[摘 要]隨著在線旅游產(chǎn)品銷量的快速增長，大量在線評論信息也隨之生成。文章基于可信度相關(guān)理論，探究旅游產(chǎn)品在線評論可信度影響因素及其形成過程。通過實證調(diào)查，借助SEM模型剖析了旅游產(chǎn)品在線評論可信度的形成階段，進一步完善了在線評論可信度的形成鏈條，將已有過程的“刺激-感知”改進為“固有感知-刺激-新感知”。其中，評論接受者對在線評論可信度的感知分為兩個階段——固有可信度和最終可信度。在線評論的發(fā)布渠道（網(wǎng)站評價）、評論接受者的自身因素（信任傾向、網(wǎng)上購物經(jīng)驗和評論態(tài)度）主要作用于第一階段，在線評論本身（方向、類型）、評論發(fā)布者（相似性、專業(yè)性、利他性）主要作用于第二階段。另外，文章將在線評論可信度的概念引入旅游產(chǎn)品中，充實了旅游產(chǎn)品的研究內(nèi)容，進一步挖掘在線評論的現(xiàn)實意義，對旅游電子商務網(wǎng)站及商家篩選和利用在線評論具有啟示作用。

[關(guān)鍵詞]在線評論；可信度；旅游產(chǎn)品；電商平臺

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2016）11-0074-11

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.11.013

引言

互聯(lián)網(wǎng)普及率的不斷提升，使得旅游電子商務平臺成為旅游產(chǎn)品營銷和銷售的重要渠道。阿里旅行、攜程網(wǎng)、去哪兒等旅游電商通過APP等將PC端的業(yè)務擴展到移動端，消費者可便捷地在線購買旅游產(chǎn)品，并在消費后對產(chǎn)品或服務進行評價，成為之后消費者購買產(chǎn)品的重要依據(jù)。因此，評論的商業(yè)價值被更多的商家重視，但是一些商家利用虛假評論獲取不當利益，致使虛假評論逐漸增多。潛在消費者在購物前易受他人評價影響[1]，CNNIC的一項調(diào)查顯示，85%的網(wǎng)購者會瀏覽商品的所有評價[2]。但由于評論魚龍混雜，因此需要進一步研究在線評論的可信度，為消費者提供購物參考。

在線評論是真實消費者對電商平臺已購買的產(chǎn)品或服務發(fā)表體驗和使用感受的評論信息[3]。對于有經(jīng)驗的消費者，購物前對在線評論的可信度存在預期，即固有感知。而當其瀏覽評論后，可信度會發(fā)生變化，逐漸形成最終感知。消費者究竟會通過哪些因素來影響其對于在線評論的固有感知，又是因為哪些因素促成其對于在線評論可信度的最終感知，這兩者之間的關(guān)系和變化值得探討。

目前，在線商品評論可信度的研究較少，以旅游產(chǎn)品為研究對象的研究更是少之又少。許多學者圍繞在線評論對消費者購買決策的影響做了大量的工作，卻往往忽視了對在線評論可信度的探討。為了進一步探究在線評論可信度的形成階段及影響因素，規(guī)范旅游產(chǎn)品網(wǎng)購評論體系，本文圍繞在線評論可信度提出以下幾個問題：（1）消費者在線評論可信度的形成過程是從無到有的變化過程，還是由有而變的過程？這個過程應該被分為幾個階段？（2）各個相關(guān)因素在哪個階段產(chǎn)生作用？（3）這些影響因素的作用方向和程度是怎樣的？根據(jù)這些問題，文章基于在線評論接受者視角，遵循在線評論“發(fā)布者—內(nèi)容本身—傳播媒介—接受者”的傳播路徑，研究在線評論接受者對在線評論可信度的形成過程和作用機制。

