李琪+梁妮

摘要：模擬天貓平臺真實信用評價環(huán)境，研究產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性差異。通過6組377人參與實驗，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品評論相比于服務評論給評論閱讀者帶來更高的感知有用性；同時相比于高質(zhì)量評論，低質(zhì)量評論會減小在線評論中服務評論和產(chǎn)品評論的有用性差異。此外，還發(fā)現(xiàn)服務評論質(zhì)量高低并不帶來感知有用性的顯著變化，這在一定程度上拓展了評論信息質(zhì)量和評論有用性關系的研究。

關鍵詞：評論內(nèi)容要素；產(chǎn)品評論；服務評論；評論信息質(zhì)量

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.10.23

中圖分類號：F71355 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2015）10-0106-04

Abstract：In a simulated real credit evaluation environment of Tmall， this paper give an answer of what is the difference between productattribute online review and serviceattribute online review on the perceived helpfulness， and there are 377 personnel involving in the experiment. Through the empirical analysis， this paper finds the productattribute review is more important than the serviceattribute review， and comparing with the lowqualityreview， the highqualityreview is more suitable for this conclusion. And the other result is that not all the highqualityreview is more helpful than lowqualityreview， it is correct when the review is about product， which extends the theory of online review helpfulness.

Key words：online review content； productattribute review； serviceattribute review； review quality

引言

在線評論作為口碑傳播的主要形式，源于先驗消費者對產(chǎn)品或服務的看法。在線評論能降低消費者的感知風險，影響消費者的購買意愿和決策[1]。根據(jù)CNNIC《2013年中國網(wǎng)絡購物市場研究報告》，當消費者購買不熟悉的產(chǎn)品時，用戶評論在其購物決策中占據(jù)了主導地位。

在線評論有用性主要是指消費者感知到的在線評論對其選擇產(chǎn)品和做出購買決策的有用程度[2]。對于在線評論有用性的研究，有助于減少消費者購買前的信息不對稱，增強消費體驗，完善在線評價體系。其中評論內(nèi)容對評論感知有用性的影響受到了學者的廣泛關注，但關于評論內(nèi)容中評論文本要素的分析，還有待進一步研究。因此本文基于天貓平臺信用評價體系將評論文本要素劃分為產(chǎn)品評論和服務評論，來探討二者在評論感知有用性上的差異。評論信息質(zhì)量作為評論文本的一個因素，對感知有用性有正向影響[3]。因此加入對評論信息質(zhì)量的討論作為調(diào)節(jié)變量。概括而言，主要探究以下幾個方面：

（1）區(qū)分“商品評論”和“服務評論”后，感知有用性是否有顯著差異？

（2）是否評論信息質(zhì)量越高，產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性隨之越高？

（3）在區(qū)分評論信息質(zhì)量的情況下，產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性是否有顯著性差異？

針對以上問題，通過實驗方法檢驗在線評論文本中產(chǎn)品評論和服務評論對消費者感知有用性的差異，研究結(jié)論為平臺信用體系設計和賣家評論信息的展示提供參考。

1文獻綜述和研究假設

11文獻綜述

對于在線評論有用性，較多的研究集中于其影響因素，包括評論信息屬性[4，5]、商品屬性[5，6]、評論者屬性[4]等。在評論信息屬性方面，學者從評論內(nèi)容、評論數(shù)量等多維度對評論有用性進行了分析，其中嚴建援[4]專注于評論文本對評論有用性的分析，發(fā)現(xiàn)評論深度越深，在線評論表述越客觀，對產(chǎn)品實物和網(wǎng)站描述一致性的表述越豐富，對產(chǎn)品特性的表述越豐富，評論有用性越高。但是對評論文本的研究很少涉及文本要素的分類，針對此，將在線評論的文本要素劃分產(chǎn)品評論和服務評論，產(chǎn)品評論主要包括對產(chǎn)品主客觀評價，服務評論主要包括店家服務態(tài)度和物流服務的評論，其劃分依據(jù)真實淘寶信用評分機制（淘寶信用評價中對“寶貝與描述相符”、“賣家的服務態(tài)度”和“賣家發(fā)貨的速度”打分以及書寫評論時對服務和對商品評論的劃分）。在此基礎上驗證不同評論文本要素與在線評論有用性的關系。

