电商平台在线评论有用性影响因素研究
这是一篇关于在线消费者评论,在线评论有用性,社会影响理论,信息可获得性与诊断性理论,详尽可能模型的论文, 主要内容为互联网技术的普及、物流行业的不断规范、在线支付安全性的提高等一系列网络服务的深化,带动了网民网上购物的热情。由于网络具有虚拟性,消费者在进行网络购物时,接触不到真实的商品,因此在线评论就成为了消费者了解商品的重要渠道。阅读在线评论,消费者可以了解其他购买者使用该产品的体验,从而形成对产品的初步了解。在线评论帮助消费者做出购买决定的程度反映了其有用性的高低。那么,在线评论有用性的影响因素有哪些?这些因素是怎样影响在线评论的有用性的?影响因素之间的交互是否会对在线评论有用性产生调节?本研究首先完成对在线评论有用性及其他相关内容的文献梳理之后,提出假设并建立研究模型。然后,本研究以Amazon全球网站作为研究对象,利用网络爬虫软件采集相关数据并对进行整理,使用SentiStrength对所得评论中的文本内容进行情感打分,运用Stata与SPSS等软件对所得数据进行模型拟合与稳健性检验,得出研究结论。本研究有助于消费者对在线评论有用性的理解,减轻信息过载的负面影响:有助于开发者对现有在线评论系统进行升级,使其更贴合消费者使用需求;本研究有助于在线商家进行评论筛选与展示,以增加其产品销量。本研究的创新之处在于将评论的情绪强度,情绪评论的总量以及产品购买者等变量添加到在线评论有用性模型中,实现了对评论情感强度与情感总量的具体度量,考虑了评论者特征与评论特征进行交互后对有用性的调节,使现有研究框架更加翔实,更接近社会现实。
基于信息采纳行为模型的在线评论有用性影响因素研究
这是一篇关于信息采纳行为模型,在线评论有用性,影响因素的论文, 主要内容为有商品交易的地方总会有评论。对商品的评论方式随着商品交易形式的衍生也越来越丰富。随着互联网和电商行业的飞速发展和完善,线上购物愈加便捷,在线评论的影响力愈加重要,随之人们开始研究在线评论的有用性。研究在线评论有用性的影响因素,有助于识别出有用性高的评论,从而提高消费者购买决策的效率,还能够在一定程度上帮助企业提高自身商品的质量,使电商平台在提升服务水平方面具有方向性和目标性。本文通过对大量文献的研究与梳理,基于传播说服理论和信息采纳行为模型来研究在线评论有用性的影响因素,对亚马逊网站中的相关数据进行研究。自变量包括评论的特征(星级、长度和时间),评论者的特征(排名和信誉),同时引入商品类型作为调节变量。本文中的商品类型按相关研究最常用的分类方式,划分为搜索型商品和体验型商品,在线评论有用性是因变量,构建了研究模型。本文的研究数据均来自亚马逊官方网站,并通过免费的数据抓取软件——“八爪鱼采集器”来对亚马逊网站进行在线评论的相关数据抓取,按照搜索型和体验型商品的分类采集了评论的星级、评论的内容、评论的时间、评论者的排名、评论者历史获得的总有用性票数以及评论者的历史总评论数六个变量。最终采集到有效评论数据1000组,搜索型商品500组,体验型商品500组。运用相关分析和多元分析法对抓取到的数据进行分析,最终得出结论。本论文通过研究得出结论如下:在线评论长度、评论时间、评论者信誉均对在线评论有用性具有显著的正向相关关系。评论星级、评论者的排名均与有用性呈显著的负向相关。商品类型在评论星级、评论长度和评论时间对评论有用性的影响作用中均具有显著的调节效果。最后,根据实证分析的结论对商品企业和电商企业提出了相关的建议。
体验型商品在线评论有用性评价研究
