基于文本挖掘的蠶絲被在線評(píng)論分析

劉佳鍇　李敏

摘要： 為挖掘消費(fèi)者在線購(gòu)買蠶絲被時(shí)的關(guān)注因素，文章以京東商城為例分析了蠶絲被商品的品牌信息、價(jià)格區(qū)間分布、優(yōu)惠信息和商品標(biāo)簽，使用文本挖掘方法對(duì)商品評(píng)論進(jìn)行情感分析和共現(xiàn)聚類分析，并從行業(yè)和企業(yè)角度提出相關(guān)建議。研究結(jié)果表明：消費(fèi)者具有較強(qiáng)的品牌意識(shí)，認(rèn)可蠶絲被的較高價(jià)格定位，銷量較好的蠶絲被大多帶有自營(yíng)、放心購(gòu)、閃購(gòu)和滿減等標(biāo)簽;消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買蠶絲被時(shí)，主要關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格和促銷、包裝和快遞、客服服務(wù)四個(gè)方面。

關(guān)鍵詞： 蠶絲被;文本挖掘;京東商城;在線評(píng)論;情感分析;聚類分析

中圖分類號(hào)： F724.78; TS941.751 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ?A

文章編號(hào)： 10017003（2023）080011－10

引用頁(yè)碼： 081102 DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2023.08.002

隨著科技發(fā)展和居民可支配收入的增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物成為中國(guó)消費(fèi)者習(xí)以為常的購(gòu)物方式，消費(fèi)者獲取產(chǎn)品信息的途徑也從傳統(tǒng)的口碑傳播轉(zhuǎn)變成在線評(píng)論，超過(guò)75%的消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)前會(huì)參考商品評(píng)論信息，90%以上的企業(yè)則相信評(píng)論意見(jiàn)會(huì)對(duì)消費(fèi)行為產(chǎn)生決定性作用［1］。在線評(píng)論不受調(diào)研人員的影響，能真實(shí)地反映消費(fèi)者的內(nèi)心想法，既為消費(fèi)者提供參考，也為商家提供優(yōu)質(zhì)的反饋信息。在此背景下，大數(shù)據(jù)逆向牽引的消費(fèi)模式研究顯得尤其重要。

蠶絲被在GB/T 24252—2019《蠶絲被》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中被定義為填充物含蠶絲50%及以上的被類產(chǎn)品，2021年蠶絲被產(chǎn)量達(dá)1 340萬(wàn)條，同比增長(zhǎng)21.31%，它因具有透氣透濕、親膚保暖等優(yōu)良性能而受到廣大消費(fèi)者的認(rèn)可和青睞，是中國(guó)絲綢行業(yè)發(fā)展的支柱產(chǎn)品［2-3］。蠶絲被在學(xué)術(shù)界也受到廣泛關(guān)注，相關(guān)研究集中在國(guó)內(nèi)，這與中國(guó)是繭絲綢的最大生產(chǎn)國(guó)及悠久的蠶絲文化密切相關(guān)［4］，當(dāng)前研究主要包括三大方向。

1） 以產(chǎn)品為中心，包括從材料生產(chǎn)到回收利用的全過(guò)程，如家蠶培育、產(chǎn)品研發(fā)和循環(huán)利用等。蠶絲性能的差異與結(jié)構(gòu)有關(guān)，纖維直徑越粗、長(zhǎng)度越長(zhǎng)、交錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)越多，其整體力學(xué)性能越好［5］，學(xué)者們也通過(guò)雜交育種等方法培育出適合不同地區(qū)的蠶絲被用家蠶新品種［6-7］。近年來(lái)，智能型蠶絲被研發(fā)開始受到關(guān)注，有學(xué)者將溫度傳感器植入蠶絲被以實(shí)現(xiàn)幼童睡眠監(jiān)護(hù)功能［8］。伴隨需求增長(zhǎng)，蠶絲被廢舊棄物也隨之增加，如何解決廢棄物污染和資源浪費(fèi)問(wèn)題是可持續(xù)發(fā)展的重要議題，對(duì)此學(xué)者們嘗試將蠶絲被廢棄物制成再生纖維［9］和生物炭［10］等。這些研究為蠶絲被的研發(fā)、應(yīng)用和再利用等方面提供了有益參考。2） 以質(zhì)量探討為重點(diǎn)，包括紡織品檢驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)解讀。有紡織品檢驗(yàn)工程師就市場(chǎng)抽檢或日常檢測(cè)結(jié)果總結(jié)了常見(jiàn)的產(chǎn)品問(wèn)題，如標(biāo)記不規(guī)范、含油率超標(biāo)和回彈性不佳等［11-12］;也有學(xué)者通過(guò)暖體假人實(shí)驗(yàn)或真人評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)，探討了不同被子的隔熱性能差異和最佳舒適溫度［13-14］;亦有相關(guān)專業(yè)人士對(duì)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行解讀并提出改進(jìn)和實(shí)施建議［2］。此外，學(xué)者們對(duì)標(biāo)準(zhǔn)中的檢驗(yàn)細(xì)節(jié)也進(jìn)行了深入研究，如絲綿長(zhǎng)度的鑒別定性方法［15］、含膠率檢驗(yàn)裝置的改進(jìn)［16］、填充物纖維含量的取樣方法［17］、含油率檢測(cè)的影響因素［18］等。這些研究為蠶絲被的生產(chǎn)和質(zhì)量控制提供了指導(dǎo)。3） 以市場(chǎng)分析為導(dǎo)向，通過(guò)一手或二手資料來(lái)分析消費(fèi)者和市場(chǎng)。有學(xué)者從蠶絲被銷售數(shù)據(jù)推算，認(rèn)為繭絲綢外銷占比下降而內(nèi)銷占比不斷上升［19］;也有學(xué)者基于百度指數(shù)分析了公眾對(duì)蠶絲被的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變化趨勢(shì)和消費(fèi)者畫像特征［20］。于永霞等［21］調(diào)研發(fā)現(xiàn)，與蠶業(yè)研究院和超市相比，消費(fèi)者傾向于在商場(chǎng)和專賣店購(gòu)買蠶絲被，但該研究只討論了線下購(gòu)買渠道。事實(shí)上，蠶絲被的電商成交量非?？捎^，早在2016年阿里巴巴蠶絲被網(wǎng)店的半年?duì)I業(yè)額就達(dá)803萬(wàn)元［22］。了解蠶絲被的消費(fèi)趨勢(shì)和消費(fèi)者偏好對(duì)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)規(guī)劃未來(lái)發(fā)展和制定營(yíng)銷策略具有重要意義，但目前這方面的研究還相對(duì)較少，尤其是“大數(shù)據(jù)+蠶絲被”方面的研究。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可知，目前還未有學(xué)者從電商大數(shù)據(jù)逆向牽引角度探討消費(fèi)者在購(gòu)買和使用蠶絲被時(shí)的關(guān)注因素。因而，本文以京東商城為例采集蠶絲被的銷售特征信息和商品評(píng)論數(shù)據(jù)，分析蠶絲被的銷售特征并對(duì)商品評(píng)論進(jìn)行文本挖掘，探討消費(fèi)者在線購(gòu)買蠶絲被時(shí)的關(guān)注重點(diǎn)并提出相關(guān)建議，從而幫助商家更好地了解消費(fèi)者需求和市場(chǎng)情況，為電商企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供參考，具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)用意義。