12研究假設

121評論信息形式與感知有用性

在線評論在提供豐富信息內(nèi)容的同時，也因其非結(jié)構化的呈現(xiàn)方式給消費者處理信息帶來了困難[8]。殷國鵬[9]在研究什么樣的評論對消費者更有用時，發(fā)現(xiàn)評論長度正向影響評論有用性，而當評論長度超過一定范圍時，其對評論有用性的影響是負向的關系；嚴建援[4]發(fā)現(xiàn)評論信息的完整性與評論有用性存在負向關系，其建議細分評論內(nèi)容，將單一的評論內(nèi)容輸入框改為多個輸入框?？梢姡畔⑦^載會對評論有用性造成負向影響，若將評論內(nèi)容劃分為產(chǎn)品評論和服務評論，評論閱讀者可以清晰快速地查找所需信息，降低過載信息帶來的負面影響，從而帶來更高的感知有用性。因此，提出假設H1。

H1：將評論文本劃分為產(chǎn)品評論和服務評論會使在線評論感知有用性更高。

122產(chǎn)品評論與服務評論的影響

根據(jù)天貓平臺信用評價體系中在線評論書寫條目，將在線評論文本要素分為產(chǎn)品評論和服務評論，李杰[10]在研究C2C電子商務服裝產(chǎn)品評論時，將評論中的產(chǎn)品要素歸結(jié)為質(zhì)量、價格、外觀、尺碼，將服務要素歸結(jié)為商品描述、配送速度、服務態(tài)度、退換貨處理，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品要素在評論者書寫中出現(xiàn)的頻率顯著高于服務要素。由于消費者行為具有習慣性[11]，因此認為消費者在閱讀評論時，也會給予產(chǎn)品評論更高的關注度。據(jù)此提出假設H2。

H2：在線評論中產(chǎn)品評論比服務評論感知有用性更高。

123信息質(zhì)量的影響

信息質(zhì)量可以被定義為信息中論點勸說他人的接受強度[12]，在線評論質(zhì)量對消費者態(tài)度具有積極的作用[13]，李宏從評論信息的相關性、可信性、易懂性和翔實性四個方面來衡量信息質(zhì)量[14]，楊爽認為信息質(zhì)量應該具有鮮明性、適量性、相關性、可靠性、引導性和互動性等特征，并且驗證信息質(zhì)量與感知有用性正相關[3]。因此，無論是產(chǎn)品評論還是服務評論，認為在線評論質(zhì)量越高，感知有用性越高。但是相對于高質(zhì)量評論，低質(zhì)量評論在信息的相關性、可信性、易懂性和翔實性等方面帶來的感知度較低，從而無論是產(chǎn)品評論還是服務評論，感知有用性都較低，即低質(zhì)量在線評論會弱化產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性差異，據(jù)此提出假設：

H3a：在線評論中產(chǎn)品評論質(zhì)量越高，消費者感知評論有用性越高；

H3b：在線評論中服務評論質(zhì)量越高，消費者感知評論有用性越高；

H4：相比于高質(zhì)量在線評論，低質(zhì)量將減小在線評論中服務評論和產(chǎn)品評論的有用性差異。

2實證分析

21實驗情景設計

本研究采用實驗法來檢驗上述假設。實驗模擬天貓平臺的評論環(huán)境，具體為兩部分：第一部分檢驗評論形式與感知有用性的關系，是1（在線評論文本）×2（評論文本形式：聚合VS區(qū)分）的實驗；第二部分檢驗評論文本要素和評論有用性的關系，是2（產(chǎn)品評論VS服務評論）×2（質(zhì)量：高VS低）的實驗。第一部分實驗每組對象不少于30人，第二部分實驗每組不少于60人，并且每組實驗對象只填寫一組內(nèi)容，確保組間數(shù)據(jù)的獨立性。根據(jù)《2013年中國網(wǎng)購市場調(diào)研報告》，在線用戶購買商品品類排行第一的是服裝鞋帽類，占756%，因此選擇服裝鞋帽類作為實驗產(chǎn)品。在實驗過程中，要求閱讀者詳細閱讀評論三遍后，對評論的感知有用性打分，感知有用性采用likert7級量表測度，1代表“完全沒用”，7代表“非常有用”。

22變量控制和預調(diào)研

221評論信息質(zhì)量的控制

李宏在研究評論信息質(zhì)量對于消費者購買決策的影響時，從信息的相關性、可信性、易懂性和翔實性四個方面來衡量在線評論信息質(zhì)量[14]。本文借鑒其定義，對在線評論的信息質(zhì)量進行衡量。參考天貓中關于服裝鞋帽的評論，篩選高、低質(zhì)量產(chǎn)品評論和高、低質(zhì)量服務評論各一條。并根據(jù)李杰對產(chǎn)品評論要素和服務評論要素的界定[10]，在高質(zhì)量產(chǎn)品評論文本中要求包含質(zhì)量、外觀、尺碼等，在高質(zhì)量服務評論文本中要求包含配送速度、服務態(tài)度等；而對于低質(zhì)量評論文本選取不能提供這些要素的評論。