这是一篇关于在线评论有用性,体验型商品,模糊层次分析法,TOPSIS的论文, 主要内容为随着在线购物的快速发展,在线评论有用性已成为当下电子商务领域的研究热点之一。在线购物环境的信息不对称和不确定特征给在线消费者带来了一定的风险。同时,体验型商品在网络购物中占据了很高的比例。营销领域的研究表明,在线评论尤其是体验型商品的在线评论在减少在线消费者购买商品时的风险及帮助其制定购买决策上发挥着重要作用。因此,针对体验型商品在线评论有用性的研究也就更凸现出其价值。本研究的重点主要集中在三个方面,首先是对体验型商品在线评论有用性评价指标体系的构建、量化与提取,其次是对体验型商品在线评论有用性评价模型的构建,最后是对研究结果进行验证。在评价指标体系的构建、量化与提取方面,本研究在分析总结了大量国内外学者对在线评论有用性相关研究的基础之上,以体验型商品作为切入点,依据感知风险理论、信息采纳理论和归因理论,结合调查问卷结果,从评论者特征和评论特征两个方面修正了体验型商品在线评论有用性评价的指标体系,探讨了各项指标的量化标准,介绍了利用文本挖掘、网页设计等技术在电子商务网站上提取相关评价指标的方法。在体验型商品在线评论有用性评价模型的构建方面,本研究利用模糊层次分析法确定了各评价指标的权重,并在此基础上提出了基于TOPSIS方法的体验型商品在线评论有用性排序模型。在模型验证方面,以国内最大电商平台“淘宝网”的体验型商品在线评论作为实证分析的数据来源,通过对比法对研究结果进行了验证。结果表明,本研究给出的在线评论排序结果与“淘宝网”现行的在线评论排序结果相比提供了更丰富的商品细节,能够满足评论阅读者(商品的潜在购买者)在信息搜索过程中的更多需求,其有用性有明显的提高。本研究成果在一定程度上完善了在线评论有用性的评价指标体系,丰富了体验型商品在线评论有用性的研究内容,有助于电子商务平台优化体验型商品在线评论的排序策略、积分政策和评价机制等。同时也可以提升潜在消费者阅读在线评论时的感知效用,从而在更短的时间内制定购买决策,提高电子商务网站的转化率。
在线评论有用性的影响因素研究
这是一篇关于在线评论有用性,评论内容,评论者信息,商品类型,调节效应的论文, 主要内容为互联互通和更迭升级的移动数据成为网络购物线上消费的持续增长内驱动,网络购物应运兴盛,海量在线评论数据呈井喷式爆炸增长。在网络信息超载的电商平台购物环境下,有用的评论信息作为最易获取的商品信息源,潜在地影响着品牌口碑、用户粘性和产品营销,往往透露出消费者的购买动机,是网络线上购物用户、在线零售商家和消费者领域专家的共同关切。因此,如何衡量在线评论信息的有用性成为亟需深入研究的课题。首先,本研究梳理了在线评论有用性的经典文献,结合精细加工可能性模型和信息采纳模型,以评论内容和评论者信息特征的两条路径作为基准切入,构建出在线评论有用性的影响因素的概念模型。其次,本研究采用“八爪鱼”大数据爬虫软件,将Amazon(中国)平台的5种子类别商品评论视为数据源,抓取了17149条有效评论数据,经过数据清洗和预处理,留下了有用性投票数不低于3的2213条评论;通过Python的snow-NLP工具包对所收集的数据进行文本挖掘,计算评论语义中的情绪强度,借助Goo-Seeker分词工具分析评论语义特征;从评论内容的语义和形式特征、评论者信息特征两个维度的10个自变量指标,运用SPSS23和STATA15进行回归建模,分析在线评论有用性的影响因素的主效应,并探讨商品类型予其的调节效应,得到如下结论:1.评论内容特征方面,标题情感倾向、评论情感倾向显著抑制在线评论有用性;评论丰富性、评论时效性、评论图片、回复评论显著促进在线评论有用性。2.评论者信息特征方面,评论者等级性、评论者参与度显著抑制在线评论有用性;评论者真实性、评论者权威性显著促进在线评论有用性。3.就商品类型而言,与体验型商品相比,评论丰富性、评论时效性、评论图片对在线评论有用性的影响程度在搜索型商品中更高;与搜索型商品相比,回复评论、评论者等级性、评论者参与度对在线评论有用性的影响在体验型商品中更突出。而标题情感倾向、评论情感倾向、评论者真实性、评论者权威性对在线评论有用性的作用效果在两类商品中无显著差异。最后,本研究从电商企业的管理实践和评论信息推荐系统的优化层面,提出系列参考建议,以促进电商平台的科学管理,并总结主要研究内容和结论,以展望未来的研究方向。
在线评论有用性影响因素研究——基于STEAM网站数据
