【摘 要】 隨著評論數(shù)量的逐漸增多,信息過載的問題使得消費(fèi)者難以從評論中發(fā)現(xiàn)有助于消費(fèi)決策的信息,如何分析評論的有用性逐漸成為重要的研究問題。本文對在線評論有用性影響因素的實(shí)證研究進(jìn)行了梳理,從評論文本、評論者、評論閱讀者三個(gè)維度總結(jié)了該領(lǐng)域的研究成果,認(rèn)為今后的研究需要?jiǎng)?chuàng)新有用性評價(jià)方法,關(guān)注評論閱讀者自身特征的影響,并重視圖片與視頻與評論文本的關(guān)系及其信息的挖掘。
【關(guān)鍵詞】 在線評論 有用性 電子商務(wù)
隨著網(wǎng)絡(luò)逐漸滲透到生活的各個(gè)方面,在線評論已然成為重要的線上口碑,然而在線評論存在著信息過載的問題,如何評估評論的有用性逐漸得到企業(yè)和學(xué)術(shù)界的重視。但對于哪些因素可以較為完整地刻畫評論的有用性目前還未達(dá)成一致的觀點(diǎn)。本文對面向消費(fèi)者的評論有用性影響因素研究進(jìn)行歸納整理,梳理了學(xué)者們探討的影響因素及其結(jié)論,以期為今后的研究在一定程度上提供參考。
1 影響因素研究現(xiàn)狀述評
過去的研究主要從評論,評論者和評論閱讀者三個(gè)維度研究有用性影響因素。其中,評論維度的影響因素又可分為元數(shù)據(jù),體裁和語義三類。
2.1 評論文本
2.1.1 元數(shù)據(jù)
有用投票一般作為有用性研究的因變量,多數(shù)學(xué)者采用有用投票比率來測量評論的有用性。
商品類型是有用性影響因素研究中的重要調(diào)節(jié)因素。Hong等針對二手?jǐn)?shù)據(jù)的文獻(xiàn)進(jìn)行了元分析,發(fā)現(xiàn)商品類型可以緩和一些研究結(jié)論的沖突。
評論評分如何影響評論的有用性存在著較大的爭議,有贊成消極偏見 ,也有贊成積極偏見 ,也有認(rèn)為極性評論比中性評論更有用。
通常而言,發(fā)布時(shí)間越近,評論的時(shí)效性越高,Wu等的研究也證明了這一觀點(diǎn)。郝媛媛等以電影為研究對象卻發(fā)現(xiàn)越早發(fā)表的評論有用性越高。
2.1.2 體裁
體裁主要指評論的易讀性和評論深度。
較多的學(xué)者認(rèn)為越容易理解的評論,其有用性也越高,如Ghose等結(jié)合六種易讀性指標(biāo),發(fā)現(xiàn)易讀性對有用性存在顯著的正向影響,但也有學(xué)者認(rèn)為,易讀性越高表明語言表達(dá)越簡單,可能會被認(rèn)為評論者不夠?qū)I(yè),從而降低評論的有用性。
通常認(rèn)為文本較長的評論包含的信息量可能越多,有用性也越高。也有學(xué)者提出評論長度的影響應(yīng)該存在閾值,例如Baek等發(fā)現(xiàn)達(dá)到單詞數(shù)達(dá)到1000~1500后,有用性難以繼續(xù)增長。閾值的測定尚未得到研究,由于對于閱讀長度的接受度可能存在個(gè)體差異,需要考慮評論閱讀者的特征。
2.1.3 語義
語義反映評論實(shí)質(zhì)內(nèi)容,主要包含評論的情感特征和產(chǎn)品涉入程度。
評論的情感特征反映了評論者對產(chǎn)品的基本態(tài)度。有學(xué)者直接使用評論評分作為情感傾向的代理指標(biāo),但由于評論者存在評分傾向,直接使用評分存在偏差。除了評論評分外,也有不少學(xué)者采用從評論文本中挖掘情感特征的方式進(jìn)行研究。
通常認(rèn)為對產(chǎn)品的涉入程度越高,評論有用性也越高。相關(guān)的測量項(xiàng)主要分為產(chǎn)品特征詞數(shù)量和比例。大部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)品特征詞數(shù)量和比例對有用性有顯著的正面影響,也有學(xué)者得到了相反的結(jié)論,這可能與評論長度的閾值存在一定的關(guān)系。
2.2 評論者
評論者特征主要可以分為4類,分別為歷史行為特征,身份公開程度,專業(yè)性和社交網(wǎng)絡(luò)特征。
(1)歷史行為特征主要指評論者的歷史評分行為。Yin等以平均數(shù)作為評論者歷史評分傾向的測量方式,發(fā)現(xiàn)傾向于發(fā)布積極評論的評論者更容易獲得有用投票。Gao等提出了評分絕對偏差的概念,發(fā)現(xiàn)相對于評分絕對偏差較小的評論者,評分絕對偏差較大的評論者獲得的有用投票較多。
(2)Forman發(fā)現(xiàn),經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證或公開了地理位置的評論者發(fā)布的評論感知有用性更高。但Siering的研究結(jié)論與之相反,評論者的實(shí)名認(rèn)證反而降低了評論的有用性。
(3)專業(yè)性與歷史評論有關(guān)。Albert等發(fā)現(xiàn)Top評論者的歷史評論有用率對有用性有顯著的正面影響,而Ghose等卻沒有得到顯著的結(jié)果。
(4)社交網(wǎng)絡(luò)可分為內(nèi)向網(wǎng)絡(luò)和外向網(wǎng)絡(luò)。外向網(wǎng)絡(luò)一般采用評論者的關(guān)注數(shù)作為代理指標(biāo),殷國鵬等發(fā)現(xiàn)關(guān)注數(shù)對有用性有正面影響,但閔慶飛等并未得到顯著的結(jié)果。
2.3 評論閱讀者
評論閱讀者是評論有用性感知的主體。早期的有用性影響因素研究大多認(rèn)為評論的有用性對于所有用戶是一致的,近幾年也有學(xué)者發(fā)現(xiàn),對評論的有用性感知存在個(gè)體差異的。Connors等對評論閱讀者特征進(jìn)行了初探研究,發(fā)現(xiàn)專業(yè)性不同的評論閱讀者對評論的感知有用性存在差異。
3現(xiàn)有研究存在的問題與展望
3.1 有用性評價(jià)方式的偏差
