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在线评论已经成为影响消费者做出购买决策的重要因素.以信号传递理论为框架,从评论者、评论本身和有关反馈3个方面探究其对在线评论有用性的影响,并引入产品类型作为调节变量建立模型.通过京东商城的客观数据进行实证分析,结果显示,图片数量、追评、视频、评论回复数显著影响评论的有用性.其中,评论回复数的影响最为明显;产品类型在追评对评论有用性的影响中没有起到调节作用;评论者的等级、评论的可读性对评论的有用性的影响不显著.结论既对评论有用性的研究提供了参考,也有利于企业高效地管理和应用在线评论. 相似文献
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【目的/意义】从用户对不同品牌声誉的感知角度,研究评论支持率、评论时效性、评论长度、图片数量、情感
强度和产品属性特征词对在线评论有用性的影响。【方法/过程】构建多元线性回归理论模型,通过亚马逊电子商务
平台不同品牌声誉感知的手机评论数据进行验证。【结果/结论】研究结果表明,不考虑品牌声誉差异而进行在线评
论的有用性研究具有一定的局限性,商品评论有用性研究需考虑不同品牌声誉感知影响的差异性。 相似文献
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【目的/意义】在线健康社区用户规模庞大,信息量浩如烟海,如何帮助社区管理者和用户判别有用信息,提
高决策效率是亟待解决的问题。【方法/过程】在复杂网络视角下,提出一个新的评论有用性分析框架。首先,采集
在线健康社区患者评论数据,采用文本分析法分析有用评论、非有用评论以及所有评论的主题分布和情感分布,初
步分析各类评论文本的有用性特征;其次,将各类评论文本分别转换为文本关联网络,使用社会网络分析方法进一
步分析其有用性特征;最后,分析评论有用性及其特征与患者发表评论、用户对评论的有用性投票以及文本关联网
络结构特征的关联性,实现基于文本关联网络的评论有用性分析。【结果/结论】有用评论和非有用评论文本关联网
络结构具有一定差异,在线健康社区用户就诊前后的信息需求和经验输出的重点有所不同。【创新/局限】基于复杂
网络视角研究在线健康社区评论有用性,但仅使用了好大夫在线的数据,未来可对更多数量和种类的在线健康社
区信息内容有用性进行研究。 相似文献
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【目的/意义】从认知维度、社会维度以及情感维度三个层面分析移动阅读用户的心理特征,揭示移动阅读
服务持续使用意愿的发生机理。【方法/过程】借鉴刺激-机体-反应（S-O-R Model）模型,构建移动阅读服务持续
使用意向的因果模型,通过对371名大学生进行问卷调查获取研究数据,采取结构方程模型对概念模型中各变量之
间的关系进行实证检验。【结果/结论】感知有用性和满意度是移动用户持续使用意向的重要因素,信息交互质量、
系统交互质量对感知有用性和满意度具有显著正向影响;情感依恋不仅显著正向影响持续使用意向,还对感知有
用性和满意度具有积极影响;人际交互质量显著正向影响感知社交性,但感知社交性对有用性感知、满意度以及持
续使用意向的作用效应没有通过显著性检验。 相似文献
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【目的/意义】本研究基于个体认知加工的视角,探索消费者对在线评论有用性的感知过程和感知结果,并揭示在线评论影响消费者购买决策的过程机制。【方法/过程】本研究以120名大学生为被试,开展2评论类型(客观VS主观)×2认知需求(高VS低)的眼动实验,探索消费者对于在线评论有用性的感知过程和感知结果。【结果/结论】结果表明:(1)与主观体验评论相比,消费者对客观属性评论的注视时间更长,感知有用性更大,购买意愿也更强;(2)与高认知需求者相比,低认知需求者的注视时间较短,感知有用性较大,购买意愿也较大;(3)认知需求显著调节评论类型对注视时间的影响,但对感知有用性和购买意愿的调节效应不显著。据此,建议相关企业采取个性化匹配的措施,使得评论类型能够切合消费者的认知需求水平,以便提高在线评论的感知有用性和消费者的购买意愿,从而做出更为满意的购物决策。 相似文献
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【目的/意义】基于互联网海量评论数据进行情报分析,挖掘出影响客户服务评价和满意度的关键因素,了
解客户差评背后的原因,对提升企业客户关系管理水平具有重要意义。【方法/过程】通过词云图、语义网络特征关
联分析、LDA主题模型的特征分析以及基于语义的情感词典方法,基于百度口碑中十家快递企业的客户评论数据
进行了情感计算与分析。【结果/结论】影响客户情感倾向的主要因素为：物流速度、服务态度、电话服务、投诉处理、
物流信息更新、时效性以及收费价格。基于上述结果提出了对策与建议。【创新/局限】基于现实世界真实数据,采
用数据挖掘方法分析客户情感倾向,为客户情感关键影响因素识别提供了数据科学的研究范式。 相似文献
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【目的/意义】在线评论在消费者购买决策中的重要性日益凸显,探索电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳的影响因素,为进一步挖掘在线评论的商业价值、促进绿色产品的消费提供参考。【方法/过程】以TAM和ELM为理论基础,结合社会环境因素和消费者个体特质因素,构建电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳意愿的影响因素模型,运用结构方程模型进行实证检验。【结果/结论】结果表明评论质量和社会影响均对感知评论有用性产生正向影响,评论源可信度与感知评论有用性的关系不显著,感知评论有用性和社会影响又对评论采纳意愿产生正向影响,产品卷入度会调节消费者评论有用性的感知,而专业知识未能起到调节作用。 相似文献