这是一篇关于在线评论有用性,评论内容,情感倾向,评论者信息,商品类型的论文, 主要内容为互联网的持续发展为网络购物和线上消费持续提供增长驱动,网络购物产业持续保持高位发展,加之新冠疫情的影响,线上消费成为很多消费者主动或被动的选在的主要消费方式,随之而来的,是在线评论数据的持续爆炸式增长。在网络信息超载的大环境下,评论信息作为最易获取的商品信息源,是买卖双方的第一道沟通桥梁,为消费者提供购买决策的参考建议,并且直接影响到品牌形象及口碑、用户忠诚度和产品营销效果。因此,如何衡量在线评论信息的有用性仍然是极具深入研究价值的课题。本研究首先整理了在线评论有用性的经典文献,归纳总结了在线评论有用性研究的经典理论。在研究对象方面,选取了游戏平台在线评论这一此前研究中还未涉及过的内容作为研究对象,为在线评论有用性研究扩充新的研究样本,同时也进一步研究了此前研究中较常讨论的在线评论有用性影响因素的普适性。而后,通过评论特征、评论者特征和评论互动特征这三个维度入手,结合此前研究中常见的影响因素,以及根据本研究的研究对象挖掘的新增变量,构建了在线评论有用性影响因素的概念模型。在数据源方面,为了进一步提高研究样本的覆盖度及多样性,降低样本对于研究结果的偏差影响,本研究分别选取了5个畅销游戏及10个非畅销游戏,分别形成畅销游戏评论数据样本组以及非畅销游戏评论数据样本组。通过“八爪鱼”大数据爬虫软件,共获取13734条数据,其中畅销游戏评论数据12497条,非畅销游戏评论数据1237条。在根据研究假设需求完成数据筛选后,形成了最终符合样本要求的两个有效样本组,其中:畅销游戏评论数据样本组包含5217条数据,非畅销游戏评论数据样本组包含524条数据。而后,通过Python,使用Boson情感词典对评论文本数据进行文本挖掘处理,计算评论语义中的情绪强度。在完成以上处理后,选取了三个维度共计7项自变量指标进行研究,通过STATA17进行回归验证,分析在线评论有用性的主要影响因素,得出以下结论:(1)评论特征方面:评论文本长度对于评论有用性起正向促进作用,评论时间、对于评论有用性存在抑制作用,评论平均各句长度以及评论情感倾向强度对于评论有效性无显著影响。(2)评论者特征方面。评论者游戏实践和评论者购买游戏数量对于评论有用性存在抑制作用。(3)评论互动特征方面。评论回复数量能够显著促进评论有用性的提升。最后,本研究从游戏平台评论管理和其他电商平台评论管理两方面,基于评论信息推荐系统的优化和如何提升评论质量的角度,提出部分建议,将本研究的结论推广至其他类型商品及平台,探索研究结论的普适性,以期促进平台的科学管理,最后结合本研究的主要研究内容和结论,回顾本研究尚存不足之处,展望未来研究方向。
在线评论有用性影响因素研究——基于STEAM网站数据
这是一篇关于在线评论有用性,评论内容,情感倾向,评论者信息,商品类型的论文, 主要内容为互联网的持续发展为网络购物和线上消费持续提供增长驱动,网络购物产业持续保持高位发展,加之新冠疫情的影响,线上消费成为很多消费者主动或被动的选在的主要消费方式,随之而来的,是在线评论数据的持续爆炸式增长。在网络信息超载的大环境下,评论信息作为最易获取的商品信息源,是买卖双方的第一道沟通桥梁,为消费者提供购买决策的参考建议,并且直接影响到品牌形象及口碑、用户忠诚度和产品营销效果。因此,如何衡量在线评论信息的有用性仍然是极具深入研究价值的课题。本研究首先整理了在线评论有用性的经典文献,归纳总结了在线评论有用性研究的经典理论。在研究对象方面,选取了游戏平台在线评论这一此前研究中还未涉及过的内容作为研究对象,为在线评论有用性研究扩充新的研究样本,同时也进一步研究了此前研究中较常讨论的在线评论有用性影响因素的普适性。而后,通过评论特征、评论者特征和评论互动特征这三个维度入手,结合此前研究中常见的影响因素,以及根据本研究的研究对象挖掘的新增变量,构建了在线评论有用性影响因素的概念模型。