1文獻回顧與理論

信息可信度的研究由來已久，其中，可信度的比較研究最為活躍，例如比較不同來源、不同渠道、不同信息類型的可信度。來源可信度的研究可追溯到20世紀50年代，耶魯大學心理學系教授Hovland和Janis圍繞“溝通和態(tài)度改變”首次提出了“來源可信度”的概念[4]?！皝碓纯尚哦取笔侵感旁幢皇鼙娬J為值得信賴和能夠勝任的程度，并根據(jù)S-M-C-R（即來源—信息—渠道—受眾）傳播過程的基本線形模式，得到兩個重要測量維度：專業(yè)性（expertness）和可信賴性（trustworthiness）[5]。盡管Hovland等在研究中，沒有將“來源”界定清晰，但他們認為信息的影響力很可能也取決于其傳播所經(jīng)過的特定渠道[5]。在研究傳播渠道對信息可信度影響方面，Burgoon等通過對本地報紙形象的維度探討，發(fā)現(xiàn)能力/信任、人情味/監(jiān)督、偏見/煽情3個主要維度[6]。Salwen對報紙信息的可信度進行分析，總結(jié)了4個測量維度：真實性（trustworthiness）、專業(yè)性（expertise）、清晰性（clarity）和客觀性（objectivity）[7]。Rosenthal首次將“信息可信度”與“來源可信度”區(qū)別開來[8]。

在線評論（online reviews）是由購買過或體驗過產(chǎn)品的消費者創(chuàng)造的與該產(chǎn)品相關(guān)的評價信息[9]。在線評論提供了先前消費者的購物經(jīng)驗，包括對產(chǎn)品和服務的贊許、抱怨，或個人的購買和使用感受，可以幫助網(wǎng)絡用戶多方面了解產(chǎn)品信息[10]，從而幫助潛在消費者做出購買決策[9]，研究表明，消費者在消費決策時具有大眾意愿順應性，他們通常會先觀察他人的行為之后再做決定[11]。林宗涌對不同類型網(wǎng)站上評論的可信度進行比較分析，發(fā)現(xiàn)不同類型網(wǎng)站的可信度存在差別[12]。但是，這種比較性的研究不能對各類網(wǎng)站的評論可信度影響做出清晰解釋，因此還需要分別對各類網(wǎng)站展開研究，特別是針對評論可信度較低的網(wǎng)站。

現(xiàn)階段，很多學者利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來研究在線評論的可信度。例如，崔海霞從評論、評論人兩個維度，分析產(chǎn)品評論可信度的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)評論的等級、長度、回復人數(shù)、評價人數(shù)都會影響評論的可信度[3]。孟幻基于消費者的角度，發(fā)現(xiàn)評論的正負情感傾向和評論內(nèi)容主客觀傾向?qū)β玫暝诰€評論的可信度存在影響[13]。劉逶迤從內(nèi)容特征和結(jié)構(gòu)特征兩方面來研究商品評論信息可信度特征[14]。龔思蘭等以大學生群體為調(diào)查樣本，認為評論信息的詳細度、情感傾向的客觀性、發(fā)布者的匿名性、信息發(fā)布的及時性、其他評論閱讀者的認同度等因素都會正向影響評論信息的可信度[15]。從以上分析可以看出，數(shù)據(jù)挖掘有利于在線評論的客觀屬性的挖掘，而忽略了接受者自身因素的影響作用。并且，使用網(wǎng)站挖掘數(shù)據(jù)的前提是認為網(wǎng)站沒有數(shù)據(jù)作假行為。

由此可見，可信度研究模型范式多樣、測量維度各不相同。因此，構(gòu)建總體性的框架結(jié)構(gòu)是需要加強的研究方向。盡管關(guān)于在線評論的研究較多，但是針對旅游產(chǎn)品而展開的研究并不多見，這與旅游電子商務的發(fā)展極不協(xié)調(diào)。反觀現(xiàn)有的研究方法，主要集中于兩類：一是預先不給實驗對象，直接調(diào)查消費者對信源、媒介、信息的可信度，可以視為固有可信度；二是單次實驗刺激型，可視為最終可信度。那么在單次刺激前，受眾是否具有固有可信度是一個值得思考的問題。通過單次刺激，受眾的可信度會怎樣變化？如果受眾通過單次刺激，可信度有提升，在實踐中是具有意義的。本研究基于以上問題，將可信度的形成分解為“固有可信度形成階段”和“最終可信度形成階段”，分別對這兩個階段的影響因素進行分析，來研究可信度的形成 機制。

