推薦解釋對(duì)改變用戶(hù)行為意向的研究
——基于傳播說(shuō)服理論的視閾

李 治，孫 銳

(1.華僑大學(xué) 工商管理學(xué)院，福建 泉州 362021；2. 華僑大學(xué) 東方企業(yè)管理研究中心，福建 泉州 3620211；3. 湖南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410151)

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，與互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的新型企業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的局面，出現(xiàn)了“互聯(lián)網(wǎng)+”的新業(yè)態(tài)。根據(jù)中國(guó)電子商務(wù)研究中心的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2017年中國(guó)電子商務(wù)的年市場(chǎng)交易總值達(dá)29.16萬(wàn)億人民幣，同比增長(zhǎng)11.7%，維系了2016年的持續(xù)發(fā)展趨勢(shì)，并且衍生出多種新的情況[1]。據(jù)相關(guān)推測(cè)，在未來(lái)三到五年之內(nèi)，中國(guó)的電子商務(wù)交易規(guī)模仍將繼續(xù)保持穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，整體平均增長(zhǎng)速度將維持在15%上下的水平，2020年交易規(guī)模將能達(dá)到40.65萬(wàn)億人民幣。從國(guó)外的情況來(lái)看，美國(guó)是電子商務(wù)發(fā)展最早且最成熟的國(guó)家，2017年美國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售交易額達(dá)4490億美元，增長(zhǎng)15.0%。傳統(tǒng)零售商積極發(fā)揮線(xiàn)上帶動(dòng)作用，線(xiàn)上線(xiàn)下協(xié)同持續(xù)推動(dòng)美國(guó)電商行業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。此外，加拿大跨境電商前景廣闊，2017年加拿大的互聯(lián)網(wǎng)普及率為91.41%。良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，免費(fèi)WiFi的高覆蓋率，使得62%的人通過(guò)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)商品。2016年，加拿大電商零售額達(dá)183.4億美元，預(yù)計(jì)2020年將增長(zhǎng)到286.6億美元[2]。

上述數(shù)據(jù)顯示了中國(guó)乃至世界電子商務(wù)難以想像的活力和潛力，然而，繁榮景象的同時(shí)電商行業(yè)也出現(xiàn)了不少瓶頸。比如，從資本層面看，有的電商企業(yè)，如美團(tuán)、優(yōu)貝以及其它一些B2C電商平臺(tái)遇到了資金緊張或IPO受阻等問(wèn)題，導(dǎo)致許多公司運(yùn)轉(zhuǎn)失調(diào)，特別是在開(kāi)支巨大的廣告推送、客戶(hù)服務(wù)等方面顯得力不從心。此外，隨著各類(lèi)企業(yè)的轉(zhuǎn)型和各領(lǐng)域垂直電子商務(wù)的興起，產(chǎn)品信息和用戶(hù)信息急劇膨脹，網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)對(duì)購(gòu)物信任和依賴(lài)的程度逐漸加大。海量信息的爆炸性增長(zhǎng)，對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，商品的選擇增加了，需求的滿(mǎn)足得到了更進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也提升了信息選擇的難度和成本。一方面，用戶(hù)很難找到感興趣或者能真正滿(mǎn)足其需要的產(chǎn)品信息；另一方面，很多寶貴的信息隱藏在互聯(lián)網(wǎng)的陰暗角落，成為普通用戶(hù)無(wú)法獲取的“暗信息”[2-3]。面對(duì)電子商務(wù)領(lǐng)域出現(xiàn)的這些問(wèn)題，許多商業(yè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)引入推薦系統(tǒng)作為其中的一個(gè)解決方案[3]。

可是，目前推薦系統(tǒng)的普遍問(wèn)題是缺乏一套與之相應(yīng)且行之有效的解釋機(jī)制[4]。許多用戶(hù)在遇到推薦系統(tǒng)時(shí)有一種感受，即感到推薦系統(tǒng)就像一個(gè)“黑盒子”，用戶(hù)完全不知道它的運(yùn)作機(jī)制，并且在網(wǎng)站上顯示出推薦的結(jié)果時(shí)，缺乏有關(guān)幫助提示的補(bǔ)充信息。這樣，用戶(hù)就很難信任推薦系統(tǒng)，并且不清楚推薦結(jié)果是否真的適合他們自己。此外，如果推薦系統(tǒng)產(chǎn)生出的推薦信息不是用戶(hù)真正需要的，則用戶(hù)有可能顯著減少對(duì)推薦系統(tǒng)的認(rèn)可度。對(duì)大部分用戶(hù)來(lái)說(shuō)，缺乏有效解釋說(shuō)明的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，很難真正地滿(mǎn)足用戶(hù)的購(gòu)物需求。因此，合適的推薦解釋在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用，其地位越來(lái)越突出，受關(guān)注的程度也越來(lái)越高，引起了一些相關(guān)專(zhuān)家和學(xué)者的關(guān)注[4-6,19]。

