段 珅 孟 陸

排名列表項目展示方式對于項目評價的極化效應(yīng)

段 珅 孟 陸

(中國人民大學(xué)商學(xué)院, 北京 100872)

排名列表是幫助消費者快速識別品牌或產(chǎn)品優(yōu)劣的手段。研究基于空間隱喻理論, 探究排名列表的不同展示方式(垂直vs水平)對消費者列表項目評價的極化影響及作用機制。通過5個實驗發(fā)現(xiàn): 消費者對于垂直排名列表相比水平排名列表中的項目具有更大的評價極化效應(yīng), 并且驗證了項目感知差異在上述關(guān)系中的中介作用, 即垂直排名列表的評價極化效應(yīng)是由個體較高的排名列表項目感知差異所驅(qū)動的。此外, 當(dāng)屬性可評估性較低時, 才會出現(xiàn)不同列表項目的評價極化效應(yīng); 相反, 當(dāng)排名列表項目屬性可評估性較高時, 該評價極化效應(yīng)消失。

排名列表, 評價極化效應(yīng), 項目感知差異, 屬性可評估性, 空間隱喻

1 問題提出

第三方實體(如U.S. News & World Report、Bon Appetit)發(fā)布品牌或產(chǎn)品排名通常會采用垂直排名列表形式, 因為這類排名不僅局限于少數(shù)品牌或單一產(chǎn)品的排序, 而是對相關(guān)領(lǐng)域大類多個目標(biāo)項目進(jìn)行排名(如《QS世界大學(xué)排名》與《財富》500強), 為了契合移動端屏幕設(shè)置限定以及個體線上瀏覽習(xí)慣(Ryan, 2018), 將排名列表以垂直方式呈現(xiàn)。但對產(chǎn)品商家而言, 呈現(xiàn)某一類別產(chǎn)品的排名并不需要包含該類別的全部項目, 且產(chǎn)品排名或同類品牌的排名更多采用TOP10的產(chǎn)品排名列表, 如京東游戲手機排名列表或手機性能排行榜, 這類排名列表通常以水平展現(xiàn)方式呈現(xiàn)給消費者。這表明對于包含適量項目的排名列表, 不管是商家還是第三方機構(gòu), 都可以在垂直或水平排名列表的展示方式中轉(zhuǎn)換。然而, 消費者對于兩種不同展示方式排名列表的項目評價過程及內(nèi)在機制并未可知。鑒于此, 本研究以排名列表的不同展示方式(垂直vs水平)為研究對象, 探究其對于消費者項目評價差異影響的理論價值與實踐意義。

1.1 排名效應(yīng)(Ranking effect)

消費者對不同展示方式排名列表信息評價過程存在差異。Isaac和Schindler (2014)研究表明, 相比同層次排名提升(如從12提升到11或從10提升到9), 提升至新的整數(shù)層(如從11移動到10)會更受消費者歡迎, 該現(xiàn)象被稱為“前十效應(yīng)”。Leclerc等(2005)發(fā)現(xiàn)消費者在做產(chǎn)品決策時, 主要依賴于特定列表中有利的數(shù)字排名, 并沒有考慮排名列表本身的地位。而Sevilla等(2018)探究了商家使用數(shù)字排名(例如, 50個產(chǎn)品中的“前10名”)與百分比排名(例如, 50種產(chǎn)品中的“前20%”)的差異。結(jié)果表明, 當(dāng)排名列表中的項目較少時( < 100), 消費者對數(shù)字排名反應(yīng)更積極。綜上, 以往關(guān)于排名的研究聚焦排名中數(shù)字呈現(xiàn)形式差異引發(fā)的消費者評估差異, 對于包含同樣數(shù)量不同展示形式的排名列表研究鮮有涉及。

1.2 數(shù)字空間位置效應(yīng)(Number spatial position effect)

以往關(guān)于個體對不同空間位置數(shù)字信息的認(rèn)知加工研究主要聚焦于空間位置與數(shù)字大小的估計聯(lián)系。例如, 個體認(rèn)為右邊的數(shù)字大, 而左邊數(shù)字小(Dehaene et al., 1999), 因為人們潛意識中使用數(shù)軸加工數(shù)字(Dehaene et al., 2003), 按照從左到右的升序計數(shù)從而影響數(shù)值估計(Cai et al., 2012)。此外, 垂直位置的數(shù)字也會影響個體對數(shù)字大小的感知。例如, Hartmann等人(2014)研究了自上而下的空間?數(shù)量關(guān)聯(lián), 研究表明頂部位置與大數(shù)字聯(lián)系, 底部位置與小數(shù)字聯(lián)系(Hartmann et al., 2014)。不同于以往研究僅關(guān)注空間位置與數(shù)字大小估計的聯(lián)系, 本研究旨在探討消費者在排名列表情景中不同位置(水平與垂直)對數(shù)字加工的影響機制, 以及數(shù)字元素與空間位置元素共同作用時如何影響消費者的評價過程。

1.3 極化效應(yīng)(Polarization effect)

態(tài)度極化(Attitude polarization)指接觸與態(tài)度一致的信息后, 先驗態(tài)度變得更加極端(Abelson, 1995), 多數(shù)研究基于態(tài)度極化理論, 探究個體產(chǎn)生評價極化的原因。以往研究將消費者產(chǎn)生評價極化的原因主要歸結(jié)為情緒和認(rèn)知兩個方面: 就情緒視角而言, 個體的喚醒情緒會影響評價極化。例如, Zhu等(2015)研究表明, 稀缺誘導(dǎo)的喚醒情緒導(dǎo)致對產(chǎn)品評價更加極化, 并影響消費者在后續(xù)決策中做出多樣化選擇。而認(rèn)知視角主要關(guān)注注意力如何驅(qū)動個體產(chǎn)生極化評價。Rodas和Roedder (2019)研究表明, 注意力的集中使得對該產(chǎn)品的想法不斷出現(xiàn)在腦海中, 從而促使對喜歡的產(chǎn)品評價變得更加積極。綜上, 關(guān)于評價極化的心理驅(qū)動因素已從認(rèn)知和情緒兩方面展開, 本研究主要關(guān)注排名列表展示方式的空間情景線索是如何驅(qū)動消費者對列表項目的極化評價。

1.4 排名列表展示方式對于項目評價極化的影響

空間隱喻包含兩個維度: 靜態(tài)空間位置隱喻和動態(tài)空間距離隱喻(劉紅艷和張斯賢, 2019)?；陟o態(tài)空間位置隱喻, 本文認(rèn)為垂直排名列表相比水平排名列表會增加項目間的感知差異。原因有二: 第一, 在隱喻判斷的研究中, 垂直與支配性優(yōu)勢有關(guān)。多數(shù)研究指出優(yōu)勢與垂直空間較高的位置有關(guān), 而劣勢與垂直空間較低的位置有關(guān)(Lakoff & Johnson, 1999; Schwartz, 1981), 這種支配性聯(lián)系使得個體可以通過垂直空間隱喻將抽象概念與垂直體驗聯(lián)系。例如, 垂直性可以幫助個體構(gòu)建“提升”、“降級”等抽象概念, 如“好的是上的”, “壞的是下的” (e.g., Bergen et al., 2007; Casasanto, 2009; Meier et al., 2007; Wu et al., 2006)。第二, 就靜態(tài)空間位置而言, 在視野中的空間高低排序為: 垂直維度的“上(高)” > 水平維度的“左和右” > 垂直維度的“下(低)”。根據(jù)空間位置隱喻的高低相對位置進(jìn)行解釋, 垂直維度“上(高)”的評價優(yōu)于水平維度的“左”, 而水平維度的“右”評價優(yōu)于垂直維度的“下(低)”。由此可知, 就空間位置的靜態(tài)隱喻而言, 個體對上下垂直維度的列表項目評價差異要高于左右水平維度的列表項目。