2研究假設與模型

2.1在線評論發(fā)布渠道對固有可信度的影響

網(wǎng)站評價（website evaluation）是指消費者根據(jù)過往經(jīng)驗對網(wǎng)站的總體性認識。林巧認為網(wǎng)站的品牌和聲譽、已有訪問者反饋的信息等都讓消費者對網(wǎng)站的評價產(chǎn)生影響[16]。Hovland和 Weiss通過研究發(fā)現(xiàn)，高可信度的信息源發(fā)布的廣告或者宣傳信息更容易改變?nèi)藗冊械膽B(tài)度，從而促使他們購買高可信度信息源的產(chǎn)品或服務[17]?？梢?，在線評論的發(fā)布渠道是消費者進行可信度感知的背景和載體，網(wǎng)站評價會影響消費者的固有可信度。因此，提出假設如下：

H1：網(wǎng)站評價對在線評論的固有可信度產(chǎn)生正向影響

2.2在線評論接受者對固有可信度的影響

個人信任傾向（disposition to trust）是指個體通常愿意相信他人的程度[18]。Chatterjee認為電子口碑的效應取決于消費者對于口碑信息的接受程度，消費者接受口碑信息的信心愈強，則此類感受愈有可能主宰消費者對于口碑信息的解釋和使用，進而影響消費者的態(tài)度與行為[19]。消費者在過去或多或少對在線評論有一定的認知，這種認知隨著相關(guān)經(jīng)驗的累積逐步加深，信任傾向越強的消費者越容易相信在線評論。基于此，本文提出研究假設：

H2：信任傾向正向影響在線評論固有可信度

網(wǎng)購經(jīng)驗（experience of online shopping）是指消費者通過網(wǎng)上購物經(jīng)歷或他人經(jīng)歷累積形成的經(jīng)驗性總結(jié)。Doney和Cannon認為網(wǎng)絡交易經(jīng)驗豐富的顧客更愿意選擇固定交易的商家進行交 易[20]。Flanagin與 Metzger認為消費者的網(wǎng)絡經(jīng)驗與可信度感知呈現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系[21]。因此，提出假設如下：

H3：網(wǎng)上購物經(jīng)驗越豐富，對購物網(wǎng)站的評價越高

評論態(tài)度（attitude of reviews）是指消費者對評論的重視程度和利用水平。在線評論受到越來越多人的重視，但其重視程度仍然存在巨大差異。這種差異受到不同個體的認真程度、經(jīng)濟水平以及產(chǎn)品的涉入水平等因素的影響[22]。消費者的時間越充足、越有耐心，對在線評論的倚重程度越高，越愿意認真閱讀評論并相信評論的信息[23]。相應地，消費者越重視在線評論越明白該評論對于店鋪評級以及后續(xù)消費者參考意見時的重要性，所以當商品符合預期或超過預期時都會給出較高評價?；诖?，本文提出研究假設：

