基于信息質(zhì)量視角的在線商品評論有效性研究分析

解一涵 林萍 王曉梅

摘要：在線商品評論已成為消費者購物決策的重要信息，在一定程度上彌合在線購物期望與實際購物體驗可能存在的差距。然而，信息片面化、虛假評論、身份隱匿，參差不齊的在線商品評論對購物者決策的影響力有多大？本文從信息源質(zhì)量、信息內(nèi)容質(zhì)量、信息表達形式質(zhì)量三個維度分析我國在線商品評論的研究現(xiàn)狀，并提出后續(xù)研究方向。

關(guān)鍵詞：信息質(zhì)量；在線商品評論；有效性

引言

信息質(zhì)量是對信息產(chǎn)品滿足信息消費者需求程度的衡量，是信息用戶對通過信息搜索與獲取過程所獲信息內(nèi)容固有特性（明示的、隱含的或必須履行的）、系統(tǒng)功能和服務(wù)性能的主觀特性、信息需求或期望滿足程度的一種全面、綜合評價。國內(nèi)外學(xué)者基于用戶視角，從信息源、信息內(nèi)容、信息形式，或語法、語義，或信息價值、系統(tǒng)技術(shù)功能、服務(wù)交互品質(zhì)、感官心理體驗等維度建立了成熟的信息質(zhì)量評價指標(biāo)體系，在互聯(lián)網(wǎng)健康、在線醫(yī)療、知識問答社區(qū)、移動圖書館應(yīng)用等領(lǐng)域開展了較多的探討。

在線商品評論一方面能夠為用戶購買決策提供參考，高質(zhì)量的信息能夠補償感官體驗缺失，從而減少購物決策過程中的風(fēng)險。另一方面企業(yè)通過與用戶有效互動實現(xiàn)銷售利潤的增加。然而在線商品評論超負荷、碎片化、稀疏性導(dǎo)致效用小、參考價值低，增加了用戶購物決策過程中篩選信息的成本。對商家而言，從碎片化、口語化的文本信息中提取用戶對商品質(zhì)量及服務(wù)的滿意度是提升商品品質(zhì)、增加用戶黏度的重要議題，但同時也面臨著重重挑戰(zhàn)：從文本中準(zhǔn)確識別虛假評論、惡意評論，根據(jù)用戶的信息采納偏好對商品評論有效性進行排序，通過圖片和視頻內(nèi)容準(zhǔn)確識別用戶評論焦點，等等。因此，基于信息質(zhì)量視角的在線商品評論的有效性成為用戶和商家共同關(guān)注的焦點。

1、在線商品評論研究概況

本文按照術(shù)語學(xué)要求，對主題名、提名或關(guān)鍵詞出現(xiàn)相關(guān)檢索詞的文獻進行收集，選取CNKI的SCI來源期刊、EI來源期刊、核心期刊、CSSCI、CSCD為檢索對象，以“在線評論”、“商品評論”、“有效性”、“有用性”、“消費者評論”等為關(guān)鍵詞進行檢索，并對數(shù)據(jù)庫中與在線商品評論有效性主題無關(guān)文獻進行剔除，共獲得194篇期刊論文（數(shù)據(jù)收集截止到2019年2月27日），其主題分布見圖1。

初步研究發(fā)現(xiàn)，在線商品評論有效性的研究已經(jīng)廣泛滲透于經(jīng)濟與管理科學(xué)、信息科技、社會科學(xué)、基礎(chǔ)科學(xué)和工程科技等領(lǐng)域，且關(guān)注度在不斷上升。2010年郝媛媛等首先以體驗型商品電影為對象研究在線評論有用性的影響因素，學(xué)者們在研究初期主要使用文本挖掘的方式提取在線商品評論的熱點，分析評論熱點對消費者購物決策可能產(chǎn)生的影響。隨后，學(xué)者們提取在線商品評論的情感特征，分析情感正負極性的分布對于用戶信息采納的影響。在研究方法方面，TF-IDF、LDA等方法均被廣泛應(yīng)用于在線商品評論文本預(yù)處理，進一步提高話題提取的準(zhǔn)確性，新興的機器學(xué)習(xí)方法也開始應(yīng)用于在線商品評論的研究。為了挖掘在線商品評論有效性的影響因素，學(xué)者將有用性投票數(shù)或有用投票占總投票數(shù)的比率作為因變量，采用多元回歸方程、結(jié)構(gòu)方程等方法，分析了評論者信息披露、評論者信譽、評論時效、評論情感極性、語義深度等對評論有效性的影響程度。