1 研究方案設(shè)計(jì)

1.1 研究方法

文本挖掘是指對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，如情感分析、詞頻分析和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析等，該方法被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于評(píng)論分析［23-26］。林偉振等［27］分析了亞馬遜平臺(tái)上2款Fitbit產(chǎn)品的在線評(píng)論，通過(guò)LDA算法自動(dòng)提取98個(gè)主題并人工歸類成13個(gè)影響顧客滿意度的中心主題。Kim等［28］先將42款騎行褲的電商評(píng)論按照評(píng)分歸為正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論，而后通過(guò)詞云圖和共現(xiàn)聚類找到消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品滿意和不滿意之處。與市場(chǎng)調(diào)研法和專家訪談法相比，文本挖掘法可以更方便快速地找出消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)和偏好，節(jié)省時(shí)間和人力物力［29］。

1.2 數(shù)據(jù)采集

京東商城是中國(guó)第二大電商平臺(tái)，擁有廣大的客戶群體，其在線評(píng)論模塊較為全面、精細(xì)且方便消費(fèi)者閱讀，具有較強(qiáng)的代表性［30］。本文使用Python3.8.5編寫程序收集京東商城的蠶絲被數(shù)據(jù)，首先，以“蠶絲被”為關(guān)鍵詞檢索并按照銷量從高到低排序，獲取前500款商品的品牌、價(jià)格、優(yōu)惠、標(biāo)簽、好評(píng)率等基本信息。由于蠶絲被的價(jià)格與填充蠶絲重量密切相關(guān)，且產(chǎn)品信息中通常更強(qiáng)調(diào)填充物凈重而非被子總重，為后續(xù)探討蠶絲被的單位質(zhì)量?jī)r(jià)格，需要依據(jù)商品詳情手動(dòng)補(bǔ)充填充物凈重?cái)?shù)據(jù)。其次，為了解蠶絲被商品評(píng)論的滿意度和關(guān)注因素，獲取前20款產(chǎn)品的前50頁(yè)商品評(píng)論，共收集評(píng)論數(shù)據(jù)9 264條，記為評(píng)論集A（包含正負(fù)評(píng)論）。經(jīng)初步分析發(fā)現(xiàn)好評(píng)數(shù)量遠(yuǎn)多于差評(píng)，為后續(xù)了解差評(píng)原因，繼續(xù)爬取銷量前20名產(chǎn)品的所有差評(píng)，共獲取數(shù)據(jù)2 504條，記為評(píng)論集B（僅負(fù)面評(píng)論）。評(píng)論集A和評(píng)論集B的部分原始數(shù)據(jù)如表1所示。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

評(píng)論數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中存在大量冗余詞匯、表情符號(hào)和無(wú)效評(píng)論，若直接進(jìn)行分析會(huì)導(dǎo)致文本挖掘效果不佳，因而需要對(duì)文本進(jìn)行數(shù)據(jù)去重、刪除短評(píng)論、自定義詞庫(kù)、文本分詞、去除停用詞和同義詞替換等預(yù)處理［1，31］。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，評(píng)論集A的有效數(shù)據(jù)共6 910條，評(píng)論集B的有效數(shù)據(jù)共1 442條。

1.4 數(shù)據(jù)分析

在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，本文對(duì)商品基本信息進(jìn)行繪圖分析，使用Text Mining 6.0軟件（TM 6.0）對(duì)評(píng)論集A進(jìn)行情感分析，基于TF-IDF算法分別提取評(píng)論集A和評(píng)論集B的特征關(guān)鍵詞并進(jìn)行共現(xiàn)聚類分析。

研究思路與技術(shù)路線如圖1所示。

2 商品銷售特征

為了解京東商城的蠶絲被銷售特征，本文對(duì)銷售排名前500款商品的品牌、價(jià)格、產(chǎn)品優(yōu)惠和產(chǎn)品標(biāo)簽等數(shù)據(jù)展開分析。