H4：消費者越重視在線評論，對網(wǎng)站的評價越高

2.3在線評論信息本身對最終可信度的影響

在線評論類型（type of reviews）是指根據(jù)在線評論的客觀、全面程度等屬性將其劃分為屬性評價型評論和簡單推薦型評論[9]。本文沿用Park和Lee對兩種評論類型的定義：屬性評價型評論主要是與產(chǎn)品自身屬性相關(guān)的信息，是先前消費者基于產(chǎn)品特定屬性、性能發(fā)表的理性、客觀且具體的評論；簡單推薦型評論體現(xiàn)出過去消費者對產(chǎn)品印象的情感信息，反映出用戶感性且缺少實質(zhì)論點支撐的評論，評論意圖為推薦或不推薦消費者購買產(chǎn)品[24]。相較于簡單推薦型評論的主觀、缺乏論據(jù)，屬性評價型評論圍繞產(chǎn)品和服務展開，論點清晰、明確，更容易讓潛在消費者感覺評論者經(jīng)驗豐富，從而認為評論者專業(yè)性更高。而Hovland等也認為專業(yè)性高的傳播者更容易改變接受者的態(tài)度，信息發(fā)布者往往被期望具有說服力[5]。評論者專業(yè)性（speciality）是指信息接受者認為信息發(fā)布者擁有的相關(guān)知識和經(jīng)驗，以及能夠提供正確信息、表現(xiàn)出專業(yè)行為的能力[25]。相似性（similarity）是指信息發(fā)布者和接受者在價值觀、所屬群體、人格特征方面的共性[7]。利他性（altruism）是指評論發(fā)布者的發(fā)布動機是出于為他人提供無私的幫助和指導，而非貪圖個人私利[17]。嚴建援展開了線上評論內(nèi)容實質(zhì)有效性的影響因素的討論，研究結(jié)果表明，評論的有效性與用戶的客觀評價深度存在密切聯(lián)系，即客觀評價越深越有實質(zhì)效用[26]。基于以上論述，本文提出以下假設：

H5a：消費者感知到的屬性評價型評論的相似性低于簡單推薦型

H5b：消費者感知到的屬性評價型評論的專業(yè)性高于簡單推薦型

H5c：消費者感知到的屬性評價型評論的利他性高于簡單推薦型

在線評論方向（reviews valence）指評論呈現(xiàn)出對產(chǎn)品的褒貶程度和情感極性方向。學者多將在線評論分為兩類（正面評論、負面評論）或者3類（正面評論、中性評論、負面評論）[22]。就本文的研究載體“淘寶網(wǎng)”整體情況而言，好評往往遠遠多于中評和差評，主要有兩方面的原因：一方面，由于淘寶網(wǎng)的評價系統(tǒng)設置了自動好評的計分方法，如果消費者沒有及時進行評價，系統(tǒng)就會默認好評；另一方面，個別商家采取一些極端辦法，騷擾給出差評的用戶。Ghose和Ipeirotis通過研究表明關(guān)于中性評論的感知有用性低于正面評論[27]。但是，網(wǎng)購經(jīng)歷越豐富的消費者，對網(wǎng)購的了解程度越深刻，評論也越專業(yè)。他們對網(wǎng)購的預期和實際情況差異不大，不容易買到不滿意的產(chǎn)品，因此評價多為正面評價。消費者發(fā)布正面評論，大都出于為商家積累口碑，是利他行為的體現(xiàn)；而發(fā)布負面評論，大都為宣泄自己的不滿情緒，是一種利己行為的表現(xiàn)[28]?；谝陨险撌?，本文提出以下假設：

H6a：在線評論越正面，會使消費者感知到的相似性越高

H6b：在線評論越正面，會使消費者感知到的專業(yè)性越高

H6c：在線評論越正面，會使消費者感知到的利他性越高

2.4在線評論發(fā)布者對最終可信度的影響

Mitchell和Dacin認為專業(yè)性高的人更易于做出購買決策，并在消費中發(fā)掘更多的信息提供給潛在消費者[29]。包敦安在研究第三方評論平臺的可信度影響因素時，發(fā)現(xiàn)較之級別低的發(fā)帖者的信息，消費者更容易信任那些具有高等級的發(fā)帖者[30]。Brock通過比較商品的品質(zhì)和價格，實驗發(fā)現(xiàn)相似性大大高于專業(yè)性，消費者更注重性價比而不單單考慮質(zhì)量[31]。Bickart和Schindler認為潛在購買者對在線評論發(fā)布者的意圖歸因會影響其對電子口碑的信任程度[32]。如果在評論接受者看來，發(fā)布者傳播信息是另有目的，會影響其對信息的相信程度。基于前文分析，提出本文假設：