首先,多數(shù)平臺的有用投票存在馬太效應(yīng),即有用投票存在著從眾心理以及閱讀機(jī)會不平等的情況。并且在數(shù)據(jù)清洗部分,學(xué)者們大多會先剔除獲得的有用投票較少的評論,這會造成樣本可能不具備代表性的問題。
其次,近來有研究發(fā)現(xiàn),評論的有用性可能是因人而異的,以往的研究用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)衡量有用性可能是導(dǎo)致學(xué)者們的結(jié)論存在差異的原因。
消費(fèi)者在使用平臺的過程中,往往會留下一些具有價(jià)值的行為軌跡信息。利用消費(fèi)者的行為特征能夠更精確地評估評論的有用性,未來的研究可通過這些行為特征來更好地解釋評論的有用性。
3.2 缺少對評論閱讀者特征與行為的研究
有用性作為一種閱讀者的主觀認(rèn)知,與閱讀者的信息需求密切相關(guān),而以往的研究卻很少關(guān)注評論閱讀者的信息需求是否會對感知有用性產(chǎn)生影響。同時(shí),評論也有可能反過來影響消費(fèi)者的信息需求,而以往的研究卻很少關(guān)注這種影響。
從評論閱讀者的自身特征來看,消費(fèi)者的品味和對產(chǎn)品的了解程度也會影響其閱讀評論時(shí)對評論的判斷,評論閱讀者的專業(yè)性會影響其感知有用性,而以往的研究很少考慮評論閱讀者的特征。
購物記錄可以體現(xiàn)出消費(fèi)者的品味,但很少有學(xué)者研究購物記錄對消費(fèi)者判斷評論有用性的影響,這也是一個(gè)值得擴(kuò)展的方向。
并且,較多的矛盾的結(jié)論也說明了影響因素間的交互作用還有待進(jìn)一步的探討。
3.3 對圖片、視頻等內(nèi)容的研究
隨著科技的普及與技術(shù)的進(jìn)步,評論往往不局限于簡單的評論文本,而經(jīng)常有圖片或者視頻。圖片和視頻能夠更直觀的展現(xiàn)產(chǎn)品的信息,然而以往的研究大多僅對評論文本進(jìn)行挖掘,或只是簡單地考慮了圖片數(shù)量對評論有用性的影響,而沒有深層次地去挖掘圖片的信息,視頻就更少。圖片和視頻信息的識別以及研究其與文本信息的相關(guān)性可成為未來的研究方向之一。
結(jié)束語
本文梳理了近幾年國內(nèi)外該領(lǐng)域的研究,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的研究結(jié)論存在較多的矛盾,對于已有研究存在的不足,本文提出可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行擴(kuò)展:(1)對有用性評估技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新,克服有用投票存在的偏差;(2)對評論閱讀者特征及行為,以及情境因素進(jìn)行擴(kuò)展;(3)結(jié)合圖片和視頻信息識別技術(shù)挖掘圖片和視頻的信息。
【參考文獻(xiàn)】
[1] Mudambi, S. M. and Schuff, D. What Makes a Helpful Online Review? A Study of Customer Reviews on Amazon.com[J]. MIS Quarterly, 2010, 34(1):185-200.
[2] 彭嵐,周啟海,邱江濤.消費(fèi)者在線評論有用性影響因素模型研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2011,38(08):205-207+244.
[3] Nelson P. Advertising as information[J]. Journal of Political Economy, 1974, 82(4):729-754.
[4] H. Hong, D. Xu, G. A, et al. Understanding the determinants of online review helpfulness: A meta-analytic investigation[J]. Decision Support Systems, 2017, 102(10): 1–11.
[5] Dezhi Yin, Bond SD, Han Zhang. Anxious or Angry? Effects of Discrete Emotions on the Perceived Helpfulness of Online Reviews. MIS Quarterly. 2014, 38(2):539-560.
[6] Wu J. Review popularity and review helpfulness: A model for user review effectiveness[J]. Decision Support Systems, 2017, 97(5):92-103.
[7] Albert H. Huang, Kuanchin Chen, David C. Yen, et al. A study of factors that contribute to online review helpfulness[J]. Computers in Human Behavior, 2015, 48:17-27.
[8] Liu Z , Park S . What makes a useful online review? Implication for travel product websites[J]. Tourism Management, 2015, 47:140-151.
[9] 江曉東.什么樣的產(chǎn)品評論最有用?——在線評論數(shù)量特征和文本特征對其有用性的影響研究[J].外國經(jīng)濟(jì)與管理,2015,37(04):41-55.
[10] 郝媛媛, 葉強(qiáng), 李一軍. 基于影評數(shù)據(jù)的在線評論有用性影響因素研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 13(8): 78-88.
作者簡介:陳毓婧(1995.06),女,福建泉州,碩士研究生,東南大學(xué),文本挖掘