2.1 蠶絲被品牌定位

對(duì)京東商城的蠶絲被商品進(jìn)行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)被列入的品牌有恒源祥、富安娜、太湖雪、南極人等超過(guò)400個(gè)。銷量排名前100款商品分別來(lái)自31個(gè)品牌，各品牌蠶絲被的單位質(zhì)量?jī)r(jià)格區(qū)間分布如圖2所示。品牌內(nèi)的價(jià)格區(qū)間跨度較大，主要因?yàn)樾Q絲被的定價(jià)與填充蠶絲的品質(zhì)緊密相關(guān)。品牌間的價(jià)格層級(jí)明顯，蠶絲被品牌定位可分為平價(jià)型（150～700元/kg）、中高端型（400～2 500元/kg）、高端型（800～6 000元/kg）和奢華型（2 000～20 000元/kg）。銷量排名前20款商品的評(píng)論量主要集中在2 000～50 000元/kg，分別來(lái)自南極人、水星、恒源祥、富安娜、京東京造、太湖雪、博洋、錢皇和羅萊等知名度較高的品牌，消費(fèi)者選購(gòu)蠶絲被時(shí)具有較強(qiáng)的品牌意識(shí)。

2.2 產(chǎn)品價(jià)格區(qū)間

如圖3（a）所示展示了500款蠶絲被商品在不同價(jià)格區(qū)間的分布情況，分布數(shù)量最多的前4個(gè)區(qū)間依序?yàn)椋? 000～1 500元/kg，500～1 000元/kg，1 500～2 000元/kg和2 000～2 500元/kg。圖3（b）為該500款商品的價(jià)格散點(diǎn)圖，可知單位質(zhì)量?jī)r(jià)格平均值約為2 000元/kg，其中純桑蠶絲被價(jià)格最高，純柞蠶絲被次之，混合蠶絲被價(jià)格最低?；旌闲Q絲被僅僅占總數(shù)的10%，可見(jiàn)消費(fèi)更傾向于購(gòu)買純蠶絲被商品;此外，銷量排名在前300的純桑蠶絲被價(jià)格明顯高于300名往后的。由此可見(jiàn)，消費(fèi)者認(rèn)可蠶絲被的較高價(jià)格定位，相對(duì)于價(jià)格而言他們?cè)谫?gòu)買時(shí)可能更關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量或其他因素。

2.3 產(chǎn)品優(yōu)惠情況

滿減、商品券、會(huì)員價(jià)、贈(zèng)送禮品和折扣是常見(jiàn)的優(yōu)惠形式。在500款產(chǎn)品中，有155款可以滿200減30元（因占比太高未呈現(xiàn)于圖4（a），大多數(shù)滿減條件低于1 000元，滿減優(yōu)惠在10～400元不等）;大部分商品券的用券條件也在1 000元以內(nèi)，但是優(yōu)惠主要集中在5～200元（圖4（b）），商品券的優(yōu)惠力度低于滿減;京東PLUS會(huì)員可享會(huì)員價(jià)，優(yōu)惠5～150元;贈(zèng)品主要有蠶絲眼罩、枕頭、被子洗護(hù)服務(wù)等;折扣主要有單件9折、8折、6折或5折，兩件9折或8.8折。

2.4 產(chǎn)品標(biāo)簽占比

本文分別統(tǒng)計(jì)銷量前100和前500名蠶絲被商品的標(biāo)簽占比，以研究高銷量商品和整體商品的標(biāo)簽差異，如圖5所示。高銷量蠶絲被的自營(yíng)、放心購(gòu)和閃購(gòu)標(biāo)簽比例高于整體水平;滿減、廠家配送、商品券、會(huì)員價(jià)、贈(zèng)品和折扣標(biāo)簽比例與整體差別不大;免郵標(biāo)簽比例低于整體水平?？傮w來(lái)看，自營(yíng)、放心購(gòu)、滿減和閃購(gòu)對(duì)購(gòu)買有一定的促進(jìn)作用。京東自營(yíng)店鋪有較好的口碑形象，放心購(gòu)提供運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)或閃電退款等服務(wù)，閃購(gòu)促銷及滿減促銷意味著價(jià)格優(yōu)惠，此類標(biāo)簽可以滿足消費(fèi)者追求價(jià)格優(yōu)惠的心理或降低感知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而促進(jìn)購(gòu)買。

3 文本評(píng)論分析

為進(jìn)一步探索蠶絲被在線評(píng)論中所蘊(yùn)藏的信息、了解網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者對(duì)蠶絲被的評(píng)價(jià)和關(guān)注點(diǎn)，本文采用情感分析探索消費(fèi)者對(duì)現(xiàn)有蠶絲被商品的滿意度，采用詞頻分析和共現(xiàn)聚類分析探討消費(fèi)者的關(guān)注重點(diǎn)。

3.1 情感分析

評(píng)論集A的情感分析得分如圖6所示，情感得分在0到1之間，以0.5為分界點(diǎn)，越接近1表示評(píng)論越積極，越接近0表示評(píng)論越消極。情感得分高于0.5的評(píng)論約占95%，而相關(guān)商品在平臺(tái)上的平均好評(píng)度為97%。由此可見(jiàn)，大部分消費(fèi)者對(duì)熱銷的蠶絲被商品比較滿意。

有學(xué)者認(rèn)為負(fù)面評(píng)論比中立、正面評(píng)論更能影響消費(fèi)者的決策，差評(píng)會(huì)增加感知風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)面預(yù)期進(jìn)而降低購(gòu)買意愿［32］。聶爽爽等［23］使用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)法對(duì)跨境電商平臺(tái)銷量前60款連衣裙的所有評(píng)論和負(fù)面評(píng)論分別進(jìn)行研究，挖掘了跨境電商消費(fèi)者購(gòu)買連衣裙時(shí)的偏好、關(guān)注因素及負(fù)面評(píng)論的主因。為了解消費(fèi)者在線購(gòu)買蠶絲被時(shí)的關(guān)注點(diǎn)和差評(píng)的主要影響因素，本文將分別對(duì)評(píng)論集A和評(píng)論集B展開分析。

