1.華中師范大學(xué)湖北省電子商務(wù)研究中心　2.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院　董思怡

在線商品評(píng)論信息內(nèi)容影響因素的實(shí)證研究

1.華中師范大學(xué)湖北省電子商務(wù)研究中心2.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院董思怡1，2

在線商品評(píng)論作為在線口碑的一種重要形式，是電子商務(wù)交易活動(dòng)中的一類關(guān)鍵信息資源。研究和識(shí)別影響評(píng)論信息內(nèi)容的因素，對(duì)于消費(fèi)者做出正確有效的購(gòu)買決策和促進(jìn)電子商務(wù)平臺(tái)完善自身建設(shè)等具有重要作用。該文從用戶、商家/平臺(tái)、在線商品這三個(gè)層面出發(fā)，采用問(wèn)卷調(diào)查和統(tǒng)計(jì)分析法，對(duì)評(píng)論用戶群體進(jìn)行在線商品評(píng)論信息內(nèi)容影響因素實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：用戶的情感分享、專業(yè)程度、與商家/平臺(tái)的關(guān)系強(qiáng)度正向影響在線商品評(píng)論信息內(nèi)容；商家/平臺(tái)的態(tài)度負(fù)向影響在線商品評(píng)論信息內(nèi)容。

在線評(píng)論 評(píng)論用戶 詳細(xì)度 可信度 電子商務(wù)

在線評(píng)論（Online Reviews）是網(wǎng)絡(luò)口碑的一種重要形式，一般是指大眾可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲得的，潛在、實(shí)際或者先前的消費(fèi)者主要以文本形式做出的，對(duì)商品、服務(wù)、企業(yè)等特質(zhì)的評(píng)定或?qū)Ξa(chǎn)品或服務(wù)使用體驗(yàn)的表述，可以是正面的也可以是負(fù)面的［1］。隨著互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)應(yīng)用和電子技術(shù)的發(fā)展，在線商品評(píng)論已經(jīng)成為了影響消費(fèi)者購(gòu)買決策，電子商務(wù)平臺(tái)發(fā)展的重要因素。目前對(duì)于在線評(píng)論內(nèi)容的研究大多集中于主觀內(nèi)容識(shí)別這一方面，然而此類研究主要針對(duì)評(píng)論內(nèi)容效用的影響因素，而對(duì)于其他方面的評(píng)論內(nèi)容信息關(guān)注較少，本文在已有的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，將針對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行在線商品評(píng)論內(nèi)容信息影響因素的實(shí)證分析。

本文提出三個(gè)主要的自變量，即用戶情感分享、商家/平臺(tái)態(tài)度、商品類型，著重研究這些因素對(duì)評(píng)論內(nèi)容詳細(xì)度、可信度的影響。

1　問(wèn)卷設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集

本研究的測(cè)度項(xiàng)來(lái)自于已有文獻(xiàn)的研究的基礎(chǔ)和筆者的進(jìn)一步完善，將可能影響在線商品評(píng)論信息內(nèi)容的相關(guān)因素加入到模型中，同時(shí)引入兩個(gè)因變量，再通過(guò)調(diào)研獲得數(shù)據(jù)，并使用SPSS 19.0和AMOS 17.0對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析最終驗(yàn)證假設(shè)。問(wèn)卷分為三部分，分別是：①用戶基本信息，包括性別、年齡和受教育程度；②用戶網(wǎng)購(gòu)基本資料，包括網(wǎng)齡、網(wǎng)購(gòu)頻率、對(duì)在線評(píng)論的看法等；③變量度量信息，這一部分是問(wèn)卷的主要部分，結(jié)合影響在線商品評(píng)論信息內(nèi)容的因素模型，對(duì)這四個(gè)自變量并采用五級(jí)李克特量表的測(cè)量方法，范圍從“1=非常不同意”到“5=非常同意”。七個(gè)變量的測(cè)量均采用相應(yīng)的陳述方式進(jìn)行。

數(shù)據(jù)收集包括線上和線下的問(wèn)卷發(fā)放，在華中師范大學(xué)、武漢理工大學(xué)等高校發(fā)放問(wèn)卷150份，共回收137份，排除不完整答卷和不符合要求的，其中有效問(wèn)卷126份，有效率為91.97%；線上問(wèn)卷通過(guò)問(wèn)卷網(wǎng)（http：//www.sojump.com/）設(shè)計(jì)生成，并通過(guò)各類通訊工具發(fā)放，最終收到線上問(wèn)卷304份，排除網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷不豐富和不符合要求的答卷，共回收有效問(wèn)卷為279份，有效率為91.78%。最終結(jié)合線上線下，共回收有效問(wèn)卷405份，符合SEM大樣本數(shù)量的要求。

2　數(shù)據(jù)分析

2.1信度及效度檢驗(yàn)