那么，諸如亞馬遜、京東和淘寶等大型電商平臺(tái)上的網(wǎng)絡(luò)商家到底應(yīng)如何合理地采用推薦解釋機(jī)制？推薦解釋能否改變消費(fèi)者采納和購(gòu)買(mǎi)等行為意向？其受到哪些具體因素的影響還有待進(jìn)一步考察。考慮到推薦解釋的本質(zhì)是一種說(shuō)服行為，本文基于傳播說(shuō)服理論，通過(guò)設(shè)計(jì)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)探討亞馬遜、京東商城等電商平臺(tái)中推薦解釋對(duì)用戶(hù)行為意向的影響。實(shí)驗(yàn)一重點(diǎn)考察用戶(hù)在不同產(chǎn)品信任度下對(duì)有/無(wú)推薦解釋的不同態(tài)度；實(shí)驗(yàn)二重點(diǎn)考察用戶(hù)在何種情況下更愿意接受商家的商品推薦并進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)，考慮了動(dòng)/靜態(tài)推薦解釋的影響，同時(shí)引入了產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用。本文可為網(wǎng)絡(luò)商家合理、有效地進(jìn)行推薦解釋以便促進(jìn)消費(fèi)者采納和購(gòu)買(mǎi)行為提供相關(guān)理論依據(jù)，具備一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論基礎(chǔ)與研究模型

(一)推薦解釋

Nava等[5]指出，推薦解釋是以文字、圖片、動(dòng)畫(huà)、聲音或者其它形式，對(duì)推薦的依據(jù)、理由或推薦過(guò)程中遇到的問(wèn)題向用戶(hù)進(jìn)行解釋和說(shuō)明的一種方式。推薦解釋的目的在于消解用戶(hù)在獲取信息時(shí)所遇到的疑惑，作為一種必要的交互手段，推薦解釋就像推薦系統(tǒng)與用戶(hù)之間的“橋梁”，可以起到溝通和銜接的作用。有效的推薦解釋可以幫助用戶(hù)明確自身購(gòu)買(mǎi)需求，輔助其找到真正所需要的商品，與此同時(shí)有助于提升用戶(hù)的滿(mǎn)意度、信任度和忠誠(chéng)度，使推薦系統(tǒng)的性能得到充分發(fā)揮，盡可能實(shí)現(xiàn)由效用向?qū)嶋H收益的轉(zhuǎn)化[4-5]。

推薦解釋按其有無(wú)交互功能，可以分為靜態(tài)推薦解釋和動(dòng)態(tài)推薦解釋兩種形式[6]。靜態(tài)推薦解釋是指僅以文字、圖片等形式向用戶(hù)對(duì)所推薦的信息做出解釋說(shuō)明，它是一種單向的信息傳遞方式，用戶(hù)只能一次性了解推薦的原因。動(dòng)態(tài)推薦解釋是基于會(huì)話(huà)的推薦解釋?zhuān)侵竿扑]系統(tǒng)與用戶(hù)之間具有某種形式的交互界面，用戶(hù)可以通過(guò)該界面與推薦系統(tǒng)甚至直接與商家進(jìn)行反復(fù)溝通。靜態(tài)推薦解釋在向用戶(hù)進(jìn)行推薦時(shí)是一種單向推薦模式，這就好比信號(hào)傳輸系統(tǒng)里的單工傳輸，意味著系統(tǒng)推薦什么就是什么，用戶(hù)要么選擇購(gòu)買(mǎi)要么選擇不買(mǎi)，用戶(hù)和系統(tǒng)之間不能實(shí)時(shí)的雙向交流。而動(dòng)態(tài)推薦解釋可以促成用戶(hù)與系統(tǒng)之間形成一種良性互動(dòng)的循環(huán)，從而提高推薦信息的質(zhì)量和優(yōu)化推薦系統(tǒng)的效果，最終有利于用戶(hù)接受并持續(xù)采用[7,12]。

(二)傳播說(shuō)服理論

傳播說(shuō)服理論是美國(guó)心理學(xué)家、傳播學(xué)家霍夫蘭德于1959年提出[8]。Burgoon等[9]在隨后的研究中將說(shuō)服過(guò)程看成是一種信息傳遞的過(guò)程，也就是指說(shuō)服者通過(guò)某種形式向說(shuō)服對(duì)象表達(dá)和傳遞信息，旨在引起目標(biāo)對(duì)象產(chǎn)生相應(yīng)的心理變化，從而實(shí)現(xiàn)其認(rèn)知調(diào)整和態(tài)度轉(zhuǎn)變的過(guò)程。傳統(tǒng)說(shuō)服理論認(rèn)為，說(shuō)服是指行為者基于某出發(fā)點(diǎn)耐心地向?qū)Ψ秸f(shuō)理，希望對(duì)方能認(rèn)可并接受自己的觀點(diǎn)；換句話(huà)說(shuō)，說(shuō)服是指說(shuō)服者希望使被說(shuō)服者的觀點(diǎn)、態(tài)度和行為都朝特定方向改變，或者是一種至少能影響被說(shuō)服者行為意向的溝通。

