本文關(guān)鍵詞：體驗(yàn)型商品在線評(píng)論有用性影響因素研究

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的興起與發(fā)展改變了人們的生活方式,B2C、C2C、O2O等各類電子商務(wù)營銷模式不斷興起,打破了傳統(tǒng)的購物模式,網(wǎng)絡(luò)購物群體占據(jù)的比重越來越大,我們已然進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)營銷時(shí)代。網(wǎng)絡(luò)購物給我們帶來了方便和快捷的消費(fèi)體驗(yàn),但也加重了商家與消費(fèi)者之間信息不對(duì)稱的影響。消費(fèi)者通過網(wǎng)頁上的描述、圖片這些二手信息的加工只能對(duì)商品形成淺層次的印象,其感觀的深刻程度遠(yuǎn)不如傳統(tǒng)線下購買方式對(duì)商品的直接接觸。而在線評(píng)論能夠有效解決這種信息不對(duì)稱的問題,通過讀取已購買者對(duì)商品的真實(shí)體驗(yàn),消費(fèi)者可以加深對(duì)商品質(zhì)量的了解,降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知。然而,在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代在線評(píng)論的數(shù)量也在爆發(fā)式地增長,不斷增多的評(píng)論已經(jīng)超出了人們能夠處理的范圍,消費(fèi)者無法閱讀所有評(píng)論,出現(xiàn)了信息過載現(xiàn)象。所以有必要研究哪些評(píng)論是有用的,哪些評(píng)論不具有參考價(jià)值,這就需要去探索影響在線評(píng)論有用性的因素有哪些以及它們的作用機(jī)理,以便系統(tǒng)可以將評(píng)論按照有用性自動(dòng)排序,把那些有用性高的評(píng)論推薦給消費(fèi)者優(yōu)先閱讀,縮短信息篩選時(shí)間。本文在大量閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)后,以信息可獲得性理論和診斷性理論、雙重加工理論、歸因理論、感知風(fēng)險(xiǎn)理論等作為理論基礎(chǔ),以信息接受模型為模型構(gòu)建基礎(chǔ),從評(píng)論內(nèi)容和評(píng)論者兩個(gè)維度建立了本研究的在線評(píng)論有用性影響因素模型,引入一些以往沒有研究過的指標(biāo),研究了評(píng)論長度、評(píng)論可讀性、評(píng)論一致性、評(píng)論包含商品屬性數(shù)量、評(píng)論者等級(jí)、評(píng)論者影響力、評(píng)論者活躍度等因素對(duì)評(píng)論有用性的影響。針對(duì)現(xiàn)存的相關(guān)研究大多以搜索型商品為研究對(duì)象的問題,本文選取了TripAdvisor網(wǎng)站上的酒店評(píng)論作為樣本數(shù)據(jù),根據(jù)理論對(duì)每個(gè)指標(biāo)因素做出可能性假設(shè),應(yīng)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析、相關(guān)性分析、多元線性回歸分析、方差分析等來檢驗(yàn)假設(shè)。通過本文的研究結(jié)論,一方面可以給在線評(píng)論的載體——網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供更好的評(píng)論排序和系統(tǒng)設(shè)置建議,吸引消費(fèi)者購買商品；另一方面可以幫助消費(fèi)者快速篩選出有用性較高的評(píng)論,降低閱讀成本,高效地做出購買決策;同時(shí),也為評(píng)論發(fā)布者提供了更多提高評(píng)論質(zhì)量和自身專業(yè)性的參考意見。
【關(guān)鍵詞】：在線評(píng)論 有用性 信息過載 影響因素 體驗(yàn)型商品
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6;F274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-23
• 1.1 研究背景10-15
• 1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢10-12
• 1.1.2 網(wǎng)絡(luò)購物12-14
• 1.1.3 在線客戶評(píng)論14-15
• 1.2 研究問題的提出與研究目的15-16
• 1.2.1 研究問題的提出15-16
• 1.2.2 研究目的16
• 1.3 研究意義16-18
• 1.3.1 理論意義16-17
• 1.3.2 實(shí)踐意義17-18
• 1.4 研究內(nèi)容18-19
• 1.5 研究方法與技術(shù)路線19-21
• 1.5.1 研究方法19-20
• 1.5.2 技術(shù)路線20-21
• 1.6 論文框架與內(nèi)容安排21-23
• 1.6.1 論文框架21-22
• 1.6.2 內(nèi)容安排22-23
• 2 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述23-37
• 2.1 基本概念23-27
• 2.1.1 搜索型商品與體驗(yàn)型商品23
• 2.1.2 在線口碑23-25
• 2.1.3 在線評(píng)論25-26
• 2.1.4 在線評(píng)論有用性26-27
• 2.2 相關(guān)理論27-31
• 2.2.1 信息過載理論27-28
• 2.2.2 信息可獲得性和診斷性理論28
• 2.2.3 雙重加工理論和詳盡可能性模型28-30
• 2.2.4 歸因理論30
• 2.2.5 前景理論和感知風(fēng)險(xiǎn)理論30-31
• 2.3 在線評(píng)論有用性研究31-37
• 2.3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀31-34
• 2.3.2 在線評(píng)論有用性影響因素研究34-37
• 3 建立模型與提出假設(shè)37-44
• 3.1 研究模型的構(gòu)建37-39
• 3.2 研究假設(shè)的提出39-44
• 3.2.1 評(píng)論內(nèi)容維度39-41
• 3.2.2 評(píng)論者維度41-44
• 4 數(shù)據(jù)收集與變量設(shè)計(jì)44-51
• 4.1 數(shù)據(jù)來源的選擇44-45
• 4.2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理45-48
• 4.2.1 數(shù)據(jù)收集45-47
• 4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理47-48
• 4.2.3 數(shù)據(jù)處理與分析工具48
• 4.3 變量設(shè)計(jì)48-51
• 4.3.1 自變量48-49
• 4.3.2 因變量49
• 4.3.3 控制變量49-51
• 5 實(shí)證分析及結(jié)果51-70
• 5.1 描述統(tǒng)計(jì)分析51-56
• 5.1.1 描述性分析51-53
• 5.1.2 頻率分析53-56
• 5.2 相關(guān)性分析56-61
• 5.3 回歸分析61-67
• 5.4 交互作用檢驗(yàn)67-70
• 6 總結(jié)與思考70-73
• 6.1 主要結(jié)論歸納70
• 6.2 思考與建議70-71
• 6.3 研究的不足71-72
• 6.4 未來可研究方向72-73
• 參考文獻(xiàn)73-78
• 致謝78-79

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本文編號(hào)：596006