肖應釗， 張福成， 馬向陽

（天津大學管理與經濟學部， 天津 300072）

近年來，網(wǎng)絡直播的廣泛使用已成為一種全球性的經濟和社會現(xiàn)象。作為一種基于互聯(lián)網(wǎng)的多媒體娛樂互動形式，直播在2015 年開始真正進入公眾視野。2016 年進入“網(wǎng)絡直播元年”，直播行業(yè)開始爆發(fā)式增長。2020 年，電商直播趁勢崛起，直播行業(yè)再次掀起熱潮[1-2]。截至2020 年底，我國網(wǎng)絡直播用戶規(guī)模已達6.17 億人，占整體網(wǎng)民的62.4%[3]。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計，2020 年中國直播行業(yè)的市場規(guī)模已達到1 826 億元，較2019 年同比增長30.4%[3]。同時，根據(jù)艾瑞咨詢調研，55% 左右的直播用戶每天都收看直播，超過98%的直播用戶保持每周至少收看1～2 次以上的習慣[3]。由此可見，網(wǎng)絡直播的盛行已經是大勢所趨。

在網(wǎng)絡直播過程中，主播通過網(wǎng)絡向觀眾傳遞內容，并與觀眾進行實時互動。相較于報紙、電視、傳統(tǒng)電商等傳統(tǒng)媒介方式，直播能夠實現(xiàn)實時雙向互動、溝通交流，最大程度上提高顧客體驗，滿足消費者的多種需求。在這個過程中，主播發(fā)揮了至關重要的作用。主播作為直面顧客的角色，是直播全過程的主導者以及內容生產者，是連接顧客網(wǎng)絡的核心，是決定一場直播成功與否的關鍵。例如，在電商直播過程中，主播以實時視頻的形式描述產品的感覺、外觀或氣味[4]，甚至進行替代性體驗[5]，滿足消費者的信息需求，在一定程度上解決了雙方信息不對稱問題，進而為顧客提供良好的購物體驗。

然而，盡管直播行業(yè)已經達到千億元的產業(yè)規(guī)模，但并不是每一個主播都能吸引觀眾并實現(xiàn)流量變現(xiàn)。即便是擁有同等規(guī)模粉絲的主播之間，在流量變現(xiàn)的轉化率上也存在較大差距。因此，主播如何進行直播才能實現(xiàn)直播效果的最大化已經引起了業(yè)界和學界的廣泛關注。

近年來，已有國內外學者分別從主播的吸引力[6-9]、專業(yè)性[6，8-10]、互動性[11-12]等不同角度研究了主播特征對顧客在線行為的影響機制，并取得了豐碩的研究成果。遺憾的是，目前缺乏對這些研究成果的系統(tǒng)梳理和分析，這在一定程度上制約了關于網(wǎng)絡主播的管理實踐與未來研究。鑒于此，本文將系統(tǒng)回顧和述評該主題的相關研究。具體而言，本文將重點分析網(wǎng)絡主播的形象、勝任力以及行為等方面特征對顧客在線行為的影響，同時梳理總結了相關理論基礎以及研究方法，并對未來的研究方向進行了分析與展望，以期為未來的研究和企業(yè)營銷實踐提供啟示。

一、 網(wǎng)絡主播概念及分類

網(wǎng)絡直播是指基于互聯(lián)網(wǎng)，以視頻、音頻、圖文等形式向觀眾持續(xù)發(fā)布實時信息的活動[2]。作為一種新的社交媒體形式，它包含了即時性和真實性等獨特的特性[13]。而網(wǎng)絡主播是“網(wǎng)紅+直播”產生的新興行業(yè)群體[14]，在直播中展現(xiàn)自己，獲得粉絲的關注和喜歡，成為能夠影響粉絲的意見領袖[15]。整體而言，一場直播活動是由主播實時創(chuàng)建并向觀眾傳遞信息內容，觀眾加入直播來消費這些內容。觀眾在內容消費過程中，會以各種方式與主播進行互動，以幫助塑造內容生成過程[16]。