從動態(tài)空間距離隱喻視角出發(fā), 本文認(rèn)為垂直排名列表相比水平排名列表同樣會增加項目間的感知差異。第一, Williams (1966)研究表明, 人們處理水平排列的數(shù)字信息相比垂直數(shù)字信息更快。原因在于控制眼球水平運動的肌肉比控制垂直運動的肌肉更強壯(Cogan, 1949), 這就導(dǎo)致個體在處理水平信息時相比垂直信息時更容易, 流暢性更高(Deng et al., 2016), 這種處理的簡便性與流暢性使得個體在處理同樣數(shù)量的項目時花費更短的時間。根據(jù)空間距離與時間長短的映射關(guān)系(Landau et al., 2010), 個體對于水平展示項目處理時間更短, 導(dǎo)致其對項目間的空間感知距離更短。第二, 根據(jù)延伸率假說(elongation hypothesis) (Holmberg, 1975), 個體對于垂直維度的知覺顯著性更高, 因此在處理空間維度信息時對垂直維度信息賦予更大的決策權(quán)重, 導(dǎo)致個體認(rèn)為垂直長度比水平長度更長(Brosvic & Cohen, 1988), 這就促使個體對于垂直排列數(shù)字的感知空間距離大于水平維度的數(shù)字。根據(jù)Chae等(2013)研究, 僅改變廣告中產(chǎn)品圖片間的空間臨近性, 就會影響個體對產(chǎn)品相似性的判斷, 該效應(yīng)產(chǎn)生的原因是空間臨近性和因果關(guān)系間存在關(guān)聯(lián)(Faro, 2010)。這與個體在分類過程的處理機制相似, 個體總是將同種類別或相似類別的目標(biāo)事件放置在臨近的空間內(nèi), 即空間感知的鄰近性會導(dǎo)致對目標(biāo)的相似性推斷(Bargh et al., 2010)。因此當(dāng)個體對于垂直列表數(shù)字間感知空間距離較大時, 會認(rèn)為排序數(shù)字對應(yīng)的項目間相似性也較低, 從而導(dǎo)致對兩項目間的感知差異變大。

綜上, 基于空間位置隱喻與空間距離隱喻, 本文推斷個體對于垂直排名列表比水平排名列表中項目的感知差異更大, 這種差異導(dǎo)致個體在評價對應(yīng)項目時產(chǎn)生更大的評價差異, 本文將其稱為“評價極化效應(yīng)(Evaluating polarization effect)”。據(jù)此, 本文提出如下假設(shè):

H1: 相比水平展示的排名列表, 消費者對于垂直排名列表中的項目具有更大的評價極化效應(yīng)。

H2: 項目感知差異在上述關(guān)系中起中介作用。

1.5 屬性可評估性的調(diào)節(jié)作用

可評估性是個體對某個客觀屬性進(jìn)行主觀優(yōu)劣判斷時的難易程度和自信程度(Hsee, 1996; Hsee & Zhang, 2010)。廣義可評估性理論從參照系統(tǒng)視角提出三個重要的影響因素: (1)天性(nature), 是內(nèi)在的參照信息, 反映了人類長期進(jìn)化而來的參照信息體系; (2)知識(knowledge), 是習(xí)得的參照信息, 即過去是否學(xué)習(xí)和積累了目標(biāo)屬性的數(shù)值分布作為參照信息; (3)評估模式(mode), 是當(dāng)下的參照信息, 即是否有其他選項作為參照信息。以往研究表明只要存在一項因素的可評估性較高, 那么目標(biāo)的整體就具有較高的可評估性(路西, Hsee, 2018)。屬性可評估性會產(chǎn)生排序效應(yīng)(Hsee, 1998), 原因在于可評估的屬性為排序提供了參考規(guī)則。當(dāng)消費者進(jìn)行選擇集篩選時通常會按照產(chǎn)品某一屬性(如綜合、產(chǎn)品性能、產(chǎn)品銷量等規(guī)則)進(jìn)行篩選排序。當(dāng)排名列表中未給出對應(yīng)排序產(chǎn)品的具體屬性得分時, 消費者面對該排名列表時只知道產(chǎn)品的優(yōu)先級順序, 無法準(zhǔn)確估計列表各產(chǎn)品間的實際價值差距, 無疑加大了消費者判斷項目間具體差異的難度,從而導(dǎo)致項目評價差異出現(xiàn)偏差; 相反, 當(dāng)列表項目的屬性可評估性較高時, 個體能夠準(zhǔn)確的計算列表中每項排名的實際差距, 從而有效消除個體評價偏差帶來的極化效應(yīng)。據(jù)此, 本研究提出如下假設(shè):

H3: 屬性可評估性在排名列表展示方式對項目評價極化效應(yīng)影響關(guān)系中起調(diào)節(jié)中介作用。當(dāng)排名列表中所展示的項目屬性可評估性程度較低時, 才會產(chǎn)生評價極化效應(yīng); 相反, 當(dāng)排名列表中項目屬性可評估性程度較高時, 評價極化效應(yīng)消失。

根據(jù)假設(shè)H1～H3, 本文構(gòu)建如圖1假設(shè)模型。

圖1 假設(shè)模型圖

1.6 當(dāng)前研究實驗邏輯

為驗證3個假設(shè), 本研究將開展5個實驗, 包括兩個線上實驗與三個實驗室實驗, 具體實驗邏輯及細(xì)節(jié)見表1。

2 實驗1: 主效應(yīng)初步驗證(正向與負(fù)向排名列表)

實驗1采用兩個線上實驗分別探究本研究關(guān)注的“評價極化效應(yīng)”在正向排名列表與負(fù)向排名列表兩種形式下的變化趨勢, 參照多數(shù)研究選擇了常見的top10排名形式(Isaac et al., 2016)。為了保證排名列表的真實性, 以搜狐網(wǎng)公布的2019上半年最佳手機性能UI排行榜為基礎(chǔ)進(jìn)行刺激物設(shè)計。此外, 為了避免排名列表刺激物項目間的實際物理距離差異帶來的干擾, 在設(shè)計中控制了刺激物的寬高比(水平: 高3 cm, 寬10 cm; 垂直: 高10 cm, 寬3 cm;像素960×720 dpi)。實驗材料的背景為“中關(guān)村在線網(wǎng)作為專業(yè)第三方排名機構(gòu), 每半年會更新手機性能的UI排行榜, 為了幫助消費者有效識別高性能、高性價比的手機, 且同時避免買到性能較差的手機,該手機性能的UI排行榜分別會發(fā)布排名前十的手機(TOP 10)和排名后十的手機(BOTTOM 10)兩個榜單。兩個榜單的實驗刺激物排序完全一樣, 差別之處在于處于負(fù)向列表最高處的排名為倒數(shù)第10名, 而處于底端的排名為倒數(shù)第1名。該設(shè)定的原因有二: 第一, 在真實營銷實踐中, 企業(yè)或第三方排名機構(gòu)也會將項目評分較高的放在垂直位置的高處或者水平位置的左邊, 符合個體瀏覽或閱讀模式(即從上到下或從左到右); 第二, 對于負(fù)向排名而言, 排名倒數(shù)第10從評價得分上應(yīng)該優(yōu)于倒數(shù)第1, 這也與正向排名列表優(yōu)先級排序一致, 沒有改變空間位置的優(yōu)先級順序。

表1 實驗邏輯表

2.1 實驗1a:正向排名列表的主效應(yīng)驗證

2.1.1 實驗?zāi)康?/p>

實驗1a的目的在于初步檢驗正向排名列表項目的展示方式(水平vs垂直)對于排名列表項目產(chǎn)生的評價差異影響。

2.1.2 實驗過程

實驗1a采用線上問卷形式進(jìn)行調(diào)研, 在Credamo平臺共招募被試200人。實驗采用2 (排名列表展示方式: 水平 vs 垂直, 組間設(shè)計) × 2 (項目排序: 第1 vs 第10, 重復(fù)測量)混合設(shè)計。實驗開始后, 被試被隨機分為兩組: 水平與垂直排名列表組。告知被試現(xiàn)在中關(guān)村在線網(wǎng)作為第三方專業(yè)排名機構(gòu), 排出了2019年上半年手機UI排行榜前10的手機(TOP10) (水平vs垂直)。被試在觀察該排名列表30 s后, 邀請其回答相應(yīng)問題。首先, 邀請被試猜測第三方機構(gòu)對于該排名列表中的排名第一與排名第十的手機品牌綜合測評評分(綜合分?jǐn)?shù)0～100之間); 其次, 詢問被試對于排名列表中第一與排名第十的手機品牌熟悉度(朱翊敏, 2019); 最后被試完成相應(yīng)的人口統(tǒng)計特征并領(lǐng)取報酬。

2.1.3 實驗結(jié)果

實驗1a最終獲取有效被試200人, 水平排名列表組被試101人, 垂直排名列表組被試99人。其中, 男性被試115人(57.50%), 女性被試85人(42.50%), 平均年齡28.45歲(= 7.92)。選擇G*Power 3.1的單因素方差分析(Faul et al., 2009), 當(dāng)組數(shù)為2、自由度為1、效應(yīng)量()為0.4、顯著性水平為0.05時, 樣本量為200份的power值大于0.99, 超過基本水平0.80, 表明問卷具有統(tǒng)計檢驗力。

