基于信号传递理论的在线评论有用性影响因素研究

[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性影响因素模型,同时考虑商品类型的调节作用,并分析了信号环境的影响。[结果/结论]通过亚马逊中国网站获取客观数据进行实证研究,发现负面评论、评论字数越多、评论含有图片、评论者对信息有披露、评论者排名越靠前、评论回应数量越多则评论有用性越高,商品类型在评论情感倾向、评论图片对评论有用性影响中起到了显著的调节作用,并且信号影响评论有用性受到信号环境的影响。     

不同产品品牌声誉对在线评论有用性影响因素的调节效应

通过对亚马逊商城中1055条在线评论进行实证分析,研究不同产品类型(体验型产品和搜索型产品)下,产品的品牌声誉对影响在线评论感知有用性因素的调节作用。研究发现:品牌对评分、评论者历史评论有用性和评论有用性之间关系的调节作用在搜索型产品下更显著,而品牌对评论发表天数和评论有用性之间关系的调节作用则在体验型产品下更显著。因此,产品类型确实会影响品牌的调节作用。     

在线评论有用性影响因素实证研究——基于Tripadvisor.com酒店评论数据

随着互联网的迅速发展,消费者购物决策越来越依赖于在线评论。从信息接受模型对信息有用性影响出发,构建在线评论有用性投票增量的时间窗,建立在线评论有用性影响因素模型,研究在线评论内容和评论者对在线评论有用性的影响。基于TripAdvisor.com的4 258条酒店评论数据,运用负二项回归进行实证分析。研究发现评论内容长度、评论极端性、评论有用性投票数、评论者认可度和个人信息披露对在线评论有用性具有显著正影响,这对在线零售商和消费者具有重要的启发和建议。     

在线评论有用性的影响因素研究——基于商品类型的调节效应

构建评论内容与评论者特征对在线评论有用性影响的双路径整合模型,并探索商品类型的调节效应。以Amazon的2213条商品评论为对象,研究结果表明,评论内容(时效、深度、图片、回复)、评论者特征(专业性、权威性)对评论有用性有显著正向影响;评论效价、评论者参与度对评论有用性有显著负向影响;搜索品的评论时效、评论图片、评论者专业性对评论有用性的影响比体验品更强;体验品的评论效价、回复评论、评论者参与度对评论有用性的影响比搜索品更强,二者的评论深度和评论者权威性的影响无显著差异。     

在线评论对消费者购买意愿影响的实证研究

以消费者感知有用性为中介变量,探讨在线评论因素对消费者购买意愿的影响,并根据"精细加工可能性模型",引入认知需求作为调节变量,研究认知需求对感知有用性的影响。研究表明,在线评论质量、效价、消费者信任倾向、评论者专业性通过正向影响感知有用性对消费者购买意愿产生影响,消费者认知需求对评论质量、评论效价与评论者专业性与感知有用性之间的关系起调节作用,而对在线评论数量与感知有用性之间的关系无调节作用。     

在线评论有用性的影响因素探究 ——基于京东商城的实证研究

在线评论已经成为影响消费者做出购买决策的重要因素.以信号传递理论为框架,从评论者、评论本身和有关反馈3个方面探究其对在线评论有用性的影响,并引入产品类型作为调节变量建立模型.通过京东商城的客观数据进行实证分析,结果显示,图片数量、追评、视频、评论回复数显著影响评论的有用性.其中,评论回复数的影响最为明显;产品类型在追评对评论有用性的影响中没有起到调节作用;评论者的等级、评论的可读性对评论的有用性的影响不显著.结论既对评论有用性的研究提供了参考,也有利于企业高效地管理和应用在线评论.     

基于品牌声誉感知差异的在线评论有用性影响因素实证研究

【目的/意义】从用户对不同品牌声誉的感知角度,研究评论支持率、评论时效性、评论长度、图片数量、情感 强度和产品属性特征词对在线评论有用性的影响。【方法/过程】构建多元线性回归理论模型,通过亚马逊电子商务 平台不同品牌声誉感知的手机评论数据进行验证。【结果/结论】研究结果表明,不考虑品牌声誉差异而进行在线评 论的有用性研究具有一定的局限性,商品评论有用性研究需考虑不同品牌声誉感知影响的差异性。     

基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究

[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析，能够有助于揭示在线评论的作用机理，更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城（jd.com）搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型，从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发，探索不同因素对在线负面评论有用性的影响，并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明，在线负面评论的影响因素受商品类型调节，会对有用性产生非线性复杂影响，导致作用度存在差异。对于搜索型商品，在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显；而对于体验型商品，在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。     

在线评论有用性关键影响因素识别研究

在线评论的出现推动了消费者网络购物决策行为的展开,以DEMATEL方法为基础,研究在线评论有用性的影响因素,为进一步促进消费者网络购物决策,推动网络购物决策理性行为的展开提供理论借鉴。在构建在线评论有用性影响因素体系基础上,运用模糊集理论与DEMATEL方法,分析15个影响在线评论有用性因素的属性及其相互关系,并识别出其中消费者专业知识、评论者信息披露、商品涉入度、评论写作风格、评论及时性以及评论信息完整性等6个关键影响因素。根据研究结论提出消费者信息管理是当务之急,商家需要进一步针对不同价位商品,注重评论内容的管理,促进消费者间的社会交流。     

考虑品牌声誉影响下的在线评论有用性研究

从品牌声誉影响的角度,选用京东商城的评价数据为研究样本,对评论有用性影响因素进行实证研究。在考虑品牌声誉的影响下,对于品牌声誉高的商品,正向评价比负向评价更有用;对品牌声誉低的商品,极性评论比中性评论更有用;不论品牌声誉的高低,评论深度对评论有用性均存在正相关关系;与品牌声誉低的商品相比,评论时效性对品牌声誉高的商品的评论有用性影响更显著。     

在线商品虚假评论形成路径研究

以淘宝为例,通过对43万条评论语料进行分析以及乔装淘宝店主获取的事实数据,从在线商品虚假评论实际解决需要出发,为在线商品虚假评论界定了新的含义,归纳了在线商品虚假评论的影响,最后全面分析了由在线评论者、在线销售商家、在线商品交易平台、虚假评论中介四大主体所组成体系中在线商品虚假评论的六大形成路径、形成动因及特点.本文对下一步的在线商品虚假评论识别技术等相关研究有极强的理论和实践指导意义.     

