曹 敏，李資博，熊劍芳

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，江西 南昌 330045；2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102488)

1 引言

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第46次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2020年6月，我國(guó)網(wǎng)購(gòu)用戶規(guī)模達(dá)7.49億戶，占網(wǎng)民整體的80.1%[1]，網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)保持較快增長(zhǎng)。消費(fèi)者購(gòu)物觀念快速轉(zhuǎn)變，利用在線評(píng)論做出最終決策的人越來(lái)越多。研究表明，大多數(shù)人在做出決策的同時(shí)會(huì)受到他人評(píng)論的影響，隨著產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象加重，大多數(shù)產(chǎn)品外在表現(xiàn)差別不大，消費(fèi)者無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分，需要借助他人購(gòu)后體驗(yàn)來(lái)做出最終決策以降低個(gè)人購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)，因此，在線評(píng)論已經(jīng)成為消費(fèi)者決策過(guò)程中不可或缺的一部分。

現(xiàn)有對(duì)消費(fèi)者決策的研究多是從在線評(píng)論的情感極性、內(nèi)容質(zhì)量、數(shù)量等方向研究在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者態(tài)度和決策行為的影響。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)矛盾型在線評(píng)論的研究相對(duì)較少涉及，且消費(fèi)者在實(shí)際購(gòu)物環(huán)境中更多的是面對(duì)矛盾型在線評(píng)論。此外，在閱讀國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)后，本文發(fā)現(xiàn)前人的研究主要涉及消費(fèi)者矛盾態(tài)度和行為的影響變化，很少涉及瀏覽評(píng)論后消費(fèi)者有用性感知和購(gòu)買意向感知評(píng)價(jià)，不同的消費(fèi)者從在線評(píng)論獲取的感官信息不相同。因此，本文將基于模糊綜合評(píng)價(jià)法，通過(guò)構(gòu)建消費(fèi)者有用性感知和購(gòu)買意向感知評(píng)價(jià)系統(tǒng)，研究矛盾型在線評(píng)論情境下消費(fèi)者的有用性感知評(píng)價(jià)和購(gòu)買意向感知評(píng)價(jià)。

2 相關(guān)研究

隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的興起，在線評(píng)論逐漸進(jìn)入大眾視野，前人學(xué)者較早的開(kāi)展了對(duì)在線評(píng)論的研究，且已取得較多的研究成果。首先，是對(duì)在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者有用性感知的影響研究。部分研究開(kāi)始對(duì)消費(fèi)者有用性感知進(jìn)行相關(guān)定義，郝媛媛研究認(rèn)為在線評(píng)論感知有用性是消費(fèi)者在閱讀相關(guān)評(píng)論后感知到的對(duì)其評(píng)估商品價(jià)值和購(gòu)買決策的有用程度[2]；也有一些學(xué)者認(rèn)為，消費(fèi)者感知有用性是潛在消費(fèi)者閱讀相關(guān)評(píng)論后而產(chǎn)生的一種是否有助于其制定購(gòu)買決策的主觀性感知，具備較大的主觀性[3]。在有用性感知程度方面，祝琳琳等基于耶魯態(tài)度改變模型研究發(fā)現(xiàn)，相比于低涉入度用戶，高涉入度用戶對(duì)在線評(píng)論表現(xiàn)出更高的內(nèi)容有用性感知[4]；喬巍然利用結(jié)構(gòu)方程模型發(fā)現(xiàn)在線評(píng)論的質(zhì)量、情感極性等均能通過(guò)影響消費(fèi)者的感知有用性進(jìn)而影響其購(gòu)買行為[5]；王長(zhǎng)征在研究追加型評(píng)論對(duì)消費(fèi)者感知的影響中發(fā)現(xiàn)，相比于一次性評(píng)論，追加型評(píng)論具有更高的有用性感知，且矛盾型追加評(píng)論比一致型追加評(píng)論具備更高的有用性感知[6]。