首先, 將排名列表展示方式放入組間因子、項目排序放入組內(nèi)因子、品牌熟悉度和答題設(shè)備作為協(xié)變量進(jìn)行重復(fù)測量協(xié)方差分析, 結(jié)果表明, 排名列表展示方式((1, 194) = 6.88,= 0.021, η= 0.08)與項目排序((1, 194) = 20.04,< 0.001, η= 0.10)主效應(yīng)顯著, 且兩者的交互效應(yīng)同樣顯著,(1, 194) = 9.94,< 0.001, η= 0.06。為進(jìn)一步驗證不同排名列表展示方式對于個體評價差異的影響, 對數(shù)據(jù)進(jìn)行兩步處理: 第一, 將被試對于排名列表第1與第10的估計評分進(jìn)行差值計算, 比較不同展示方式排名列表的評價差值。結(jié)果顯示, 垂直展示的排名列表第1與第10的評價差值(= 47.41,= 15.66)顯著高于水平排名列表第1與第10的評價差值(= 24.04,= 14.02),(1, 194) = 18.77,< 0.001, η= 0.04。

第二, 為進(jìn)一步確認(rèn)這種評價差異效應(yīng)的來源,比較排名列表中第1與第10名在不同展示方式下的評分差異。當(dāng)被試對于排名列表里的第1名手機品牌進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表的第1名估計評分(= 94.42,= 13.22)顯著高于水平排名列表第1名的估計評分(= 80.73,= 10.93),(1, 194) = 9.17,= 0.009, η= 0.04; 相反, 當(dāng)被試對于排名列表里的第10名手機品牌進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表的第10名估計評分(= 47.01,= 9.03)顯著低于水平排名列表第10名的估計評分(= 56.69,= 12.12),(1, 194) = 13.07,< 0.001, η= 0.08。由此可知, 本研究所探究的評價極化效應(yīng)是由排名列表中第1和第10名引發(fā)的差異所共同驅(qū)動。且根據(jù)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)第10名對于該效應(yīng)的貢獻(xiàn)顯著性高于第1名, 可能原因在于該列表是正向排名列表, 所以對于排名第1的項目評價時會產(chǎn)生“天花板效應(yīng)”。由此可知, 被試對于垂直排名列表中的首位與末位評價時具有更高的極化效應(yīng), 為假設(shè)1在正向排名列表情景的驗證提供了初步證據(jù)。

2.2 實驗1b:負(fù)向排名列表的主效應(yīng)驗證

2.2.1 實驗?zāi)康?/p>

實驗1b的目的在于初步檢驗負(fù)向排名列表項目的展示方式(水平vs垂直)對于排名列表項目評價差異的影響。為了排除實驗刺激物的干擾, 采用與實驗1a一樣的刺激物, 只不過在實驗材料描述中有所差別。同時, 由于實驗1a中采用線上問卷形式, 被試答題設(shè)備有手機或電腦PC端的差異, 雖然在實驗刺激物設(shè)計上嚴(yán)格控制了刺激物圖片的寬高比以及清晰度等問題, 同時在數(shù)據(jù)分析過程中將答題設(shè)備作為協(xié)變量進(jìn)行控制, 但是由于手機移動端與PC端屏幕大小存在差異, 無法從本質(zhì)上排除設(shè)備本身帶來的圖片尺寸壓縮或視覺錯覺干擾。因此, 在實驗1b中, 將被試答題設(shè)備差異(PC端vs移動端)作為組間因子納入實驗設(shè)計中。

2.2.2 實驗過程

實驗1b采用線上問卷形式進(jìn)行調(diào)研, 在營銷研究室平臺共招募被試360人。實驗采用2 (排名列表展示方式: 水平vs垂直, 組間設(shè)計) × 2 (答題設(shè)備: PC端vs手機端, 組間設(shè)計) × 2 (項目排序: 倒數(shù)第10 vs倒數(shù)第1, 重復(fù)測量)多因素混合設(shè)計。關(guān)于手機端與PC端答題設(shè)備的操控在被試進(jìn)入答題頁面后, 會有相應(yīng)提示語: 您即將進(jìn)入問卷答題頁面, 由于該問卷只能由PC端(或手機移動端)回答, 答題設(shè)備選擇錯誤的作答問卷將視為無效問卷處理。答題結(jié)束后將對設(shè)備進(jìn)行檢查, 無效作答問卷將無法獲取報酬, 請見諒。排名列表展示方式的操控與實驗1a一致, 不同之處在于告知被試現(xiàn)在中關(guān)村在線網(wǎng)作為專業(yè)第三方排名機構(gòu), 為了避免消費者購買手機誤入歧途, 防止其購買到性能較差手機, 專門排出了2019年上半年手機UI排行榜后10名的手機(BOTTOM 10), 垂直排名列表組(從上到下分別是倒數(shù)第10與倒數(shù)第1的手機品牌), 水平排名列表組(從左到右分別是倒數(shù)第10與倒數(shù)第1的手機品牌)。被試在觀察該排名列表30s后, 邀請被試回答相應(yīng)問題。首先, 增加了答題設(shè)備的操控檢驗題項, 即邀請被試確認(rèn)答題設(shè)備為PC端還是手機端。其次, 邀請被試猜測第三方機構(gòu)對于該榜單中的排行倒數(shù)第10與排行倒數(shù)第1的品牌綜合測評評分(綜合分?jǐn)?shù)0～100之間); 再次, 詢問被試對于排名倒數(shù)第1與排名倒數(shù)第10的手機品牌熟悉度(朱翊敏, 2019); 最后被試完成相應(yīng)的人口統(tǒng)計特征并領(lǐng)取報酬。

2.2.3 實驗結(jié)果

實驗1b最終招募被試360人, 按照答題設(shè)備來源方式進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選, 最終獲取符合要求的問卷共332份。其中, 男性被試149人(44.88%), 女性被試183人(55.12%), 平均年齡25.37歲(= 6.11), G*Power 3.1的單因素方差分析表明問卷具有統(tǒng)計檢驗力。

首先, 將排名列表展示方式、答題設(shè)備納入組間因子、項目排序納入組內(nèi)因子, 并將品牌熟悉度作為協(xié)變量進(jìn)行多因素協(xié)方差重復(fù)測量分析, 結(jié)果表明, 排名列表展示方式((1, 323) = 47.05,< 0.001, η= 0.08)與項目排序主效應(yīng)顯著((1, 323) = 26.98,< 0.001, η= 0.06), 而答題設(shè)備主效應(yīng)并不顯著,(1, 323) = 2.05,= 0.171; 排名列表展現(xiàn)方式與項目排序的交互效應(yīng)顯著,(1, 323) = 13.28,< 0.001, η= 0.04; 排名列表展示方式與答題設(shè)備((1, 323) = 3.19,= 0.124)以及項目排序與答題設(shè)備交互效應(yīng)并不顯著((1, 323) = 1.88,= 0.205),且排名方式、項目排序與答題設(shè)備類型的三階交互效應(yīng)并不顯著,(1, 323) = 2.995,= 0.149。該結(jié)果表明, 被試對于排名列表項目的評價并不受PC端或手機端答題設(shè)備的影響。

參照實驗1a對數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩步處理: 第一, 比較不同呈現(xiàn)方式排名列表的評價差值。結(jié)果顯示, 垂直展示的排名列表倒數(shù)第10與倒數(shù)第1的評價差值(= 21.19,= 5.92)顯著高于水平排名列表倒數(shù)第10與倒數(shù)第1的評價差值(= 4.56,= 4.11),(1, 323) = 68.29,< 0.001, η= 0.10。

第二, 分開比較了排名列表中倒數(shù)第10與倒數(shù)第1在不同展示方式下的評分差異。具體而言, 當(dāng)被試對于排名列表里的倒數(shù)第10名手機品牌進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表倒數(shù)第10名估計評分(= 32.17,= 9.88)顯著高于水平排名列表倒數(shù)第10名的估計評分(= 21.08,= 8.04),(1, 323) = 11.37,= 0.011, η= 0.06; 相反, 當(dāng)被試對于排名列表里的倒數(shù)第1的手機品牌進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表倒數(shù)第1估計評分(= 10.98,= 7.66)邊際顯著低于水平排名列表倒數(shù)第1的估計評分(= 16.52,= 8.54),(1, 323) = 7.03,= 0.082, η= 0.02。由此可知, 本研究所探究的評價差異化是由排名列表中的倒數(shù)第10和倒數(shù)第1引發(fā)的差異所共同驅(qū)動。根據(jù)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)倒數(shù)第10名對于該效應(yīng)的貢獻(xiàn)顯著性高于倒數(shù)第1名, 且倒數(shù)第1名在不同排名列表展示方式的評價差異邊際顯著, 可能原因在于該列表是負(fù)向排名列表, 所以對于排名倒數(shù)第1的項目評價時產(chǎn)生“地板效應(yīng)”。由此可知, 雖然與正向排名列表的評價極化效應(yīng)產(chǎn)生驅(qū)動的原因稍有差異, 但整體結(jié)果重復(fù)了實驗1a的結(jié)論, 即被試對于垂直展示列表中的倒數(shù)第10與倒數(shù)第1具有更高的評價極化效應(yīng), 為假設(shè)1在負(fù)向排名列表形式的驗證提供了初步證據(jù)。