3.2 特征關(guān)鍵詞

本文在分詞時(shí)使用的停用詞表主要來(lái)源于哈爾濱工業(yè)大學(xué)停用詞表和四川大學(xué)停用詞表，并補(bǔ)充“蠶絲被”“被子”以及品牌名稱等自定義停用詞。通過(guò)停用詞表可以去除大部分高頻且研究意義不大的干擾詞，但無(wú)法保證所有無(wú)意義的高頻詞匯都被剔除，對(duì)此，學(xué)者們通常會(huì)在文本挖掘時(shí)引入TF-IDF算法。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法在詞頻的基礎(chǔ)上考慮詞匯的逆文本頻率，能更好地衡量詞匯在數(shù)據(jù)集中的重要性，保證提取的關(guān)鍵詞能有效代表評(píng)論文本［1，27，33-34］。本文使用TM 6.0軟件的TF-IDF算法分詞功能提取評(píng)論文本的特征關(guān)鍵詞，并基于分詞結(jié)果繪制詞云圖，如圖7所示。

評(píng)論集A存在較多“很好”“不錯(cuò)”“滿意”和“喜歡”一類的情感詞，可見(jiàn)消費(fèi)者整體對(duì)所購(gòu)產(chǎn)品和服務(wù)感到滿意。消費(fèi)者主要關(guān)注點(diǎn)集中在“包裝”“做工”“柔軟”“舒服”“京東”“品牌”“面料”“物流”“暖和”“子母被”等方面。評(píng)論集B的高頻詞主要有“味道”“客服”“京東”“差評(píng)”“蠶絲”“不好”“不是”“包裝”“價(jià)格”“降價(jià)”等，其中“味道”和“客服”占比非常高。

3.3 聚類分析

詞云圖可以呈現(xiàn)消費(fèi)者所關(guān)注的主要因素，但是無(wú)法展示因素之間的關(guān)聯(lián)。為深入探索其中的主題分布，本文使用TM6.0軟件對(duì)分詞后的文本進(jìn)行共現(xiàn)聚類，該聚類的原理是：兩個(gè)關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的頻率越高則表示它們的關(guān)系越密切，更容易被聚成一類。

3.3.1 整體評(píng)論的聚類分析

評(píng)論集A的聚類結(jié)果如表2和圖8所示，消費(fèi)者的評(píng)論內(nèi)容包括6個(gè)主題。1） 功能質(zhì)量：消費(fèi)者比較關(guān)注蠶絲被的保暖性、透氣性和實(shí)用性等整體特征，其中子母被的設(shè)計(jì)頗受消費(fèi)者喜愛(ài)，子母被由薄厚兩條被子組成，可以根據(jù)季節(jié)和自身需求調(diào)節(jié)被子的厚度，方便且實(shí)用。2） 外在品質(zhì)：消費(fèi)者對(duì)蠶絲被的面料非常講究，關(guān)注做工是否精細(xì)、款式是否好看、觸感是否柔軟舒適，對(duì)被套質(zhì)量的預(yù)期較高。3） 內(nèi)在品質(zhì)：許多購(gòu)買者會(huì)通過(guò)拉鏈檢測(cè)口來(lái)觀察內(nèi)部填充蠶絲的味道和絲綿長(zhǎng)度，從而判斷填料質(zhì)量好壞。4） 價(jià)格促銷：京東商城上常有優(yōu)惠活動(dòng)，消費(fèi)者雖然認(rèn)可蠶絲被的高價(jià)格定位但在購(gòu)買時(shí)仍會(huì)貨比三家，傾向于選擇既有品牌背書又物美價(jià)廉的產(chǎn)品。5） 快遞服務(wù)：消費(fèi)者整體上對(duì)京東購(gòu)物的物流速度和服務(wù)態(tài)度非常滿意。6） 滿意度：不少消費(fèi)者表示會(huì)回購(gòu)，或者已經(jīng)二次甚至多次購(gòu)買，并樂(lè)意推薦給朋友、同事或家人。

整體而言，消費(fèi)者在線購(gòu)買蠶絲被時(shí)重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量（面料填料的品質(zhì)和整體的功能質(zhì)量）、價(jià)格促銷和快遞服務(wù)，這些因素會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)物滿意度、回購(gòu)意愿及推薦意愿。

3.3.2 負(fù)面評(píng)論的聚類分析

評(píng)論集B的聚類結(jié)果如表3、圖9所示，差評(píng)內(nèi)容包括8個(gè)主題。1） 功能質(zhì)量：少數(shù)消費(fèi)者認(rèn)為所購(gòu)蠶絲被的保暖性不好。2） 外在品質(zhì)：部分消費(fèi)者認(rèn)為面料不佳且做工粗糙，產(chǎn)品質(zhì)量缺乏保障。3） 內(nèi)在品質(zhì)：許多消費(fèi)者表示蠶絲被里面散發(fā)濃郁刺鼻的味道，因而質(zhì)疑蠶絲的品質(zhì)和真假。實(shí)際上，異味可能是質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的，也有可能是正常加工工藝引起的，如柞蠶絲通常需要用氧漂工藝處理使得外觀更白亮，酸味大多來(lái)自工業(yè)雙氧水;桑蠶絲在加堿脫膠之后一般加入醋酸中和pH值，酸味來(lái)自醋酸。4） 價(jià)格促銷：一部分消費(fèi)者因?yàn)闊o(wú)法退差價(jià)而不滿，這表面上是因?yàn)槿鄙俦r(jià)服務(wù)，但本質(zhì)上是由于商品的標(biāo)價(jià)改動(dòng)及促銷活動(dòng)過(guò)于頻繁。5） 產(chǎn)品包裝：有評(píng)論提及產(chǎn)品包裝過(guò)于簡(jiǎn)陋、影響購(gòu)物體驗(yàn)，包裝與價(jià)格定位不匹配。6） 產(chǎn)品宣傳：少數(shù)評(píng)論提到實(shí)物與圖片不符，部分店鋪可能夸大宣傳。7） 客服服務(wù)：消費(fèi)者同樣表達(dá)了對(duì)客服的不滿，因?yàn)椴糠挚头貞?yīng)態(tài)度冷漠而強(qiáng)硬、回復(fù)時(shí)間緩慢。8） 滿意度：消費(fèi)者認(rèn)為自己遇到無(wú)良商家，表示再也不愿意購(gòu)買該店鋪產(chǎn)品并呼吁大家不要上當(dāng)受騙。

