品類型消費者對購買nd后追評中n值大小關(guān)注不一致，故假設(shè)H3b成立.

圖5 產(chǎn)品類型對購買n d后追評的調(diào)節(jié)作用Fig.5 Moderation of product type on addtionalreview ofter purchasing n d

產(chǎn)品類型對時效性與評論有用性之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用(B=-7.543,p<0.001),且在搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品中,時效性對評論有用性產(chǎn)生了差異性影響．如圖6，對于體驗型產(chǎn)品,消費者會更加關(guān)注近期發(fā)布的評論,也就是說距離發(fā)布時間越近,獲得的點贊數(shù)越多,評論有用性越大．對于搜索型產(chǎn)品,消費者關(guān)注評論時間較久遠(yuǎn)的評價．故假設(shè)H5b不成立．產(chǎn)品類型對時效性與評論有用性之間產(chǎn)生了顯著的調(diào)節(jié)作用,且在搜索型產(chǎn)品和體驗型產(chǎn)品中,時效性對評論有用性產(chǎn)生了差異性的影響．這一結(jié)論可以解釋為,消費者關(guān)注搜索型產(chǎn)品時,看重產(chǎn)品的實用效果和價值,需要歷經(jīng)一段時間才得以驗證,而體驗型產(chǎn)品則注重體驗性感受,消費者更關(guān)注短期評論．

為了檢驗上述研究結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性,文中從樣本選擇方面進(jìn)行了魯棒性檢驗．對于所收集的排名前4的同類型產(chǎn)品的樣本,文中增加了排名第5～8的不同類型樣本數(shù)據(jù),其中相關(guān)系數(shù)及矩陣描述性統(tǒng)計見表7和8,并對其進(jìn)行線性回歸,發(fā)現(xiàn)研究結(jié)果同樣沒有發(fā)生變化,結(jié)果見表9．

圖6 產(chǎn)品類型對時效性的調(diào)節(jié)作用Fig.6 Moderation of product type on timeliness

表7 變量相關(guān)性分析Table 7 Correlation analysis of variables

表8 變量描述性統(tǒng)計分析Table 8 Descriptive statistics of variables

表9 額外樣本數(shù)據(jù)回歸分析結(jié)果Table 9 Additional sample data regression analysis results

5 研究結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

根據(jù)信息接受模型,考慮評論者個人信息和評論內(nèi)容本身，研究結(jié)果表明評論長度、圖片個數(shù)、n值以及時效性都對在線評論有用性具有顯著的正向影響作用．結(jié)合京東商城在線評論體系,產(chǎn)品評論內(nèi)容字?jǐn)?shù)、上傳圖片個數(shù)、追評天數(shù)等因素，基本包含了產(chǎn)品可觀察到的信息,消費者能從中判判評論信息好壞．由此可知,評論信息質(zhì)量決定了在線評論的價值,有利于消費者進(jìn)一步作出購買決策．

由于消費者對搜索型和體驗型兩種不同產(chǎn)品表現(xiàn)出了不一致的評論標(biāo)準(zhǔn),故文中考慮了產(chǎn)品類型調(diào)節(jié)作用．同時提出，在搜索型產(chǎn)品中,用戶等級、購買nd后追評和圖片個數(shù)對評論有用性的影響作用更強(qiáng),且從數(shù)據(jù)分析結(jié)果中可知,大部分假設(shè)得到了驗證,即在搜索型產(chǎn)品中,用戶等級、購買nd后追評、評論長度對在線評論有用性的影響作用更強(qiáng),而時效性對在線評論有用性產(chǎn)生了差異性影響．由此可知,消費者在購買不同產(chǎn)品時,不同的評論內(nèi)容對其購買決策會有不一致的影響．

文中結(jié)合信息接受模型,構(gòu)建了在線評論有用性研究模型，深化了信息內(nèi)容質(zhì)量對信息有用性的進(jìn)一步影響，結(jié)合京東商城在線評論構(gòu)成要素,分別從評論長度、購買nd后追評、圖片個數(shù)和時效性4個方面細(xì)化了在線評論信息質(zhì)量,此模型體現(xiàn)了電商平臺中評論內(nèi)容的新特征,不僅拓展了信息接受模型的應(yīng)用范疇,還豐富了在線評論研究領(lǐng)域．

文中從京東商城采集評論數(shù)據(jù),引入了新的變量,使研究模型更能反映現(xiàn)實問題,尤其對于在線評論有用性的測量,直接采集了網(wǎng)上閱讀者的點贊數(shù)．通過對京東商城網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的抓取,很好地避開了已有研究中利用問卷調(diào)查進(jìn)行分析的人為干擾,結(jié)果更加真實可靠．

上述研究結(jié)果一方面能夠幫助消費者有效識別有用評論，同時，面對不同產(chǎn)品類型,消費者能夠作出合理判斷,有針對性地篩選出有價值的評論內(nèi)容,針對搜索型商品,關(guān)注高級用戶以及購買nd后(n越大)的追評內(nèi)容,針對體驗型商品,時效性較短的評論更利于消費者了解產(chǎn)品有關(guān)信息以及評論者使用后的感受;另一方面將有助于電商企業(yè)建立高效的在線評論系統(tǒng),在評論字?jǐn)?shù)方面,建議電商企業(yè)設(shè)置合理的評論字?jǐn)?shù)要求,鼓勵消費者精簡文字，描述可能對其他消費者有價值的信息;在用戶等級方面,鼓勵消費者成為高級用戶,進(jìn)一步加強(qiáng)對高級用戶的管理,確?？尚哦?同時,對于不同類型產(chǎn)品的評論信息，在考慮購買nd后追評(n值)和時效性的情況下,電商企業(yè)應(yīng)該對評論順序作進(jìn)一步調(diào)整．

5.2 局限與展望

(1) 首先,文中僅對評論信息中的文本長度作出研究,沒有考慮評論信息中的情感傾向,未來可以進(jìn)一步研究不同情感傾向的評論內(nèi)容對在線評論有用性的影響；

(2) 文中通過產(chǎn)品類型進(jìn)行劃分,采集了手機(jī)和咖啡兩類數(shù)據(jù),其研究結(jié)論是否適用于其他產(chǎn)品,還有待進(jìn)一步驗證；

(3) 文中采用的京東數(shù)據(jù)較為單一,未來可獲取來自不同平臺的產(chǎn)品信息,對其在線評論進(jìn)行綜合分析,提高可信度．