2.3 結(jié)果討論

實驗1通過兩個線上實驗初步檢驗了消費者在正向排名列表(實驗1a)與負(fù)向排名列表(實驗1b)兩種不同情境中, 對于不同展現(xiàn)方式的排名列表中第一個與最后一個項目的評價差異。結(jié)果顯示, 消費者對于垂直展示的排名列表相比水平展示列表項目評價具有更大的差異化, 這種評價極化效應(yīng)是由列表排名第一與排名最后的項目所共同驅(qū)動。但是對于不同類型排名列表, 其評價極化效應(yīng)驅(qū)動的內(nèi)在因素有所差異。然而, 實驗1中存在些許局限性: 第一, 排名項目選擇了常見的品牌排名列表形式, 但是由于其品牌形象圖標(biāo)存在一定差異(包含了數(shù)字與字母元素), 這種差異元素是否會干擾結(jié)果不得而知, 因此在實驗2中改用產(chǎn)品排名。第二, 由于手機品牌的不同, 其對應(yīng)的產(chǎn)品價值存在明顯的差異, 本實驗中并未測量被試對于不同品牌的感知價值是否存在較大差異。為了消除個體價值感知差異對于評價的影響, 在隨后的實驗中更換了實驗情景并控制了排名列表項目中的項目價值。第三, 本研究所用的排名列表的形式涉及正向排名列表以及負(fù)向排名列表, 這意味著該排名列表中的項目并未包含全集選項。且更為重要的是, 在實驗1中的兩個子實驗, 都只邀請被試評價了排名列表中首末位項目, 并未對排名列表其他項目進(jìn)行評價。因此, 在實驗2中采用了全項目產(chǎn)品排名列表, 并且邀請被試對列表所有項目都進(jìn)行了評價。

3 實驗2: 再次驗證主效應(yīng)(全項目排名列表)

3.1 實驗?zāi)康?/h3>

實驗2采用實驗室實驗并使用禮物產(chǎn)品評價情景的排名列表進(jìn)一步拓展研究的外部效度, 同時控制了排名列表項目中禮物的價值。為考察個體在包含不同數(shù)量項目排名列表的評價差異趨勢, 邀請被試對于排名列表中所有項目依次進(jìn)行評價, 本研究采用排名列表所包含項目集合數(shù)量為10個。

3.2 實驗過程

實驗2共招募被試240名, 采用2 (禮物排名展示方式: 水平vs垂直, 組間設(shè)計) × 10 (目標(biāo)禮物排序: 1 vs 2 vs 3 vs 4 vs 5 vs 6 vs 7 vs 8 vs 9 vs 10, 重復(fù)測量)多因素混合設(shè)計。被試被告知總共只有10款同等價值的禮物, 且經(jīng)過市場調(diào)研對于禮物的受歡迎程度進(jìn)行了綜合排序(從最受歡迎第1～最不受歡迎第10)。隨后被試被隨機分為兩組: 垂直和水平排名列表組, 并邀請被試回答問卷。問卷包含兩個部分: 第一部分為因變量的測量, 即邀請被試對禮物排名列表中的禮物按照排名順序依次評價, 評價順序必須嚴(yán)格按照排名順序進(jìn)行, 以避免順序效應(yīng)引發(fā)的評價偏差。具體引導(dǎo)語為: “由于該排名列表只給出了各項禮物的具體排序, 但市場調(diào)研機構(gòu)并沒有公布每項禮物的具體評分, 請您按照禮物排序依次猜測每項禮物的具體評分(1～100分); 第二部分為被試的人口統(tǒng)計變量填寫以及實驗?zāi)康牟聹y的開放式回答, 填寫完后被試領(lǐng)取相應(yīng)報酬。

3.3 實驗結(jié)果

除去猜測出實驗?zāi)康谋辉? 實驗2最終獲取有效被試228人, 水平排名列表組被試109人, 垂直排名列表組被試119人。其中, 男性被試92人(40.35%), 女性被試136人(59.65%), 平均年齡22.18歲(= 3.07), G*Power 3.1的單因素方差分析表明問卷具有統(tǒng)計檢驗力。具體數(shù)據(jù)結(jié)果分析步驟分為三步:

第一部分, 建立混合線性模型, 以禮物排名展示方式(水平或垂直)為組間因素, 10款不同的禮物為連續(xù)組內(nèi)因素, 以及這些因素間的交互作用來分析禮物評價的變化趨勢, 線性模型還包括截距的隨機效應(yīng)和排名列表里包含的禮物數(shù)量(即斜率), 以反映數(shù)據(jù)的重復(fù)性質(zhì)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn), 隨著被試對于禮物評價數(shù)量的增加, 其評價得分逐步降低,(1, 226) = 105.27,< 0.001; 而禮物排名展示方式主效應(yīng)不顯著,(1, 226) = 2.57,= 0.147; 禮物排名展現(xiàn)方式與排名列表禮物數(shù)量交互作用顯著,(1, 226) = 7.92,= 0.014, η= 0.08。進(jìn)一步分析可知, 在水平排名列表的情況下, 被試對于排名列表禮物的評價得分下降速度(= ?2.44)比垂直排名列表組(= ?3.89)要慢得多,(227) = 4.98,= 0.028。由此可知, 隨著被試評價禮物數(shù)量的增加, 處于垂直排名列表被試的首尾禮物評價得分差異顯著大于水平排名列表的被試。該結(jié)論初步說明隨著排名列表項目數(shù)量的增加, 其垂直列表的首尾得分評價差異將逐漸大于水平排名列表。

第二部分, 采用多因素重復(fù)測量方差分析逐步分析不同禮物排名展示方式中各排名禮物間的評價差異, 具體結(jié)果見表2。

(1)趨勢結(jié)果

在解析重復(fù)測量方差分析結(jié)果之前, 根據(jù)表2的描述性結(jié)果來觀察整體趨勢。對于垂直排名列表而言, 與前項均值差變化最大的是排名第6的評價項目, 可能原因在于被試將中間排名項5作為了劃分態(tài)度的邊界。由于本研究是全項目排名列表, 垂直列表的差異顯著性能幫助被試有效區(qū)分列表項目的先驗態(tài)度, 即以排序第5的中間項為邊界, 個體認(rèn)為排名1～5為TOP排名, 而6～10為BOTTOM排名。因此, 在評價伊始, 對于1～5排序的TOP排名存在積極的先驗態(tài)度, 而對于6～10排序的BOTTOM排名存在消極的先驗態(tài)度, 可以觀察評價差異的最大變化發(fā)生在態(tài)度極化的過程中(即先驗態(tài)度由積極轉(zhuǎn)變?yōu)橄麡O的過程), 這也與以往態(tài)度極化導(dǎo)致評價極化的研究結(jié)論一致。相反, 對于水平排名列表而言, 由于水平維度上項目間的空間位置隱喻無法讓被試聯(lián)想到好壞差異, 因此相比垂直排名列表評價差異的轉(zhuǎn)變趨勢并不明顯。

表2 不同禮物排名展現(xiàn)方式中各排序禮物間的評價差異表

注: “與前項均值差”代表排名后一位比排名前一位評價均值的差異, “累積均值差”代表當(dāng)前排名項目評分與排名列表項目第1名的評價差值(取絕對值), “同項均值差(垂直?水平)”代表排名列表某一項X在垂直列表里的評價減去水平列表里的評價差值, “同項差異顯著性”代表相同排序的項目在不同排名列表展現(xiàn)方式評價差異的顯著性, “累積差異顯著性”代表不同排名列表里不同排序項目間累積評價差異的顯著性, a值指代垂直排名列表相比水平列表10個項目的評價均值差異顯著性(即均值51.79與53.98的比較), b值指代垂直列表10個項目間的評價差異均值與水平列表10個項目間評價差異均值的顯著性比較(即均值9.07與7.50的比較)。

(2)多因素重復(fù)測量方差分析結(jié)果

由于在實際營銷情境中, 商家多采用包含5項或10項排名。因此, 在多因素重復(fù)測量方差分析結(jié)果中, 重點關(guān)注包含5項和10項的排名列表。主要結(jié)果有以下三點:

