1緒論

1.1現(xiàn)實(shí)背景

與包裝和廣告等煤介上的產(chǎn)品信怠不同,在線評論是由之前的消費(fèi)者自主貢獻(xiàn)的,并且不斷隨時(shí)間累積,這些在線評論不僅是評論者對產(chǎn)品的直接評價(jià),也包含了消費(fèi)體驗(yàn)等夾雜個(gè)人情感的信息,通常被消費(fèi)者認(rèn)為更為真實(shí)可信。事實(shí)上,消費(fèi)之前撥尋在線評論己經(jīng)成為多數(shù)人的一種消費(fèi)習(xí)慣。對于商家和評論平臺,在線評論能有幫助更多消費(fèi)者加深對產(chǎn)品的理解,進(jìn)而增加銷售和提升品牌影響力,在線評論已經(jīng)構(gòu)成現(xiàn)代營銷的重要一環(huán)。

本文旨在驗(yàn)證在線評論的文本特征對消費(fèi)者行為的影響,重點(diǎn)關(guān)注了在線評論的文本情感極性和文本診斷性對不同特征電子產(chǎn)品銷量的影響。本文的研究結(jié)果可以幫助電子商務(wù)平臺和商家更好理解消費(fèi)者的行為,為企業(yè)制定更加有效的電子產(chǎn)品營銷策略提供支持。

.....................

1.2研究問題

本研究逐層深入探討了以下研究問題：

第一,評論文本特征是否對電子產(chǎn)品銷量產(chǎn)生影響過去的研究多使用在線評分這一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來替代在線評論文本,其主要問題在于:首先,在線評分和在線評論文本包含的情感可能是不對稱的,另外,在線評分所包含的信息量非常有限,它無法反映評論者給出評分的真正原因。近年來,文本挖掘領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展為在線評論文本的自動分析提供了便利,應(yīng)用相關(guān)技術(shù)和方法可以從評論文本中自動抽取情感詞和情感對象,并對情感傾向性進(jìn)行分析。

第二,產(chǎn)品搜索型屬性和經(jīng)驗(yàn)型屬性的強(qiáng)弱是否對評論文本特征對電子產(chǎn)品銷量的影響機(jī)制產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用？

對于文本診斷性,當(dāng)產(chǎn)品搜索型屬性較強(qiáng)時(shí),閩讀者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降,評淪文本診斷性對產(chǎn)品銷量的正向影響機(jī)制是否會有所削弱對于文本情感極性,產(chǎn)品搜索型屬性較高時(shí),閱讀者感知到的產(chǎn)品質(zhì)量有所提高,感知到的風(fēng)險(xiǎn)會有所下降,閱讀者因?yàn)樾畔⑻幚沓杀具^高而直接放棄產(chǎn)品選購的概率將有所下降,那么情感極性是否對提升產(chǎn)品銷量產(chǎn)生正向作用?

第三,當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格較高或較低時(shí),評論文本特征對電子產(chǎn)品銷量的影響機(jī)制被削弱還是增強(qiáng)?

對于文本診斷性,當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格相對較低時(shí),閱讀者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降所致,評論文本診斷性對產(chǎn)品銷量的正向影響機(jī)制是否會有所削弱？對于文本情感極性,一方面,筆者認(rèn)為當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格相對較低時(shí),評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響會增強(qiáng),這是由于產(chǎn)品價(jià)格相對較低,閱讀者對評論中負(fù)面信息的敏感度將會下降,并且避免了動員更#認(rèn)知資源處理負(fù)面信息;同時(shí),筆者推測隨著產(chǎn)品價(jià)格降低,所面向的消費(fèi)群體基數(shù)更龐大,評論閱讀者會形成"評論人數(shù)多了,好評差評自然都會有"的想法,對負(fù)面評論的敏感程度下降,導(dǎo)致極端負(fù)面情緒被淹沒。而另一方面,這個(gè)巧題背后存在相反的邏輯,首先當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格相對較低時(shí),閱讀者感知的產(chǎn)品質(zhì)量將有所下降,對評論文本偏正向情感極性的預(yù)期下降,閱讀者感知的低產(chǎn)品質(zhì)量將降低購買意愿。此外,消費(fèi)者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降,評論文本情感極性的重要性一定程度上被削弱。閱讀者可能因?yàn)楫a(chǎn)品價(jià)格便宜而缺乏處理評論信息的動機(jī),評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響有所削弱,故評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響有所削弱。

......................

2文獻(xiàn)綜述

2.1在線評論的概念與侍征

2.1.1在線評論的數(shù)據(jù)特征

目前,在線評論通常包含評分和評論文本二個(gè)部分,當(dāng)在線評論呈現(xiàn)不同數(shù)值特征和文本特征時(shí),對閱讀者產(chǎn)生的影響也會發(fā)生差異。在線評論數(shù)捂挖掘技術(shù)的進(jìn)步推動了該領(lǐng)域的研究創(chuàng)新,縱觀近十年發(fā)表的文獻(xiàn),學(xué)術(shù)界對在線評論數(shù)值和文本數(shù)據(jù)的挖掘不斷深入。筆者對于過去研究曾涉及過的評論特征作如下總結(jié)(如表2.1所示),多條評論或評論池的特征主要包括評論數(shù)量、正負(fù)向評論各占比例和呈現(xiàn)框架、評分方差、均值和這些變量的動態(tài)變化趨勢等:

對于單條評論,如表2.2所示,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注的評論特征包括單面性情感(valence)、評論長度(length)、雙面性(two-sideciness)、語言風(fēng)格、時(shí)效性、所涉及內(nèi)容等六個(gè)方面:

........................