網(wǎng)絡主播類型有很多，根據(jù)直播內容、個人身份、影響力、真實與否等不同標準具有不同分類。主播總體可分為帶貨型主播以及非帶貨型主播[6]。而帶貨型主播根據(jù)個人身份不同，又可進一步劃分為獨立主播[11，17]、品牌主播[11，17-18]、名人主播[18]、官員主播等[19]；非帶貨型主播，根據(jù)直播內容不同，可劃分為秀場主播和技能型主播[6]。

主播類型不同，對顧客在線行為的影響也存在差異[6，11，17-19]，如表1 所示。對于帶貨型主播和非帶貨型主播而言，非帶貨型主播的吸引力與互動性能夠促進顧客購買；而帶貨型主播的專業(yè)性、可信性與互動性能夠促進購買，但技能性以及吸引力對顧客購買意愿的影響并不顯著[6]。

表1 網(wǎng)絡主播類型代表性文獻回顧

不同類型的帶貨型主播對顧客行為也存在差異化影響。例如，相較于品牌主播，顧客與獨立主播能夠產生更積極的準社會互動[11]，并且顧客信任對持續(xù)觀看意圖的影響會更弱一些[17]。品牌主播與名人主播之間也存在差異化影響，對于實用品，品牌主播更能提高顧客的購買意愿；而對于享樂品，名人主播更能提高消費者的購買意愿[18]。無論是獨立主播還是品牌主播，在一定程度上都從屬于網(wǎng)紅主播，相較于傳統(tǒng)明星主播，當主播與帶貨品牌偏向功能匹配時，網(wǎng)紅主播能讓顧客產生更積極的來源可信度，進而提高顧客購買意愿。除以上主播類型外，還有一類特殊的帶貨主播——縣長主播。朱東紅等[19]研究發(fā)現(xiàn)，受認可的縣長直播帶貨能讓顧客產生欽佩感，而縣長身份的權威感也可以提高顧客購買意愿。

學者們對各種不同類型主播差異化影響的探索豐富了直播領域的文獻研究，為研究主播特征的影響提供了重要的借鑒意義，但是也存在一定的局限性。首先，在研究主播類型差異時，多是通過問卷調查的方式進行研究，主觀性較強，未來可以采用情景實驗或客觀數(shù)據(jù)等方式進行研究。其次，隨著技術不斷進步，虛擬主播逐步登上直播舞臺，并在直播行業(yè)中引起巨大反響，未來可以加強對這一類型主播的探究。

無論是帶貨主播，還是非帶貨主播，通過其不同身份能夠對顧客的在線行為產生差異化影響，但歸根結底，主播自身的屬性特征才是影響顧客行為的重要因素。韓簫亦等[20]利用扎根理論將主播屬性劃分為四類：魅力屬性、推薦屬性、展示屬性、互動屬性。孟陸等[6，8]研究了非帶貨主播的可信性、娛樂性、專業(yè)性、有用性、互動性、技能性和吸引力等信息源特征。學者們對主播特征的劃分存在一定差異，缺乏較為系統(tǒng)化的梳理。通過對國內外相關文獻的閱讀總結，本文將主播特征總結劃分為形象特征、勝任力特征以及行為特征三個方面。因此，以下將分別從這三個方面及其對顧客在線行為的影響進行系統(tǒng)評述。

二、 主播形象特征影響

諸多文獻研究發(fā)現(xiàn)，在觀看直播時，對主播的形象感知會對消費者的在線行為（如觀看意愿[21]、購買意愿[5，19，22-23]、打賞意愿[16]等）產生重要影響，如表2所示。

表2 主播形象特征代表性文獻回顧

在人際交往中，人們會根據(jù)他人的面孔線索迅速對其人格特質進行主觀推斷而形成第一印象[20]。在直播中，主播通過直播設備與顧客進行一對多的面對面交流，其外觀的吸引力能夠提高顧客對主播專業(yè)性、可信度的感知，同時增強他們之間的準社會關系[7]，進而提高其觀看意愿和購買意愿[21]。