首先, 關(guān)注同一特定排名位置(排名1、5與10)在不同排名列表展示方式(垂直vs水平)的評價差異。結(jié)果表明, 處于垂直排名列表被試對于第1名的評價(= 93.05,= 4.29)顯著高于水平排名列表被試的評分(= 86.90,= 5.69),(1, 323) = 18.03,= 0.021, η= 0.07; 相反, 處于垂直排名列表被試對于第10名的評價(= 11.39,= 6.31)顯著低于水平排名列表被試的評分(= 22.44,= 5.99),(1, 323) = 38.92,< 0.001, η= 0.10; 而處于垂直排名列表被試對于第5名的評價(= 56.69,= 11.10)與水平列表被試(= 55.73,= 12.92)并無顯著差異,(1, 323) = 0.87,= 0.891。該結(jié)果有效驗證了空間位置靜態(tài)隱喻的理論機理, 就目標(biāo)事件的相對空間位置而言, 由于垂直列表中間項的空間位置(第5項)與水平列表中間項處于同一水平視野, 因此兩者評價無差異。而垂直位置首位高于水平位置首位, 因此其評價優(yōu)于水平位置; 相反, 垂直位置末位項目低于水平位置末位項目, 因此其評價劣于水平位置。

其次, 關(guān)注同一列表中首末位置(1與10)評價差值在不同排名列表展示方式(垂直vs水平)中的差異比較。結(jié)果表明, 處于垂直排名列表被試對于首末位評價差值(= 81.67,= 15.62)顯著高于水平排名列表被試(= 64.46,= 13.75),(1, 323) = 52.49,< 0.001, η= 0.14。該結(jié)果有效契合了空間距離動態(tài)隱喻的理論機理, 即垂直排名列表項目間所引發(fā)的距離感知差異高于水平排名列表, 從而造成了評價差值顯著高于水平列表。

最后, 關(guān)注排名列表項目數(shù)量多少對于評價差異的影響。比較包含5項與包含10項排名列表首末位評價差值。當(dāng)只考慮包含5個項目的排名列表時, 其處于垂直排名列表被試對于首末位評價差值(= 36.37,= 6.04)邊際顯著高于水平排名列表被試(= 31.17,= 5.88),(1, 323) = 3.89,= 0.055, η= 0.04。而當(dāng)項目列表數(shù)量增加到10個項目時, 其垂直列表相比水平列表首末位評價差異的顯著性明顯增加, 即處于垂直排名列表被試對于首末位評價差值(= 81.67,= 15.62)顯著高于水平排名列表被試 (= 64.46,= 13.75),(1, 323) = 52.49,< 0.001, η= 0.14。這表明隨著排名列表項目數(shù)量的增加, 垂直列表相比水平列表引發(fā)的評價極化差異會越來越大。但需要注意的是, 當(dāng)排名列表包含項目數(shù)量過少時, 如僅包含2個((1, 323) = 1.07,= 0.694)或3個時((1, 323) = 1.83,= 0.311), 不同排名列表展現(xiàn)方式引起的評價極化效應(yīng)將不復(fù)存在。

第三部分, 初步探索了項目間評價差異的理論機制。將排名列表展示方式設(shè)定為自變量(垂直 = 1, 水平 = 0), 相鄰排名列表項目間評價差值均值作為中介變量, 首末位(第1與第10)累積評分均值差作為因變量, 參照Hayes (2013)的Bootstrap方法, 利用Process中的Model 4進(jìn)行中介檢驗, 樣本量選擇10000。在95%置信區(qū)間下, 相鄰項目間評價差異在排名列表展示方式對累積評分均值差的中介作用顯著(LLCI = 0.063, ULCI = 0.189, 不包含0), 估計的中介效應(yīng)值為0.121, 該結(jié)果為后續(xù)中介機制變量項目感知差異的驗證提供了初步證據(jù)。

3.4 結(jié)果討論

實驗2通過實驗室實驗并更換排名列表場景(禮物排名評價情景)再次驗證了主效應(yīng), 證明該效應(yīng)可以存在于不同形式的排名列表中(全項目排名、正向項目排名以及負(fù)向項目排名), 且這種極化效應(yīng)隨著排名列表包含的項目數(shù)量的增加而強化。同時, 我們驗證了相鄰項目間評價差異在排名列表展示方式對首末位(第1與第10)累積評分差值影響關(guān)系中的中介作用, 為后續(xù)項目感知差異中介機制的驗證提供了初步證據(jù), 但該結(jié)果并不能作為理論中介機制變量的主要證據(jù), 其原因在于感知差異和最終的評價差異存在一定區(qū)別, 且該過程無法有效排除其他可替代的解釋機制。因此, 在后續(xù)實驗3中, 進(jìn)一步探究個體出現(xiàn)評價極化效應(yīng)的內(nèi)在作用機制——項目感知差異。

4 實驗3: 項目感知差異的中介作用

4.1 實驗?zāi)康?/h3>

實驗3的主要目的在于檢驗項目感知差異在不同展現(xiàn)方式排名列表對項目評價極化效應(yīng)的中介作用?？紤]與前述實驗保持一致, 本研究在檢驗項目感知差異的中介作用時繼續(xù)使用10個選項的排名列表形式。不同于前兩個實驗的是, 本研究所采用的排名列表項目并不是品牌或產(chǎn)品排名, 而是學(xué)校排名的形式。

4.2 實驗過程

實驗3正式實驗在某大學(xué)商學(xué)院綜合實驗室進(jìn)行, 共招募被試200人, 實驗采用2 (排名列表展示方式: 垂直vs水平) × 2 (項目排序: 1 vs 10, 重復(fù)測量)混合設(shè)計, 被試被隨機分為兩組: 垂直和水平排名列表組。具體實驗情境為: 為了打造國際化的商學(xué)院, 學(xué)院充分考慮學(xué)生訴求, 積極開展與國際頂尖商學(xué)院的學(xué)業(yè)交換項目, 現(xiàn)在預(yù)期建立合作的商學(xué)院項目有以下10所商學(xué)院, 彭博商業(yè)周刊對于上述10所商學(xué)院進(jìn)行了客觀的排名。隨后邀請被試仔細(xì)閱讀這份排名榜單, 并完成相應(yīng)的問卷。問卷題項包含4部分內(nèi)容: 第一部分內(nèi)容為因變量評價極化的測量。該部分內(nèi)容包含兩種不同的測量方式: (1)綜合評分估計與(2)態(tài)度偏好, 測量態(tài)度偏好的原因在于態(tài)度極化是評價極化的重要前提。因此, 態(tài)度偏好與評價得分應(yīng)該具有一致性。綜合評分估計的測量邀請被試填寫: 請您猜測一下彭博商業(yè)周刊雜志對于排名第一的Booth商學(xué)院和排名第十的Darden商學(xué)院綜合評分各是多少？(范圍0～100); 而態(tài)度偏好的測量則詢問如果您有機會申請這兩所中的任意一所商學(xué)院進(jìn)行交換, 您的交換意愿是多少？(1-非常不愿意; 7-非常愿意)。第二部分內(nèi)容主要是中介變量項目感知差異的測量。參照Bao等(2011)的研究, 該量表包含2個題項(“您覺得排名列表里的商學(xué)院間綜合實力差距較大”, “您覺得排名列表里商學(xué)院之間存在顯著差異”,= 0.74,< 0.001)。第三部分, 測量了情緒與喚醒程度的可替代解釋機制。將被試情緒與喚醒程度作為可能的替代解釋機制, 是因為Crawford等(2006)研究表明,情感和垂直性存在內(nèi)隱表征的系統(tǒng)聯(lián)系。例如, 快樂的人被稱為“情緒高漲”, 而悲傷的人被稱為“情緒低落”。這表明個體在評價處于較“高”或“上”的空間位置的目標(biāo)時, 會持有較為積極的情緒, 這導(dǎo)致后續(xù)評價也可能更為積極; 相反, 個體在評價“低”或者“下”空間位置目標(biāo)時, 可能引發(fā)消極情緒, 導(dǎo)致后續(xù)評價較低。對比之下, 以往并未有研究直接指出水平維度的左右空間位置與積極消極情緒的隱喻聯(lián)想。因此, 在信息處理過程中情緒變化波動并不大, 導(dǎo)致評價過程并不會被情緒變化所干擾。此外, 以往研究表明喚醒強化了后續(xù)評價對象所引發(fā)的情感反應(yīng), 使積極客體的判斷更加積極, 而消極客體的判斷更加消極。同時, 喚醒會通過降低注意能力從而促進(jìn)主要評價線索的使用并限制次要非評價線索的使用, 從而極化評價目標(biāo)的后續(xù)判斷(Pham, 1996)。關(guān)于被試整個評價過程中的情緒測量參照丁瑛和鐘嘉琪(2020)的研究, 采用3個題項(1 = 非常消極, 7 = 非常積極; 1 = 很不開心, 7 = 非常開心; 1 = 非常安穩(wěn), 7 = 非常焦慮; Cronbach's Alpha = 0.84)進(jìn)行測量; 喚醒情緒采用3個題項(“當(dāng)您在評價各個商學(xué)院時, 覺得精神充沛”, “當(dāng)您在評價各個商學(xué)院時, 覺得激動興奮”, “當(dāng)您在評價各個商學(xué)院時, 覺得困倦[反向編碼]”; Cronbach's Alpha = 0.78)進(jìn)行測量(Koo & Lee, 2011)。問卷第四部分為被試的人口統(tǒng)計變量填寫以及實驗?zāi)康牟聹y的開放式回答, 填寫完后被試領(lǐng)取相應(yīng)報酬。