說(shuō)服是一個(gè)相當(dāng)重要的概念，許多學(xué)科都使用它或使用過(guò)與它相似的概念，如勸說(shuō)、勸導(dǎo)和勸服等[8-9]。大眾傳播學(xué)領(lǐng)域，日本學(xué)者竹內(nèi)郁郎認(rèn)為，當(dāng)傳言者為實(shí)現(xiàn)一定意圖時(shí)的傳播即為勸服傳播[10]。社會(huì)心理學(xué)方面，當(dāng)涉及到要改變?nèi)藗兊纳鐣?huì)認(rèn)知和態(tài)度時(shí)，美國(guó)學(xué)者White認(rèn)為應(yīng)該通過(guò)勸導(dǎo)方法[11]。這里的“勸導(dǎo)”、“勸服”，都是與“說(shuō)服”相近的概念。說(shuō)服學(xué)發(fā)展到現(xiàn)在，無(wú)論是西方還是東方都一致強(qiáng)調(diào)說(shuō)服者在說(shuō)服過(guò)程中的主導(dǎo)地位，即便是在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的信息時(shí)代，信息傳播者依然掌握著信息傳播的主動(dòng)權(quán)和控制權(quán)。有學(xué)者從信息加工學(xué)的視角對(duì)傳播說(shuō)服理論加以解讀，認(rèn)為信源、信息、信道和信宿都是對(duì)受眾產(chǎn)生影響的構(gòu)成元素，并指出信源應(yīng)該是可信賴(lài)并且專(zhuān)業(yè)的；信息則是指實(shí)質(zhì)內(nèi)容的某種具體呈現(xiàn)形式；信道則是指便捷快速傳播介質(zhì)；信宿是相對(duì)于信源而言的，是信息動(dòng)態(tài)運(yùn)行一個(gè)周期的最終環(huán)節(jié)[12]。在本文所要重點(diǎn)研究的推薦解釋系統(tǒng)中，這里的信宿指的就是網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)，用戶(hù)的反饋與評(píng)價(jià)決定了推薦解釋的效果。

(三)研究模型

推薦系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在電商網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)、生活服務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎等平臺(tái)。一個(gè)好的推薦系統(tǒng)不僅需要準(zhǔn)確地把握用戶(hù)的需求，推薦給用戶(hù)想要的內(nèi)容，更需要學(xué)會(huì)與用戶(hù)溝通，了解用戶(hù)心理，以用戶(hù)容易接受的方式給出適當(dāng)?shù)耐扑]解釋。結(jié)合上面的理論分析，基于傳播說(shuō)服理論，本文重點(diǎn)考察“推薦解釋”對(duì)消費(fèi)者行為意向的影響機(jī)制，并建立如圖1所示研究模型。

三、實(shí)驗(yàn)一：有/無(wú)推薦解釋對(duì)用戶(hù)行為意向的影響

(一)研究假設(shè)

用戶(hù)的信任常被視為影響消費(fèi)者行為意向的一個(gè)重要因素，研究一主要考察不同產(chǎn)品信任度下，亞馬遜商家的“推薦解釋”對(duì)用戶(hù)行為意向的影響。Greene和Morgan等[13]在衡量用戶(hù)行為意向時(shí)采用其行為發(fā)生的可能性大小來(lái)度量，即用戶(hù)愿意采納推薦并購(gòu)買(mǎi)商品的可能程度。在此基礎(chǔ)上，Morales[14]等將行為意向定義為消費(fèi)者看到推薦信息后，愿意接受該推薦商品的意愿程度。綜上，本文將采納意向定義為用戶(hù)認(rèn)可推薦解釋并愿意接受推薦信息的意愿程度。購(gòu)買(mǎi)意向的概念類(lèi)似于采納意向，只不過(guò)購(gòu)買(mǎi)意向是針對(duì)推薦商品而言，而采納意向是針對(duì)推薦本身(包括推薦系統(tǒng)和推薦信息)而言。

圖1 研究模型

有研究指出，在正常網(wǎng)購(gòu)情況下，消費(fèi)者對(duì)陌生產(chǎn)品或沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)和體驗(yàn)過(guò)的產(chǎn)品缺乏信任感，對(duì)推薦系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生的推薦信息更是如此，此時(shí)推薦系統(tǒng)通過(guò)推薦解釋向消費(fèi)者說(shuō)明推薦原因，有可能降低用戶(hù)的不信任感[5-6,14]。與此同時(shí)，Wang[15]等指出消費(fèi)者對(duì)行為結(jié)果感覺(jué)到不確定的程度就是特定情形下消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知水平的度量，感知不確定性越大，損失風(fēng)險(xiǎn)概率隨之增大。一旦感知到風(fēng)險(xiǎn)存在，用戶(hù)的行為意向就會(huì)受到阻礙，這是因?yàn)榻^大多數(shù)用戶(hù)有根深蒂固的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避意識(shí)[16]。據(jù)此本文推測(cè)當(dāng)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品感到信任度低時(shí)，商家的“推薦解釋”會(huì)增加推薦系統(tǒng)的“透明度”，從而降低消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)，由此會(huì)產(chǎn)生更高的采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向。據(jù)此，相比無(wú)推薦解釋?zhuān)疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H1a：在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信任度低的情境下，推薦解釋能給消費(fèi)者帶來(lái)更高的采納意向。