本文使用Cronbach's Alpha方法對(duì)問(wèn)卷量表的信度進(jìn)行測(cè)量方法，使用SPSS19.0對(duì)問(wèn)卷量表的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析，測(cè)算得出總信度Cronbach's Alpha為0.947，再對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行信度的測(cè)量，得出各Cronbach's Alpha值在0.678～0.887之間（見(jiàn)表1），這表明此份量表具有較好的信度，并且能夠作為樣本進(jìn)行分析。

表1　各個(gè)變量的信度分析結(jié)果

本文對(duì)7個(gè)變量采用主成分分析法檢驗(yàn)量表的效度，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，通常認(rèn)為KMO值大于0.8，Bartlett球度統(tǒng)計(jì)量越大且概率P（Sig）小于0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)很適合做因子分析。用SPSS19.0對(duì)問(wèn)卷量表的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表2所示。

表2　KMO 和Bartlett的信度效度檢驗(yàn)

此處相關(guān)影響因素的KMO值 （Kaiser-Meyer-Olkin） 為0.941，顯示樣本適合進(jìn)行因子分析。另外，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方值為7326.992，P（Sig）為0.00，達(dá)到顯著性水平，可拒絕零假設(shè)（即拒絕變量間的偏相關(guān)不是單元矩陣的假設(shè)），說(shuō)明總體的相關(guān)矩陣間有公共因子存在，適合進(jìn)行因子分析。設(shè)置提取特征值大于1的因子，利用最大方差法對(duì)成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后，共提取特征值大于1的因子7個(gè)，屬于同一個(gè)變量的相關(guān)題項(xiàng)都聚集在一個(gè)因子上，7個(gè)因子剛好與7個(gè)變量相對(duì)應(yīng)，且所有題項(xiàng)的最大載荷都大于0.5，具有較好的區(qū)別效度和收斂效度。綜合以上信息可知，該量表具有較高的效度。

2.2描述性數(shù)據(jù)分析

根據(jù)第一部分對(duì)受訪者基本信息的調(diào)查結(jié)果來(lái)看，被訪問(wèn)者男女比例為1：1.39，受訪者年齡段集中在19～40歲之間，受教育水平集中在大學(xué)本科。

根據(jù)第二部分對(duì)受訪者網(wǎng)購(gòu)基本資料的調(diào)查結(jié)果來(lái)看，絕大部分受訪者都會(huì)在購(gòu)買商品前關(guān)注商品評(píng)論，有10.12%的用戶甚至不購(gòu)物也會(huì)關(guān)注和瀏覽評(píng)論，由此看出在線商品評(píng)論信息對(duì)于用戶的重要性。同時(shí)此研究也具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，能夠幫助用戶做出正確、有效的購(gòu)買決策，并且豐富信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的開(kāi)發(fā)利用內(nèi)容。

2.3假設(shè)驗(yàn)證

對(duì)于理論模型中所假設(shè)的變量之間的關(guān)系，本文通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并利用AMOS17.0軟件進(jìn)行運(yùn)算。運(yùn)算結(jié)果的核心主要有：①模型統(tǒng)計(jì)參數(shù)，②路徑系數(shù)的估計(jì)參數(shù)。模型統(tǒng)計(jì)參數(shù)通常有7個(gè)：χ2（卡方）、DF（自由度）、GFI（適配度指數(shù)）、AGFI（調(diào)整后適配度指數(shù)）、NFI（規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)）、IFI（增值適配指數(shù)）、RMSEA（漸進(jìn)殘差均方和平方根）。當(dāng)1≤χ2/DF≤3，GFI、AGFI、NFI、IFI均大于0.9，RMSEA小于0.08時(shí)表明該模型擬合程度高。通過(guò)AMOS 17.0運(yùn)算得到各指標(biāo)數(shù)值：χ2/DF=1.404， GFI=0.947， AGFI=0.926， NFI= 0.937， IFI=0.980， CFI=0.979， RMSEA=0.041。以上檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，本文假設(shè)的理論模型比較符合實(shí)際數(shù)據(jù)的現(xiàn)況，具有較好的擬合效果。

3　結(jié)果與討論

隨著在線商品評(píng)論信息的日益豐富，如今對(duì)于評(píng)論信息內(nèi)容的相關(guān)研究也越來(lái)越多，其中有許多學(xué)者著重于研究評(píng)論信息內(nèi)容可信度的影響因素，而對(duì)于評(píng)論信息內(nèi)容的其他方面研究并不多。本文在借鑒已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從用戶相關(guān)、商家/平臺(tái)相關(guān)和商品相關(guān)這三個(gè)構(gòu)面入手，旨在研究影響在線商品評(píng)論信息內(nèi)容詳細(xì)度和可信度的因素。通過(guò)對(duì)上述數(shù)據(jù)的分析得出以下結(jié)論：

（1）從用戶相關(guān)來(lái)看，用戶的情感分享動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，越會(huì)對(duì)在線商品評(píng)論信息內(nèi)容的詳細(xì)度和可信度產(chǎn)生正面影響。商家/平臺(tái)可以通過(guò)增加自身活動(dòng)的趣味性、提供方便的服務(wù)以及快捷的溝通渠道來(lái)利用或增強(qiáng)用戶的情感分享動(dòng)機(jī)，從而提高用戶的購(gòu)物體驗(yàn)，提升客戶的忠誠(chéng)度和積極性。