H7：消費者感知到在線評論的專業(yè)性越高，其最終可信度越高

H8：消費者感知到在線評論的相似性越高，其最終可信度越高

H9：消費者感知到在線評論的利他性越高，其最終可信度越高

2.5固有可信度對最終可信度的影響

固有可信度（original credibility）是消費者通過以往購物體驗，所形成的對在線評論可信度的一般認知，即還未瀏覽欲購買產(chǎn)品的在線評論，而僅僅依據(jù)過往生活及購物經(jīng)驗在腦海中形成的對在線評論原始的、固有可信度認知。最終可信度（final credibility）是以固有可信度為起點，在受到在線評論刺激后得到的在線評論可信度認知?？梢哉f，固有可信度是經(jīng)驗性認知，最終可信度是一次性的認知，在線評論作為刺激物實現(xiàn)了在線評論固有可信度到最終可信度的轉(zhuǎn)變。消費者根據(jù)先前成功的經(jīng)驗會形成對在線評論可信度的固有水平，在再次受到在線評論刺激后，這個可信度水平會受到外部刺激即在線評論的影響?；诖?，本文提出如下 假設：

H10：在線評論固有可信度正向影響最終可信度

綜上，本文的研究假設如圖1所示。

3研究方法

3.1研究設計

為比較被試者受到外部（旅游產(chǎn)品在線評論）刺激后的變化情況，本研究將問卷設計分為兩個部分。前半部分沒有情景刺激，后半部分則經(jīng)過情景刺激后進行測量。

問卷前半部分主要對消費者固有感知形成過程各變量進行測試，包括4個自變量（信任傾向、網(wǎng)購經(jīng)驗、評論態(tài)度、網(wǎng)站評價）和一個因變量（固有可信度）。問卷后半部分實驗研究方法計劃采用 2×3的被試間（between-subjects design）因子實驗。進行在線評論方向3（正向、中性、負向）×在線評論類型2（屬性評價型、簡單推薦型）的6組組合實驗。

3.1.1 研究變量的測量

本研究的量表制定主要以現(xiàn)有成熟量表為基礎，再根據(jù)本研究進行適當修改。本文的考察對象是旅游產(chǎn)品在線評論的可信度，屬于信息視角的研究。對于評論固有可信度（original credibility）和評論最終可信度（final credibility），本文借鑒Meyer[33]和艾青[34]開發(fā)的量表。對于在線評論類型，借鑒Park 和Lee對評論類型的分類和定義[24]，將在線評論類型分為包含屬性評價型和簡單推薦型兩種。在孫春華問項的基礎上[35]，對在線評論類型的問項適當修改，從理由充分性、屬性全面性、體驗情景還原和客觀程度4個方面對在線評論的類型進行測量。在線評論方向的問項在參考Park等研究的基礎上進行了修改[9]。信任傾向的問項設置主要參考Smith的研究[36]。網(wǎng)站評價主要參考陳蓓蕾、Elissar等的研究[37-38]，結(jié)合本文的情況進行篩選，選擇行業(yè)領先性、保障性和受歡迎程度對網(wǎng)站評價變量進行測量。對于網(wǎng)購經(jīng)驗，本研究主要借鑒了Pavlou和Geffen的量表[39]。評論態(tài)度參考Park等的研究[9]，相似性對Wangenheim和Tomas 的研究[40]進行適當修正。專業(yè)性借鑒陳蓓蕾在研究中用到的對于口碑發(fā)送者“專業(yè)性”的衡量標準[37]。評論利他性的問項設置在參考Sundaram等[41]的基礎上，進行適當調(diào)整。

本研究分兩個階段采集數(shù)據(jù)。第一階段為預調(diào)研，于2014年12月在西安發(fā)放150份問卷，回收131份有效問卷。基于預調(diào)研數(shù)據(jù)，使用SPSS19.0軟件，計算Cronbach’s α系數(shù)，檢驗量表信度和效度，刪除不達標題項，最終得到正式調(diào)查所用量表（表1）。第二階段為正式調(diào)研，選取案例地為西安大雁塔北廣場，問卷調(diào)查于2015年1月9日—16日發(fā)放350份問卷，回收問卷333份，除去無效問卷，最終得到有效問卷313份，有效問卷率為89.4%。被試者社會學人口特征表現(xiàn)出高學歷、高收入，并且學生較多的特點。其中，男性較多，占57.5%；18～24歲占比67.7%，25～35歲占比23.3%；本科學歷占比61.7%，碩士及以上學歷占比3.5%；家庭人均月收入為3001～5000元的被試最多，占比39.9%。

