电商平台用户评论有用性研究回顾与展望

2019-11-06李亚琴

商业经济研究 2019年21期

李亚琴

内容摘要：电商平台海量的用户消费评论信息，在降低用户在线购物决策不确定性的同时，也增加了用户诊断评论有用性的难度。基于用户评论有用性这一主题的研究，引起了学界和实务界的广泛关注。为全面把握当前国内对用户评论感知有用性的研究现状和热点，预测研究趋势，本研究在对用户评论有用性界定的基础上，采用系统文献调研和质性分析法，对国内现有文献系统综述，并指出了今后进一步研究方向。

关键词：文献调研电商平台用户评论感知有用性

用户评论有用性概念界定

究竟什么是用户评论有用性？不同的学者基于不同的视角有着不同的界定，目前主要有三种代表性观点。一是基于感知诊断性视角，认为感知诊断性有利于促进用户对产品属性的认知过程。如彭岚等（2011）将用户评论有用性定义为“消费者对其他消费者提交的评论对自己购买决策是否有帮助的一种主观感知”。二是基于信息采纳与接受视角，认为用户评论有用性问题属于接受与影响研究范畴，从微观层面探讨消费评论被潜在消费者采纳接受、感知价值从而影响其购物决策的过程。如果说前两种观点是从潜在消费者的角度界定评论有用性的话，那么第三种则从评论社区提供商或评论平台视角界定用户评论有用性。基于对用户评论质量的评估，认为“能具体描述商品的特征或性能等信息，辅助潜在用户做出适当决策的评论”为对用户有用的评论，从而对用户评论进行排序并优化推荐给潜在消费者。当然，也有从评论的可信性角度对评论效用进行分析评价，从而判断评论有用性。

总之，现有研究对于用户评论有用性界定，侧重于从用户信息处理过程角度，基于减少用户购物决策风险考虑，探討定义评论的有用性。而针对评论信息过载的情境下，用户对评论信息筛选过程角度的研究（即用户是否看此评论）则较为鲜见。基于此，本研究中电商平台用户在线评论有用性主要指电商平台的真实用户对其消费的商品和服务发表其消费体验等评论对于平台用户感知有用性的价值评估。主要针对此类评论有用性相关文献展开综述。

研究视角

笔者通过对检索到的文献逐一研读后发现当前关于用户在线评论有用性研究主要涉及两个方面：一是基于计算机技术视角，对评论推荐系统的算法设计与实现的研究，通过用户评论发现用户需求以及对评论有用性排序和分类，以帮助用户消费决策;二是在线评论有用性影响因素研究。从潜在消费者（评论阅读者）角度，通过在线评论有用性影响因素的研究，帮助用户判断现有在线评论的有用性和可信性，从而降低在线购物决策的不确定性和风险。

现有文献中，以在线评论有用性影响因素研究的文献居多，且侧重于从两个不同的角度研究：一是从聚合层面探讨用户在线评论对产品销售的影响，即偏重于影响结果研究;二是从个体层面探讨评论信息如何被潜在用户（即评论阅读者）接受处理，从而影响购买决策，即侧重于影响过程研究。前期文献着重于影响结果的研究，而近年来的文献则侧重于影响过程的研究，逐步打开用户评论有用性影响的黑箱。在电子商务快速发展的今天，网络口碑对电商及其平台的影响已众所周知，而对于潜在用户感知现有评论的有用性价值过程及其应用，则相对较少。基于此，本文主要针对第二个角度（即用户信息处理视角）的相关文献展开综述，以期对后期相关研究和实践应用提供借鉴和思路。

在线评论有用性影响因素研究

（一）主要研究方法

现有文献主要通过构建回归计量模型，以电商平台用户评论系统的评论信息为研究数据源，采用不同的回归统计方法，如多元线性回归、Tobit回归、OLS回归、Logistic回归、逐步回归方法等，分析在线评论有用性影响因素之间的关系和影响程度。鲜有文献运用质性分析方法，从评论阅读者角度深入分析用户对在线评论感知有用性的判断依据。