H1b：在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信任度低的情境下，推薦解釋能給消費(fèi)者帶來(lái)更高的購(gòu)買(mǎi)意向。

信任在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域中主要指買(mǎi)方對(duì)賣(mài)方產(chǎn)品的信任問(wèn)題，Robert等[17]的研究指出，信任的基礎(chǔ)是誠(chéng)實(shí)守信，信任是交易雙方彼此對(duì)對(duì)方的誠(chéng)實(shí)可靠性有信心。Garbarino等[18]的研究認(rèn)為，產(chǎn)品信任就是客戶(hù)在眾多的同類(lèi)產(chǎn)品中，對(duì)其中某一產(chǎn)品特別有信心的態(tài)度，或者在購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)相信該品牌商品能給自己帶來(lái)的安全感、信賴(lài)感。

消費(fèi)者心理學(xué)指出，信任不只對(duì)行為產(chǎn)生直接影響，也會(huì)通過(guò)感知風(fēng)險(xiǎn)間接影響作用行為，用戶(hù)只有在對(duì)某商品有充分的了解和足夠的信任之后才會(huì)降低感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而間接影響行為意向[13,19]。基于此，本文推測(cè)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)商家使消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品和推薦平臺(tái)產(chǎn)生某種信任感和依賴(lài)性時(shí)，會(huì)促使其降低感知風(fēng)險(xiǎn)，并使其購(gòu)買(mǎi)意愿得到提升。根據(jù)傳播說(shuō)服理論，推薦系統(tǒng)之所以引入推薦解釋機(jī)制，目的在于說(shuō)服消費(fèi)者相信其所推薦的產(chǎn)品是用戶(hù)所需要的，并確保該推薦產(chǎn)品信息真實(shí)、質(zhì)量可靠，以消除顧客的疑慮[19]。這種解釋機(jī)制對(duì)于不熟悉該產(chǎn)品的消費(fèi)者進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)決策尤為重要，然而，對(duì)于有過(guò)該產(chǎn)品使用體驗(yàn)并相信其質(zhì)量可靠的老客戶(hù)而言，其作用力相對(duì)減弱，因?yàn)榇藭r(shí)消費(fèi)者對(duì)是否購(gòu)買(mǎi)所推薦的商品早已有了自己的“主意”[20]。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2a：在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信任度高的情境下，推薦解釋對(duì)消費(fèi)者采納意向的提升作用不明顯。

H2b：在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品信任度高的情境下，推薦解釋對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意向的提升作用不明顯。

(二)研究方法與研究設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)一主要采用2(產(chǎn)品信任度：高信任度、低信任度)×2(推薦解釋?zhuān)河型扑]解釋、無(wú)推薦解釋)的組間設(shè)計(jì)，由此形成4份可做比較的情景問(wèn)卷。出于使調(diào)查具備隨機(jī)性考量，在分發(fā)前對(duì)4個(gè)版本問(wèn)卷以隨機(jī)的方式打亂其順序，以確保每位被調(diào)查者都有可能被分配到4個(gè)實(shí)驗(yàn)情景中的一個(gè)，同時(shí)要求被試假想自己對(duì)于該組情景描述情況有一定了解之后對(duì)相關(guān)問(wèn)題再做回答。分別以隨機(jī)的方式選擇南方三所高校(其中985、211和普通高校各一所)大學(xué)生為調(diào)查對(duì)象，之所以選擇此樣本，是因?yàn)榇髮W(xué)生在網(wǎng)購(gòu)群體中所占比重較大，且由于大學(xué)生接受新事物的能力相對(duì)較強(qiáng)，對(duì)推薦解釋信息的呈現(xiàn)形式有一定了解，因此選擇這樣的樣本比較具有代表性。以年級(jí)為單位，分發(fā)的問(wèn)卷數(shù)總共300份，除去回答不完整和無(wú)網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷的問(wèn)卷，最終得到257份有效問(wèn)卷，有效回收率為85.67%。我們將圖書(shū)作為推薦產(chǎn)品，是因?yàn)閬嗰R遜經(jīng)常采用推薦解釋?zhuān)瑫r(shí)在校大學(xué)生對(duì)圖書(shū)的需求較大，并且具備一定購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)。

被解釋變量采納意向主要參照馬慶國(guó)等[20]的研究，以“你是否可能采納；你是否傾向于采納；你是否愿意采納”三個(gè)測(cè)度項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量；購(gòu)買(mǎi)意向根據(jù)Verlegh等[21]的三個(gè)測(cè)度項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量，以“你是否認(rèn)為該商品好；你是否喜歡該商品；你是否打算購(gòu)買(mǎi)該商品”來(lái)測(cè)量。問(wèn)卷采用Likert 7點(diǎn)評(píng)分，題項(xiàng)中的1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”。問(wèn)卷最后一部分是關(guān)于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的測(cè)量，包括被測(cè)者的性別、年齡、收藏次數(shù)和網(wǎng)購(gòu)次數(shù)等。