以上研究都僅僅停留在主播的面部吸引力層面，忽視了面部其他線索特征的影響。Lin 等[16]使用深度神經網(wǎng)絡對享樂型主播的面部表情進行情緒概率測算，研究發(fā)現(xiàn)主播積極的情緒能夠誘發(fā)顧客的積極情緒，打賞、評論和點贊等顧客行為也會得到加強。該研究探索了主播的積極情緒對顧客在線行為的影響，但是忽視了主播的憤怒、恐懼、厭惡等消極情緒對顧客的影響。該研究結果是基于一個非帶貨直播平臺的數(shù)據(jù)，并不一定適用于電商直播運營。而Bharadwaj 等[23]的研究彌補了這一空白，通過采用實時人臉檢測和實時情緒分類等研究方法，發(fā)現(xiàn)主播在直播中經常露臉有助于銷售額增長。但出乎意料的是，高興、悲傷、驚訝、憤怒、恐懼、厭惡等面部表情會減少銷售，尤其是高興和憤怒情緒會導致銷售顯著下降。該研究是較早評估在直播環(huán)境中銷售人員的面部表情對產品銷售產生影響的文獻之一，填補了相關領域的研究空白?？梢?，情感的真實性而非強度會影響顧客的反應[25]，因此未來可以進一步優(yōu)化情感識別算法，除了情感強度外，還可以根據(jù)情感真實性對面部表情進行分類，研究其對顧客在線行為的影響。

除面部特征之外，主播其他方面的形象特征也會對顧客反應產生影響。例如，當顧客感知與主播在身體特征方面相似性較高時，會降低所感知產品匹配的不確定性，進而提高購買意愿[5，24]。然而，以上研究都是基于電商直播背景所進行的，其研究結果不一定適用于非帶貨型直播，并且其數(shù)據(jù)來源主要是通過問卷調查所得到的，不一定符合現(xiàn)實情況。因此，未來可以采用情景實驗、使用平臺客觀數(shù)據(jù)等研究方法，進一步探究在非直播帶貨環(huán)境中主播的形象特征是否會對顧客反應產生類似影響。

三、 主播勝任力特征影響

網(wǎng)絡主播的勝任力特征也是顧客行為的重要影響因素，主播的勝任力特征不同，影響也存在較大差異，如表3 所示。在網(wǎng)絡直播領域，主播的勝任力特征是指在直播過程中所體現(xiàn)出的優(yōu)于其他主播的個人潛在的深層次特征[26]。根據(jù)勝任力洋蔥模型，勝任力體系由外到內分為顯質層（知識和技能）、變質層（社會角色、自我概念、態(tài)度和價值觀）以及潛質層（個人特質和動機）[27]。

表3 主播勝任力特征代表性文獻回顧

主播的可信度[9]、專業(yè)性[10]等顯質層勝任力會顯著影響顧客對信息質量的判斷，進而影響顧客購買意愿。勝任力特征對顧客行為的影響也會由于主播類型不同而存在差異。相較于帶貨型主播，非帶貨型主播更加偏向娛樂化，在專業(yè)性、可信度等方面有所不足，因此顧客打賞、購買等行為更易受到非帶貨型主播互動娛樂方面的特征而非專業(yè)性、可信度等特征的影響[6，8]。同樣，對于帶貨型主播而言，個人身份不同，對勝任力的要求也不相同。Ma[10]認為主播的專業(yè)性能夠提高直播過程中的信息質量、討論質量以及服務質量，進而有助于提高顧客滿意度。但是李琪等[9]研究發(fā)現(xiàn)，主播可信度能夠促進顧客購買，但是主播的專業(yè)性對感知信息有用性和情感態(tài)度的影響不顯著，進而也無法影響顧客購買意愿。這可能是由于帶貨主播的類型不同而導致，因為相較于品牌主播，獨立主播并不一定是某一特定領域的專家，因為該主播在直播過程中會涉及多個產品種類，其專業(yè)性對顧客購買意愿的影響存在不同。因此，未來可以進一步探究主播類型在其中的調節(jié)作用。

顯質層勝任力對主播而言非常重要，但是主播的態(tài)度、價值觀、社會角色、自我概念等變質層勝任力能夠促使主播與顧客建立更緊密的聯(lián)系，提高對顧客的影響力。第一，當主播與顧客在態(tài)度、價值觀等方面相似性較高時，有助于提高顧客對主播的信任，進而促進顧客購買[5，7，24]；第二，主播在直播過程中展現(xiàn)出的溫暖、幽默、熱情等特質也會為顧客帶來享樂價值，促使顧客持續(xù)觀看以及購買[21]；第三，當主播體現(xiàn)出“為民”“親民”等積極的態(tài)度和價值觀時，也會促進顧客的購買意愿[19]。