（二）理论基础

现有文献多数以双重加工理论，即说服双过程模型为理论基础，构建在线评论有用性影响因素研究模型。在人类信息处理的双重加工理论的详尽可能性模型（Elaboration Likelihood Model， ELM）和启发—系统式模型之间，研究者更多地以ELM为理论框架，从核心路径和边缘路径两个角度探讨用户对在线评论的信息处理和有用性诊断。值得一提的是，为数不少的研究文献，以在ELM和技术接受模型基础上衍生而来的信息接受模型为在线评论有用性影响因素研究的理论基础，从评论信息质量和信息源可信度两个角度探讨用户对在线消费评论有用性判断和采纳。值得注意的是，已有学者注意到电商平台用户评论系统的社会性，从社会网络视角运用评论者中心度变量来探讨在线评论有用性。

（三）主要影响因素

现有研究基于不同的理论基础，研究发现众多影响用户在线评论有用性诊断的因素，且研究结论也往往不尽相同，甚至存在结论相互矛盾的情况。但总体来说，主要围绕信息传播过程的基本要素展开，即围绕评论者（信源）、评论信息（讯息）、评论阅读者（信宿）、电商平台（信道）特征进行。

评论者特征。用户对评论内容的有用性判断往往借助于评论者在电商平台用户评论系统中呈现的特征来判断。如王平和代宝（2012）研究表明评论者在网络的权威性和经验水平，积极影响着其发表的消费评论对潜在消费者的感知有用性程度，并且在体验性商品中更为突出。卓四清和冯永洲（2015）研究发现评论者认可度、个人信息披露等反映信息源可靠性的指标对用户感知评论有用性有着显著的影响。李晓静（2017）研究表明评论者身份、专业性等因素对用户的评论可信性感知均存在显著的积极影响。李平等（2018）研究表明评论者的信息传播能力以及人际吸引能力通过信任对用户口碑采纳行为产生积极的影响。

总的来说，现有研究表明用户往往借助于评论者声誉、专业性、权威性和经验水平、评论者认可度和个人信息披露、评论者的空间排名和历史评论数量、历史评论有用性评价、评论者中心度、好评率和使用互联网经验、购买的真实性、购买经验等评论者背景信息推断评论者可信度，从而感知在线评论的价值和有用性。现有文献研究表明这些能够反映评论者可信度的评论者特征与用户感知评论有用性之间存在显著的正向关系。

评论特征。基于评论特征反映用户评论有用性的文献，主要基于评论的外在形式和评论内容两个方面。其中，评论内容是用户判断评论有用性的直接依据和核心信息。目前，用户在电商平台发表的消费评论的信息类型多样，如图片、音频、视频、文本等，其中绝大多数以文本形式呈现。现有文献从评论内容角度判断用户评论有用性，往往通过评论质量指标来衡量。如武鹏飞和闫强（2015）研究表明评论质量显著影响评论的可信度，进而影响用户感知评论的有用性。评论客观性是体现评论内容质量的重要指标之一，张艳辉等（2017）研究发现评论信息质量的高低，直接影响着用户感知评论价值。值得一提的是，已有学者从用户对评论内容的道德感知视角研究对评论有用性的影响，如唐建生等（2018）认为用户评论的前后不一致和评论语言的不文明是典型的不道德评论，不道德的评论与感知信任间存在反向关系，用户的道德感知在影响其感知信任的同时，也进一步降低了其对评论有用性的感知。

借助于评论呈现的外在形式感知评论有用性的文献相对较多，如杨朝君和汪俊奎（2014）研究表明评论长度和评论星级对用户感知评论有用性存在正向影响，并且受到品牌的调节作用。石文华等（2015）研究发现用户评论星级极端性、评论长度以及晒单行为对用户感知评论有用性存在显著影响，并且负面评论的影响要显著高于正面评论。苗蕊和徐健（2018）研究发现用户评分的不一致性、评论数量对用户感知评论有用性存在显著影响。

