C2C電子商務信譽評價模型研究

[摘要] 在C2C電子商務中，進行交易的用戶大部分是第一次交易，在交易過程中，由于網絡的虛擬性，賣家的信譽情況成為買家最關心的問題，信任問題已經成為C2C電子商務發展中的瓶頸。目前各大網站正在使用的信譽評價系統在一定程度上對買家做出了指導，但目前的信譽評價模型計分方法過于簡單，計算得來的信譽值不能真實、有效地反映出賣家的信譽情況。本文針對現有的信譽評價體系的不足，在E-Sporas模型的基礎上，引入時間因子，提出一個改進的信譽評價模型，該模型在預防信譽詆毀和信譽共謀的同時，能夠動態體現賣家的信譽情況，使信譽值隨著時間的變化而變化。

[關鍵詞] 電子商務； C2C； 信譽評價模型； 信譽

[中圖分類號] F713.36 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2013）05- 0073- 03

1 引 言

近年來，電子商務發展迅猛， CNNIC（中國互聯網信息中心）統計的中國網絡購物市場研究報告顯示， 到2011年12月，我國有1.94億的消費者進行網絡購物，2011年消費者在網上購物的消費總額為7 566億元[1]。但是，由于網絡的虛擬性、電子商務自身信息不對稱等特點，欺詐行為也越來越猖獗，信任問題已經成為電子商務發展的一個瓶頸。尤其對于C2C這種消費者對消費者的交易模式來說，雙方交易時多為首次交易，買賣雙方互相都不了解，這種特殊的交易模式使得信任問題更加突出。目前各大C2C網站都在使用信譽評價系統來體現賣家的信用度，用來解決交易雙方信息不對稱的難題，但是目前的評價模型過于簡單，容易受到惡意好評或者惡意差評的影響，不能準確反映賣家的信譽情況，因此建立一個更加科學、準確的信譽評價模型尤為重要。

2 現有信譽評價體系及其存在的問題

目前，淘寶、易趣等各大C2C電子商務網站都有自己的信譽評價體系和評價規則，大多采用如下簡單累加的模式：在交易完成之后，在規定的評價時間內，雙方進行互相評價，根據交易的具體情況，評價分為“好評”、“中評”、“差評”，相應的分數是 +1、0、-1，最后的信譽值是以往所有評價分數的代數之和[2]，這種信譽評價體系在一定程度上能夠反映雙方的信任度，為雙方進行交易起到了一定的指導作用，買方可以通過查看賣方信譽值的情況，了解賣方在過去交易時是否誠信，當賣方的信譽值較高時，買方容易對該賣方產生信任，促進買賣雙方進行交易；相反，當賣方的信譽值較低時，買賣雙方就不容易形成信任關系。累加的信譽評價模型就是在原有積分基礎上累加本次的評分，計算模型如下所示：

Rn = Rn - 1 + rn rn∈{-1，0，1} （1）

其中，rn表示第n次的評分值，Rn表示截止到第n次的總評分之和，即總信譽值。上述累加的信譽評價模型雖然使用方便、易于理解，但仍存在較大的問題， 第一，模型沒有考慮到交易金額的影響，致使該模型容易受到信譽共謀的影響，即有些賣家先利用較為小額的交易提高自己的信譽值，再進行較為大額的交易對買家進行欺詐；第二，模型沒有考慮到交易時間的影響，賣家的信譽值應該是隨著時間動態變化的，不同時間做出的評價對現在的信譽值的影響程度應該不同[3]；第三，模型沒有考慮到交易次數的影響，比如，賣家進行20次誠信交易和7次欺詐交易的信譽值，比賣家進行10次誠信交易的信譽值還要高，如果不考慮交易次數，信譽值顯然不能反映其真實的信譽情況；第四，模型沒有考慮評價者的信譽值對評價的影響，有著不同信譽值的評價者所做出評價的可信度應該是有所區別的，信譽值高的評價者所做出的評價應該比信譽值較低的評價者更加真實可靠，這樣就避免了買方評價的隨意性，同時更能調動買方積極地進行評價。

3 E-Sporas模型介紹及改進模型的提出

C2C電子商務中，信譽評價模型根據每次交易的評分情況，重新更新雙方的信譽值，對其他潛在消費者起到一個指導作用，同時鼓勵誠信交易。為了完善C2C信譽評價模型，為其他消費者提供一個更加真實的參考信息，郭洪海提出了E-Sporas評價模型，該模型考慮了交易金額、交易次數、評價者可信度對信譽值的影響，并通過引入懲罰因子對欺詐的用戶進行懲罰，下面是對各個影響因素的介紹。

（1） 評價者的信譽度。模型考慮了評價者的信譽度，具有較高信譽值的評價者的評價應該更有說服力，更加可信。

（2） 交易金額。模型考慮了交易金額的影響，在C2C電子商務的交易過程中，當交易的金額較大時，那么買家承擔的風險也越大，如果在交易金額較大的情況下，雙方仍然進行誠信交易，買家對賣家的評價就更加可信，其評價在模型中所占的權重應該更大，同時，也防止了惡意賣家先通過小額商品的交易提高自己的信譽值，再通過大額商品的交易對買家進行欺詐。

（3） 懲罰因子。模型引入了懲罰因子，對欺詐的賣家進行懲罰，當交易雙方進行誠信交易時，懲罰因子為0，不起作用；當交易過程中存在欺詐等行為時，懲罰因子為負值，進而降低其信譽值。

（4） 交易次數。模型考慮了交易次數的影響，例如：賣家1總信譽值為10，其中有5次誠信交易，5次欺詐交易，賣家2總信譽值為5，一共交易5次，全是誠信交易，兩個賣家的信譽值相同，但顯然其交易的誠信情況不同，模型應該考慮到交易次數對信譽值的影響。