總體上看，差評(píng)的影響因素包括產(chǎn)品質(zhì)量（面料填料的品質(zhì)和整體的功能質(zhì)量）、價(jià)格促銷、產(chǎn)品包裝、產(chǎn)品宣傳及客服服務(wù)。

4 蠶絲被網(wǎng)購(gòu)滿意度分析

對(duì)評(píng)論集A和評(píng)論集B的分析結(jié)果進(jìn)一步歸類，可將蠶絲被網(wǎng)購(gòu)滿意度的影響因素劃分為產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格和促銷、包裝和快遞、客服服務(wù)四個(gè)方面。1） 產(chǎn)品質(zhì)量方面：包括功能質(zhì)量（整體的保暖性、透氣性和實(shí)用性）、外在品質(zhì)（被套的工藝、款式和手感）和內(nèi)在品質(zhì)（填充物的氣味和絲綿長(zhǎng)度）。產(chǎn)品是品牌的物質(zhì)基礎(chǔ)，品牌應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格做好質(zhì)量管控，保證商品圖文信息的真實(shí)性，同時(shí)也要注意向消費(fèi)者普及“蠶絲被的酸味來(lái)源”“蠶絲被的洗護(hù)方式”“蠶絲被的使用溫度”等基礎(chǔ)知識(shí)。2） 價(jià)格和促銷方面：主要關(guān)注產(chǎn)品折扣和保價(jià)服務(wù)，雖然消費(fèi)者對(duì)蠶絲被的高價(jià)定位接受度很高，但他們?cè)谫?gòu)買時(shí)仍非常注重促銷折扣優(yōu)惠，然而頻繁促銷加上沒(méi)有保價(jià)服務(wù)容易讓錯(cuò)失優(yōu)惠的消費(fèi)者感到不滿。盡管降價(jià)可以提升短期銷量，但不建議商家頻繁地修改價(jià)格以免折損品牌形象。3） 包裝和快遞方面：消費(fèi)者對(duì)快遞速度比較滿意但認(rèn)為包裝過(guò)于簡(jiǎn)陋，與價(jià)格定位不符，商家應(yīng)當(dāng)改進(jìn)產(chǎn)品包裝和快遞包裝細(xì)節(jié)。4） 客服服務(wù)方面：客服人員在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物過(guò)程中起著非常重要的作用，消費(fèi)者在購(gòu)買前通常會(huì)向客服咨詢，在購(gòu)買后可能因?qū)Ξa(chǎn)品不滿意而聯(lián)系客服退貨，客服的回應(yīng)方式不妥或不及時(shí)則會(huì)降低顧客的購(gòu)物體驗(yàn)。因此，客服人員需要熟知產(chǎn)品信息和售前售后流程中潛在問(wèn)題的應(yīng)對(duì)方式，保證良好的服務(wù)態(tài)度和服務(wù)水平。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文以京東商城為例對(duì)蠶絲被的品牌、價(jià)格、產(chǎn)品優(yōu)惠和產(chǎn)品標(biāo)簽進(jìn)行分析，總結(jié)了蠶絲被的電商銷售特征，同時(shí)對(duì)商品評(píng)論進(jìn)行情感分析和聚類分析，挖掘消費(fèi)者的關(guān)注因素和差評(píng)原因，并提出相關(guān)建議。

1） 消費(fèi)者有較強(qiáng)的品牌意識(shí)，認(rèn)可蠶絲被的較高價(jià)格定位，但更青睞有優(yōu)惠活動(dòng)的商品。最常見(jiàn)的促銷方式是滿減和優(yōu)惠券，同時(shí)銷量較好的蠶絲被大多帶有自營(yíng)、放心購(gòu)、閃購(gòu)和滿減等標(biāo)簽。

2） 大部分消費(fèi)者對(duì)蠶絲被的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買體驗(yàn)感到滿意，且良好的購(gòu)買和使用體驗(yàn)可以促進(jìn)回購(gòu)和推薦意愿。消費(fèi)者在購(gòu)買時(shí)最為關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格和促銷、包裝和快遞、客服服務(wù)四個(gè)方面，負(fù)面評(píng)論的原因包括產(chǎn)品異味、價(jià)格波動(dòng)大且沒(méi)有保價(jià)服務(wù)、包裝簡(jiǎn)陋、保暖性欠缺、面料和做工差、圖片和實(shí)物不符及服務(wù)態(tài)度不佳等。對(duì)此，企業(yè)仍需加強(qiáng)品牌建設(shè)，行業(yè)要進(jìn)一步完善相關(guān)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)督規(guī)范。

3） 在線評(píng)論信息已成為消費(fèi)者購(gòu)買前了解和對(duì)比商品的重要途徑，在傳播信息透明化的時(shí)代，蠶絲被行業(yè)和相關(guān)企業(yè)要科學(xué)把握機(jī)遇與挑戰(zhàn)。一方面，行業(yè)應(yīng)當(dāng)完善相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)督體系，普通消費(fèi)者作為非專業(yè)人員不一定能判斷出蠶絲的品質(zhì)是否合格，為保障消費(fèi)者的權(quán)益及產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，行業(yè)應(yīng)當(dāng)完善蠶絲被檢測(cè)體系并定期或不定期抽檢，加強(qiáng)監(jiān)督和管理，對(duì)信譽(yù)較差的企業(yè)和產(chǎn)品應(yīng)給予嚴(yán)厲打擊和限期整改，從源頭上保障蠶絲被質(zhì)量。另一方面，品牌應(yīng)當(dāng)注重品質(zhì)把控和品牌建設(shè)，品牌信譽(yù)需要建立在產(chǎn)品和服務(wù)之上，企業(yè)應(yīng)當(dāng)做好品質(zhì)把關(guān)、注重產(chǎn)品包裝、避免夸大宣傳、避免頻繁的價(jià)格波動(dòng)、加強(qiáng)對(duì)客服人員的培訓(xùn)等，為消費(fèi)者提供良好的消費(fèi)體驗(yàn)，從而增強(qiáng)品牌口碑和消費(fèi)者黏性。