4.3 結(jié)果分析

實驗3最終獲取有效被試人數(shù)187人。其中, 男性被試86人(45.99%), 女性被試101人(54.01%), 平均年齡23.17歲(= 4.06), G*Power 3.1的單因素方差分析表明問卷具有統(tǒng)計檢驗力。

項目感知差異的主效應(yīng)驗證。處于不同排名列表展示方式組被試對于各商學(xué)院間的綜合實力存在顯著感知差異((1, 185) = 17.54,< 0.001, η= 0.08), 即處于垂直排名列表被試對于各商學(xué)院綜合實力的感知差異(= 5.04,= 1.27)顯著高于水平排名列表組(= 4.16,= 1.51)。

綜合評分估計與態(tài)度偏好差異驗證。分析被試商學(xué)院交換意愿可知, 當(dāng)被試對于排名列表里的第1名商學(xué)院交換意愿進(jìn)行評估時, 其對于垂直排名列表的第1名的商學(xué)院交換意愿(= 5.67,= 1.13)顯著高于水平排名列表第1名的商學(xué)院交換意愿(= 4.81,= 1.32),(1, 185) = 7.95,= 0.013, η= 0.04; 相反, 當(dāng)被試對于排名列表里的第10名商學(xué)院交換意愿進(jìn)行評估時, 被試對于垂直排名列表的第10名的商學(xué)院交換意愿(= 3.42,= 1.75)顯著低于水平排名列表第10名的商學(xué)院交換意愿(= 4.30,= 1.19),(1, 185) = 11.258,< 0.001, η= 0.10。同樣, 分析評分結(jié)果可知, 當(dāng)被試對于排名列表里的第1名商學(xué)院進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表的第1名估計評分(= 94.77,= 10.21)顯著高于水平排名列表第1名商學(xué)院的估計評分(= 86.55,= 9.16),(1, 185) = 8.36,= 0.008, η= 0.06; 相反, 當(dāng)被試對于排名列表里的第10名商學(xué)院進(jìn)行評分猜測時, 被試對于垂直排名列表的第10名商學(xué)院的估計評分(= 56.98,= 18.04)顯著低于水平排名列表第10名的估計評分(= 71.22,= 14.77),(1, 185) = 16.59,< 0.001, η= 0.08, 再次驗證了假設(shè)1的穩(wěn)健性。

項目感知差異的中介效應(yīng)驗證。因為本研究的因變量為評價極化效應(yīng), 其實質(zhì)是排名列表首尾項目的差異化評價。因此, 在驗證項目感知差異中介作用時, 分別驗證了以第1與第10名商學(xué)院交換意愿差值以及其綜合評估得分差值為因變量的中介模型。參照Hayes (2013)的Bootstrap方法, 利用Process中的Model 4進(jìn)行中介檢驗。首先, 檢驗因變量為交換意愿差, 樣本量選擇5000, 在95%置信區(qū)間下, 項目感知差異在排名列表展示方式對交換意愿差異的中介作用顯著(= 0.202,= 0.082, 95% CI = [0.067, 0.305], 不包含0), 估計的中介效應(yīng)值為0.202, 具體效應(yīng)見圖2。

其次, 檢驗綜合評估得分差值作為因變量的中介模型, 樣本量選擇5000, 在95%置信區(qū)間下, 項目感知差異在排名列表展現(xiàn)方式對綜合評估得分差值的中介作用顯著(= 0.173,= 0.064, 95% CI = [0.030, 0.348], 不包含0), 估計的中介效應(yīng)值為0.173, 具體效應(yīng)見圖3。綜上, 假設(shè)H2得到驗證。

圖2 項目感知差異中介效應(yīng)圖(因變量為商學(xué)院交換意愿差值)

圖3 項目感知差異中介效應(yīng)圖(因變量為商學(xué)院綜合評估得分差值)

情緒與喚醒程度的可替代解釋排除。以情緒和喚醒各自為因變量, 排名列表展現(xiàn)方式為自變量進(jìn)行方差分析。結(jié)果顯示, 不同排名列表展現(xiàn)方式下的被試情緒((1, 185) = 1.09,= 0.342)和喚醒程度((1, 185) = 1.84,= 0.204)并無顯著差異。雖然項目感知差異與情緒(= 0.32,< 0.001)和喚醒程度(= 0.49,< 0.001)之間存在相關(guān)性, 但情緒和喚醒程度均無法代替項目感知差異成為中介變量(情緒: 非直接路徑效應(yīng) = 0.041,= 0.028, 95% CI = [?0.077, 0.121]; 喚醒程度: 非直接路徑效應(yīng) = 0.059,= 0.092, 95% CI = [?0.137, 0.098])。但是將以上兩變量作為協(xié)變量, 評價極化的主效應(yīng)仍然成立((3, 183) = 7.98,= 0.015), 且項目感知差異的中介效應(yīng)仍然顯著(交換意愿: 非直接路徑效應(yīng) = 0.182,= 0.104, 95% CI = [0.087, 0.285]; 綜合評估得分: 非直接路徑效應(yīng) = 0.145,= 0.072, 95% CI = [0.040, 0.194])。據(jù)此, 可以有效排除情緒以及喚醒程度的可替代解釋作用。

4.4 結(jié)果討論

實驗3通過采用第三方排名機構(gòu)評選的商學(xué)院排名列表形式, 不僅再一次重復(fù)了主效應(yīng)的結(jié)論, 并且直接通過題項測量驗證了項目感知差異的中介作用。然而, 本效應(yīng)是否存在邊界條件并未可知, 因此, 在實驗4中, 我們想要進(jìn)一步探究該評價極化效應(yīng)的邊界條件。更為重要的是, 本研究考慮在實際營銷情境中商家所推出的排名列表都是為了幫助消費者快速決策的正向排名列表(如TOP5或TOP10)。因此, 在實驗4中, 采用與實驗1a中一樣的刺激物, 即品牌排名列表的形式來進(jìn)一步探究評價極化效應(yīng)的邊界條件。

5 實驗4: 屬性可評估性的調(diào)節(jié)作用

5.1 實驗?zāi)康?/h3>

實驗4的主要目的在于檢驗評價極化效應(yīng)的邊界條件——屬性可評估性。由于評價極化效應(yīng)實質(zhì)上是因為呈現(xiàn)的數(shù)字信息空間位置線索差異導(dǎo)致的個體認(rèn)知偏差。因此, 為了消除這種認(rèn)知偏差過程, 可以提供有效的參考信息從而提升排名列表項目屬性可評估性來消除認(rèn)知偏差。在排名列表情境中, 通常被排名的項目可能是品牌與產(chǎn)品, 而品牌或產(chǎn)品按照不同的屬性規(guī)則進(jìn)行排序時, 其形成的排名列表順序可能并不一致。因此, 在排名列表中通常涉及按照不同產(chǎn)品屬性規(guī)則(如產(chǎn)品銷量排行榜、產(chǎn)品價格排行榜)的排序, 以往研究表明提供屬性的有效信息分布數(shù)值可以提升整個屬性的可評估性程度(Shen et al., 2012)。對于排名列表的項目屬性而言, 當(dāng)該排名列表只給出排名屬性和排序數(shù)字時, 而未給出該屬性對應(yīng)的具體得分值時, 在該種情況下排名列表項目屬性可評估性較低(例如, 該列表告知消費者是按照某一手機品牌的月銷量進(jìn)行排序, 但具體每一品牌的月銷量具體數(shù)字并未公布); 相反, 當(dāng)排名列表不僅給出了排序?qū)傩? 同時給出了項目對應(yīng)該屬性的具體數(shù)值, 則該排名列表的屬性可評估性較高?？紤]到品牌所包含的不同屬性評估難度存在差異, 如綜合、性價比這類較為主觀且抽象的屬性相對于價格、銷量與評論數(shù)這類客觀且具體的屬性特征評估難度較大, 且評估過程容易受到外界參考標(biāo)準(zhǔn)的變化以及個人評估能力(如品牌熟悉度、屬性敏感性等)等影響。因此, 為了防止這些外在因素干擾, 在本研究中選擇品牌屬性中較為客觀穩(wěn)固的屬性——銷量, 作為排名列表的排序規(guī)則屬性。由于在實驗1a中所用的刺激物只單純給出了手機品牌對應(yīng)排序與排序?qū)傩?性能), 并未給出具體的數(shù)值。因此, 將實驗1a中的刺激物作為屬性可評估性低的操控物, 不同之處在于告知被試“該列表是基于品牌的月銷量進(jìn)行排序”。隨后, 在更改情景后的實驗1a刺激物基礎(chǔ)上增加了評估性程度較高的刺激物。