电子商务中在线评论有用投票数影响因素研究

在线评论对消费者购物选择具有重要的影响,但日益增加的海量信息导致了信息过载等问题。因此,判断和识别评论信息的有用性具有重要的研究意义。本文采用文本挖掘和统计分析方法,从评论信息特征和评论者信息两个角度,对在线评论获得有用投票数的影响因素进行了分析,并通过亚马逊商城的用户评论样本,具体研究了各因素的影响作用。研究发现：评论评分对在线评论的有用投票数具有负向影响,而评论信息丰富性和历史评论有用性评价对其具有正向影响。     

基于ELM的在线评论有用性研究——商品类型的调节影响

本研究以ELM模型为研究框架,从用户处理评论信息过程的视角,探究对于不同属性的商品,用户感知评论有用性的行为和结果是否存在差异。利用Amazon.com上的5 420条有效评论样本进行实验,研究发现:商品类型会影响用户感知在线评论有用性的方式,进而对在线评论有用性产生调节影响;用户更偏向通过中心路径来感知搜索类商品评论信息有用性大小,而在感知体验类商品评论信息有用性时,需结合中心和边缘两条路径。     

基于Ebay评论数据中的情感总量与信息熵对评论有用性的影响

选取Ebay网站的评论数据进行实证分析,识别信息熵和情感总量2个要素对评论有用性的影响,并探索情感总量在信息熵对评论有用性的影响中起到的调节作用。研究表明:产品评论中的情感总量对评论有用性的影响是正向的,而信息熵对于体验型产品评论有用性具有积极影响,对于搜索型产品具有消极影响,信息熵对评论有用性的影响受到情感总量的正向调节。     

电子商务平台消费者绿色产品评论信息采纳意愿研究

【目的/意义】在线评论在消费者购买决策中的重要性日益凸显,探索电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳的影响因素,为进一步挖掘在线评论的商业价值、促进绿色产品的消费提供参考。【方法/过程】以TAM和ELM为理论基础,结合社会环境因素和消费者个体特质因素,构建电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳意愿的影响因素模型,运用结构方程模型进行实证检验。【结果/结论】结果表明评论质量和社会影响均对感知评论有用性产生正向影响,评论源可信度与感知评论有用性的关系不显著,感知评论有用性和社会影响又对评论采纳意愿产生正向影响,产品卷入度会调节消费者评论有用性的感知,而专业知识未能起到调节作用。     

在线评论结构模型构建及实证分析

在线评论成为影响消费者购买决策的重要方面,已经引起国内外学者的关注。为了探讨在线评论重要的构成因素,设计了在线评论模型,并对模型进行测试。同时对消费者进行调研以及数据采集,且根据调查结果进行数据分析。研究发现：使用在线评论的消费者可以分为四类：产品偏好型、网站信任型、多目标型和评论者非偏好型。本研究意义在于,深入了解在线评论消费者的特征;指导企业和评论者正确发布在线评论的内容。     

在线评论的感知有用性对在线消费者购买意愿的影响路径研究

网络购物的兴起,在线评论受到消费者的关注度增加,消费者在网络购物前会参考购买者评论,作为购买决策的指导。在线评论在一定程度上能够刺激消费者的购买意愿,从而产生购买行为。论文在对线评论及其感知有用性的相关理论进行回顾的基础上,分析总结出在线评论有用性感知的影响因素。然后根据购买意愿的研究现状,确定态度对购买意愿的影响。再提出研究假设:在线评论感知有用性对购买意愿的影响经过了态度的中介作用,建立研究模型,并对假设进行验证,最后得出结论建议     

影响网购决策的在线评论及其接收者因素相互关系研究

运用文献调研法、专家咨询法确定影响网购决策的在线评论及其接收者因素,使用DEMATEL方法建立各因素之间的相互影响关系,并对其影响机理进行深入研究。研究发现：影响网购决策的12个在线评论及其接收者因素中,在线评论者专业性与可信性、评论的新颖性、评论接收者性别与年龄为深层因素,不受其他因素影响,其通过影响中层因素和表层因素,间接影响购买决策;在线评论内容丰富性与数量为中层因素,受深层因素的影响,同时影响表层因素,间接影响购买决策;在线评论的客观性与可理解性、好评率、在线评论接收者的专业性与产品涉入度为表层因素,主要受其他因素的影响,且相互影响,直接影响消费者购买决策。     

在线商品评论对产品销量影响研究

作为一种新型的口碑传播方式,在线产品评论成为了消费者和商家了解产品质量和服务的最为重要的信息来源。在线产品评论哪些因素影响到消费者的购买决策,对产品的销量产生多大的影响已经成为人们关注的重要问题。通过对在线手机评论研究发现,"在线评论数量"、"商品的关注度"对在线手机销量有显著性影响,更为重要的是我们发现"评论的时效性"和"顾客认为评论的有用率"对手机的销量也有非常重要的显著性影响,而"评论的正负情感倾向性"等对产品的销量无明显影响。     

基于SMOTE-RF与多维特征向量的在线商品虚假评论识别研究

[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。