（2）從用戶相關(guān)來(lái)看，專業(yè)程度越高的用戶發(fā)表的在線商品評(píng)論也越詳細(xì)和可信，因此對(duì)于剛剛開(kāi)店的商家/平臺(tái)，可以通過(guò)邀請(qǐng)專業(yè)程度較高的用戶來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)體驗(yàn)和評(píng)價(jià)，從而增加其他用戶對(duì)新店鋪或購(gòu)物平臺(tái)的感知信任度并降低其感知風(fēng)險(xiǎn)，有利于促進(jìn)商家/平臺(tái)的發(fā)展。

（3）從商家/平臺(tái)相關(guān)來(lái)看，商家/平臺(tái)的態(tài)度與詳細(xì)度沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系，但會(huì)負(fù)向影響在線商品評(píng)論的可信度，當(dāng)商家/平臺(tái)的態(tài)度過(guò)于友好時(shí)，用戶會(huì)覺(jué)得不太真實(shí)，并且會(huì)認(rèn)為這是商家/平臺(tái)的一種營(yíng)銷手段，由此使得用戶感知信任度降低。

（4）從商家/平臺(tái)相關(guān)來(lái)看，用戶與商家/平臺(tái)之間的關(guān)系強(qiáng)度會(huì)正向影響在線商品評(píng)論的詳細(xì)度和可信度，也就是說(shuō)，商家應(yīng)當(dāng)注重關(guān)系強(qiáng)度的提升，具體可以通過(guò)及時(shí)主動(dòng)地對(duì)用戶的評(píng)論進(jìn)行反饋，對(duì)積極的口碑傳播進(jìn)行答謝，對(duì)負(fù)面的評(píng)論進(jìn)行解釋或采取恰當(dāng)?shù)拇胧┯枰匝a(bǔ)救等方法實(shí)現(xiàn)，從而提高消費(fèi)者的購(gòu)物體驗(yàn)和滿意度，增強(qiáng)用戶粘性，形成商家/平臺(tái)與用戶之間的強(qiáng)關(guān)系紐帶。

（5）從商品相關(guān)來(lái)看，商品類型與在線商品評(píng)論詳細(xì)度和可信度之間沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系。結(jié)合已有文獻(xiàn)和研究，商品類型更多作為一種調(diào)節(jié)變量來(lái)影響在線商品評(píng)論的極性。比如相對(duì)于體驗(yàn)型商品，負(fù)向評(píng)論對(duì)搜索型商品的有用性更高；相對(duì)于搜索型商品，體驗(yàn)型商品的正向評(píng)論與負(fù)向評(píng)論的有用性差異更大［2］。而本文的商品類型作為一種直接變量，對(duì)在線商品評(píng)論的可信度和詳細(xì)度的影響并不顯著，該結(jié)果說(shuō)明在線商品評(píng)論的詳細(xì)度和可信度并不會(huì)因?yàn)樯唐奉愋偷母淖兌霈F(xiàn)很大的差異。若用戶購(gòu)買了體驗(yàn)型商品，即使事先無(wú)法像搜索型商品那樣準(zhǔn)確獲知其主要屬性，但是也可以通過(guò)后期體驗(yàn)和感知逐步獲得，因此評(píng)論時(shí)也可以十分詳細(xì)；此外用戶一般是經(jīng)過(guò)親身體驗(yàn)和使用之后才對(duì)體驗(yàn)型商品進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此這種評(píng)價(jià)也能夠增加其他用戶的感知信任度。

本文實(shí)證研究的結(jié)果有助于用戶準(zhǔn)確利用評(píng)論信息做出有效的商品購(gòu)買決策，能夠啟發(fā)商家通過(guò)在線商品評(píng)論信息提升客戶忠誠(chéng)度和感知信任度，也能指導(dǎo)評(píng)論發(fā)布平臺(tái)的建設(shè)者完善在線商品評(píng)論信息的質(zhì)量管理和控制機(jī)制，取得更佳的用戶體驗(yàn)。同時(shí)本研究也存在一定的局限性：（1）本文側(cè)重于用戶層面對(duì)在線商品評(píng)論信息內(nèi)容的影響因素，對(duì)于其他層面只提取了其中的主要影響因素，除此之外還有諸如用戶性格、網(wǎng)站架構(gòu)、商家信譽(yù)度等其他可能的影響因素；（2）對(duì)于問(wèn)卷設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理等方面存在一定的不足和誤差；（3）對(duì)于受調(diào)查者可通過(guò)以性別、年齡、受教育水平為區(qū)分對(duì)樣本進(jìn)行對(duì)比分析。

［1］ 郝媛媛. 在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者感知與購(gòu)買行為影響的實(shí)證研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010.

［2］ 張磊. 商品類型對(duì)在線評(píng)論極性影響力的調(diào)節(jié)作用研究［D］.哈爾濱： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2011.