5.2 實驗過程

實驗4采用實驗室實驗并招募被試300名, 采用2 (排名列表展示方式: 垂直vs水平, 組間設(shè)計) × 2 (屬性可評估性: 高vs低) × 2 (項目排序: 1 vs 10, 重復(fù)測量)混合設(shè)計, 實驗開始后被試被隨機分為4組。排名列表展現(xiàn)方式操控即被試看到的排名列表圖片是垂直呈現(xiàn)或水平呈現(xiàn), 屬性可評估性的高低操控為: 低屬性可評估性組被試被告知的情景是“您現(xiàn)在所看到的排名列表是某手機售賣平臺3月份銷量排名前十的手機品牌(被試所看到的排名列表并沒有對應(yīng)手機品牌具體的銷量數(shù)字)”, 而高屬性可評估組被試被告知的情景是“您現(xiàn)在所看到的排名列表是某手機售賣平臺3月份銷量排名前十的手機品牌(被試所看到的排名列表不光包含品牌數(shù)字的排序, 同時也能看到每個品牌對應(yīng)的具體月銷量, 如排名第一的手機品牌月銷量387、排名第二的手機品牌月銷量304······)”。在被試觀看完對應(yīng)刺激物后, 需要回答相應(yīng)問卷。問卷包含四部分內(nèi)容: 首先進(jìn)行操控檢測的問題回答, 即完成屬性可評估性量表(“您認(rèn)為排名列表中所展現(xiàn)的排名信息評估難度不大”, “您認(rèn)為您可以很快評估排名列表里的信息”, “您評估排名列表里的相應(yīng)信息不需要付出過多努力”; Cronbach's Alpha = 0.88) (孫瑾, 2011); 其次, 邀請被試對于排名列表中第一名與第十名手機品牌的態(tài)度進(jìn)行打分(7點式量表); 再次, 參照實驗3, 測量被試對于10個手機排名的銷量感知差異; 最后, 邀請被試填寫人口統(tǒng)計特征并領(lǐng)取相應(yīng)報酬。

5.3 結(jié)果分析

所有被試均未猜出實驗?zāi)康摹Ｌ蕹⒁饬y試未通過和IP地址重復(fù)的21份問卷后, 實驗4最終獲取有效被試279名。其中, 男性被試129人(46.24%), 女性被試150人(53.76%), 平均年齡22.08歲(= 4.21), G*Power 3.1的單因素方差分析表明問卷具有統(tǒng)計檢驗力。

屬性可評估性操控驗證。當(dāng)排名列表中添加了綜合得分后, 其排名列表的屬性可評估性(= 5.18,= 1.44)顯著高于未加項目得分的排名列表項目的可評估性(= 3.04,= 2.02),(1, 277) = 94.02,< 0.001, η= 0.10, 證明屬性可評估性操控檢驗成功。

品牌感知差異的主效應(yīng)驗證。當(dāng)被試處于低屬性可評估性組別時, 處于不同排名列表展現(xiàn)方式組被試對于品牌感知差異存在顯著影響,(1, 271) = 14.27,< 0.001, η= 0.08, 即處于垂直排名列表組被試對于品牌間的感知差異(= 5.08,= 1.42)顯著高于水平排名列表組(= 4.21,= 1.88); 相反, 當(dāng)被試處于高屬性可評估性組別時, 處于不同排名列表展現(xiàn)方式組被試對于品牌間的感知差異不存在顯著差異,(1, 271) = 3.09,= 0.218。

評級極化效應(yīng)驗證(品牌態(tài)度評價)。當(dāng)被試處于屬性可評估性低組別時, 其評價差異重復(fù)了前述實驗結(jié)果。具體而言, 垂直展示的排名列表第1與第10名的手機品牌態(tài)度評價差值(= 2.81,= 0.75)顯著高于水平排名列表第1與10名的手機品牌態(tài)度評價差值(= 1.91,= 1.08),(1, 271) = 44.37,< 0.001, η= 0.09; 相反, 當(dāng)被試處于屬性可評估性高組別時, 品牌態(tài)度評價差值不存在顯著差異,(1, 271) = 2.98,= 0.120, 具體效應(yīng)見圖4。

圖4 不同屬性評估狀態(tài)下品牌評價差異

屬性可評估性的調(diào)節(jié)中介效應(yīng)驗證。調(diào)節(jié)中介分析采用Hayes (2013) PROCESS模型8, 樣本抽樣為數(shù)5000。結(jié)果顯示, 項目感知差異在排名列表展示方式與屬性可評估性對評價極化效應(yīng)的交互影響中起調(diào)節(jié)中介作用(= 0.512,= 0.231, 95% CI = [0.145, 0.781], 不包含0)。與我們預(yù)期一致, 在低屬性可評估性組, 項目感知差異在排名列表展現(xiàn)方式對評價極化效應(yīng)的影響中起中介作用(= 0.482,= 0.110, 95% CI = [0.128, 0.553], 不包含0), 中介效應(yīng)為0.482; 而在高屬性可評估性組, 項目感知差異的中介作用不顯著(= 0.030,= 0.084, 95% CI = [?0.098, 0.125], 包含0), 據(jù)此, 假設(shè)3得以驗證。

5.4 結(jié)果討論

實驗4通過操控排名列表項目屬性的可評估性程度進(jìn)一步驗證了評價極化效應(yīng)存在的邊界條件。即只有當(dāng)排名列表項目屬性的可評估性較低時, 才會出現(xiàn)這種評價極化效應(yīng); 而當(dāng)排名列表項目屬性的可評估性較高時, 評價極化效應(yīng)消失。

6 結(jié)論

本研究基于空間隱喻理論, 通過5個實驗來探究同一排名列表的不同展現(xiàn)方式(垂直vs水平)對消費者列表項目評價的差異化影響及其內(nèi)在作用機制。本研究拓展了排名效應(yīng)與空間隱喻的相關(guān)理論, 也為商家靈活應(yīng)用排名列表, 實現(xiàn)商家與消費者的有效溝通提供了實踐指導(dǎo)。

6.1 理論貢獻(xiàn)

首先, 本研究通過探究排名列表中展示項目的空間位置變化對于消費者項目評價的影響, 擴展了排名效應(yīng)研究的理論框架, 延伸了排名列表效應(yīng)在空間情景要素維度上的應(yīng)用范疇。以往關(guān)于排名效應(yīng)的研究較多關(guān)注排名數(shù)字與順序的呈現(xiàn)方式對消費者決策的影響, 如品牌在排名榜單中提升對于品牌的積極效應(yīng)(Pope, 2009)、排名數(shù)字邊界的感知偏差(“前十效應(yīng)”) (Isaac & Schindler, 2014)以及不同排名宣稱形式(前20%vs前20)對于消費者決策過程的影響(Isaac et al., 2016)。這些研究重點關(guān)注了排名列表的數(shù)字元素差異對于消費者行為決策的影響, 忽視了列表中數(shù)字空間位置要素的作用。本研究通過探討消費者在使用空間位置線索加工數(shù)字信息時, 辨析出哪個空間位置(水平位置與垂直位置)對數(shù)字加工的影響更大, 將空間元素與數(shù)字元素在排名列表情境中完美結(jié)合, 從而將以往“數(shù)字?位置”關(guān)聯(lián)理論范式拓展到“數(shù)字+位置?認(rèn)知”因果關(guān)系范式中。結(jié)果發(fā)現(xiàn)即使同樣的數(shù)字呈現(xiàn)在不同的空間方位時同樣會對消費者數(shù)字認(rèn)知過程產(chǎn)生偏差性影響, 這有別于以往研究主要關(guān)注數(shù)字的不同形式(奇偶數(shù)、以0或以9結(jié)尾以及整數(shù)與小數(shù))對于消費者認(rèn)知決策的影響(e.g., Bagchi & Davis, 2016; Bagchi & Ince, 2016; Gamliel & Peer, 2016; Tsiros, 2017), 有效拓展了相同數(shù)字表征形式維度下的數(shù)字認(rèn)知偏差理論。