(三)結(jié)果分析

1.操控性檢驗(yàn)

采用SPSS23.0軟件對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。對(duì)于信任度的測(cè)量，主要參照Yang和Pang等[22]的研究。需要強(qiáng)調(diào)的是本研究主要測(cè)試的目標(biāo)針對(duì)產(chǎn)品本身信任度，而未考慮電商平臺(tái)或網(wǎng)絡(luò)商家等方面的信任情況。通過(guò)測(cè)量受試者對(duì)產(chǎn)品的信任情況來(lái)檢視我們對(duì)產(chǎn)品信任度的操控達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，結(jié)果表明產(chǎn)品高信任度情景下的參數(shù)值(M1=5.30)顯著比低信任度情景(M2=2.70)(F=111.343，p<0.001)要大，操控達(dá)到預(yù)期。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

取采納意向三個(gè)測(cè)度項(xiàng)的平均值和購(gòu)買(mǎi)意向三個(gè)測(cè)度項(xiàng)的平均值為被解釋變量進(jìn)行分析，理由在于采納意向(Cronbach’s α=0.812)和購(gòu)買(mǎi)意向(Cronbach’s α=0.839)的各測(cè)度項(xiàng)信度值均較高，適可以做平均化處理。通過(guò)ANOVA分析發(fā)現(xiàn)用戶(hù)在產(chǎn)品高信任情景下對(duì)采納意向(M1=4.669)和購(gòu)買(mǎi)意向(M2=4.322)的均值顯著比在產(chǎn)品低信任情景下的采納意向(M1=2.400)和購(gòu)買(mǎi)意向(M2=2.578)要高。同時(shí)，信任度和有無(wú)推薦解釋對(duì)采納意向(F=25.832,p<0.05)和購(gòu)買(mǎi)意向(F=14.512,p<0.05)的交互作用顯著，如表1所示。

表1 信任度對(duì)推薦解釋與采納意向和 購(gòu)買(mǎi)意向的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

接下來(lái)，將產(chǎn)品信任度分為高信任度和低信任度兩組進(jìn)行討論，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：針對(duì)采納意向，在用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度高的情況下，有推薦解釋組(M1=5.034)比無(wú)推薦解釋組(M2=4.840)沒(méi)有顯著帶來(lái)更高的采納意向(F=0.965,p>0.05)；而在用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度低的情況下，有推薦解釋組(M1=2.671)比無(wú)推薦解釋組(M2=4.322)顯著帶來(lái)更高的采納意向(F=9.263,p<0.05)。分析結(jié)果如圖2所示，假設(shè)H1a和H2a得到驗(yàn)證。

圖2 產(chǎn)品信任度對(duì)采納意向的影響

同樣地，針對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向，在用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度高的情況下，有推薦解釋組(M1=4.831)比無(wú)推薦解釋組(M2=4.742)沒(méi)有顯著帶來(lái)更高的購(gòu)買(mǎi)意向(F=0.371,p>0.05)；而在用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度低的情況下，有推薦解釋組(M1=2.570)比無(wú)推薦解釋組(M2=3.590)帶來(lái)更高的購(gòu)買(mǎi)意向(F=4.858,p<0.05)。結(jié)果如圖3所示，假設(shè)H1b和H2b成立。

圖3 產(chǎn)品信任度對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向的影響

四、實(shí)驗(yàn)二：動(dòng)/靜態(tài)推薦解釋對(duì)消費(fèi)者行為意向的影響

(一)研究假設(shè)

1.動(dòng)/靜態(tài)推薦解釋對(duì)行為意向的影響

不同的推薦解釋方式會(huì)對(duì)消費(fèi)者行為意向產(chǎn)生差異化的影響，有的學(xué)者證實(shí)過(guò)推薦系統(tǒng)的交互性能對(duì)用戶(hù)采納意向的構(gòu)成重要影響[5,23]。根據(jù)傳播說(shuō)服理論，在線(xiàn)的信息傳播過(guò)程中，用戶(hù)接受信息時(shí)可能引發(fā)態(tài)度發(fā)生改變，從而形成了被說(shuō)服的結(jié)果，認(rèn)知、情感和行為意向構(gòu)成了對(duì)這種態(tài)度的描述性分解[3,24]。從信息傳播效果上看，由于動(dòng)態(tài)推薦解釋方式是一種雙向信息溝通方式，通過(guò)該方式，消費(fèi)者與商家可以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)實(shí)時(shí)互動(dòng)，從而能即時(shí)解決消費(fèi)者在主動(dòng)搜索商品或被動(dòng)接受推薦信息時(shí)遇到的各種疑問(wèn)與困惑[22,24]。與之相比，靜態(tài)推薦解釋無(wú)法達(dá)到這種推薦效果。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3：相比靜態(tài)推薦解釋?zhuān)瑒?dòng)態(tài)推薦解釋將帶來(lái)更高的用戶(hù)采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向。