選定評論文本后，對評論文本質(zhì)量進行檢驗。邀請20名電子商務系在校大學生用likert7級量表對評論質(zhì)量打分，1代表最低分，7代表最高分。結(jié)果顯示：高質(zhì)量的產(chǎn)品評論（HP）平均得分586，低質(zhì)量的產(chǎn)品評論（LP）平均得分372；高質(zhì)量的服務評論（HS）平均得分519，低質(zhì)量的服務評論（LS）平均得分383；采用秩和檢驗，產(chǎn)品評論在高低質(zhì)量之間存在顯著差異（mean=585VS mean=379，z=-3794，p=0000）；服務評論在高低質(zhì)量之間存在顯著差異（mean=519VS mean=383，z=-273，p=0006）；因此關于評論質(zhì)量控制良好，可以用于高低質(zhì)量評論有用性對比。

222評論特征的控制

關于在線評論對感知有用性的影響研究中，已有學者證明，在線評論的質(zhì)量、極性、長度、數(shù)量以及評論者特征等影響在線評論感知有用性。因此，為對比產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性差異，需要盡可能控制其他因素。首先對于信息質(zhì)量的控制，要求產(chǎn)品評論和服務評論的信息質(zhì)量無差異：高質(zhì)量的產(chǎn)品評論和服務評論無顯著差異（mean=585VS mean=519，z=-119，p=0232）；低質(zhì)量的產(chǎn)品評論和服務評論無顯著差異（mean=379VS mean=383，z=-302，p=076）；其次，對于評論長度，評論數(shù)量進行控制，采用單一評論數(shù)量，評論長度在同質(zhì)量水平下無差異；最后，對于評論者屬性進行控制，隱匿掉評論者星級，對于極性的控制，參考天貓平臺評論環(huán)境，不區(qū)分好評和差評。

23數(shù)據(jù)收集和假設檢驗

本實驗在網(wǎng)絡環(huán)境下完成，主要通過分群組實驗保證不同群組的獨立性。實驗共設置兩部分六組。第一部分檢驗在線評論形式和感知有用性的關系，分為兩組：一組將預實驗所選出來的在線評論進行糅合，不區(qū)分產(chǎn)品評論和服務評論；另一組區(qū)分產(chǎn)品評論和服務評論。在閱讀評論后，要求實驗參與人員對評論的感知有用性進行打分。第二部分檢驗產(chǎn)品評論和服務評論在感知有用性上的差異，并檢驗高低質(zhì)量下是否還存在顯著性差異，共分為4組實驗：高質(zhì)量產(chǎn)品評論下感知有用性打分、高質(zhì)量服務評論下感知有用性打分、低質(zhì)量產(chǎn)品評論下感知有用性打分和低質(zhì)量服務評論下感知有用性打分。

231評論形式和評論有用性檢驗

該部分實驗主要探討評論形式和評論有用性的關系，模擬天貓信用評價環(huán)境，將原有的文本評論區(qū)分為兩個群組，一個群組將在線評論的產(chǎn)品評論和服務評論合并，并且不標注商品、服務字樣；另一個群組區(qū)分產(chǎn)品性評論和服務性評論，并且在前面分別標注“商品”和“服務”，如圖1所示。

本部分共82人參與實驗，其中聚合形式30人，分開形式52人。通過K-S檢驗發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)不服從正太分布，因此采用秩和檢驗，實驗結(jié)果如下：M合=47，M分=498，Z=-1149（P=025>005）；從結(jié)果可以看出，雖然分開展示帶來的評論有用性平均高于合并在一起帶來的評論有用性，但差異不顯著，假設H1未能得到驗證。

232在線評論文本要素與評論有用性

該部分實驗分為4組，每組不低于60人，實驗條件為2（產(chǎn)品評論VS服務評論）×2（質(zhì)量：高VS低），要求填寫對象只能進行一組實驗，保證組間獨立性，該部分共295人參與實驗。

