基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模式研究
这是一篇关于社会化电子商务,第三方信息咨询服务,盈利模式,博弈论的论文, 主要内容为随Web2.0时代的到来,社会化媒介如雨后春笋般拔地而起,与此同时,社会化媒介与电子商务不断结合形成了一种全新的电子商务模式——社会化电子商务。随着电子商务模式的不断创新,虽然电商市场的法律法规日趋完善,但是其中还存在着很多的漏洞和缺陷。本文在社会化电子商务这个大环境之下,指出了电子商务市场上现有的一些问题,并分析得出了引起这些问题的主要原因。针对这些原因,本文从电商市场上现有的一些提供信息服务的应用以及第三方平台入手,分析了其经营模式的局限性。为了切实的解决这些问题,最大化的便利消费者,本文结合这些已有的经营模式,综合新增的一些服务,创新性的提出了第三方信息咨询服务,构建了基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模型。本文首先从盈利模式的角度对第三方信息咨询服务模式进行了定性分析,指出了该模式能够为用户创造的价值及其良好的发展前景。而后又从信息经济学和消费行为学的角度出发,运用博弈论方法对第三方信息咨询服务模式进行了定量分析,分析得出该模式在买卖双方交易过程中所发挥的作用。文章最后又从差异化的角度出发,引入委托代理理论和社会网络竞争情报系统,提出了该模式的未来业务模式扩展方向,并站在提供信息咨询服务的第三方和政府的角度提出了一些发展建议。通过研究可以得出如下结论,基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模式能够为消费者创造新的价值,能够有助于解决由信息不对称引发的交易问题,营造一个健康的网络购物环境,提升消费者对商家的信任度,提高买卖双方成功交易的概率,从而为各参与方带来更多的效益,实现共赢。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
社会化电子商务平台笔记推荐对消费者购买意愿影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,笔记推荐,笔记分享者,推荐信息,购买意愿的论文, 主要内容为网络购物的便利性使得电子商务发展一路高歌猛进,已深入到社会的各个阶层,甚至一些老年人都积极参与其中,极大的改变了人们的生活方式,特别是一些带有娱乐性与社交性的电子商务满足了大多数人的购物需求,据统计网购用户在2019年达到六亿多,随着网购规模的不断扩大,网络平台之间也产生了激烈的竞争。随着网络的进一步发展,涌现出新的电商模式,被学者们称为社会化电子商务,并且迅速得到了学术界的高度重视,但是随之出现了新的问题,目前学者们大多只在宏观层面上进行深入研究,缺少在微观层面探讨对消费者的购买意愿的影响。社会化电商平台只有确保用户通过在浏览网站时进一步转化为购买意愿的消费者,才能在竞争中立于不败之地。通过对社会化电子商务及其相关概念进行界定,梳理国内外学者文献中关于社会化电子商务研究的现状,发现现有研究的不足之处,本文创新性提出目前笔记推荐在社会化电子商务平台中所发挥的作用,并以此为研究重点。以刺激-有机体-反应理论,信任理论为基础,构建出社会化电子商务平台的笔记分享对于消费者购买意愿的影响模型,将笔记分享者的特征和笔记中推荐信息的特征两个维度作为自变量,信任在其中作为中介变量,探究对消费者购买意愿的影响。本文在经过小规模访谈和问卷前测之后,对问卷初稿进行修正,删除不合适题项之后形成正式问卷,利用问卷星平台大规模派发,将回收的有效问卷数据使用数据分析软件进行实证分析,从而证明了以下结论:笔记分享者的专业性、知名度、交互性,与消费者的关系强度正向显著影响消费者对笔记分享者的信任和购买意愿;推荐信息的时效性、个性化正向影响消费者对笔记分享者的信任和购买意愿;消费者对笔记分享者的信任对消费者购买意愿具有显著正向影响,并发现推荐信息的视觉线索对于消费者购买意愿的假设不成立。论文根据数据分析结果从重视笔记推荐、加强用户间互动、培养笔记分享者这几个方面提出了社会化电子商务平台发展的策略,以促进社会化电子商务在我国的健康发展。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模式研究
这是一篇关于社会化电子商务,第三方信息咨询服务,盈利模式,博弈论的论文, 主要内容为随Web2.0时代的到来,社会化媒介如雨后春笋般拔地而起,与此同时,社会化媒介与电子商务不断结合形成了一种全新的电子商务模式——社会化电子商务。随着电子商务模式的不断创新,虽然电商市场的法律法规日趋完善,但是其中还存在着很多的漏洞和缺陷。本文在社会化电子商务这个大环境之下,指出了电子商务市场上现有的一些问题,并分析得出了引起这些问题的主要原因。针对这些原因,本文从电商市场上现有的一些提供信息服务的应用以及第三方平台入手,分析了其经营模式的局限性。为了切实的解决这些问题,最大化的便利消费者,本文结合这些已有的经营模式,综合新增的一些服务,创新性的提出了第三方信息咨询服务,构建了基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模型。本文首先从盈利模式的角度对第三方信息咨询服务模式进行了定性分析,指出了该模式能够为用户创造的价值及其良好的发展前景。而后又从信息经济学和消费行为学的角度出发,运用博弈论方法对第三方信息咨询服务模式进行了定量分析,分析得出该模式在买卖双方交易过程中所发挥的作用。文章最后又从差异化的角度出发,引入委托代理理论和社会网络竞争情报系统,提出了该模式的未来业务模式扩展方向,并站在提供信息咨询服务的第三方和政府的角度提出了一些发展建议。通过研究可以得出如下结论,基于第三方信息咨询服务的社会化电子商务模式能够为消费者创造新的价值,能够有助于解决由信息不对称引发的交易问题,营造一个健康的网络购物环境,提升消费者对商家的信任度,提高买卖双方成功交易的概率,从而为各参与方带来更多的效益,实现共赢。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