以往研究為探索主播勝任力特征對顧客反應的影響做出了重要貢獻，但是仍然存在一定的局限性。第一，以往研究主要探索了主播勝任力顯質層以及變質層特征的顧客影響，對主播特征的研究具有重要意義。但是，關于主播潛質層勝任力特征對顧客影響的研究較少，存在一定的研究空白。在目前的文獻中，僅有朱東紅等[19]在一定程度上探索了縣長主播的直播動機對顧客的影響。因此，未來可以進一步探索主播潛質層勝任力對顧客的影響機制以及與其他勝任力相比有何不同。第二，以往研究忽視了主播勝任力特征與品牌形象特征、產品形象特征之間的聯(lián)系對顧客反應的影響，比如專業(yè)能力強的主播是否更適合售賣功利型產品，而溫暖、熱情的主播是否更適合售賣享樂型產品等。第三，主播勝任力特征的影響是否存在時間效應，比如消費者是否容易形成審美疲勞，進而削弱了影響效果等。第四，大多數(shù)研究僅僅探究了電商直播背景下的影響機制，對非帶貨直播背景下的相關研究較少，因此未來可以探究非帶貨直播背景下主播勝任力對顧客行為的影響機制。

四、 主播行為特征的影響

與以往的媒介形態(tài)相比，網(wǎng)絡直播呈現(xiàn)出其特有的優(yōu)勢特征：表現(xiàn)為即時性、互動性、生動性、可視化等[6，11，28]。主播的行為特征在顧客面前一覽無余，對顧客行為具有重要影響，如表4 所示。

表4 主播行為特征代表性文獻回顧

實時交互是直播的關鍵功能之一，對顧客行為具有重要影響，與顧客只能單方面、被動地接受靜態(tài)信息的傳統(tǒng)媒介不同，在直播中顧客不僅是信息的接收者，而且還參與服務，即通過與主播交互或直接向其他顧客分享信息[33]。并且實時交互能夠促進直播中信息和情感的交流，在用戶體驗中起著關鍵作用，使主播和觀眾之間建立緊密的關系成為可能[17]。例如，Ren[11]發(fā)現(xiàn)主播實時互動能夠提高顧客與主播之間的準社會關系。Li 等[29]研究發(fā)現(xiàn)，主播互動和替代性表達能夠積極影響顧客訪問時間與顧客留存。Zhang 等[28]進一步將互動行為劃分為響應性、實時互動、同理心三個維度，并且發(fā)現(xiàn)這三者都會積極影響顧客與主播之間的關系，進而提高顧客的購買意愿。

除了互動的質量特征之外，主播互動類型特征也會對顧客反應產生不同影響。在網(wǎng)絡直播領域，學者們大多基于互動的內容特征進行分類并研究其后續(xù)影響。諾明[12]將互動劃分為交互導向互動、任務導向互動、自我導向互動三種類型，研究發(fā)現(xiàn)交互導向互動、任務導向互動會拉近主播與顧客之間的心理距離，增加消費者購買意愿，而自我導向互動則相反。除此之外，范鈞等[30]也基于互動的內容特征將互動劃分為任務導向和關系導向兩種類型，并發(fā)現(xiàn)在關系導向型網(wǎng)絡直播場景下，主播采取示弱互動策略更易引發(fā)顧客打賞意愿；而任務導向型網(wǎng)絡直播場景下，主播采取示強互動策略更易引發(fā)顧客打賞意愿。

以上研究分別探討了電商直播場景與非帶貨直播場景下主播互動類型對顧客反應的不同影響，填補了相應領域的研究空白。但是互動類型仍可基于互動的效用目標、說服意圖展露程度等視角進行劃分[34]。因此，未來可以進一步研究不同直播場景下，其他互動類型對顧客反應的差異化影響。