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基于有用性排序的在线评论与销量的关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]从海量的购物评价筛选出高效用的评论文本，既能为潜在用户的购买决策提供有价值的参考，也能为电子商务经营者提供巨大的商业价值。[方法/过程]通过量化在线评论的有用性指标，以模糊层次分析法确定属性权重，依据灰色关联分析法进行在线评论有用性排序，并基于有用性过滤评论，探究在线评论对销售绩效的影响。[结果/结论]差评的各项指标相比好评来说具有明显优势，有用性更高。评论总数、评论时效性显著促进产品销售。情感倾向对搜索型商品的销量的影响并不显著。 相似文献
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【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强
的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经
网络（FNN）的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台
手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模
型具有较高的准确度和有效性。 相似文献
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【目的/意义】从在线负面评论信息的特征性因素出发,研究其对潜在消费者购买意愿的影响作用,并探究
消费者动机性对各个因素的影响路径关系是否具有调节效应。【方法/过程】根据精细处理可能性模型（ELM）,依据
潜在消费者涉入度高低分别从外围情境感知路径和核心认知加工路径构建理论研究模型并通过实证方法进行验
证。【结果/结论】研究结果表明,负面评论信息的负面情感倾向,评论时效性,感知风险对潜在消费者购买意愿均有
显著影响作用,其中负面情感倾向效应最大。而消费者动机性只对感知风险和购买意愿间关系调节效应显著,说
明潜在消费者动机性越强,对负面评论信息的感知风险越敏感。 相似文献
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【目的/意义】消费者评论数量巨大且充满随意性,因此需要对评论信息进行分析,信息分析可以给潜在消
费者提供有价值参考,可以给商家提供消费者对产品的反馈意见,也可以给平台改善服务提供参考,从而实现消费
者、商家和平台的共赢。【方法/过程】以从京东商城爬取的部分产品评论文本为研究对象,使用词频、词云分析的方
法对评论中的产品特征进行抽取,分析消费者对产品属性的偏好,通过情感倾向计算方法,对五种不同类别的产品
评论进行情感倾向分析,并研究消费者对产品属性的偏好和情感倾向间的关系。【结果/结论】研究结果表明,对于
不同类型的产品,消费者有不同的属性偏好,且关注的产品特征数量也不同。在此基础上,分别对商家、电商平台
和消费者提出了有针对性的建议。【创新/局限】使用评论挖掘的方法,从消费者、商家和平台三个视角进行研究,提
出应对方法。但对数据的处理仍然不够精确,有待进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】对在线评论知识交流效率进行评价,有利于推动用户知识交流和实现在线评论社区优化发 展。【方法/过程】本文基于知识转移的相关理论,运用DEA模型测量在线评论的知识转移效率,并对其有效性、规模 收益和投影效果进行分析。【结果/结论】研究结果表明：在线评论知识转移综合效率表现一般,规模效率是影响在 线评论知识转移效率的主要原因。不同手机类型的规模收益均呈现递增趋势,说明强化在线评论知识密度和缩小 在线评论知识距离与降低在线评论知识粘度有助于在线评论知识转移效率和有用性的提高。投影分析表明知识 距离、评论赞同数和问答数需要大幅度进行优化调整。 相似文献
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【目的/意义】负面在线评论已成为商家重要的经营决策信息,对了解客户消费满意度、改善产品和服务质量
具有重要意义。【方法/过程】该文将情感分析和关键词抽取相结合,提出一种基于BiGRU-CNN 和 TextRank的在
线评论负面关键词抽取方法,即首先对在线评论文本数据进行清洗,然后构建 BiGRU- CNN 情感分类模型对在
线评论进行情感分析,最后采取TextRank 方法抽取情感分析得到的负面评论中的关键词。利用这种方法,对十个
产品与服务类别的6万余条消费者在线评论文本数据进行实证分析。【结果/结论】实验结果表明,该方法能准确判
别客户负面在线评论情感倾向,F1值达92.41%,并且负面在线评论关键词抽取结果能较好帮助商家完善产品质量
和服务。【创新/局限】提出一种结合双向GRU 和CNN 结合的情感分类模型,在此基础上基于TextRank 方法抽取
情感分析得到的负面评论中的关键词,进一步提升模型对于在线评论情感分析的准确性。 相似文献
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[目的/意义]旨在数量众多的评价中为消费者和商家以及平台筛选出有用的评价,发挥负面评价的价值。[方法/过程]采用爬虫爬取京东商城数据,以京东商城体验型和搜索型商品在线负面评价为主要研究对象,从内容质量、互动性和内容形式三个维度进行多元回归分析,对在线商品负面评价有用性的影响因素进行分析。[结果/结论]极端负评、商品类型、评价字数、图片视频数量和商家回复正向显著影响负面评价有用性;而发布者等级和有用性呈负相关关系;追加评价和追评时间不存在显著影响。 相似文献
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【目的/意义】基于离散情感理论,对电商平台在线评论中所含不同离散情感的分布规律进行探究,发掘其
对于营销管理的实践意义。【方法/过程】以手机这一搜索型产品的海量中文评论为研究对象,以情感认知模型OCC
模型为情感分类依据,通过深度学习的方法构建离散情感语料库,并在此基础上对不同评论星级、不同的商品购买
和评论发布的时间间隔中,评论所包含离散情感的分布特征进行了深入的研究。【结果/结论】研究发现：包含不同
离散情感的评论在不同评论星级中的分布情况差别较大,在不同时间间隔中的分布曲线却大致相同,虽都与“长尾
分布”非常类似,但仍有细微差别。 相似文献