3概念摸型與研究假設(shè)...........21

3.1概念模型構(gòu)建.............21

3.2評論池特征對產(chǎn)品銷量的影響...........22

4研究方法............31

4.1產(chǎn)品選擇............31

4.2數(shù)據(jù)收集..........33

5研究結(jié)果.............47

5.1描述性統(tǒng)計(jì)分析..............47

5.2回歸模型統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果..........49

5研究結(jié)果

5.1描述隹統(tǒng)計(jì)分析

筆者首先對研究涉及的變量作描述性統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果分別如表5.1和表5.2所示。描述統(tǒng)計(jì)化分析均采用未經(jīng)中心化處埋的原始數(shù)據(jù)。其中,表5.2為根據(jù)面板中全部10周和379個(gè)產(chǎn)品共計(jì)3790個(gè)觀測值計(jì)算生成的相關(guān)系數(shù)矩陣。由相關(guān)矩陣可知,核/心自變量與被解釋變量之間存在較顯著的相關(guān)系數(shù)。且除第N-1周銷售排名外,其他變量之間的顯著的相關(guān)系數(shù)均遠(yuǎn)低于化6(李懷祖,2004),由此判斷潛在的#重共線化問題影響不大。在下文中,研究模型的變量VIF(Varianceinflationfactors方差膨脹因子)檢驗(yàn)結(jié)果顯示,自變量VDF值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10這一常用經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),表巧本文的研究模型不存在明顯的多重共線性問題。

根據(jù)前章論述,在線評論的評論文本正向情感極性和文本診斷性會影響產(chǎn)品銷量,與此同時(shí)產(chǎn)品搜索型屬性的強(qiáng)弱程度和產(chǎn)品價(jià)格等產(chǎn)品特性很可能存在對主效應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制�；诒狙芯坎杉奶幚淼臄�(shù)據(jù),筆者建立了"在線評論特征影響產(chǎn)品銷量及產(chǎn)品特性調(diào)節(jié)效應(yīng)"的回歸模型,并針對統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果進(jìn)行分析。

.....................

6研究結(jié)論和展望

6.1研究發(fā)現(xiàn)

過去的研究表明,在線評論對產(chǎn)品銷量會產(chǎn)生影響,但對于在線評論文本特征對銷量影響,及這種關(guān)系在不同產(chǎn)品特性下可能存在的差異等問題的討論并不充分。高寶俊等(2015)指出京東和天貓產(chǎn)品的好評數(shù)量對產(chǎn)品銷量產(chǎn)生顯著正向影響,但沒有繼續(xù)深入討論產(chǎn)品特性對于該機(jī)制的影響。王是瑪和間強(qiáng)(2013)選用手機(jī)作為搜索型產(chǎn)品,得出評論長度、評論即時(shí)性對產(chǎn)品銷量存在正向影響,尚未考慮這種正向關(guān)系在產(chǎn)品搜索型屬性變化時(shí)是否會呈現(xiàn)差異。王偉和王洪偉(2015)基于亞馬遜網(wǎng)站近400款數(shù)碼相機(jī)產(chǎn)品評論和銷售數(shù)據(jù),證實(shí)評論者對產(chǎn)品的評價(jià)有利于提升產(chǎn)品銷量,但同樣未能覆蓋更多的產(chǎn)品種類。

閥讀者希望讀到高質(zhì)量的評論義本,而義本質(zhì)量體現(xiàn)在多個(gè)方面,比如評論雙面性、診斷性、結(jié)論明確性、可讀性和即時(shí)性等。評論文本診斷性會影響評論信息的數(shù)量和質(zhì)量。從信息數(shù)量的角度,診斷性高的文本包含更多有價(jià)值的信息,對閩讀者施加的信息型影響將得到增強(qiáng)。消費(fèi)者會盡可能收集更多信息輔助決策。從信息質(zhì)量的角度,診斷性高的義本能提升閱讀者感知的評論質(zhì)量,促使閱讀者與評論者進(jìn)行社會比較,并對評論者產(chǎn)生良好的印象。例如消費(fèi)者感知到評論者具備高專業(yè)水平和高可信賴程度,將有助于提升評論者的可信賴程度,放大專家級消費(fèi)者作為"意見領(lǐng)袖"的作用。

不同產(chǎn)品的搜索型和經(jīng)驗(yàn)型屬化有高低之分,大多數(shù)產(chǎn)品處在搜索主導(dǎo)型和經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)型兩種極端情況之間的區(qū)間范圍。首先,產(chǎn)品搜索型屬性較高時(shí),閱讀者傾向于將正向情感極性歸因?yàn)楫a(chǎn)品質(zhì)量本身,故感知到的產(chǎn)品質(zhì)量有所提高:其次,產(chǎn)品搜索型屬性較高時(shí),可供參考的客觀指標(biāo)較充分,閱讀者可通過探索和對比這些指標(biāo)降低產(chǎn)品不確定往和消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn);第蘭,產(chǎn)品搜索型屬化較高時(shí),由于語言風(fēng)格、個(gè)體偏巧造成的信息處理成本將有所下降,同時(shí),搜索型產(chǎn)品滿足實(shí)用性功能的特化也使得閱讀者更容易達(dá)成"滿意原則",故閱讀者信息處理成本會有所下降,促進(jìn)閱讀者作出消費(fèi)決策從而提升產(chǎn)品銷量。

參考文獻(xiàn)（略）