本文還存在不足之處，首先由于商品評(píng)論的自身特點(diǎn)和現(xiàn)有分析技術(shù)的限制，本文的分析結(jié)果中與產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的指標(biāo)還不夠細(xì)化;其次，本文僅以京東商城為例，未探討不同電商平臺(tái)之間的蠶絲被銷售特征和消費(fèi)者評(píng)論有何差異，以及線上線下的消費(fèi)者關(guān)注點(diǎn)有何不同;第三，由于平臺(tái)的用戶隱私保護(hù)機(jī)制，在線評(píng)論難以直接和消費(fèi)者畫像建立關(guān)聯(lián)。未來(lái)研究可通過(guò)訪談法或問(wèn)卷法深入探討消費(fèi)者所關(guān)注的產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)，以及性別、年齡、地域、購(gòu)買渠道等不同因素對(duì)蠶絲被購(gòu)買的影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］畢達(dá)天， 楚啟環(huán)， 曹冉. 基于文本挖掘的消費(fèi)者差評(píng)意愿的影響因素研究［J］. 情報(bào)理論與實(shí)踐， 2020， 43（10）： 137-143.

BI Datian， CHU Qihuan， CAO Ran. Research on the influencing factors of consumers’ bad comment intention based on text mining［J］. Information Studies： Theory & Application， 2020， 43（10）： 137-143.

［2］伍冬平， 周穎， 李鵬， 等. 《蠶絲被》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)修訂解析及實(shí)施建議［J］. 絲綢， 2020， 57（3）： 1-6.

WU Dongping， ZHOU Ying， LI Peng， et al. Analysis and implementation suggestions on the revision of the national standard of Silk Quilt［J］. Journal of Silk， 2020， 57（3）： 1-6.

［3］劉文全， 柳恩見(jiàn). 中國(guó)絲綢行業(yè)2021年運(yùn)行分析及2022年展望［J］. 絲綢， 2022， 59（7）： 1-6.

LIU Wenquan， LIU Enjian. Analysis on operation of Chinese silk industry in 2021 and prospect in 2022［J］. Journal of Silk， 2022， 59（7）： 1-6.

［4］李建琴， 顧國(guó)達(dá)， 何樟勇， 等. 中國(guó)繭絲綢產(chǎn)業(yè)區(qū)域布局與發(fā)展重點(diǎn)［J］. 蠶業(yè)科學(xué)， 2018， 44（6）： 936-946.

LI Jianqin， GU Guoda， HE Zhangyong， et al. Regional distribution and developing emphasis of China’s cocoon silk industry［J］. Acta Sericologica Sinica， 2018， 44（6）： 936-946.

［5］陳芳艷， 潘世俊， 盛家鏞， 等. 雙宮絲綿纖維的性能檢測(cè)［J］. 絲綢， 2018， 55（1）： 9-13.

CHEN Fangyan， PAN Shijun， SHENG Jiayong， et al. Performance detection of duppion silk floss fiber［J］. Journal of Silk， 2018， 55（1）： 9-13.

［6］張鳳林， 周麗霞， 王安皆， 等. 蠶絲被用家蠶品種魯41×魯42的育成［J］. 蠶業(yè)科學(xué)， 2022， 48（2）： 118-126.

ZHANG Fenglin， ZHOU Lixia， WANG Anjie， et al. Breeding of silkworm variety Lu 41×Lu 42 for silk quilt［J］. Acta Sericologica Sinica， 2022， 48（2）： 118-126.

［7］何秀玲， 杜鑫， 姚陸松， 等. 蠶絲被生產(chǎn)專用家蠶新品種絲棉1號(hào)的選育［J］. 蠶業(yè)科學(xué)， 2021， 47（4）： 328-334.

HE Xiuling， DU Xin， YAO Lusong， et al. Breeding of new silkworm variety Simian 1 specialized for silk quilt production［J］. Acta Sericologica Sinica， 2021， 47（4）： 328-334.

［8］黃陽(yáng)陽(yáng)， 劉偉， 華英， 等. 幼童用智能示警蠶絲被的研發(fā)［J］. 紡織學(xué)報(bào)， 2020， 41（10）： 150-157.

HUANG Yangyang， LIU Wei， HUA Ying， et al. Development of novel intelligent silk quilt for young children［J］. Journal of Textile Research， 2020， 41（10）： 150-157.

［9］ZHANG X， PAN Z J. Preparation and formation mechanism analysis of regenerated silk fibroin/polyvinyl alcohol blended fibers with waste silk quilt［J］. Fibers and Polymers， 2022， 23（8）： 2090-2102.

［10］計(jì)海洋， 汪玉瑛， 呂豪豪， 等. 不同炭化溫度制備的蠶絲被廢棄物生物炭對(duì)重金屬Cd2+的吸附性能［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)， 2018， 29（4）： 1328-1338.

JI Haiyang， WANG Yuying， L Haohao， et al. Cadmium adsorption by biochar prepared from pyrolysis of silk waste at different temperatures［J］. Chinese Journal of Applied Ecology， 2018， 29（4）： 1328-1338.

［11］李勝臻， 徐建東. 蠶絲被內(nèi)在質(zhì)量的分析及探討［J］. 紡織導(dǎo)報(bào)， 2014（6）： 153-155.

LI Shengzhen， XU Jiandong. Analysis and discussion of the intrinsic quality of silk quilts［J］. China Textile Leader， 2014（6）： 153-155.

［12］汪為華. 蠶絲被檢測(cè)中的質(zhì)量問(wèn)題及對(duì)策［J］. 上海紡織科技， 2014， 42（4）： 15-17.

WANG Weihua. Problems and countermeasures in quality detection of silk quilt［J］. Shanghai Textile Science & Technology， 2014， 42（4）： 15-17.