另外，主播的語言能力也是直播成功與否的重要因素，尤其是在電商直播領域。除了產品質量外，一個產品在直播中的銷量也在很大程度上取決于主播引導購物的能力，這主要體現(xiàn)在其話語說服力上。具體而言，不同的語言風格會使顧客在直播中有不同的觀看體驗，從而影響顧客行為。Luo 等[31]將說服性語言風格劃分為訴諸可信、訴諸獎勵、訴諸情感、訴諸邏輯、訴諸夸張五種類型。研究發(fā)現(xiàn)訴諸可信、訴諸獎勵、訴諸情感的語言風格對產品銷量有積極影響；而訴諸邏輯的語言風格對產品銷量有負面影響；訴諸夸張的語言風格對服裝產品的銷量有負面影響，但對數(shù)字電子產品的銷量有積極影響。該研究是較早在直播環(huán)境中研究主播說服性語言風格及其影響的文獻之一，不僅豐富了說服性語言風格模型的類別，而且拓寬了說服性語言模型的應用范圍。但是，該研究的研究對象僅是頭部主播，并且只收集了淘寶平臺的主播數(shù)據(jù)，這會導致自我選擇效應，未來可以擴大平臺范圍進行研究，選擇不同級別主播的相關數(shù)據(jù)，并進一步分析主播的語言風格對顧客的影響。也可以將其擴展到非帶貨直播環(huán)境中，研究主播的語言風格對顧客反應的影響。

五、 理論基礎

目前，學者們正試圖從不同理論視角解釋主播特征的影響機制。首先，應用最廣泛的是SOR 模型，學者們將主播特征，如主播的美麗、溫暖、專業(yè)、幽默、熱情等[21]，互動的響應性、個性化等[32]，視為對顧客的一種環(huán)境刺激，影響顧客認知和情感狀態(tài)，促使顧客產生相應的心理活動并做出相應的行為反應[35]。其次，說服理論也是較常用的理論基礎。Luo 等[31]主要研究了主播不同說服性語言風格的差異化影響。而Masuda 等[7]將顧客所感知到主播的外觀吸引力、態(tài)度同質性、社交吸引力作為一種外圍線索能夠對顧客進行啟發(fā)式說服。除此之外，其他許多理論也被應用于主播特征的研究中。

在主播形象特征的研究中，情緒方面的理論應用成為一種新趨勢。Lin 等[16]基于情緒傳染理論，探索了主播情緒與觀眾情緒的相互作用。Meng 等[36]同樣基于情緒傳染理論，研究了主播情緒、其他觀眾情緒對顧客情緒的影響。Bharadwaj 等[23]基于情緒社會信息模型，更加具體地研究了主播六種面部表情對產品銷售的影響。除情緒方面的理論外，學者們還基于信號理論[5]、信任理論[5]、價值共同創(chuàng)造理論[24]、感知價值理論[21]等理論視角對主播形象特征進行了研究。

在研究主播勝任力特征方面，學者們主要基于感性理性雙系統(tǒng)理論[8]、心理喚起理論和信息源特性理論[6]、來源可信度理論[10]、詳盡可能性模型和多重態(tài)度理論[9]、刻板印象內容模型和欽佩感理論[19]、感知價值理論[21]等理論視角進行研究。例如孟陸等[8]將主播視為信息源，研究了可信性、專業(yè)性、技能性等信息源特性對顧客行為的影響。朱東紅等[19]結合刻板印象內容模型與欽佩感理論，研究了顧客對縣長主播的刻板印象如何影響顧客購買意愿。

在研究主播行為特征方面，學者們較多基于互動儀式鏈理論以及準社會互動理論進行研究。如Jodén等[37]基于柯林斯在線交互儀式模型，重構了游戲直播情境下的互動儀式模型，并探索了互動儀式在游戲直播中構建觀眾參與度中的作用。范鈞等[30]將互動儀式鏈理論與劣勢者效應理論相結合，探索了互動策略與互動類型的交互作用。而Ren[11]基于準社會互動理論探索了準社會互動在主播互動與顧客忠誠之間的中介作用。除此之外，心理距離理論[12]、社會交換理論[28]、依戀理論[29]等理論也被應用于主播行為特征的研究中。

六、 研究方法

在研究方法方面，主要存在定性分析與定量分析兩大流派。在定性分析方面，學者們使用了如深度訪談[6]、網(wǎng)絡民族志[19]以及扎根理論[31]等質性研究方法。孟陸等[6]通過深度訪談質性分析進一步驗證了主播信息源特性的影響。Luo 等[31]采用扎根理論將主播語言文本劃分為五類（訴諸可信、訴諸獎勵、訴諸情感、訴諸邏輯、訴諸夸張），并探究了五種語言風格的差異化影響。朱東紅等[19]采用網(wǎng)絡民族志方法對縣長直播帶貨案例進行研究。但是，對于質性研究方法，目前學者們使用較少，更多地將其作為研究中的一種補充。