2.產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用

產(chǎn)品涉入度是指用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的重視程度或者是產(chǎn)品對(duì)個(gè)人的重要性[24]。有研究證實(shí)，涉入度不同會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信息形成不同的處理方式，通常對(duì)于高涉入度產(chǎn)品，用戶(hù)會(huì)更仔細(xì)、全面地了解產(chǎn)品信息；與此相反對(duì)于低涉入度產(chǎn)品，用戶(hù)往往只是通過(guò)簡(jiǎn)單的線(xiàn)索來(lái)對(duì)產(chǎn)品信息進(jìn)行判斷[15]。產(chǎn)品涉入度的高低在用戶(hù)心理活動(dòng)上主要體現(xiàn)為認(rèn)知過(guò)程復(fù)雜度的高低，對(duì)一般用戶(hù)應(yīng)對(duì)方式而言，高涉入度與中心路徑相匹配，低涉入度與邊緣路徑相匹配[19,25]。高涉入度的用戶(hù)除了更加關(guān)注產(chǎn)品屬性信息，還會(huì)積極地搜索其它相關(guān)信息，通過(guò)獲取更多的幫助來(lái)提升自己的決策有效度，此種情況下，動(dòng)態(tài)推薦解釋的交互功能正好能迎合消費(fèi)者的需要；而低涉入度的用戶(hù)往往傾向于選擇最小化的身心付出，不愿意耗費(fèi)太多的認(rèn)知資源，此時(shí)推薦解釋的形式甚至有無(wú)對(duì)消費(fèi)者的行為意向都不會(huì)構(gòu)成太大的影響[25]。依據(jù)以上推理，本文提出以下假設(shè)：

H4：相比低產(chǎn)品涉入度，高產(chǎn)品涉入度的消費(fèi)者對(duì)有推薦解釋的采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向更高。

H5a：推薦解釋的不同形式對(duì)采納意向的影響受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用。具體而言，針對(duì)高產(chǎn)品涉入度的消費(fèi)者，動(dòng)態(tài)推薦解釋比靜態(tài)推薦解釋帶來(lái)更高的采納意向；而針對(duì)低產(chǎn)品涉入度的消費(fèi)者，這種差異不明顯。

H5b：推薦解釋的不同形式對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向的影響受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用。具體而言，針對(duì)高產(chǎn)品涉入度的消費(fèi)者，動(dòng)態(tài)推薦解釋比靜態(tài)推薦解釋帶來(lái)更高的購(gòu)買(mǎi)意向；而針對(duì)低產(chǎn)品涉入度的消費(fèi)者，這種差異不明顯。

(二)研究方法與研究設(shè)計(jì)

本實(shí)驗(yàn)采用2(推薦解釋形式：動(dòng)態(tài)推薦解釋、靜態(tài)推薦解釋)×2(產(chǎn)品涉入度：高涉入度、低涉入度)二階因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。解釋形式采用參與者組間設(shè)計(jì)，產(chǎn)品涉入度采用參與者組內(nèi)設(shè)計(jì)，最終形成兩種類(lèi)型的問(wèn)卷。調(diào)查方法與對(duì)象同實(shí)驗(yàn)一。分發(fā)問(wèn)卷共200份，篩除無(wú)網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷以及回答不完整的問(wèn)卷，最終得到160份有效問(wèn)卷，有效回收率達(dá)80%。產(chǎn)品涉入度采用Kapferer等[26]的四個(gè)題項(xiàng)，如“我購(gòu)買(mǎi)該產(chǎn)品前會(huì)咨詢(xún)其他人的意見(jiàn)”等。采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向測(cè)度項(xiàng)與實(shí)驗(yàn)一相同。量表的信度系數(shù)全都大于0.8，故可將這些指標(biāo)的測(cè)度項(xiàng)分別進(jìn)行平均化處理以便于進(jìn)行后面的數(shù)據(jù)分析。

我們以京東商城客戶(hù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，京東商城上的推薦系統(tǒng)含有靜態(tài)推薦解釋和動(dòng)態(tài)推薦解釋兩種形式，靜態(tài)推薦解釋是以文字和圖片對(duì)推薦理由進(jìn)行的解釋說(shuō)明，如“猜你喜歡……”；動(dòng)態(tài)推薦解釋是通過(guò)一款叫“京東咚咚”的社交軟件實(shí)現(xiàn)，這款軟件類(lèi)似于淘寶的阿里旺旺和騰訊的QQ軟件，客戶(hù)可以通過(guò)該軟件與商家進(jìn)行咨詢(xún)、反饋等實(shí)時(shí)交流互動(dòng)，以便及時(shí)解決購(gòu)物過(guò)程中所遇到的各種困難和問(wèn)題。我們先對(duì)20名經(jīng)常網(wǎng)購(gòu)的本科生和碩士生進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)，通過(guò)列舉若干具體操作，讓受試者對(duì)兩種推薦解釋形式在購(gòu)買(mǎi)不同商品(重要或不重要)時(shí)所起的作用進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)被試一致認(rèn)為當(dāng)購(gòu)買(mǎi)重要(高涉入度)的商品時(shí)，一般都會(huì)選擇通過(guò)京東咚咚與商家進(jìn)行溝通，以了解更加具體的情況。因此，我們初步認(rèn)為動(dòng)態(tài)推薦解釋比靜態(tài)推薦解釋對(duì)消費(fèi)者采納和購(gòu)買(mǎi)意向有不同程度的影響。

