本文選題：創(chuàng)新擴散 + 在線評論��； 參考：《浙江大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融入人們的日常生活、電子商務(wù)的迅速發(fā)展壯大,以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的創(chuàng)新擴散越來越受到學(xué)者和企業(yè)的重視。人們逐漸習慣在網(wǎng)上交換關(guān)于產(chǎn)品的信息和看法,其中,在線評論成為人們信息交流的重要方式之一。在線評論為消費者提供產(chǎn)品信息,降低消費者購買不確定性,成為影響消費者采納決策的重要因素,從而對創(chuàng)新擴散過程產(chǎn)生重要的影響。 本文根據(jù)創(chuàng)新擴散的微觀個體決策模型,從主觀效用和社會影響兩個方面,分析在線評論對創(chuàng)新擴散的影響機理。在文獻研究和案例分析的基礎(chǔ)之上,本文將在線評論的主要影響因素分為在線評分、評論有用性、評論數(shù)量、評論者特征以及評論時間等,并且提出了在線評論對創(chuàng)新擴散的影響模型。本文通過統(tǒng)計分析對模型及相關(guān)假設(shè)進行了驗證,利用SPSS統(tǒng)計分析軟件對豆瓣書評網(wǎng)站的100本圖書以及相應(yīng)的861條在線評論進行聚類分析以及多元線性回歸分析,得到以下結(jié)論： (1)在線評分對創(chuàng)新擴散的正向影響不顯著,但在線評分高是創(chuàng)新擴散速度快的必要非充分條件。(2)評論有用性、評論數(shù)量對創(chuàng)新擴散產(chǎn)生顯著的正向影響,即評論有用性越高或者評論數(shù)量越多,創(chuàng)新擴散速度越快。(3)評論者的特征對在線評論影響創(chuàng)新擴散的過程起顯著的調(diào)節(jié)作用。(4)評論出現(xiàn)的時間越早,則評論有用性對創(chuàng)新擴散的正向效應(yīng)越大。
[Abstract]:With the integration of Internet technology into people's daily life and the rapid development of e-commerce, scholars and enterprises pay more and more attention to the diffusion of innovation based on the Internet. People are gradually used to exchange information and opinions about products on the Internet. Among them, online reviews become one of the important ways for people to exchange information. Online reviews provide consumers with product information, reduce consumer purchase uncertainty, and become an important factor affecting consumer adoption decisions, thus having an important impact on innovation diffusion process. According to the micro individual decision model of innovation diffusion, this paper analyzes the influence mechanism of online comment on innovation diffusion from two aspects: subjective utility and social influence. On the basis of literature research and case study, this paper divides the main influencing factors of online review into online rating, comment usefulness, number of comments, reviewer characteristics and comment time, etc. The influence model of online comment on innovation diffusion is put forward. This paper verifies the model and related hypotheses by statistical analysis, and makes cluster analysis and multivariate linear regression analysis of 100 books and 861 online reviews of Douban Book Review website by using SPSS software. The following conclusions were drawn: (1) the positive effect of online scoring on innovation diffusion is not significant, but high online rating is a necessary and insufficient condition for rapid innovation diffusion, and the number of comments has a significant positive impact on innovation diffusion. That is, the higher the usefulness or the number of reviews, the faster innovation diffuses. (3) the characteristics of reviewers play a significant role in regulating the process of online reviews affecting innovation diffusion. The positive effect of comment usefulness on innovation diffusion is greater.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F49;F224

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9 薛朝改;高n，

本文編號：1816892