其次, 擴展了“空間隱喻”理論的應(yīng)用情景。雖然水平和垂直空間位置呈現(xiàn)作為視覺商品陳列技術(shù)在零售環(huán)境中廣泛使用, 但是將位置效應(yīng)應(yīng)用于排名列表情景中的研究鮮有涉及。更為重要的是, 以往運用空間隱喻理論來闡述空間方位對于消費者決策影響時, 僅采用了空間位置隱喻或空間距離隱喻兩個子維度之一。如空間位置隱喻的相關(guān)研究通常將垂直空間映射于權(quán)力感知(Schubert, 2005; 陳思思等, 2014)與道德感知(Meier et al, 2007; 王锃, 魯忠義, 2013)等領(lǐng)域, 而將水平空間隱喻常常與時間感知(Ouellet et al, 2010; 宋宜琪, 張積家, 2014)、健康消費行為(Romero & Biswas, 2016)以及人際關(guān)系(Zhao et al, 2018)相聯(lián)系。而以往關(guān)于空間距離隱喻的多數(shù)研究聚焦在空間距離遠(yuǎn)近對消費者行為的影響?？臻g距離遠(yuǎn)近經(jīng)常被消費者映射于其他層面的距離感知, 譬如以往研究表明空間距離正向影響社會層面、時間層面以及可能性層面的距離判斷(Zhang & Wang, 2009), 鮮有研究將空間隱喻兩個子維度結(jié)合去闡述刺激對于消費者決策的影響機制。本研究采用空間隱喻理論的雙元維度(靜態(tài)位置隱喻+動態(tài)距離隱喻)系統(tǒng)闡述了排名列表空間展示方式對于評價極化效應(yīng)的影響內(nèi)在機制, 將空間隱喻理論雙元子維度納入同一整體理論框架中考慮。

最后, 本文從認(rèn)知視角層面拓展了評價極化的前驅(qū)心理因素。以往的研究已經(jīng)基于態(tài)度極化理論, 拓展延伸了個體產(chǎn)生評價極化的原因。主要從認(rèn)知層面的注意力(Dijksterhuis, 2004)以及情緒層面的喚醒情緒(Paulhus & Lim, 1994)兩方面展開。本研究所提出的項目感知差異機制作為引發(fā)排名列表項目評價極化效應(yīng)的驅(qū)動因素, 從認(rèn)知視角層面拓展了評價極化的心理機制。同時, 通過實驗將積極消極情緒以及喚醒情緒的可替代解釋機制進(jìn)行了有效排除, 證明排名列表展現(xiàn)方式的空間情景線索引發(fā)的評價極化更契合個體心理的認(rèn)知過程。此外, 與以往極化效應(yīng)研究不同之處在于, 以往研究所關(guān)注的態(tài)度極化或者評價極化多聚焦于同一產(chǎn)品或目標(biāo)態(tài)度或評級變化所引發(fā)的極化效應(yīng)(Judd & Lusk, 1984; Liberman & Chaiken, 1991; Millar & Tesser, 1986), 鮮有研究比較不同目標(biāo)產(chǎn)品評價差異所引發(fā)的評價極化現(xiàn)象, 本研究的出現(xiàn)擴展了評價極化效應(yīng)的表現(xiàn)形式與應(yīng)用情景, 對評價極化效應(yīng)的心理認(rèn)知過程進(jìn)行了更深入的理論場景探索。

6.2 實踐意義

首先, 以往研究表明企業(yè)可以使用一個不精確的排名聲明來掩蓋一個品牌的不利排名(Sevilla & Bagchi, 2018), 然而這樣的方法可能帶來負(fù)面效應(yīng)(Darke & Ritchie, 2007)。本研究表明, 當(dāng)企業(yè)采用水平排名列表呈現(xiàn)方式, 可有效緩解消費者對于該企業(yè)產(chǎn)品或品牌評價的負(fù)向效應(yīng)。其次, 對于第三方客觀排名機構(gòu)以及企業(yè)自身排名披露可采用不同的排名列表展現(xiàn)方式。具體而言, 第三方機構(gòu)屬于非盈利的機構(gòu), 其設(shè)定排名榜單的主要目的在于幫助消費者快速識別品牌或產(chǎn)品的優(yōu)劣, 因此可采用垂直排名列表。然而, 有些排名列表是商家自身推出的, 榜單上的產(chǎn)品都是屬于商家自有產(chǎn)品(如京東自營產(chǎn)品), 該類產(chǎn)品排名可以采用水平排名形式。最后, 因為該過程是一種認(rèn)知偏差的過程, 所以消費者或政策制定者可以有效實施相應(yīng)的干預(yù)措施, 來減少排名列表展現(xiàn)方式所帶來的認(rèn)知偏差。例如, 可以查詢排名列表目標(biāo)產(chǎn)品或品牌的具體得分?jǐn)?shù)值(如排名順序+具體得分的呈現(xiàn)形式), 從而提升該目標(biāo)項目的屬性可評價性以消除認(rèn)知偏差。

6.3 未來研究方向

本研究存在以下幾點不足: 第一, 本研究所有實驗都控制了排名列表在設(shè)備端不需要滑動便可全部瀏覽, 因此現(xiàn)有結(jié)論僅適用于包含適量項目的排名列表(如10個以內(nèi)), 對于包含過多數(shù)量的排名列表并不適用。未來研究可以考察當(dāng)項目列表包含更多項目時, 這種效應(yīng)是否還會存在。第二, 為了防止消費者在不同設(shè)備上來回拖動排名列表, 本研究所有實驗均采用固定排名列表圖片呈現(xiàn)的方式, 然而在實際的營銷情境中, 消費者在瀏覽排名列表時可能會拖動排名列表進(jìn)行移動。未來研究可進(jìn)一步探討當(dāng)排名列表在瀏覽設(shè)備來回移動時, 該極化評價效應(yīng)是否成立。第三, 本研究雖然關(guān)注了同一數(shù)字形式不同空間位置的線索對于消費者的評價決策, 但該過程同樣涉及了數(shù)字線索的影響, 未來可以控制排名列表中數(shù)字元素的影響, 考察營銷情景要素或社會因素對于消費者排名列表決策的影響。

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The polarization effect of project presentation in ranking list on project evaluation

DUAN Shen, MENG Lu

(School of Business, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

As a means of communication to help consumers quickly identify the advantages and disadvantages of brands or products, the ranking list has been paid more and more attention by merchants and consumers. However, most of the existing researches on the ranking effect focuses on comparing the influence mechanism of different ranking list items or positions on consumers, ignoring the influence of different display modes of the same list on consumer evaluation. For this purpose, based on the spatial metaphor theory, the paper studied different display modes (vertical or horizontal) of the same ranking list to explore their impacts on the difference in consumer evaluation of items ranking list.

This study intends to explore the above relationship and its internal mechanism through five experiments. Firstly, two online experiments (Experiment 1a [= 200] and Experiment 1b [= 332], scenario of mobile phone brand evaluation) were conducted to verify that the evaluation polarization effect existed in both the positive ranking list and the negative ranking list. Secondly, Experiment 2 (= 228) was a laboratory experiment to expand the partial ranking list to the whole item ranking list form (gift evaluation scenario). The results show that in the full-ranking list form, consumers’ evaluation difference of items in the vertical ranking list is significantly higher than that in the horizontal ranking list, with the increase of the number of items in the ranking list, evaluation difference becomes more obvious.

Experiment 3 (= 187) adopted common school ranking scenarios to verify the mediating role of item perception difference in the above relationship, the higher evaluation polarization effect of the vertical ranking list than the horizontal ranking list is due to Consumers have greater perceived item differences for items in vertical ranking lists. Finally, Experiment 4 (= 279) applied the form of brand ranking list to verify the main effect, meanwhile, the moderating effect of attribute evaluability was also examined. When the evaluability of attributes is low, the evaluation polarization effect of different lists will appear. On the contrary, when the item attribute of the ranking list is highly evaluable, this polarization effect of evaluation disappeared.

This study expands the relevant theories of ranking effect and spatial metaphor, and provides practical guidance for merchants to flexibly use ranking lists to effectively communicate with consumers. In particular, the contributions of the study include the following: (1) we explore the influence of the change of ranking item spatial position on consumer item evaluation, and thus expand the theoretical framework of ranking effect research; (2) we effectively combine spatial and numerical elements in the context of the ranking list, further expend the theory of numerical cognitive bias under the same dimension of number representation forms; (3) we expand the theoretical application scenarios of “spatial metaphor”. In this study, the two dimensions of spatial metaphor theory (location metaphor + distance metaphor) were employed to systematically illustrate the internal mechanism of the influence of spatial representation of ranking list on evaluating polarization effect. Our study effectively brings the two sub-dimensions of spatial metaphor theory into the overall consideration of the same theoretical framework; (4) we expand the precursor psychological factors of evaluation polarization from a cognitive perspective. The emergence of the study increases and expands the expression forms and application scenarios of evaluating polarization effect, deeply exploring the psychological cognitive process of evaluating polarization effect in theoretical scenarios.

ranking list, evaluation polarization effect, item perceived variance, attribute evaluability, spatial metaphor

2021-02-04

* 中國人民大學(xué)2020年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計劃成果, 國家自然科學(xué)基金青年項目(72002153)資助。

段珅和孟陸為本文共同第一作者, 對本文貢獻(xiàn)等同。

孟陸, E-mail: jjzxml123@163.com

B849: F713.55