(三)結(jié)果分析

1.操控性檢驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)二主要考察在用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度低情況下的推薦解釋影響研究。為此我們先對(duì)產(chǎn)品信任度進(jìn)行了操控，結(jié)果表明用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的信任度均值為3.64，顯著(t=50.643,p<0.05)小于中間值4，與預(yù)期相符。接下來(lái)，對(duì)用戶(hù)關(guān)于推薦解釋形式的影響進(jìn)行操控，結(jié)果表明用戶(hù)對(duì)推薦解釋形式的反應(yīng)存在顯著差異(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=4.823, M靜態(tài)推薦解釋=4.154, F=7.267,p<0.05)。參照Gevorgyan和Manucharova[27]的做法，我們對(duì)產(chǎn)品涉入度的4個(gè)測(cè)度項(xiàng)計(jì)算均值，以4為參照值，高產(chǎn)品涉入度(得分值>4)用“0”表示，低產(chǎn)品涉入度(得分值≤4)用“1”表示，最后得到高產(chǎn)品涉入度樣本79個(gè)，低產(chǎn)品涉入度樣本81個(gè)。產(chǎn)品涉入度作出變換后，對(duì)其進(jìn)行操控性實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)高涉入度用戶(hù)得分均值 (M1=5.265)顯著高于低涉入度(M2=3.376)用戶(hù)(t=17.512,p<0.05)。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

通過(guò)ANOVA分析發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)動(dòng)態(tài)推薦解釋組的采納意向(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=5.087, M靜態(tài)推薦解釋=4.438, F=8.635p<0.05)和購(gòu)買(mǎi)意向(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=4.867, M靜態(tài)推薦解釋=4.216, F=7.436,p<0.05)顯著高于靜態(tài)推薦解釋組。假設(shè)H3成立，分析結(jié)果如圖4所示。

同樣，我們對(duì)產(chǎn)品涉入度進(jìn)行ANONA分析，發(fā)現(xiàn)高涉入度組的采納意愿(M高產(chǎn)涉入度=5.215, M低涉入度=4.362, F=15.012,p<0.05)和購(gòu)買(mǎi)意向(M高涉入度=5.072, M低涉入度=4.168, F=15.141,p<0.05)顯著高于低涉入度組。分析結(jié)果見(jiàn)圖5所示，假設(shè)H4成立。

圖4 推薦解釋形式對(duì)采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向的影響

圖5 產(chǎn)品涉入度對(duì)采納意向和購(gòu)買(mǎi)意向的影響

接著，對(duì)產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表2所示，推薦解釋形式與產(chǎn)品涉入度對(duì)用戶(hù)采納意向(F=8.071,p<0.05)和購(gòu)買(mǎi)意向(F=5.322,p<0.05)的交互作用均顯著。

表2 產(chǎn)品涉入度對(duì)推薦解釋形式與采納意向和 購(gòu)買(mǎi)意向的調(diào)節(jié)檢驗(yàn)

然后，將產(chǎn)品涉入度分為高涉入度、低涉入度兩組進(jìn)行對(duì)比分析，分析結(jié)果表明在低涉入度組中，推薦解釋形式對(duì)采納意向的影響差異不顯著(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=5.240, M靜態(tài)推薦解釋=4.260, F=0.097,p>0.05)；而在高涉入度組中，推薦解釋形式對(duì)采納意愿的影響差異顯著(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=3.730, M靜態(tài)推薦解釋=3.473, F=14.432,p<0.05)。結(jié)果如圖6所示，假設(shè)H5a成立。

同樣地，針對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向，在低涉入度組中，推薦解釋形式對(duì)購(gòu)買(mǎi)意向的影響差異不顯著(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=3.614, M靜態(tài)推薦解釋=3.363, F=0.312,p>0.05)；而在高涉入度組中，推薦解釋形式對(duì)采納意愿的影響差異顯著(M動(dòng)態(tài)推薦解釋=5.351, M靜態(tài)推薦解釋=3.870, F=10.625,p<0.05)。結(jié)果如圖7所示，假設(shè)H5b成立。

