李亞紅 徐富明

（1中南民族大學教育學院，武漢 430074；2華中師范大學心理學院，武漢 430079；3江西師范大學心理學院，南昌 330022）

1 引言

在線評論中情感信息和認知信息互為補充，共同構成在線評論文本內(nèi)容 （Allsop，Bassett，＆Hoskins， 2007； Sweeney， Soutar， ＆ Mazzarol，2012）。既往多數(shù)研究的基本假設是消費者在線評論情感信息結構是單維的 （Kang，Yoo，＆ Han，2009；李實，葉強，李一軍，羅嗣卿，2010），即負面、中性、正面三類中的一種，“滿意、不滿意”、“肯定、否定”、“贊同、反對”等多作為情感分類的兩極。但是，消費者在消費過程中可能會同時體驗到積極和消極情感（Westbrook＆ Oliver，1991）。在線評論情感傾向是指買家在線評論中對網(wǎng)上已購買產(chǎn)品所做出的積極正面情感傾向或消極負面情感傾向。消費者對商品的一些特征是肯定的，同時對商品的有些特征是不滿意的（王洪偉，鄭麗娟，尹裴，史偉，2012）。與單維模型相比，態(tài)度的二維模型認為積極態(tài)度和消極態(tài)度是相互獨立、同時存在的（Crowley＆ Hoyer， 1994； Thornton， 2011；Tang， Fang， ＆Wang，2014）。因此，如果借鑒態(tài)度二維模型，從積極和消極兩個維度同時考察在線評論文本的情感傾向，可以提高在線評論情感傾向分析的外部效度。

在線評論中，已經(jīng)提交的在線評論所包含的情感傾向反映了評論者對過去行為過程和結果的總結和反思，包括積極情感傾向和消極情感傾向兩個方面，這是經(jīng)驗信息的重要構成內(nèi)容。趙寶春（2012）的研究顯示，既往行為經(jīng)驗是影響后續(xù)行為意愿的重要原因。Smith等人（2007）也驗證了購買經(jīng)驗對再次行為意向和實際購買行為有影響作用。已有研究對情緒和行為意向的關系進行了廣泛的探索。Paulus和Yu（2012）對情緒與決策關系的分析研究表明，在目標導向的行為中，情緒是影響信念的一個關鍵因素。Mcdougall早在1921年就提出信念是一種衍生的情緒。Hooley和Campbell（2002）對情緒表達的研究證實，情緒表達可以促進個體的控制感。因此，在線評論的積極情感傾向可能正向預測后續(xù)評論意愿。Cho和Richardson（2010）對消費者在線活躍性的研究發(fā)現(xiàn)，商品質量缺陷帶來的憤怒情緒顯著影響消費者的在線活躍性。因此，在線評論的消極情感傾向可能負向預測后續(xù)評論意愿。那么，本次在線評論的積極和消極兩種情感傾向對后續(xù)評論意愿所產(chǎn)生的效應可能是不同的。

關于評論的生成機制，已有學者以計劃行為理論為基礎，探討了口碑或評論的產(chǎn)生機制。Cheng，Lam，Hsu，Cheng 和 Lam（2006），以及 Fu，Ju 和 Hsu（2015）的研究均驗證了計劃行為理論對在線評論產(chǎn)生機制的解釋力。但是，已有研究中的自變量均為消費滿意度，沒有考慮到已有評論經(jīng)驗的影響作用。Ajzen（1991）提出的計劃行為理論是一個開放的理論，基于計劃行為理論探討經(jīng)驗對行為意向的影響也引起了研究者的廣泛關注。段文婷和江光榮（2008）論證了個人經(jīng)驗與計劃行為理論各核心變量間的關系，發(fā)現(xiàn)個人經(jīng)驗通過行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制影響行為意向和實際行為。Singh和Wilkes（1996）對消費者的抱怨行為進行了研究，發(fā)現(xiàn)消費者的抱怨行為是有目的的。由此可見，在發(fā)表評論前消費者會考慮發(fā)表的后果及其影響作用，然后綜合權衡是否發(fā)表在線評論。但是，消費者在線評論經(jīng)驗是否可以納入計劃行為理論中作為后續(xù)評論意愿的預測變量，還需要通過研究進行驗證。