3.1.2 實驗變量操縱

為了使實驗情景盡量接近真實情況，在選定實驗組的前提下，設置背景組（表2），為配合實驗組營造真實場景，不作為被試評判項。按照前述限制條件篩選出方向和類型特征明顯的評論共計60條，請兩名專家按照評論方向和評論類型歸類，結(jié)果一致的有18條，進入待選區(qū)。最后3人小組討論，選擇了6條最符合條件的評論（表3）。

首先，通過網(wǎng)絡隨機對60名有網(wǎng)購經(jīng)驗的消費者進行調(diào)查，其中有48位消費者表示會在購物前查看產(chǎn)品在線評論，所占比例為80%，其中，50%的消費者表示只會查看第一頁的評論，即閱讀的評論數(shù)在20條以內(nèi)。由此，選取20條評論進行實驗。選擇“阿里旅行”網(wǎng)站中西安市一日游銷量最大的“西安東線一日游”的評論數(shù)據(jù)作為實驗參考對象，共搜集到的2190條評論中，正向情感傾向評論1517條，中性評論356條，負向情感傾向評論317條，三者的比例約為15：3：2。

綜上，在實驗手冊中共選擇20條評論，其中，實驗組6條，背景組14條。將除在線評論類型和方向之外的屬性做出統(tǒng)一控制，具體情況如表2和表3所示。

3.2信度與效度檢驗

本研究運用因子分析的方法來驗證建構(gòu)效度。首先，對樣本數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球體檢驗，以檢驗各題間是否存在相關(guān)性。KMO系數(shù)值為0.858，Bartlett 的球形度檢驗顯著，樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。接著采用主成分分析法提取因子，得到特征根大于1的因子，共計11個，總共解釋了方差變異的72.7%。采用最大方差法旋轉(zhuǎn)后，在7次迭代后收斂。發(fā)現(xiàn)問卷中考察變量的測量問項最大載荷聚積性明顯，即測量問項在其測量的變量的因子載荷較大（均大于0.5），而且不存在橫跨因子的現(xiàn)象，這說明目前的測量量表區(qū)分效度良好（表1）。研究問卷的信度分析結(jié)果顯示量表的Cronbach's α系數(shù)均在0.70以上，表明本研究中所采用的量表信度較高，項目測量可靠性較好。

3.3變量操縱檢驗

在問卷中，對在線評論的類型和方向進行了變量操縱，需要檢驗這兩個變量是否被成功操縱?？诒愋陀袃蓚€水平，分別為屬性評價型和簡單推薦型，并在問卷中通過4個題項來考察。通過獨立樣本t檢驗，t（311）=4.173，p<0.001，屬性評價型評論的均值為3.277，單純推薦型的均值為2.918，說明本實驗對評論類型的操縱成功。口碑方向分為3個水平，分別為正向評論、中性評論、負向評論，通過單因素方差分析，F(xiàn)（2，310）=346.463，且p<0.001，符合本研究的預期。說明本實驗對在線評論方向的操縱成功。

3.4結(jié)構(gòu)模型擬合與假設驗證

由AMOS19.0軟件進行結(jié)構(gòu)方程模型分析，得出反映結(jié)構(gòu)模型擬合優(yōu)度各項指標（表4），顯示出所有指標均表現(xiàn)良好，模型與收集的樣本數(shù)據(jù)的擬合程度可以被接受。