在数据源方面,为了进一步提高研究样本的覆盖度及多样性,降低样本对于研究结果的偏差影响,本研究分别选取了5个畅销游戏及10个非畅销游戏,分别形成畅销游戏评论数据样本组以及非畅销游戏评论数据样本组。通过“八爪鱼”大数据爬虫软件,共获取13734条数据,其中畅销游戏评论数据12497条,非畅销游戏评论数据1237条。在根据研究假设需求完成数据筛选后,形成了最终符合样本要求的两个有效样本组,其中:畅销游戏评论数据样本组包含5217条数据,非畅销游戏评论数据样本组包含524条数据。而后,通过Python,使用Boson情感词典对评论文本数据进行文本挖掘处理,计算评论语义中的情绪强度。在完成以上处理后,选取了三个维度共计7项自变量指标进行研究,通过STATA17进行回归验证,分析在线评论有用性的主要影响因素,得出以下结论:(1)评论特征方面:评论文本长度对于评论有用性起正向促进作用,评论时间、对于评论有用性存在抑制作用,评论平均各句长度以及评论情感倾向强度对于评论有效性无显著影响。(2)评论者特征方面。评论者游戏实践和评论者购买游戏数量对于评论有用性存在抑制作用。(3)评论互动特征方面。评论回复数量能够显著促进评论有用性的提升。最后,本研究从游戏平台评论管理和其他电商平台评论管理两方面,基于评论信息推荐系统的优化和如何提升评论质量的角度,提出部分建议,将本研究的结论推广至其他类型商品及平台,探索研究结论的普适性,以期促进平台的科学管理,最后结合本研究的主要研究内容和结论,回顾本研究尚存不足之处,展望未来研究方向。
在线评论有用性的影响因素研究
这是一篇关于在线评论有用性,评论内容,评论者信息,商品类型,调节效应的论文, 主要内容为互联互通和更迭升级的移动数据成为网络购物线上消费的持续增长内驱动,网络购物应运兴盛,海量在线评论数据呈井喷式爆炸增长。在网络信息超载的电商平台购物环境下,有用的评论信息作为最易获取的商品信息源,潜在地影响着品牌口碑、用户粘性和产品营销,往往透露出消费者的购买动机,是网络线上购物用户、在线零售商家和消费者领域专家的共同关切。因此,如何衡量在线评论信息的有用性成为亟需深入研究的课题。首先,本研究梳理了在线评论有用性的经典文献,结合精细加工可能性模型和信息采纳模型,以评论内容和评论者信息特征的两条路径作为基准切入,构建出在线评论有用性的影响因素的概念模型。其次,本研究采用“八爪鱼”大数据爬虫软件,将Amazon(中国)平台的5种子类别商品评论视为数据源,抓取了17149条有效评论数据,经过数据清洗和预处理,留下了有用性投票数不低于3的2213条评论;通过Python的snow-NLP工具包对所收集的数据进行文本挖掘,计算评论语义中的情绪强度,借助Goo-Seeker分词工具分析评论语义特征;从评论内容的语义和形式特征、评论者信息特征两个维度的10个自变量指标,运用SPSS23和STATA15进行回归建模,分析在线评论有用性的影响因素的主效应,并探讨商品类型予其的调节效应,得到如下结论:1.评论内容特征方面,标题情感倾向、评论情感倾向显著抑制在线评论有用性;评论丰富性、评论时效性、评论图片、回复评论显著促进在线评论有用性。2.评论者信息特征方面,评论者等级性、评论者参与度显著抑制在线评论有用性;评论者真实性、评论者权威性显著促进在线评论有用性。3.就商品类型而言,与体验型商品相比,评论丰富性、评论时效性、评论图片对在线评论有用性的影响程度在搜索型商品中更高;与搜索型商品相比,回复评论、评论者等级性、评论者参与度对在线评论有用性的影响在体验型商品中更突出。而标题情感倾向、评论情感倾向、评论者真实性、评论者权威性对在线评论有用性的作用效果在两类商品中无显著差异。最后,本研究从电商企业的管理实践和评论信息推荐系统的优化层面,提出系列参考建议,以促进电商平台的科学管理,并总结主要研究内容和结论,以展望未来的研究方向。
体验型商品在线评论有用性评价研究