計劃行為理論認為 （Ajzen，1985），在個人能力、機會及資源等現(xiàn)實條件充分的前提下，行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制是影響行為的三個主要變量，行為意向在這三個變量對行為的影響中起到中介作用。消費者在線評論態(tài)度是指消費者認為發(fā)表在線評論是“好的”還是“惡的”，而不包含對特定消費過程的滿意度。對抱怨行為的研究發(fā)現(xiàn)，消費者對抱怨的態(tài)度會對抱怨行為產(chǎn)生顯著的影響（Hansen， Samuelsen， ＆ Andreassen， 2011）。 Sari和Phau（2004）對印度尼西亞消費者抱怨行為的研究發(fā)現(xiàn)，如果消費者對抱怨行為持有積極態(tài)度，認為抱怨是合適的，那么消費者將更容易出現(xiàn)抱怨行為。主觀規(guī)范表示影響行為的社會壓力，具體是指重要他人是否認為應該進行某種行為。Chu和Kim（2011）的研究表明，主觀規(guī)范是影響在線口碑發(fā)表的重要因素。Robert（2000）的研究表明，主觀規(guī)范對消費者抱怨意向有顯著的預測作用。如果消費者認為自己發(fā)表在線評論可能暴露個人信息，消費者將更愿意在線下分享自己的購買體驗，從而避免在線發(fā)表評論（Riivits，2013）。感知行為控制是指消費者感受到的發(fā)表在線評論的難易程度。感知行為控制影響消費者抱怨態(tài)度也已經(jīng)得到了有效的驗證（Bodey ＆ Grace， 2013）。 Ajzen 和 Driver（1991）對參與休閑活動行為的追蹤研究表明，感知行為控制對一年后的休閑活動參與度有正向的預測作用。那么，消費者在線評論的態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制對后續(xù)在線評論意愿是否有正向的預測作用？同時，在線評論態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制在評論情感傾向和后續(xù)評論意愿間是否起中介作用？這是本研究關注和需要解決的問題。

基于上述分析，本研究根據(jù)Ajzen（2002）提出的方法，編制針對消費者在線評論發(fā)表行為的問卷，通過問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，利用結構方程模型探討已有評論情感傾向與態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制及后續(xù)評論意愿間是否存在因果關系。本研究基于計劃行為理論的基本框架，系統(tǒng)探討在線評論情感傾向對消費者后續(xù)評論意愿形成所發(fā)揮的作用，并且揭示其作用效應及路徑。

2 方法

2.1 研究對象

采用方便抽樣法，對近1月內(nèi)有網(wǎng)絡購物并發(fā)表在線評論經(jīng)歷的450名被試進行問卷調(diào)查，回收整理后得到有效問卷385份，有效回收率為85.6%。其中男性125名，女性260名；單身245名，已婚140名；出生地為城市248名，農(nóng)村137名。

2.2 研究工具

以Ajzen（2011）的計劃行為理論問卷編制規(guī)范為指導，參考已有研究（Kim，Reicks，＆ Sjoberg，2003；Liao，Chen，＆ Yen，2007）中的計劃行為理論核心變量的測量問卷，結合本研究的具體問題，編制在線評論態(tài)度、主觀規(guī)范、感知控制和行為意向的測量問卷。

2.2.1 在線評論情感傾向問卷

本研究借鑒普拉切克（Plutchik，1970）和羅素（Russell，1980）情緒模型中的情緒詞，以及Richins（1997）的消費情緒問卷，編制在線評論情感傾向問卷，分為積極情感傾向和消極情感傾向兩個維度，各7個條目。本研究中積極情感傾向和消極情感傾向問卷的Cronbach’s α系數(shù)分別為0.89和0.96；各主要變量的AVE平方根均大于0.50，且各AVE平方根均大于所在列變量間的相關系數(shù)，表明本研究中該問卷具有較好的區(qū)分效度。

2.2.2 在線評論行為意向問卷

本問卷是對消費者未來網(wǎng)絡購物后發(fā)表在線評論意愿的測量，共有3個條目，如“今后一段時間網(wǎng)購后，我想發(fā)表在線評論（完全錯誤／完全正確）”等。該問卷采用語義微分量表七點計分，從“完全錯誤”到“完全正確”分別記為1－7分。本研究中該問卷的Cronbach’s α 系數(shù)為 0.86。