模型結(jié)果顯示：H1（λ=0.427，p<0.001，S.E.=0.056），H2（λ=0.138，p<0.05，S.E.=0.048），H3（λ=0.351，p<0.001，S.E.=0.095），H4（λ=0.246，p<0.05，S.E.=0.081），H5b（λ=0.758，p<0.001，S.E.=0.099），H5c（λ=0.614，p<0.001，S.E.=0.098），H6a（λ=0.185，p<0.05，S.E.=0.063），H6b（λ=0.167，p<0.05，S.E.=0.063），H7（λ=0.265，p<0.001，S.E.=0.049），H8（λ=0.244，p<0.001，S.E.=0.050），H9（λ=0.131，p<0.05，S.E.=0.061），H10（λ=0.125，p<0.05，S.E.=0.047）12條結(jié)構(gòu)路徑均顯著，且正/負相關(guān)性與假設相符，均得以驗證。然而，結(jié)構(gòu)路徑H5a（λ=0.758， p<0.001，S.E.=0.104）雖然在0.001水平上顯著，但路徑系數(shù)為正，與假設相反，因此，消費者感知到的屬性評價型評論的相似性高于簡單推薦型。另外，H6c（p?0.05）不顯著，研究假設H6c被拒絕。因此，本文的研究假設除了H6c 之外，其他研究假設路徑的p值均小于0.05的臨界水準，即模型中除了路徑a14之外，其他路徑的線性關(guān)系均存在。圖2為模型路徑系數(shù)輸出圖。

3.5討論

第一階段——在線評論固有可信度形成。從擬合模型可以看出，在線評論固有可信度是消費者接受評論刺激前已有的可信度感知。網(wǎng)站評價和信任傾向在可信度形成鏈條的第一階段，兩者對固有可信度的路徑系數(shù)分別為0.427和0.138，表明消費者對網(wǎng)站的評價和個人信任傾向性都與消費者感知到的在線評論固有可信度有正相關(guān)關(guān)系。研究表明，信任傾向是消費者的內(nèi)在固有特質(zhì)，不受研究中其他因素的影響。消費者網(wǎng)購經(jīng)驗和對在線評論的態(tài)度也作用于這一階段，兩者均正向影響網(wǎng)站評價，對網(wǎng)站的路徑系數(shù)分別為0.351和0.246，也就是說，消費者的網(wǎng)購經(jīng)驗越豐富，對評論越重視，越容易對網(wǎng)站產(chǎn)生正面的評價。綜上可知，在線評論固有可信度形成階段的作用因素包括網(wǎng)站評價、信任傾向、網(wǎng)上購物經(jīng)驗和評論態(tài)度。

第二階段——在線評論最終可信度形成。消費者在受到評論刺激后，基于在線評論固有可信度的基礎之上，形成最終可信度。消費者感知到評論發(fā)布者的專業(yè)性、相似性和利他性直接作用于在線評論的最終可信度，路徑系數(shù)分別為0.265、0.244和0.131，表示消費者感知到發(fā)布者越專業(yè)、與自己越相似、動機越利他，越會正向促進最終可信度的感知。固有可信度對最終可信度的路徑系數(shù)為0.125，表明消費者已有的固有可信度越高，越會正向影響最終可信度。評論類型和評論方向?qū)υ诰€評論相似性的路徑系數(shù)分別為0.758和0.185，表明屬性評價型評論的發(fā)布者比簡單推薦型評論的發(fā)布者更讓消費者感覺相似，正面評論的發(fā)布者比中性評論和負面評論的發(fā)布者更讓消費者感覺相似。評論類型和評論方向?qū)υ诰€評論專業(yè)性的路徑系數(shù)分別為0.758和0.167，表明屬性評價型評論的發(fā)布者比簡單推薦型評論的發(fā)布者更讓消費者感覺專業(yè)，正面評論的發(fā)布者比中性評論和負面評論的發(fā)布者更讓消費者感覺專業(yè)。評論類型對在線評論利他性的路徑系數(shù)為0.614，表明屬性評價型評論的發(fā)布者比簡單推薦型評論的發(fā)布者更讓消費者感覺動機利他。綜上可知，在線評論最終可信度形成階段的作用因素包括評論方向、評論類型、相似性、專業(yè)性、利他性。