其次，是對(duì)在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意向的影響研究。隨著評(píng)論的多樣化和多極化，矛盾型在線評(píng)論逐漸成為在線評(píng)論的重要組成部分，目前關(guān)于矛盾型在線評(píng)論的研究漸漸興起。已有研究認(rèn)為在線評(píng)論的矛盾性可以是評(píng)論中正負(fù)情感傾向?qū)е碌拿苄訹7]，也可以是評(píng)論具體數(shù)量所產(chǎn)生的矛盾，數(shù)量上的差異也會(huì)對(duì)評(píng)論的矛盾強(qiáng)度產(chǎn)生一定的影響[8]。在影響因素方面，周浪通過(guò)2X2實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在線評(píng)論內(nèi)容的矛盾性會(huì)顯著影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿，高矛盾情境下消費(fèi)者的購(gòu)買意愿要弱于低矛盾情境下的購(gòu)買意愿[9]；馬艷麗發(fā)現(xiàn)矛盾性在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者態(tài)度有非常重要的影響,消費(fèi)者在閱讀評(píng)論前后的態(tài)度和行為意向發(fā)生較大的變化[10]；張琦則明確指出矛盾型評(píng)論能改變消費(fèi)者的矛盾態(tài)度，且不同類型的矛盾型評(píng)論對(duì)消費(fèi)者矛盾態(tài)度和購(gòu)買意愿的影響存在差異[11]；在追加型評(píng)論研究中，有學(xué)者在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上將矛盾型評(píng)論定義為含有追加評(píng)論且初次評(píng)論與追加評(píng)論的情感傾向?yàn)橐徽回?fù)的在線評(píng)論[12]，并且指出矛盾型追評(píng)的評(píng)論順序?qū)οM(fèi)者購(gòu)買意愿有顯著影響[13]。

基于上述文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者在在線評(píng)論對(duì)感知有用性和購(gòu)買意愿的影響因素、影響差異分析、評(píng)論質(zhì)量與用戶行為關(guān)系等方面展開(kāi)了較多的研究，但是，針對(duì)在線評(píng)論卻很少有研究涉及消費(fèi)者對(duì)評(píng)論本身帶來(lái)的有用性感知和購(gòu)買意向感知評(píng)價(jià)。由于人的多樣性和復(fù)雜性，不同類型甚至同一類型的消費(fèi)者也會(huì)對(duì)同一評(píng)論表現(xiàn)出不同的關(guān)注焦點(diǎn)，進(jìn)而形成不同的有用性感知和購(gòu)買意愿感知，因此，本文采用評(píng)價(jià)指標(biāo)模型來(lái)分析消費(fèi)者瀏覽矛盾型評(píng)論后形成的有用性感知和購(gòu)買意向感知是極其必要的。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 調(diào)查目標(biāo)

隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的興起，購(gòu)物平臺(tái)的商品越來(lái)越豐富。一些學(xué)者為了便于研究，對(duì)商品進(jìn)行了分類，把商品分為實(shí)用型商品和體驗(yàn)型商品[10]。對(duì)消費(fèi)者而言，在進(jìn)行實(shí)用型商品決策時(shí)，一般購(gòu)買頻率越低，進(jìn)行購(gòu)買決策時(shí)會(huì)更加慎重，更依賴于在線評(píng)論[14]，因此，本文選取實(shí)用型商品(女士手表)為調(diào)查目標(biāo)，在一定程度上確保調(diào)查數(shù)據(jù)真實(shí)有效，確保實(shí)驗(yàn)正常進(jìn)行。

3.2 變量控制

選定商品后獲取網(wǎng)頁(yè)中介紹該商品的文字及圖片說(shuō)明，不提供有關(guān)商家信息和品牌信息，避免這些因素對(duì)后續(xù)調(diào)查產(chǎn)生影響。此外，選擇矛盾型在線評(píng)論時(shí)，對(duì)矛盾型評(píng)論的各個(gè)變量進(jìn)行控制:首先，控制評(píng)論情感極性，由于選擇了矛盾型評(píng)論中的不同評(píng)論間的矛盾，因此選擇好評(píng)和差評(píng)兩類；其次，控制正負(fù)評(píng)論數(shù)量，分別從正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論中選擇評(píng)論各五條，確保正負(fù)評(píng)論數(shù)量相同；最后，控制評(píng)論長(zhǎng)度，本研究選取正負(fù)面評(píng)論長(zhǎng)度相接近的評(píng)論。對(duì)實(shí)驗(yàn)選擇的各個(gè)變量進(jìn)行有效控制，避免在后續(xù)研究中由于變量影響而影響實(shí)驗(yàn)正常進(jìn)行。