［13］LU Y H， NIU M M， SONG W F， et al. Investigation on the total and local thermal insulation of the bedding system： Effects of filling materials， weights and body postures［J］. Building and Environment， 2021， 204： 1-10.

［14］ZHENG Q， YAN F Y， WANG H B， et al. Effects of quilts on comfortable indoor temperatures and human thermal responses during sleep［J］. Indoor Air， 2022， 32（9）： 1-11.

［15］張惠芳， 姚偉慧， 何波， 等. 標(biāo)準(zhǔn)解讀： 蠶絲綿纖維長(zhǎng)度試驗(yàn)方法解析［J］. 絲綢， 2022， 59（3）： 150-154.

ZHANG Huifang， YAO Weihui， HE Bo， et al. Standard interpretation： Analysis on the test method for fiber length of silk floss［J］. Journal of Silk， 2022， 59（3）： 150-154.

［16］蘇日娜. 半自動(dòng)機(jī)制桑蠶絲綿片含膠率檢驗(yàn)裝置的設(shè)計(jì)探索［J］. 絲綢， 2019， 56（4）： 8-11.

SU Rina. Exploration on design of semi-automatic detection device for gum content of silk floss［J］. Journal of Silk， 2019， 56（4）： 8-11.

［17］方方. 被服產(chǎn)品填充物纖維含量取樣方法分析與改進(jìn)［J］. 上海紡織科技， 2015， 43（8）： 86-90.

FANG Fang. Analysis and improvement of sampling methods of filling fiber content for quilts products［J］. Shanghai Textile Science & Technology， 2015， 43（8）： 86-90.

［18］樓陳鈺. 蠶絲被填充物含油率檢測(cè)影響因素的探討［J］. 上海紡織科技， 2017， 45（7）： 13-15.

LOU Chenyu. Influencing factors discussion in oil content measure of silk quilts［J］. Shanghai Textile Science & Technology， 2017， 45（7）： 13-15.

［19］何樟勇， 李建琴， 顧國(guó)達(dá)， 等. 中國(guó)蠶絲供求測(cè)算與預(yù)測(cè)研究［J］. 蠶業(yè)科學(xué)， 2020， 46（3）： 356-366.

HE Zhangyong， LI Jianqin， GU Guoda， et al. Calculation and prediction of silk supply and demand in China［J］. Acta Sericologica Sinica， 2020， 46（3）： 356-366.

［20］何松濤. 基于百度指數(shù)的蠶絲被網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分析［J］. 絲綢， 2018， 55（5）： 1-7.

HE Songtao. Analysis on internet attention of silk quilt based on Baidu Index［J］. Journal of Silk， 2018， 55（5）： 1-7.

［21］于永霞， 余武昌， 邱長(zhǎng)玉， 等. 廣西消費(fèi)者對(duì)蠶絲被的認(rèn)知及市場(chǎng)需求調(diào)查報(bào)告［J］. 絲綢， 2014， 51（10）： 75-79.

YU Yongxia， YU Wuchang， QIU Changyu， et al. A survey of consumers’ congnition of silk quilt and market demands in Guangxi［J］. Journal of Silk， 2014， 51（10）： 75-79.

［22］黎文平， 謝安， 張顯峰， 等. 安康繭絲綢產(chǎn)業(yè)融入“一帶一路”建設(shè)的發(fā)展建議［J］. 北方蠶業(yè)， 2016， 37（1）： 50-53.

LI Wenping， XIE An， ZHANG Xianfeng， et al. Suggestions on integrating Ankang cocoon and silk industry into “One Belt and One Road” construction［J］. North Sericulture， 2016， 37（1）： 50-53.

［23］聶爽爽， 王維紅. 基于文本挖掘的速賣通平臺(tái)女性消費(fèi)者連衣裙偏好分析［J］. 現(xiàn)代紡織技術(shù)， 2021， 29（6）： 113-121.

NIE Shuangshuang， WANG Weihong. Research on female consumers’ dress preference on AliExpress based on text mining［J］. Advanced Textile Technology， 2021， 29（6）： 113-121.

［24］XIAO Y， LI C D， THURER M， et al. User preference mining based on fine-grained sentiment analysis［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2022， 68（9）： 103013.

［25］DARKO A P， LIANG D C. Modeling customer satisfaction through online reviews： A FlowSort group decision model under probabilistic linguistic settings［J］. Expert Systems with Applications， 2022， 195（6）： 116649.

［26］WU Z Z， HE Q F， LI J R， et al. Public attitudes and sentiments towards new energy vehicles in China： A text mining approach［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2023， 178： 113242.

［27］林偉振， 劉洪偉， 陳燕君， 等. 基于在線評(píng)論的顧客滿意度研究： 以健康監(jiān)測(cè)穿戴產(chǎn)品為例［J/OL］. 數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)： 1-15［2022-09-23］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/10.1478.G2.20220714.1910.008.html.

LIN Weizhen， LIU Hongwei， CHEN Yanjun， et al. Costomer satisfaction modeling for healthcare wearable devices through online reviews［J/OL］. Data Analysis and Knowledge Discovery： 1-15［2022-09-23］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/10.1478.G2.20220714.1910.008.html.

［28］KIM C， NA Y. Consumer reviews analysis on cycling pants in online shopping malls using text mining［J］. Fashion and Textiles， 2021， 38（8）： 1-21.

［29］孫寶生， 敖長(zhǎng)林， 王菁霞， 等. 基于網(wǎng)絡(luò)文本挖掘的生態(tài)旅游滿意度評(píng)價(jià)研究［J］. 運(yùn)籌與管理， 2022， 31（12）： 165-172.

SUN Baosheng， AO Changlin， WANG Jingxia， et al. Evaluation of ecotourism satisfaction based on online text mining［J］. Operations Research and Management Science， 2022， 31（12）： 165-172.