在正式研究開始前，以某高校200名大學生為被試施測以上各問卷。運用Mplus7.0軟件對計劃行為理論的核心變量進行驗證性因素分析。所有外顯變量對潛變量的標準化估計參數(shù)都具有顯著性水平，χ2＝217.37，df＝97，RMSEA＝0.079＜0.08。 模型的絕對擬合指數(shù) χ2／df＝217.37／97＝2.24＜5，AIC＝8768.91，BIC＝8950.32，CFI＝0.96，TLI＝0.95，均大于 0.90。結果表明，該計劃行為理論核心變量的驗證性因素分析模型擬合較好。

2.2.3 在線評論態(tài)度問卷

根據(jù)Ajzen對態(tài)度的界定，態(tài)度包括對行為的認知和對行為的情感反應兩個方面。本問卷測量對行為的認知題目，如“您認為網(wǎng)購后發(fā)表在線評論是（無意義的／有意義的）”等。測量對行為情感反應題目，如“您認為網(wǎng)購后發(fā)表在線評論是（不快樂的／快樂的）”等。問卷包含5個條目，采用語義微分量表七點計分。本研究中該問卷的Cronbach’s α系數(shù)為0.91。

2.2.4 在線評論主觀規(guī)范問卷

本問卷包括對主觀規(guī)范的描述和認同，共有4個條目，采用語義微分量表七點計分，主要考察被試知覺到的網(wǎng)絡購物后發(fā)表在線評論的社會壓力，如“我欣賞和敬重的人，對于我網(wǎng)購后發(fā)表在線評論會表示（完全反對／完全贊同）”等。本研究中該問卷的Cronbach’s α 系數(shù)為 0.92。

2.2.5 在線評論感知控制問卷

本問卷測量控制信念和知覺強度兩方面。控制信念是指個體知覺到的促進或阻礙網(wǎng)購后發(fā)表在線評論的因素，知覺強度是指知覺到的因素對在線評論行為的影響程度。問卷共有4個條目，如“今后網(wǎng)購后是否發(fā)表在線評論，完全在我的控制之下（完全錯誤／完全正確）”等。該問卷采用語義微分量表七點計分，分別記為1－7分。本研究中該問卷的Cronbach’s α 系數(shù)為 0.87。

2.3 研究程序和數(shù)據(jù)處理

對14名應用心理學專業(yè)本科學生進行問卷調(diào)查培訓，培訓時間為2.5小時。由以上14名學生擔任主試，采用一對一的形式進行問卷調(diào)查。采用SPSS19.0和Mplus7.0進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析。由于Bootstrap檢驗中介效應的統(tǒng)計效力較強，本研究對各變量間的關系采用Bootstrap進行檢驗。

3 結果

3.1 共同方法偏差檢驗

本研究采用Harman單因素檢驗法（周浩，龍立榮，2004）進行共同方法偏差檢驗。把積極情感傾向、消極情感傾向、態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制和評論意向等變量全部放到一個探索性因素分析中，檢驗未旋轉的因素分析結果。結果發(fā)現(xiàn)，第一個公因子的方差解釋率為26.9%，特征根大于1的因子有6個， 其特征根分別為 9.06、5.46、3.07、1.53、1.34 和1.04，沒有出現(xiàn)“只析出一個因子或某個因子解釋率特別大”的情況。由此可知，本研究中的數(shù)據(jù)沒有存在明顯的共同方法偏差。

3.2 情感傾向、評論意愿和計劃行為理論核心變量的相關性

本研究分析了在線評論情感傾向、評論意愿和計劃行為理論核心變量間的相關性，結果如表1所示。評論中的積極情感傾向與對在線評論的態(tài)度（p＝0.006）、主觀規(guī)范（p＝0.005）、感知行為控制（p＝0.001）和后續(xù)評論意愿（p＝0.003）均呈顯著正相關；評論中的消極情感傾向與在線評論的態(tài)度（p＝0.015）、主觀規(guī)范（p＝0.011）、感知行為控制（p＝0.008）和后續(xù)評論意愿（p＝0.009）均呈顯著負相關。消費者在線評論行為的態(tài)度與主觀規(guī)范（p＝0.007）、感知行為控制（p＝0.005）和后續(xù)評論意愿（p＝0.002）四變量任何兩變量間均呈顯著正相關。