（1）產(chǎn)品評論與服務評論在評論有用性上的差異檢驗。將實驗數(shù)據(jù)分為產(chǎn)品評論組和服務評論組，進行K-S檢驗，P<005，樣本數(shù)據(jù)不服從正太分布，因此對兩個群組進行MannWhitney檢驗，檢驗結(jié)果如表1，針對產(chǎn)品評論和服務評論其評論有用性在95%的置信區(qū)間上具有顯著性差異（mean=515VS mean=456，z=-313，p=0001），而且產(chǎn)品評論的感知有用性顯著高于服務評論的感知有用性（mean=515>mean=456），因此假設H2成立。

（2）產(chǎn)品評論下高質(zhì)量與低質(zhì)量評論感知有用性差異檢驗。通過MannWhitney檢驗，發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量產(chǎn)品評論和低質(zhì)量產(chǎn)品評論具有顯著差異（mean=545VS mean=480，z=-275，p=0006），并且產(chǎn)品評論質(zhì)量越高，評論的感知有用性越高（mean=545>mean=48），因此假設H3a成立。（3）服務評論下高質(zhì)量與低質(zhì)量評論感知有用性差異檢驗。通過MannWhitney檢驗，發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量服務評論和低質(zhì)量服務評論不具有顯著性差異（mean=47VS mean=441，z=-082，p=0407），因此對于服務評論，無論評論質(zhì)量高低，評論的感知有用性無顯著差異，H3b不成立。

（4）在高質(zhì)量評論情境下，產(chǎn)品評論與服務評論的感知有用性差異檢驗。在高質(zhì)量評論信息下，區(qū)分產(chǎn)品評論和服務評論。因為樣本數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布（P<005），所以對其進行MannWhitney檢驗，檢驗結(jié)果如表4，在高質(zhì)量評論情境下：產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性在95%的置信區(qū)間上具有顯著性差異（mean=545VS mean=470，z=-328，p=0001），而且產(chǎn)品評論感知有用性高于服務評論的感知有用性（mean=545>mean=470）。

（5）在低質(zhì)量評論情境下，產(chǎn)品評論與服務評論的感知有用性差異檢驗。在低質(zhì)量評論信息情景下，同樣區(qū)分產(chǎn)品評論和服務評論兩個群組，對其進行MannWhitney檢驗，檢驗結(jié)果如表5，在低質(zhì)量評論情境下：產(chǎn)品評論和服務評論的感知有用性在95%的置信區(qū)間上無顯著性差異（mean=48VS mean=441，z=-118，p=0236>005）。

由（4）和（5）的結(jié)果可以看出，對于高質(zhì)量評論和低質(zhì)量評論，其產(chǎn)品評論和服務評論的差異并不一致，在高質(zhì)量評論情境下，產(chǎn)品評論和服務評論具有顯著差異；而在低質(zhì)量評論下，產(chǎn)品評論和服務評論并不具有顯著差異，因此對比高質(zhì)量情景和低質(zhì)量情景，本文認為產(chǎn)品評論和服務評論在高質(zhì)量信息情景下差異更為顯著。證明假設H4成立。

基于以上數(shù)據(jù)分析，對假設的檢驗結(jié)果總結(jié)見表6：

3結(jié)果討論

（1）產(chǎn)品評論相較于服務評論，有較高的感知有用性。本文依據(jù)天貓平臺信用評價體系對在線評論文本要素進行劃分，研究產(chǎn)品評論和服務評論對消費者感知有用性的差異，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品評論的感知有用性顯著高于服務評論的感知有用性。

（2）產(chǎn)品評論質(zhì)量越高，評論有用性越高，但是服務評論質(zhì)量高低并不帶來感知有用性的顯著變化。通過實證分析發(fā)現(xiàn)對于產(chǎn)品評論而言，其評論質(zhì)量越高，所帶來的評論有用性越高，符合前人關于評論質(zhì)量和評論有用性的研究[5]。但是與前人研究不同在于并沒有驗證服務評論中的評論質(zhì)量與評論有用性的正相關性，而是發(fā)現(xiàn)高、低質(zhì)量的服務評論在感知有用性上無顯著差異?？赡茉蚴窍噍^于產(chǎn)品評論，服務評論的感知有用性較低，而在較低的感知有用性下，無論是高質(zhì)量評論還是低質(zhì)量評論，給消費者帶來的感知有用性并無顯著差異。