2、信息源質(zhì)量對在線商品評論有效性影響

在購買商品之前，消費者參考的商品評論信息源主要是商品購買者使用后發(fā)表的感知價值，但實際上在線商品評論的口碑傳播是多渠道的、多途徑的，來源平臺差異性和評論主體身份差異性帶來了可信度高低不一致的問題。

2.1 信息交流平臺差異性

信息交流平臺質(zhì)量主要考慮平臺是否是消費者長期購買和使用的，具有依賴性；平臺的可信性則體現(xiàn)為平臺交易及其在線評論的有效性是否獲得普遍認可；平臺的相關(guān)性則與平臺功能即專業(yè)化程度有關(guān)。在線商品評論是用戶購買后的經(jīng)驗交流，主要出現(xiàn)在交易網(wǎng)站或交易平臺，還可以通過報刊、新聞、論壇、博客、微博、微信、APP等方式進行傳播。目前學(xué)者對于在線商品評論的研究分為體驗型商品和搜索型商品，搜索型商品的研究集中于淘寶、亞馬遜、京東等，而體驗型商品數(shù)據(jù)主要來源于美團、YELP、TripAdvisor等點評型網(wǎng)站。研究結(jié)果表明消費者對來自第三方平臺和消費者自建平臺的評論感知有用新均高于賣家平臺。

2.2 信息發(fā)布主體權(quán)威性

信息源主體由商家、專家、有購買經(jīng)驗的消費者等組成，他們使用感知到的商品價值來產(chǎn)生這些評價信息，這些信息的質(zhì)量取決于他們的專業(yè)水平、聲譽和權(quán)威性。很多研究表明，在線商品評論主觀來源最主要的影響因素是評論者的權(quán)威性，評論者個人的聲譽評價指標(biāo)、互聯(lián)網(wǎng)購物經(jīng)驗、網(wǎng)站累計信用級別影響用戶對在線商品評論的采納，消費者傾向于購買專家推薦、微博博主測評、淘寶達人的經(jīng)驗分享，因此含專家的評論比一次性評論的感知有用性更強；從社會網(wǎng)絡(luò)角度分析，評論者的網(wǎng)絡(luò)中心度、評論者的關(guān)系多樣性技能顯著影響評論有效性。

3、信息內(nèi)容質(zhì)量對在線商品評論有效性影響

購買決策過程中，用戶對所獲取的商品信息的內(nèi)容存在一定期望，信息內(nèi)容是感知信息質(zhì)量的影響因素。

3.1 在線商品評論可獲取性

在線商品評論信息面向的對象是社會所有群體：有學(xué)生、老年人、專業(yè)從業(yè)人員等，不同群體的評論接收者互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗差異直接影響評論接收者獲取評論信息的能力。對消費者購買決策起主導(dǎo)作用的是信息內(nèi)容的可獲取性和信息量的可獲取性。亞馬亞遜網(wǎng)站提供了豐富的評論者信息，主要包括個人特征，如排名、真名、居住地、愛好、評論總數(shù)、累計獲得有用性投票數(shù)等。美國點評網(wǎng)站Yelp提供評論者的平均星級、評論者發(fā)表評論綜述、評論者useful投票數(shù)、評論者cool投票數(shù)、評論者funny投票數(shù)。評論者信息披露越多，對于評論接收者的可參考價值也就越高。