表1 變量間的相關系數(shù)（r）

3.3 本次評論的情感傾向對后續(xù)評論意愿的影響

在檢驗各假設前對各主要變量進行正態(tài)性檢驗。結果發(fā)現(xiàn)，評論的積極情感水平、消極情感水平、發(fā)表評論的態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制和后續(xù)評論意愿的偏度系數(shù)的絕對值分別為0.96、0.74、0.49、0.05、0.32和0.18，峰度系數(shù)的絕對值分別為1.65、0.40、0.38、0.86、0.90 和 0.78。所有變量的偏度系數(shù)絕對值均小于7，峰度系數(shù)的絕對值均小于2（藺秀云，方曉義，趙俊峰，蘭菁，李曉銘，2009）。結果表明，本研究中的各主要變量數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布。

為探討本次發(fā)表評論情感傾向對后續(xù)評論意愿的影響，本研究首先檢驗了評論中的積極、消極情感傾向對后續(xù)評論意愿的直接作用。將以上三個變量放入模型 ，χ2／df＝342.30／116＝2.95，CFI＝0.96，TLI＝0.95，RMSEA＝0.071＜0.08，表明該模型擬合良好。 在線評論中的積極情感傾向對后續(xù)評論意愿的直接作用顯著（b＝0.44，p＜0.01），在線評論中的消極情感傾向對后續(xù)評論意愿的直接作用顯著 （b＝－0.11，p＜0.05）。因此，本研究可以進一步進行中介效應檢驗。

采用Mplus7.0軟件偏差校正Bootstrap方法，對態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制的中介作用進行估計。根據(jù)研究假設，本研究將積極情感傾向、消極情感傾向、在線評論行為的態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制和后續(xù)評論意愿同時帶入結構方程模型。模型的 擬 合 指 數(shù) 結 果 顯 示 ，χ2／df＝1030.74／393＝2.62，CFI＝0.93，TLI＝0.93，RMSEA＝0.06＜0.08，各指數(shù)均達到可接受的水平。表2顯示了觀測變量在各潛變量上的標準化負荷及各潛變量間的路徑系數(shù)。

在線評論中的積極情感傾向對后續(xù)評論意愿的直接作用不顯著（p＝0.54）。在線評論中的積極情感傾向對在線評論的態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制路徑系數(shù)均顯著，態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制與后續(xù)評論意愿間的路徑系數(shù)也顯著，表明態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制在本次評論中的積極情感傾向和后續(xù)評論意愿的關系中起完全中介作用。

在線評論中的消極情感傾向對后續(xù)評論意愿的直接作用不顯著（p＝0.77）。在線評論中的消極情感傾向到對發(fā)表在線評論的態(tài)度和主觀規(guī)范的路徑系數(shù)均不顯著（p＝0.11和 p＝0.36），但評論中的消極情感傾向到感知行為控制的路徑系數(shù)顯著。態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制與后續(xù)評論意愿間的路徑系數(shù)均顯著，表明感知行為控制在評論中的消極情感傾向與后續(xù)評論意愿的關系中起完全中介作用，而態(tài)度和主觀規(guī)范的中介效應不顯著。

本研究中態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制在評論中的積極情感傾向與后續(xù)評論意愿間中介效應的99%置信區(qū)間均不包括0，感知行為控制在評論中的消極情感傾向與后續(xù)評論意愿間中介效應的99%置信區(qū)間不包括0。結果表明，中介效應在0.01水平上顯著。