在定量分析方面，由于數(shù)據(jù)獲取方法不同，也分為兩大流派，即一手數(shù)據(jù)研究與客觀數(shù)據(jù)研究。一手數(shù)據(jù)獲取可以通過問卷調查[5，8，10，19]、情景實驗[11，30]等方法獲得。而客觀數(shù)據(jù)主要通過python 等爬蟲技術[6，8，32，36]、與官方平臺或第三方數(shù)據(jù)平臺合作[16，23，31]等方法獲取。除此之外，機器學習與自然語言處理技術日益受到學術界的歡迎，許多學者也將其應用到主播特征的研究當中。如Lin 等[16]使用預先訓練的深度神經網(wǎng)絡來評估主播直播中每秒快樂的概率，還使用了語言查詢和字數(shù)統(tǒng)計文本分析，測量直播評論中觀眾所表現(xiàn)的情緒狀態(tài)。Bharadwaj 等[23]采用實時人臉檢測和實時情緒分類技術對主播的面部表情進行識別，為研究主播面部表情的顧客影響提供了技術支持。Kang 等[32]通過word2vec 和svmperf 等工具對直播評論文本以及賣家回復文本進行文本挖掘，識別了文本中的個性化與響應性特征。

在定量研究方法中，問卷調查方法的應用最廣泛，但是相較于其他幾種方法，問卷調查主觀性較強，因此情景實驗、客觀數(shù)據(jù)、自然語言處理、機器學習等方法日益受到學界青睞。除以上方法外，仍存在其他方法可用于主播特征研究，如計量經濟模型等。

七、 研究結論

通過對現(xiàn)有文獻進行梳理發(fā)現(xiàn)，國內外學者在網(wǎng)絡主播的類型、形象特征、勝任力特征、行為特征、研究理論基礎以及研究方法等方面積累了豐碩的成果。

第一，網(wǎng)絡主播類型不同，對顧客在線行為存在差異化影響[6，11，17-19]。非帶貨型主播的吸引力和互動性能夠促進顧客購買意愿，但帶貨型主播的技能性以及吸引力對顧客購買意愿的影響并不顯著[6]。同時，在帶貨型主播中，相比品牌主播，顧客與獨立主播能夠產生更積極的準社會互動關系[11]。

第二，在直播過程中，網(wǎng)絡主播的形象特征對顧客在線行為具有重要影響。主播的面部吸引力能夠提高顧客的觀看意愿和購買意愿[7，21]，而主播的積極情緒有助于促進顧客的點贊、評論以及打賞行為[16]。同時，主播高興、悲傷、驚訝、憤怒、恐懼、厭惡等面部表情會導致銷售下降[23]。另外，主播與顧客在身體特征方面的相似性有助于降低顧客所感知產品匹配的不確定性，進而提高其購買意愿[5，24]。

第三，網(wǎng)絡主播的勝任力特征會對顧客行為產生重要影響，并且其影響會因主播類型不同而存在差異。帶貨型主播的可信度、專業(yè)性等特征對顧客行為具有重要影響[9-10]；而相較于可信度、專業(yè)性等特征，非帶貨型主播在互動娛樂方面的特征對顧客的打賞、購買行為具有更大的影響[6，8]。除此之外，主播的態(tài)度、價值觀等變質層勝任力特征能夠顯著提高顧客的觀看、購買意愿[5，7，19，21，24]。

第四，網(wǎng)絡主播的行為特征也會對顧客行為產生重要影響。主播在直播過程中的響應性、實時互動以及同理心等互動質量特征能夠顯著提高顧客的購買意愿[11，28-29]。與此同時，主播的交互導向型互動或任務導向型互動能夠提高顧客購買意愿，而自我導向型互動則相反[12]。在關系導向型直播場景下，主播采取示弱互動策略更易引發(fā)顧客打賞意愿；而任務導向型直播場景下，主播采取示強互動策略更易引發(fā)顧客打賞意愿[30]。研究表明，主播在直播中的訴諸可信、訴諸獎勵和訴諸情感的語言風格對產品銷量有積極影響；而訴諸邏輯的語言風格對產品銷量有負面影響；訴諸夸張的語言風格對銷量的影響因產品類型不同而存在差異[31]。