3.2 在線商品評論及時性

在線商品評論及時性指一定時間內(nèi)感受到內(nèi)容價值的屬性。研究發(fā)現(xiàn)近期評論對及時購買決策更具吸引力，而長期評論對用戶的遠期購買決策更具影響力；評論發(fā)表的時間越晚，評論內(nèi)容越具有參考價值，進而評論有用性越大；評論者做出評論的時間和當(dāng)前閱讀評論時間的差值越小則時效性越高。追加評論傳遞的信息是在初次評價后使用一段時間，用戶對商品的感知價值，可能是高于之前的評價，也可能出現(xiàn)推翻前面評論的情況，矛盾性追加評論對商品評論的額感知有用性影響顯著。

3.3 在線商品評論整體性

在線商品評論的整體性是指評論所涵蓋信息的廣度。一條完整的商品評論信息應(yīng)包括商品、商家、電子商務(wù)平臺、物流服務(wù)四大主體評價對象，對商品的外觀、形狀、功能、性能及價格等；商家的服務(wù)態(tài)度、服務(wù)效率、對商品描述的客觀準(zhǔn)確性等；電子商務(wù)平臺的信息檢索功能、商品展示功能、平臺客服情況；物流服務(wù)的速度、態(tài)度、效率質(zhì)量等進行全方位評價。

3.4 在線商品評論相關(guān)性

評論的主題相關(guān)度，即評論內(nèi)容與商品主題的相關(guān)程度，通過評論的受眾群體、評價對象、評論與產(chǎn)品詞的相似度等進行信息質(zhì)量評價。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，評論內(nèi)容中涉及產(chǎn)品屬性的詞匯或近義詞出現(xiàn)頻率越高，則評論內(nèi)容與評論產(chǎn)品的相關(guān)度也就越高，包含信息量也越豐富；通過量化中文在線評論與評論主題之間的相關(guān)程度，則可以有效識別只具備評論者態(tài)度缺少評論對象的無效長文本評論。

3.5 在線商品評論情感性

評論文本包含的情感詞“很好、滿意、不錯、失望、差評”等能夠直接表達消費者對待產(chǎn)品的明確態(tài)度，情感極性往往作為在線商品評論有效性的指標(biāo)，對其他消費者購買決策有明顯的導(dǎo)向作用。相較于正面評論，在線商品的負面評論是消費者對產(chǎn)品或服務(wù)的不愉快體驗的傾訴，負面評論因其高診斷性而更容易受到其他消費者的重視和再傳播。另一方面，差評數(shù)量并不必然對消費者購買行為產(chǎn)生負向影響，只有當(dāng)負面線上評論文本內(nèi)容質(zhì)量較高時，差評數(shù)量才會降低消費者購買的可能性。同時，評論的情感極性矛盾，即同一評論內(nèi)部或初次評論與追加評論之間積極和消極信息同時存在并達到一定比例，將使消費者無法確定所評論商品的優(yōu)劣而難以抉擇。

4、信息表達形式質(zhì)量對在線商品評論有效性影響

表達水平是內(nèi)容創(chuàng)造過程中的語言使用和寫作風(fēng)格偏好，能夠代表用戶對信息的呈現(xiàn)方式的感知。在線商品評論的信息表達形式影響信息接受者感知有用性，便于理解、完整性高的商品評論信息有助于減少消費者購買決策風(fēng)險。

4.1 在線商品評論可理解性

對于文本評論來說，涉及到產(chǎn)品的外觀、功能、性能及消費者對產(chǎn)品的滿意程度和偏好情況的描述。學(xué)者對評論文本的長度、可理解性、商品有效性三者的關(guān)系展開探討，研究結(jié)果表明篇幅較長的信息通暢幫助消費者理解怎么使用以及在何種情況下使用等信息。因此評論的長短在某種程度上能夠減少商品質(zhì)量、性能屬性的不確定性。

4.2 在線商品評論完整性

在線商品評論中的“買家秀”、餐飲點評類產(chǎn)品的“曬圖”包含了大量的圖片評論，圖文并茂的表達形式為消費者提供了重要的參考價值。研究結(jié)果表明遠期消費者容易受到文字評論的影響，消費者與評論者社會距離較近時，其產(chǎn)品態(tài)度易受到圖片評論的影響。隨著4G、5G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，視頻也逐漸成為一種新興的評論表達形式，但目前研究中對于圖片、視頻評論包含的信息內(nèi)容挖掘工作尚存在不足。