总之，现有研究主要从评论星级、评论内容长度、深度（丰富性）、客观性、评论效价或评论极端性、评论有用性投票数、评论及时性或评论时效性、评论信息完整性、评论一致性（如星级属性與内容属性评论是否一致）、易理解性或可读性、评论情感倾向、写作风格、晒单与否、追加评论等评论形式和评论内容特征角度探讨对用户感知评论有用性的影响，并且多数研究表明这些评论形式和内容特征与用户感知评论有用性之间存在积极的正向关系。

评论阅读者特征。由于感知评论有用性带有很强的主观性，潜在用户的个体特点必然对在线评论感知价值存在影响。如张思豆等（2016）研究表明评论阅读者自身因素对电商平台在线评论的固有可信度存在积极的影响，进而进一步影响用户感知在线评论的最终可信度。魏华和黄金红（2017）研究表明评论阅读者的专业能力和产品卷入度在评论质量和购买决策关系之间存在调节作用。现有研究进一步表明评论阅读者的个性特征、介入度高低、网络经验和先验知识、信任倾向、阅读目的等的不同，其对评论内容的感知有用性均存在显著差异。

调节因素。现有文献对于用户感知评论有用性的研究逐步细化，不仅关注评论内容本身以及评论发布者特征对用户感知有用性的影响，还进一步研究相应变量对研究结果的调节效应。如郝清民和魏凤霞（2014）研究表明产品类型对评论长度、发布者的历史评论数量与用户感知评论有用性之间的调节效应显著。刘志明（2015）研究发现文化类型对评论者可信度、评论极端性、评论长度、负面情感强度之于用户感知在线评论有用性之间存在调节效应。

总之，现有多数文献研究发现产品类型、评论类型、品牌声誉、文化类型、店铺属性、电商平台特征等对用户感知评论有用性均存在调节效应。当然也有学者将评论阅读者特征作为用户感知评论有用性的调节变量进行研究的。

现有研究述评和研究展望

总的来说，当前国内对于电商平台用户评论有用性研究，力图从不同视角提升用户评论的有用性，并取得了丰富的研究成果。但值得注意的是，在研究方法方面，现有文献多数通过电商平台用户评论系统中易量化的指标研究探讨影响用户评论有用性的因素，且这种量化研究多数假设变量间为线性相关关系，这往往与现实不符。然而，用户评论的有用性提升，与用户的社会、心理、文化有着千丝万缕的联系，运用网络民族志、扎根理论等质性研究方法，结合大数据挖掘等量化研究方法，以及将质性研究与定量研究有机结合的定性比较分析方法将是今后深入研究电商平台用户评论有用性这一研究主题的方法趋势。另外，随着科学技术的快速发展，充分利用文本挖掘、机器学习、神经网络等数据挖掘和信息处理技术，深入挖掘和发现用户感知评论有用性的关键要素，跨学科的研究方法以及学者间的跨学科合作研究，将是此领域研究的必然趋势。

在研究内容方面，现有文献主要围绕信息质量和信息来源可信性两个方面展开影响用户感知评论有用性主效应分析，将评论内容特征作为系统式信息（或核心信息），评论者特征作为启发式信息（或边缘信息），运用双重加工理论，构建量化研究模型。而对于信息接受者以及相应的调节因素对于用户评论有用性的影响，现有文献的研究深度则有限，如在接受者个性特征、不同电商平台等对评论有用性影响的文献较少。其次，现有文献很少关注评论者特征与评论内容特征间的交互作用对于用户评论有用性的影响。今后应从这些方面展开深入探讨。另外，用户评论内容会受到用户所在国家文化的影响，对于面向全球用户的电商平台用户评论的有用性，是否亦会受到国家文化差异的影响，也是今后研究不可忽视的一个方面。

参考文献：

1.彭岚，周启海，邱江涛.消费者在线评论有用性影响因素模型研究[J].计算机科学，2011（8）

2.Mudambi S M，Schuff D.What makes a helpful online review？ A study of customer reviews on amazon.com [J].MIS Quarterly，2010，34（1）

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