第五，在理論基礎方面，學者們較多地基于說服理論[7，31]、情緒傳染理論[16，36]、SOR 理論[21，35]、互動儀式鏈理論[30，37]等理論視角深入探討網(wǎng)絡主播特征對顧客在線行為的影響機制；感性理性雙系統(tǒng)理論[8]、來源可信度理論[10]、感知價值理論[21]以及社會交換理論[28]等也是研究網(wǎng)絡主播特征對顧客行為影響的重要理論基礎。

第六，在研究方法方面，學者們一方面采用了深度訪談[6]、網(wǎng)絡民族志[19]和扎根理論[31]等質性研究方法，另一方面采用了問卷調查[5，8，10，19]、情景實驗[11，30]、深度神經網(wǎng)絡[16]以及自然語言處理技術[32]等定量研究方法，為研究網(wǎng)絡主播特征對顧客在線行為的影響做出重要貢獻。

八、 研究展望

雖然已有文獻在網(wǎng)絡主播特征對顧客行為影響的相關研究中已經取得了較為豐碩的理論成果，但隨著網(wǎng)絡直播的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了許多新的發(fā)展趨勢和問題，也為網(wǎng)絡主播的研究提供了新的研究方向。

第一，以往研究主要關注了主播正面特質對顧客行為的影響，對于主播負面特征影響的研究較少。網(wǎng)絡直播發(fā)展迅速，但是由于行業(yè)門檻較低，導致主播素質參差不齊，尤其是直播出現(xiàn)帶貨功能后，負面事件現(xiàn)象更是不斷出現(xiàn)。這些負面事件會對顧客行為產生怎樣的影響，并且主播如何采取行動進行服務補救都是值得進一步研究的問題。

第二，計算機技術的進步使虛擬角色得以迅速發(fā)展，如洛天依、柳夜熙、AYAYI、華智冰等，虛擬角色直播逐漸成為新趨勢。這些虛擬角色通常被稱為化身，Miao 等[38]將其定義為由人或軟件控制，具有互動能力以及擬人化外觀的數(shù)字實體。相較于真人主播，虛擬主播具有可控性高、延展空間大、可IP 化運營等優(yōu)勢，既能夠避免因負面事件所引起的信任危機，也能夠滿足顧客的多元化需求。雖然虛擬主播存在技術要求高、部分品類感官難以實現(xiàn)等局限性，但隨著各大科技企業(yè)紛紛布局元宇宙領域，相信未來虛擬主播技術將會獲得重大突破并廣泛應用。因此，如何塑造虛擬主播以實現(xiàn)接近甚至超越真實主播的效果，已經成為企業(yè)界與學界亟待解決的問題。

第三，以互聯(lián)網(wǎng)平臺為依托的網(wǎng)絡直播銷售為農村產業(yè)融合提供了新機遇，農民群體也開啟了直播帶貨的新征程。相較于其他網(wǎng)絡主播，大部分農民主播缺乏專業(yè)直播技能，但是他們也具有其獨特性，并且農民直播的場景多數(shù)以原產地場景為主，甚至部分農民還具有“非遺傳承人”這一特殊身份。因此，未來可以探究農民主播與原產地場景的交互作用，并探究“非遺傳承人”主播特征的獨特影響[39]。

第四，現(xiàn)有研究主要以直播過程中為背景，對于直播前與直播后的主播特征影響較少。例如，在直播前，主播往往通過短視頻或公眾號推文方式進行直播預熱，此時主播特征是否會對直播預熱效果產生影響？在直播后，顧客沖動購買后產生后悔心理，主播采取什么措施可以減弱顧客的后悔心理，降低退貨率？這些問題都值得探究。

第五，在研究方法方面，可以采取更加多樣化的數(shù)據(jù)獲取和分析方法。除問卷調查外，可以更多地引入大數(shù)據(jù)技術，如機器學習[16，23]、自然語言處理[32]等，既可以提高獲取數(shù)據(jù)的效率，也可以提高研究數(shù)據(jù)的客觀性。