5、總結(jié)與展望

國內(nèi)關(guān)于在線商品評論有效性的研究取得了一定的成果，為在線平臺改進商品評論排序、專業(yè)社區(qū)識別有效商品評論主體等，以提高在線商品評論對消費者的購物決策有效性和商家質(zhì)量改進的有效性。然而，現(xiàn)有的研究仍然比較分散，對在線商品評論有效性影響因素的系統(tǒng)性研究很少，對于在線商品評論有效性影響因素的變化沒有跟進分析，仍然有很多的研究空間。

5.1 多模態(tài)在線商品評論信息對其有效性的影響分析

在線商品評論有效性影響因素隨著消費者信息偏好和使用行為呈現(xiàn)動態(tài)變化。比如更多消費者在購物后愿意用圖片、短視屏的方式，與其他消費者分享購物體驗。圖片、視頻往往帶給人的視覺回沖效果強，比文字更有感染力，是除文字評論外另一類有價值的信息。現(xiàn)有研究尚未涉及圖片、視頻信息質(zhì)量對在線商品評論有效性的影響，需要今后研究中通過圖片、視頻挖掘技術(shù)，從評論中獲取文字評論所無法包含的信息內(nèi)容。

5.2 基于決策主體差異化的在線商品評論有效性影響分析

在線商品評論滿足于購物者、商家和在線交易平臺三方的信息需求，但三方的關(guān)注重點不同，消費者考慮的是商品是否與在線描述相符、是否與自身期望相符；商家關(guān)注的是在線商品評論反映了消費者滿意度的分布情況，作為質(zhì)量和服務(wù)提升的依據(jù)；信息交流平臺，包括在線交易平臺、社區(qū)等，更關(guān)注有效性信息的識別，從而提高平臺權(quán)威性、增強用戶黏度。因此，在線商品評論有效性對不同主體來說，其影響因素以及影響力大小是不同的，應(yīng)該建立差異化分析框架。

5.3 在線商品評論有效性因素的泛化性分析

對于商品評論有效性的實證研究局限于同類商品的不同平臺或是不同品牌展開。體驗類商品多選取電影為研究對象，搜索型商品以手機、電腦等數(shù)碼產(chǎn)品為典型研究對象。雖然選取以上幾類商品作為研究對象發(fā)現(xiàn)能夠得到較為顯著的在線商品評論有效性影響因素，但研究對象的選取還是過于片面，缺少商品類型的完整性。一方面，針對單一品類的在線商品評論有效性影響因素是否能適用于電子商務(wù)網(wǎng)站的全部商品評論還有待考證。另一方面，根據(jù)商品品類和功能的差異、挖掘在線商品評論有效性影響因素影響力差異化，能夠針對性提高評論有效性的篩選效果。

5.4 在線商品評論的互動效應(yīng)分析

在線商品評論呈現(xiàn)出回復(fù)率較低的現(xiàn)狀，評論信息的互動性差，消費者向評論者提出的問題難以得到解答。針對這一現(xiàn)象，電子商務(wù)平臺提供給消費者與已購買者交互的平臺，如淘寶網(wǎng)的“問大家”，消費者可以向4位已買過的人提4-40字的問題。問答對話涉及的商品評論內(nèi)容是用戶關(guān)注的“痛點”所在，能夠反應(yīng)出評論中未提及的商品信息卻又是消費者最想知道的，這部分研究目前還是空白，有待進一步展開。

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作者簡介：

解一涵，南京郵電大學(xué)管理學(xué)院，碩士研究生，索酷信息科技股份有限公司江蘇省研究生工作站，研究方向：預(yù)測與決策，網(wǎng)絡(luò)輿情；

林萍，南京郵電大學(xué)管理學(xué)院，江蘇現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)決策咨詢研究基地， 副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘，網(wǎng)絡(luò)輿情；

王曉梅，南京郵電大學(xué)管理學(xué)院，碩士研究生，索酷信息科技股份有限公司江蘇省研究生工作站，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘，網(wǎng)絡(luò)輿情。