表2 在線評論情感傾向對后續(xù)在線評論意愿的影響作用分析

4 討論

4.1 情感傾向對后續(xù)在線評論意愿影響的作用效應

本研究表明，個人經(jīng)驗通過信念影響態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制，進而影響消費者的行為意向，本研究與前人的觀點基本一致 （段文婷，江光榮，2008）。我們的研究發(fā)現(xiàn)，消費者在線評論中的情感傾向水平對后續(xù)評論意愿有明顯的影響，積極情感傾向和消極情感傾向對后續(xù)評論行為意愿的作用不同。消費者發(fā)表的在線評論中積極情感水平越高，再次發(fā)表在線評論的意愿越強，本研究結果表明，在線評論中的積極情感傾向對消費者后續(xù)在線評論意愿有促進作用。相反，在線評論中的消極情感傾向越高，再次發(fā)表在線評論的意愿越低，本研究結果表明，本次發(fā)表評論中的消極情感傾向對后續(xù)在線評論意愿有一定程度的抑制作用。這些研究結果進一步豐富了情緒體驗與行為意向間關系的研究（Kwan＆ Bryan， 2010）。

4.2 情感傾向對后續(xù)在線評論意愿影響的作用路徑

本次在線評論中的情感傾向對后續(xù)在線評論行為意愿的作用是如何實現(xiàn)的呢？本研究基于計劃行為理論分別探討了積極情感傾向和消極情感傾向對后續(xù)在線評論意愿的作用機制。在評論中的積極情感傾向對后續(xù)在線評論意愿的促進作用中，消費者對在線評論行為的態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制這三個變量扮演著非常重要的角色，并且均具有完全中介作用。本研究表明，積極情感傾向對后續(xù)在線評論意愿的正面促進效果的產(chǎn)生，并不是直接實現(xiàn)，而是完全依賴于行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制的中介作用。

本次評論中的消極情感傾向對后續(xù)在線評論意愿的抑制作用中，感知行為控制發(fā)揮完全中介效應。由此可見，消極情感傾向對在線評論意愿作用的產(chǎn)生，也不是直接實現(xiàn)，而是間接通過感知行為控制作用于后續(xù)在線評論意愿。本研表明，消極情感傾向對行為態(tài)度、主觀規(guī)范影響相對較小，對感知行為控制影響較大。這可能與消費者決策的復雜心理過程有關，在后續(xù)在線評論決策過程中更多考慮感知行為控制的影響。

由此可見，消費者本次發(fā)表評論中包含的情感傾向水平（積極情感傾向或消極情感傾向），將影響消費者后續(xù)在線評論意愿，進而影響在線評論的發(fā)表行為。本研究結果進一步驗證了情緒在計劃行為理論中的作用，是對計劃行為理論擴展的一次有益探索。

4.3 對在線評論管理的啟示

本研究結果對在線商家的在線評論管理具有一定的啟示。從管理者的角度來看，創(chuàng)造有益于激發(fā)消費者在線評論中積極情感、減少消極情感的環(huán)境是極為重要的。消費者發(fā)表在線評論不僅是本次購買后的行為結果，而且會影響后續(xù)發(fā)表在線評論的意向。發(fā)表的在線評論中積極情感傾向越高，消費者對評論的態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制都會得到促進，進而正向影響消費者此后的在線評論意愿。由此可見，對在線評論積極情感水平較高的消費者給予積極的反饋，可以進一步促進消費者發(fā)表正面的在線評論。

提高商品質量是關鍵，客服與消費者間的互動也是營銷策略中不可或缺的一環(huán)。良好的互動能夠減少在線評論中的消極情感，提高消費者對在線評論行為的感知控制。在線評論中消費者的消極情感傾向抑制消費者的感知行為控制和評論意愿，究其原因，消費者在一定程度上并不愿意在在線評論中表達較強的消極情感。在線評論消極情感傾向在一定程度上是一種對商品不滿意的情緒，多為溝通難以解決之后的無可奈何之舉。商品本身以及服務互動的不足，可能激發(fā)消費者的消極情緒，從而降低消費者在線評論意愿。因此，零售商平臺應在消費者對購買過程不滿意時，采取及時、有效的溝通與關系修補，從而減少消費者迫于無奈而發(fā)表在線評論的行為。

5 結論

在線評論的情感傾向對在線評論行為的態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制產(chǎn)生影響，進而影響消費者在線評論意愿。

在線評論的積極情感傾向顯著正向預測后續(xù)評論意愿，在線評論的消極情感傾向顯著負向預測后續(xù)評論意愿。

消費者對在線評論行為的態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制在評論的積極情感傾向和后續(xù)評論意愿間起完全中介作用，感知行為控制在評論的消極情感傾向和后續(xù)評論意愿間起完全中介作用。