圖6 產(chǎn)品涉入度對(duì)推薦解釋形式與采納意向的調(diào)節(jié)作用

圖7 產(chǎn)品涉入度對(duì)推薦解釋形式與購(gòu)買(mǎi)意向的調(diào)節(jié)作用

五、研究結(jié)論與意義

研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度低時(shí)，推薦解釋能顯著提高用戶(hù)的采納和購(gòu)買(mǎi)意向；而當(dāng)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品信任度高時(shí)，有無(wú)推薦解釋對(duì)用戶(hù)采納和購(gòu)買(mǎi)意向的影響無(wú)顯著差異。同時(shí)，推薦解釋的兩種不同形式(即動(dòng)/靜態(tài)推薦解釋)對(duì)采納和購(gòu)買(mǎi)意向的影響受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用，即對(duì)于產(chǎn)品涉入度高的用戶(hù)，動(dòng)態(tài)推薦解釋比靜態(tài)推薦解釋更能促進(jìn)用戶(hù)的采納和購(gòu)買(mǎi)意向，但對(duì)于產(chǎn)品涉入度低的用戶(hù)，兩種推薦解釋形式對(duì)用戶(hù)采納和購(gòu)買(mǎi)意向的影響無(wú)顯著差異。本文的研究意義主要體現(xiàn)為以下兩個(gè)方面：

從理論方面來(lái)看，本研究結(jié)果表明推薦解釋作為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，對(duì)用戶(hù)的決策依據(jù)具有不可忽視的作用，合理而巧妙地利用推薦解釋有助于用戶(hù)獲取相關(guān)決策信息，從而提升對(duì)推薦信息及商品的采納和購(gòu)買(mǎi)意向。然而，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)推薦系統(tǒng)的研究主要集中在推薦算法上，要么針對(duì)原有推薦算法提出改進(jìn)方案，要么試圖通過(guò)開(kāi)發(fā)新的算法以改善推薦效果，這種以算法為中心的研究思路難以突破其自身的局限性，即單純依靠改進(jìn)算法并不能使推薦的認(rèn)可度得到同步提升。這主要是因?yàn)橥扑]系統(tǒng)面向的是“機(jī)器”，主要關(guān)注推薦算法、CPU、內(nèi)存等計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)的“硬”問(wèn)題，而推薦解釋面向的是“人”，主要關(guān)注用戶(hù)的行為與心理[28]。基于此，本文遵從電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)由以“算法”為中心向以“用戶(hù)”為中心演進(jìn)的理論探索路線(xiàn)[29]，從管理學(xué)視角，引入傳播說(shuō)服理論，結(jié)合產(chǎn)品信任度和產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，分析推薦解釋對(duì)用戶(hù)行為意向的影響過(guò)程和內(nèi)在機(jī)理。本研究從另一視角為推薦系統(tǒng)及解釋機(jī)制的研究開(kāi)辟了新的路徑，研究成果彌補(bǔ)了推薦系統(tǒng)領(lǐng)域研究的不足，對(duì)后續(xù)相關(guān)工作的開(kāi)展具有重要的理論意義。

從實(shí)踐方面來(lái)看，本研究通過(guò)厘清推薦解釋的不同形式、產(chǎn)品信任度和產(chǎn)品涉入度等不同因素對(duì)用戶(hù)行為意向的影響，基于實(shí)證數(shù)據(jù)得出相對(duì)確切的研究結(jié)論，能對(duì)電商企業(yè)合理開(kāi)發(fā)以及網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)有效使用推薦解釋的功能提供啟示與指導(dǎo)。主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：(1)電商企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)推薦系統(tǒng)中推薦解釋功能的開(kāi)發(fā)。在很多電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，算法只為用戶(hù)提供一份個(gè)性化的推薦列表作為結(jié)果，而難以向用戶(hù)解釋為什么要給出這樣的推薦。缺乏可解釋性的推薦系統(tǒng)降低了推薦結(jié)果的可信度，進(jìn)而影響其推薦功能的實(shí)際應(yīng)用效果。(2)推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者應(yīng)對(duì)推薦解釋不同形式的設(shè)計(jì)有充分的考慮。到底是選擇開(kāi)發(fā)具有靜態(tài)或動(dòng)態(tài)推薦解釋功能的推薦系統(tǒng)，還是開(kāi)發(fā)具備動(dòng)/靜態(tài)相結(jié)合的推薦解釋功能的推薦系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)人員應(yīng)依據(jù)待開(kāi)發(fā)電商平臺(tái)的規(guī)模、定位以及將要面向的主流用戶(hù)而定。(3)網(wǎng)絡(luò)商品購(gòu)買(mǎi)者應(yīng)對(duì)推薦解釋運(yùn)行的機(jī)制有一定的了解。不同電商平臺(tái)中推薦解釋有不同的表現(xiàn)形式和運(yùn)行機(jī)制，如亞馬遜商城、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等都以文字形式展現(xiàn)推薦解釋功能，天貓網(wǎng)有時(shí)根本不提供文字性的推薦解釋?zhuān)侵苯右詧D片形式列出所推薦的關(guān)聯(lián)商品。另外，淘寶的阿里旺旺和京東的京東咚咚都可通過(guò)與用戶(hù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互，了解這些不同的推薦解釋運(yùn)行機(jī)制，有助于電子商務(wù)用戶(hù)提升購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中的決斷力。