3.3 調(diào)查對(duì)象

本研究選取了江西省高校大學(xué)生為調(diào)查對(duì)象。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，智能手機(jī)的普及，我國(guó)各年齡層的網(wǎng)民數(shù)量也在不斷增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心網(wǎng)民數(shù)據(jù)顯示，青少年的上網(wǎng)比例已經(jīng)大大超過(guò)其他年齡段，并且還在保持著快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。評(píng)論數(shù)據(jù)顯示，參與線上評(píng)論的人群年齡段也大多處于這一年齡段[1]，可以看出青少年這一年齡段對(duì)于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的參與度和接受度均較高，且這一人群接受的教育程度大致相同，因此本文選取江西省高校大學(xué)生這一人群作為研究對(duì)象，對(duì)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的真實(shí)性有一定程度的保障。

3.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)

矛盾型在線評(píng)論情境下對(duì)消費(fèi)者有用性感知和購(gòu)買意向感知進(jìn)行評(píng)價(jià)，本文主要考慮消費(fèi)者瀏覽矛盾型在線評(píng)論后的降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品形象具象化和購(gòu)買意向3個(gè)維度，能比較客觀直接的反映出消費(fèi)者瀏覽矛盾型在線評(píng)論后的真實(shí)心理狀態(tài)。對(duì)于準(zhǔn)則層，本文主要設(shè)置為降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品形象具象化和購(gòu)買意向3個(gè)指標(biāo)。對(duì)于設(shè)計(jì)層，降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)層面分別對(duì)提供有價(jià)值信息和降低網(wǎng)購(gòu)判斷不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)層面進(jìn)行打分；產(chǎn)品形象具象化層面分別對(duì)細(xì)化產(chǎn)品形象、改變對(duì)該產(chǎn)品態(tài)度和看法和對(duì)購(gòu)買該產(chǎn)品提供一定的幫助這3個(gè)層面進(jìn)行打分；購(gòu)買意向?qū)用娣謩e對(duì)影響購(gòu)買行為、購(gòu)買產(chǎn)品可能性高和愿意向他人推薦這3個(gè)層面進(jìn)行打分。對(duì)于評(píng)價(jià)集，本研究主要采用五級(jí)李克特量表進(jìn)行打分，設(shè)置為(完全不同意、不同意、一般、同意、完全同意)五個(gè)等級(jí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)圖見(jiàn)圖1。

圖1 評(píng)價(jià)系統(tǒng)模型

4 模型構(gòu)建

本文運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)標(biāo)方法，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，能較好地解決模糊的、難以量化的問(wèn)題，適合各種非確定性問(wèn)題的解決。

設(shè)評(píng)判對(duì)象為P:其因素集U={u1,u2,…，um}。 評(píng)判等級(jí)集V={v1,v2,…，vm}。 對(duì)U中每一因素根據(jù)評(píng)判集中的等級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊評(píng)判，得到評(píng)判矩陣：

(1)

式(1)中，rij表示ui關(guān)于vj的隸屬程度，(U,V,R)構(gòu)成一個(gè)模糊綜合評(píng)判模型。

確定各因素重要性指標(biāo)(權(quán)數(shù))后，記為:

A={a1,a2,…,an}

(2)

(3)

經(jīng)歸一化后，得:

B={b1,b2,…,bm}

(4)

5 數(shù)據(jù)分析

5.1 基本情況分布

本次調(diào)研共收回有效數(shù)據(jù)186份，對(duì)186份有效問(wèn)卷的被調(diào)查者基本情況進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，其中主要包括性別、最高學(xué)歷、所學(xué)專業(yè)、月平均消費(fèi)水平、月平均網(wǎng)購(gòu)次數(shù)和網(wǎng)購(gòu)年限等信息，具體情況如表1所示。