社会化电商情境下用户生成内容特征对消费者购买意愿的影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,用户生成内容(UGC),购买意愿,消费者决策的论文, 主要内容为在Web2.0向Web3.0发展的背景下,社交网络技术的不断进步使得社交媒介的形态和传播方式发生了变化。传统电子商务的网站以及平台开始加入社交元素,社会化电子商务模式应运而生。消费者参与到商家中共同创造分享产品和品牌信息内容,消费者营销开始成为主流,发挥引入用户流量的价值。消费者的购物模式从搜索式购物向发现式购物转变,消费者在做出购物决策前会参考其他用户的评论、购物体验等信息,用户生成内容(UGC)成为影响消费者购买意愿的因素之一。传统的购物网站以及平台开始重视用户生成内容的作用,通过搭建信息交流和分享的在线社区,让消费者参与到网络信息的生产和创造的过程中,发挥产品信息传递和推荐的作用。通过对国内外文献的梳理,总结了国内外学者在社会化电子商务、用户生成内容消费者态度以及购买意愿等方面的研究成果。将用户生成内容特征划分成可靠性、专业性、社会互动性三个维度,以SOR理论为基础,引入情感和认知这两个消费者态度的维度作为中介变量。构建用户生成内容特征对社会化电商消费者购买意愿的理论模型,采用SPSS和AMOS软件对问卷调查数据进行分析。研究结果表明:用户生成内容对社会化电商情境下的消费者购买意愿具有显著正向影响;用户生成内容的可靠性、专业性和社会互动性对消费者的购买意愿具有正向影响,其中社会互动性的影响最为显著;消费的认知和情感反应对其购买意愿具有正向影响,其中情感反应的影响最为显著。在研究结论的基础上,根据“刺激-主体-反应”这一理论模型,建议社会化电商平台完善监管体系、构建激励机制,引导用户创作高质量的信息;同时建议构建多样化的互动社区,提高用户之间的交流互动和信息传递的积极性。
社会关系强度对社会化电商用户推荐意愿影响研究
这是一篇关于社会化电子商务,社会关系强度,用户推荐意愿的论文, 主要内容为从传统电商到如今在科学技术的发展下,电商的模式逐渐被开发壮大,并由此产生了一种新的电子商务模式—社会化电商。社会化电商的兴起,大大减少了用户的信息搜索费用,并使他们的购物和决策流程发生了变化。但由于社会化电商中信息量过于庞大,人们在筛选信息时费时费力,所以用户在购买产品或服务时会先关注推荐信息。相比于企业官方推荐,用户更信任身边亲朋好友的推荐。社会化电子商务平台中用户之间的社会关系是如何影响用户推荐意愿的?于是,本文在相关理论的基础上,研究社会关系强度对用户推荐意愿的影响因素。本文首先以社会关系强度理论、感知风险理论、感知价值理论、社会交换理论和技术接受模型为基础,结合SOR模型,从外部信息和个体认知两个角度对社会化电子商务平台中用户推荐意愿之间的影响因素进行了探讨。接下来根据每个变量之间的关系设计了所需的调查问卷,总共得到了352份有效的问卷。本文利用SPSS26.0软件对收集到的有效问卷的数据进行了基础的分析,包括描述性统计、信度效度分析等,随后又使用统计分析软件AMOS24.0进行了验证性因子分析、拟合检验以及路径分析等。最终验证了我们对提出的各个影响因素对用户推荐意愿的假设,包括社会关系强度、感知风险、感知价值、感知有用性以及社交需求对用户推荐意愿的影响。实证分析结果显示:(1)社会化电商平台中社会关系强度对用户感知价值存在正向影响,用户感知价值与推荐意愿具有正向影响。(2)社会关系强度与用户感知有用性存在正向影响,用户感知有用性对推荐意愿具有显著正向影响。(3)社会关系强度与用户社交需求存在正向影响,用户社交需求与推荐意愿具有正面影响。(4)社会关系强度与用户推荐意愿具有显著的正向影响。(5)在社会化电商平台中,用户的社会关系强度对用户的感知风险具有负向的影响。然而,感知风险与用户的推荐意愿存在负向的影响的假设没有通过,说明用户在向社会关系强度较高的用户推荐信息或产品时,对感知风险的现象可能没有过于深入考虑。在进行推荐时,更多的考虑信息或产品的正向作用。同时其他结果表明社会化电子商务平台中用户社会关系越强,对被推荐者的了解程度越高,进而可以有针对性地展开产品的推荐,以此可以进一步增加推荐者个人的社交需求、感知有用性和感知价值,提升用户的推荐意愿,即社会化电商平台中用户间的社会关系强度通过感知风险、感知有用性、感知价值及社交需求分别对用户的推荐意愿有显著正向的影响。最后依据本文进行分析的结果,主要从使用社会化电商平台的用户、电商平台以及商家三个方面进行实践意义的总结并分别给出了对应的建议,之后提出了本研究目前存在的问题,对今后的研究工作提出了自己的想法。
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