［30］郭莉， 李杰. 消費(fèi)者危機(jī)感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)在線評(píng)論效果的影響［J］. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2022， 43（11）： 1662-1672.

GUO Li， LI Jie. Impact of consumers’ perception of crisis risks on the effect of online reviews［J］. Journal of Northeastern University （Natural Science）， 2022， 43（11）： 1662-1672.

［31］FAN Z P， CHE Y J， CHEN Z Y. Product sales forecasting using online reviews and historical sales data： A method combining the Bass model and sentiment analysis［J］. Journal of Business Research， 2017， 74： 90-100.

［32］王陽(yáng)， 王偉軍， 劉智宇. 在線負(fù)面評(píng)論信息對(duì)潛在消費(fèi)者購(gòu)買意愿影響研究［J］. 情報(bào)科學(xué)， 2018， 36（10）： 156-163.

WANG Yang， WANG Weijun， LIU Zhiyu. An empirical study on the influence of online negative reviews on potential consumers’ purchasing intention［J］. Information Science， 2018， 36（10）： 156-163.

［33］張公讓， 鮑超， 王曉玉， 等. 基于評(píng)論數(shù)據(jù)的文本語(yǔ)義挖掘與情感分析［J］. 情報(bào)科學(xué)， 2021， 39（5）： 53-61.

ZHANG Gongrang， BAO Chao， WANG Xiaoyu， et al. Text semantic mining and sentiment analysis based on review data［J］. Information Science， 2021， 39（5）： 53-61.

［34］TESO E， OLMEDILLA M， MARTINEZ-TORRES M R， et al. Application of text mining techniques to the analysis of discourse in eWOM communications from a gender perspective［J］. Technological Forecasting and Social Change， 2018， 129（4）： 131-142.

Analysis of online reviews about silk quilts based on text mining： A case of Jingdong Mall

ZHANG Chi， WANG Xiangrong

LIU Jiakaia， LI Mina，b

（a.College of Fashion and Design; b.Key Laboratory of Clothing Design and Technology， Ministry of Education，Donghua University， Shanghai 200051， China）

Abstract： Silk quilts， made from natural animal protein fibers， are always highly favored by consumers due to their advantages， such as softness， coziness， breathability， hygroscopicity， skin-friendliness， and warmth. They are essential products making contributions to the development of the silk industry. With the rapid development of the internet and the steady growth of residents’ disposable income， online shopping has become one of the daily shopping channels for Chinese consumers in recent years. Many silk quilt brands have also expanded their e-commerce channels， resulting in the emergence of many silk quilt household brands on e-commerce platforms such as Jingdong and Taobao. During the online shopping process， consumers usually refer to the reviews left by other consumers on the product comment page to obtain information related to the product or service. For consumers， online reviews can assist in their purchasing decisions， while for businesses and enterprises， online reviews can be used to understand consumer concerns and satisfaction， thereby better improving product quality and service quality.

To explore consumers’ satisfaction， concerns， and reasons for dissatisfaction when purchasing silk quilts online， we first took Jingdong Mall as an example to collect sales characteristic information and product review data of silk quilts （including positive and negative review set A and negative review set B）. Then we analyzed the brand information， price distribution， preferential information， and labels of silk quilt products by graphics， and later conducted emotional analysis and co-occurrence cluster analysis of reviews using text mining methods. Finally， we discussed the reasons based on reality， and proposed relevant suggestions from the perspective of industry and enterprise. According to the analysis of sales characteristics， we can see that the price of silk quilts ranges from several hundred yuan to over ten thousand yuan， with an average price of about 2 000 yuan. The price range within the brand is quite extensive， and the price hierarchy between brands is also obvious. Silk quilt brands can be divided into four categories： affordable， mid-to-high-end， high-end， and luxury ones. The most common promotional methods are money off and coupons， and silk quilts with good sales are often labeled with such words as self-operated， assured purchase， flash purchase， and money off. According to the text mining results， it can be seen that about 95% of the reviews are positive， and consumers pay the most attention to four aspects when purchasing： （i） product quality， which is divided into functional quality （overall warmth retention， breathability， and practicality）， external quality （craftsmanship， style， and handle of quilt cover）， and internal quality （inner odor and silk floss length）; （ii） price and promotion; （iii） packaging and express delivery; （iv） customer service. The main reasons for negative comments include product odors， volatile price fluctuations without insurance services， poor packaging， inadequate warmth retention， poor fabrics and workmanship， discrepancies between images and actual products， and poor service attitude. On the whole， consumers who purchase silk quilts online have strong brand awareness and recognize the higher price positioning of silk quilts， but prefer products with preferential activities. Most consumers are satisfied with their online purchase experience of silk quilts， and a good purchase with good use experience can promote repurchase and recommendation intentions. However， there are still deficiencies in products， promotions， packaging， express delivery， services， and other aspects. Enterprises still need to strengthen branding， and the industry ought to further improve relevant testing standards and regulatory norms.

We discuss the key points that consumers pay attention to when they buy silk quilts online from the perspective of e-commerce big data reverse traction， and put forward relevant suggestions. This helps businesses better understand consumer demand and market conditions， which provides reference for e-commerce enterprises’ strategic decision-making. Thus， this article is of strong innovation and practical significance. In future research， we could use interview or questionnaire to deeply explore the product quality indicators that consumers care about， as well as how different factors such as gender， age， region and channels affect the purchase of silk quilts.

Key words： silk quilt; text mining; Jingdong Mall; online review; sentiment analysis; cluster analysis

收稿日期： 20220929;

修回日期： 20230710

基金項(xiàng)目： 上海高校知識(shí)服務(wù)平臺(tái)資助項(xiàng)目（13S107024）;上海市設(shè)計(jì)學(xué)Ⅳ類高峰學(xué)科資助項(xiàng)目（DD18005）

作者簡(jiǎn)介： 劉佳鍇（1998），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榉b產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與品牌營(yíng)銷管理。通信作者：李敏，教授，fidlimin@dhu.edu.cn。