表1 調(diào)研對(duì)象基本情況分布

5.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

本文采用模糊綜合評(píng)價(jià)法，利用R語(yǔ)言重點(diǎn)確定準(zhǔn)則層權(quán)重，根據(jù)調(diào)查對(duì)象認(rèn)為的各選項(xiàng)重要程度分別賦予不同分值，歸一化后確定各準(zhǔn)則層權(quán)重。準(zhǔn)則層及設(shè)計(jì)層權(quán)重統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重體系

5.3 模糊綜合評(píng)價(jià)

5.3.1 降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)

利用模糊綜合評(píng)價(jià)法測(cè)出降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)中的提供有價(jià)值信息、降低網(wǎng)購(gòu)判斷不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重集矩陣A1=[0.50000.5000]。

利用李克特量表對(duì)其進(jìn)行5級(jí)打分(1-完全不同意、2-不同意、3-一般、4-同意、5-完全同意)，評(píng)價(jià)集矩陣R1(包含設(shè)計(jì)層A11—A12)結(jié)果如下：

將權(quán)重集矩陣A1與評(píng)價(jià)集矩陣R1帶入模型中式(3)中，經(jīng)歸一化處理，得：

B1=[0.0108 0.0242 0.1935 0.6559 0.1156]

運(yùn)用最大隸屬度的結(jié)果為同意(65.59%)。運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法：11.56%完全同意，65.59%同意，19.35%一般，2.42%不同意，1.08%完全不同意。

5.3.2 產(chǎn)品形象具象化

利用模糊綜合評(píng)價(jià)法測(cè)出產(chǎn)品形象具象化中的細(xì)化產(chǎn)品形象、改變對(duì)該產(chǎn)品態(tài)度和看法和對(duì)購(gòu)買該產(chǎn)品提供一定幫助權(quán)重集矩陣A2=[0.3387 0.3011 0.3602]。

利用李克特量表對(duì)其進(jìn)行5級(jí)打分(1-完全不同意、2-不同意、3-一般、4-同意、5-完全同意)，評(píng)價(jià)集矩陣R2(包含設(shè)計(jì)層A21—A23)結(jié)果如下：

將權(quán)重集矩陣A2與評(píng)價(jià)集矩陣R2代入模型中式(3)中，經(jīng)歸一化處理，得：

B2=[0.0111 0.0277 0.2213 0.6103 0.1296]

運(yùn)用最大隸屬度的結(jié)果為同意(61.03%)。運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法：12.96%完全同意，61.03%同意，22.13%一般，2.77%不同意，1.11%完全同意。

5.3.3 購(gòu)買意向

利用模糊綜合評(píng)價(jià)法測(cè)出購(gòu)買意向中的影響購(gòu)買行為、購(gòu)買產(chǎn)品可能性高和愿意向他人推薦權(quán)重集矩陣A3=[0.3064 0.3495 0.3441]。

利用李克特量表對(duì)其進(jìn)行5級(jí)打分(1-完全不同意、2-不同意、3-一般、4-同意、5-完全同意)，評(píng)價(jià)集矩陣R3(包含設(shè)計(jì)層A31—A33)結(jié)果如下：

將權(quán)重集矩陣A3與評(píng)價(jià)集矩陣R3帶入模型中式(3)中，經(jīng)歸一化處理，得：

B3=[0.0722 0.2632 0.3581 0.2658 0.0407]

運(yùn)用最大隸屬度的結(jié)果為一般(35.81%)。運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法：4.07%完全同意，26.58%同意，35.81%一般，26.32%不同意，7.22%完全不同意。

5.3.4 綜合評(píng)價(jià)

利用模糊綜合評(píng)價(jià)法測(cè)出消費(fèi)者有用性感知和購(gòu)買意愿感知綜合評(píng)價(jià)中的降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品形象具象化和購(gòu)買意向權(quán)重集矩陣A4=[0.3118 0.4086 0.2796]。