（3）相較于低質(zhì)量評論，高質(zhì)量評論更能體現(xiàn)出產(chǎn)品評論和服務評論的差異。在產(chǎn)品評論感知有用性高于服務評論感知有用性的結(jié)論下，進一步分組驗證評論質(zhì)量的作用。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：對于高信息質(zhì)量評論，產(chǎn)品評論的感知有用性顯著高于服務評論的感知有用性，但是對于低質(zhì)量評論，無論其文本要素是關于產(chǎn)品還是服務，其評論有用性并無顯著性差異。其原因可能源于消費者更愿意采納高質(zhì)量的評論，因此對于低質(zhì)量評論，無論其文本內(nèi)容所包含的要素是產(chǎn)品信息還是服務信息，都會因為信息質(zhì)量較低使得消費者所獲得的有關產(chǎn)品和服務的內(nèi)容較少，因而帶來感知有用性無顯著差異。

4小結(jié)

在網(wǎng)絡情境下真實模擬天貓信用評價環(huán)境，通過6組377人參與實驗，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品評論相比于服務評論給評論閱讀者帶來更高的感知有用性，并且在高質(zhì)量評論下，產(chǎn)品評論和服務評論給消費者所帶來的感知有用性具有顯著差異，而對于低質(zhì)量評論，無論是產(chǎn)品評論還是服務評論，其感知有用性并無顯著差異。此外，還發(fā)現(xiàn)并不是所有評論的質(zhì)量越高，其帶來的感知有用性就越高。本文的實證結(jié)論拓展了信息質(zhì)量與評論有用性關系的研究成果，同時給管理者一定的實踐啟示，比如對于服務內(nèi)容的評論，可以簡化為簡單的云標簽或評分；而對于產(chǎn)品評論，鼓勵評論書寫者給予產(chǎn)品要素更為詳細的描述。

本文雖然驗證了產(chǎn)品評論相比服務評論會帶來更高的感知有用性，但在評論形式對評論有用性的影響上并沒有得到驗證，其原因可能是實驗中評論文本的選擇：對于評論文本僅是簡單羅列在一起，并未進行充分的糅合，因此該假設還有待進一步驗證。另外，本文模擬天貓信用環(huán)境并沒有區(qū)分好評和差評，那么在區(qū)分好評和差評的情況下，研究結(jié)論是否一致還有待進一步探討。

參考文獻：

[1]Chen C Y， Chen T H， Chen Y H， et al. The Spatiotemporal Distribution of Different Types of Messages and Personality Traits Affecting the EWOM of Facebook[J]. Natural Hazards， 2013， 65（3）： 2077-2103.

[2]王平.消費者在線評論有用性影響因素實證研究[D].合肥工業(yè)大學，2012.

[3]楊爽，徐暢.在線產(chǎn)品評論有用性的影響機制——基于虛擬社區(qū)視角[J].求索，2013（3）：249-251.

[4]嚴建援，張麗，張蕾.電子商務中在線評論內(nèi)容對評論有用性影響的實證研究[J].情報科學，2012（5）：713-716+719.

[5]廖成林，蔡春江，李憶.電子商務中在線評論有用性影響因素實證研究[J].軟科學，2013（5）：46-50.

[6]Nelson P. Advertising as Information[J]. The Journal of Political Economy， 1974， 82（4）： 729-754.

[7]Huang P， Lurie N H， Mitra S. Searching for Experience on the Web： An Empirical Examination of Consumer Behavior for Search and Experience Goods[J]. Journal of Marketing， 2009， 73（2）： 55-69.

[8]張麗.在線評論的客戶參與動機與評論有效性研究[D].南開大學，2011.

[9]殷國鵬.消費者認為怎樣的在線評論更有用？——社會性因素的影響效應[J].管理世界，2012（12）：115-124.

[10]李杰，張向前，陳維軍，劉璞.C2C電子商務服裝產(chǎn)品客戶評論要素及其對滿意度的影響[J].管理學報，2014（2）：261-266.

[11]李彥和.消費者行為及其效應[J].消費經(jīng)濟，1990（3）：39-43.

[12]Cheung C M，Lee M K. Online Consumer Reviews： Does Negative Electronic Word-of-Mouth Hurt More？[J] Proceedings of the 14th Americas Conference on Information Systems （AMCIS-08），2008.

[13]Lee J， Park D H， Han I. The Effect of Negative online Consumer Reviews on Product Attitude： An Information Processing View[J]. Electronic Commerce Research and Applications， 2008， 7（3）： 341-352.

[14]李宏，喻葵，夏景波.負面在線評論對消費者網(wǎng)絡購買決策的影響：一個實驗研究[J].情報雜志，2011，（5）：202-207.

（責任編輯：秦穎）