这是一篇关于在线评论有用性,体验型商品,模糊层次分析法,TOPSIS的论文, 主要内容为随着在线购物的快速发展,在线评论有用性已成为当下电子商务领域的研究热点之一。在线购物环境的信息不对称和不确定特征给在线消费者带来了一定的风险。同时,体验型商品在网络购物中占据了很高的比例。营销领域的研究表明,在线评论尤其是体验型商品的在线评论在减少在线消费者购买商品时的风险及帮助其制定购买决策上发挥着重要作用。因此,针对体验型商品在线评论有用性的研究也就更凸现出其价值。本研究的重点主要集中在三个方面,首先是对体验型商品在线评论有用性评价指标体系的构建、量化与提取,其次是对体验型商品在线评论有用性评价模型的构建,最后是对研究结果进行验证。在评价指标体系的构建、量化与提取方面,本研究在分析总结了大量国内外学者对在线评论有用性相关研究的基础之上,以体验型商品作为切入点,依据感知风险理论、信息采纳理论和归因理论,结合调查问卷结果,从评论者特征和评论特征两个方面修正了体验型商品在线评论有用性评价的指标体系,探讨了各项指标的量化标准,介绍了利用文本挖掘、网页设计等技术在电子商务网站上提取相关评价指标的方法。在体验型商品在线评论有用性评价模型的构建方面,本研究利用模糊层次分析法确定了各评价指标的权重,并在此基础上提出了基于TOPSIS方法的体验型商品在线评论有用性排序模型。在模型验证方面,以国内最大电商平台“淘宝网”的体验型商品在线评论作为实证分析的数据来源,通过对比法对研究结果进行了验证。结果表明,本研究给出的在线评论排序结果与“淘宝网”现行的在线评论排序结果相比提供了更丰富的商品细节,能够满足评论阅读者(商品的潜在购买者)在信息搜索过程中的更多需求,其有用性有明显的提高。本研究成果在一定程度上完善了在线评论有用性的评价指标体系,丰富了体验型商品在线评论有用性的研究内容,有助于电子商务平台优化体验型商品在线评论的排序策略、积分政策和评价机制等。同时也可以提升潜在消费者阅读在线评论时的感知效用,从而在更短的时间内制定购买决策,提高电子商务网站的转化率。
社交平台在线评论有用性影响因素研究
这是一篇关于社交平台,在线评论有用性,评论内容特征,评论者特征的论文, 主要内容为随着互联网的普及和社交网络的兴起,在线评论已成为用户情感认知和购买决策的重要依据。在这个过程中,用户愈发注重情感需求的满足,如娱乐、兴趣、社交等,信息需求如新闻、资讯、购物决策等则放在次要位置。然而,以往研究主要关注电商平台,探究在线评论有用性对消费者购买意愿和决策的影响机制,忽视了在线评论对满足用户情感需求的重要性。因此,基于社交平台探究在线评论有用性影响因素具有重要研究价值。基于精细加工可能性模型、信息采纳模型等理论,本文从信息质量(评论内容特征)和信息源可靠性(评论者特征)两个维度提出研究假设并建立社交平台在线评论有用性影响因素模型。本文以豆瓣短评为研究对象,共采集了5553条在线评论数据,其中主要包含评论文本、星级评分、评论者专业性、评论者内向中心度等指标。此外,通过知网情感词典(Hownet)判断评论文本情感倾向,并引入了评分不一致与评论者特征、情感倾向一致性的交互项。针对样本数据特点,本文运用Stata16.0软件对数据进行零膨胀负二项回归模型拟合,并采用负二项回归模型检验拟合结果的稳健性。结果表明,评论长度、评论可读性、评论者专业性和内向中心度均验证了对评论有用性的正向影响;评论者外向中心度对评论有用性具有负向影响,这可能是社交压力导致了从众评论的有用性降低;情感倾向一致性和评分不一致正向影响评论有用性,具有负向情感倾向的评论有用性感知更高,并证实了评分不一致增加削弱了评论者专业性、评论者内向中心度和情感倾向一致性对评论有用性的正向影响。本文从社交平台视角进一步完善了评论有用性的研究框架,全面探讨了社交平台的在线评论有用性影响因素。结合实际背景,本研究从评论有用性角度提出了可行的建议和启示,为社交平台管理实践提供了有价值的参考。
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