結(jié)合評(píng)價(jià)矩陣B1、B2和B3，得綜合評(píng)價(jià)集矩陣R4結(jié)果如下：

將權(quán)重集矩陣A4與評(píng)價(jià)集矩陣R4帶入模型中式(3)中，經(jīng)歸一化處理，得：

B4=[0.02800.0925 0.2509 0.5282 0.1004]

運(yùn)用最大隸屬度的結(jié)果為同意(52.82%)。運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法：10.04%完全同意，52.82%同意，25.09%一般，9.25%不同意，2.80%完全不同意。

6 研究結(jié)論

根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)結(jié)果可知，消費(fèi)者在瀏覽矛盾型在線評(píng)論后產(chǎn)生的有用性感知和購(gòu)買意向綜合感知評(píng)價(jià)等級(jí)為同意的隸屬度占52.82%，綜合評(píng)價(jià)比較良好，消費(fèi)者總體認(rèn)為瀏覽矛盾型在線評(píng)論能給他們帶來(lái)良好的綜合感知。此外，在三個(gè)準(zhǔn)則層指標(biāo)的評(píng)價(jià)中，在降低網(wǎng)購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)這一認(rèn)知層面上，消費(fèi)者總體表示同意，認(rèn)為在瀏覽矛盾型在線評(píng)論后，在一定程度上能獲得更多有價(jià)值的信息，進(jìn)而降低消費(fèi)者在網(wǎng)上進(jìn)行消費(fèi)決策的購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)；另外，在產(chǎn)品形象具象化這一指標(biāo)上，被調(diào)查者總體表示同意，認(rèn)為瀏覽矛盾型在線評(píng)論能讓他們?cè)谝欢ǔ潭壬细恿私庠摦a(chǎn)品，進(jìn)一步細(xì)化產(chǎn)品在他們心目中的形象以及在一定程度上可以改變他們對(duì)產(chǎn)品原本的認(rèn)知和看法，給消費(fèi)者帶來(lái)產(chǎn)品形象具象化的感知，幫助消費(fèi)者進(jìn)行線上購(gòu)買決策；最后，在購(gòu)買意向這一指標(biāo)上，數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，被調(diào)查個(gè)體總體程度一般，消費(fèi)者在瀏覽矛盾型在線評(píng)論前后，其購(gòu)買意向變化程度不大。因此，相比消費(fèi)者購(gòu)買意向而言，在瀏覽矛盾型在線評(píng)論后，消費(fèi)者更容易從中獲得較好的有用性感知。

7 研究局限

此次研究中，雖然通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出了一些結(jié)論，但是還存在著一些仍需改進(jìn)之處，希望可以在后續(xù)研究中進(jìn)一步修正。

7.1 研究樣本的局限

本研究選取的調(diào)研對(duì)象是江西省高校大學(xué)生，對(duì)地域進(jìn)行了限制，缺乏外省數(shù)據(jù)；此外，在年齡層方面進(jìn)行了限制，年齡層沒(méi)有全覆蓋，因此，在后續(xù)研究中應(yīng)該考慮放寬地域限制和年齡層次，適當(dāng)增加樣本數(shù)據(jù)，提高研究的普適性。

7.2 評(píng)論類型的局限

在本次研究中，評(píng)論類型僅選擇了正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論共存的這一類矛盾型評(píng)論，沒(méi)有對(duì)正負(fù)面評(píng)論進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分，比如正面評(píng)論中夾雜著負(fù)面評(píng)論以及追評(píng)類型的矛盾型評(píng)論。因此，希望能在后續(xù)研究中對(duì)這一方面進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分研究。

7.3 評(píng)論控制的局限

在評(píng)論的控制過(guò)程中，本研究選取了正負(fù)面評(píng)論對(duì)等的評(píng)論，然而在現(xiàn)實(shí)評(píng)論中，大多數(shù)還是正面評(píng)論多于負(fù)面評(píng)論的情況，希望這一點(diǎn)可以在后續(xù)研究中得以改進(jìn)。