4結(jié)論與展望

消費者對旅游產(chǎn)品在線評論可信度的感知分為固有可信度形成階段和最終可信度形成階段，“兩階段信任模型”說明在線評論可信度的形成不是從無到有，而是由有而變的過程，結(jié)果表明：

（1）旅游產(chǎn)品在線評論可信度受4個方面的影響，并作用于不同階段。在線評論的發(fā)布渠道（網(wǎng)站評價）、評論接受者的自身因素（信任傾向、網(wǎng)上購物經(jīng)驗和評論態(tài)度）作用于第一階段，在線評論本身（評論方向、評論類型）、在線評論的發(fā)布者（相似性、專業(yè)性、利他性）作用于第二階段。

（2）最終可信度受直接因素和間接因素的雙重影響。其中，直接影響因素為評論發(fā)布者和固有可信度。評論發(fā)布者正向影響評論最終可信度，固有可信度正向影響最終可信度。間接影響因素為評論接受者、渠道和評論本身。評論接受者要素通過影響固有可信度間接影響最終可信度，評論渠道要素間接正向影響在線評論最終可信度，在線評論本身間接影響其最終可信度。

本研究的理論意義在于：首先，進一步完善了在線評論可信度感知的形成鏈條，提出了“兩階段信任模型”，將原有的可信度“刺激—感知”的形成模式拓展為“固有感知—刺激—新感知”。在已有的研究中，學者普遍認為可信度感知是“刺激—感知”形成模式，即認為可信度感知是受到在線評論刺激后才產(chǎn)生的。而現(xiàn)實情況是“固有感知—刺激—新感知”，即在沒有經(jīng)過在線評論刺激的情況下，網(wǎng)絡消費者對不同平臺、不同類型的在線評論的可信度也存在主觀的感知。以往的研究往往將固有的可信度感知和受在線評論刺激后形成的可信度感知相混淆，忽視了在線評論可信度感知的形成過程。本研究將在線評論可信度的形成階段劃分為固有可信度形成階段和最終可信度形成階段，分別對每一個階段的作用機制進行解析，并通過結(jié)構(gòu)方程模型展現(xiàn)整個作用過程，使在線評論可信度感知架構(gòu)體系更豐富、完整。其次，本研究從在線評論發(fā)布者、渠道、接受者和評論本身4個方面研究在線評論可信度，將一個中心優(yōu)化為多個節(jié)點，打破了以往研究將這4個方面直接作用于評論最終可信度的設定，更清晰地展現(xiàn)了各要素之間的關(guān)系。

實踐意義是將在線評論可信度的概念引入旅游產(chǎn)品中，對旅游電子商務網(wǎng)站及商家篩選和利用在線評論具有啟示作用?；凇皟呻A段信任模型”，旅游電商網(wǎng)站不僅應注重激勵消費者發(fā)表正面積極的評論以提升其最終可信度，更應該注重管理網(wǎng)站的品牌和聲譽提升消費者的固有可信度。在現(xiàn)有研究中，很少有針對性地根據(jù)產(chǎn)品特征而開展在線評論可信度研究，對旅游產(chǎn)品在線評論可信度的研究則更少。旅游產(chǎn)品作為服務型產(chǎn)品，存在許多個性特征，不能直接將先前的研究直接運用到旅游產(chǎn)品上。本研究通過實證分析與情景實驗相結(jié)合的方法，研究旅游產(chǎn)品在線評論可信度的形成路徑和影響因素，以探求對旅游產(chǎn)品而言，更為科學合理的在線評論可信度評判準則。在未來的研究中，一方面需要進一步研究不同類型的旅游產(chǎn)品在線評論可信度，從中尋求屬于旅游產(chǎn)品的個性與共性；另一方面需要進一步對在線評論可信度的變化空間、變化水平以及怎樣變化等進行深入研究。認識變化，才會有優(yōu)化的空間，才能找到促進可信度提升的發(fā)力點。

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