朱振濤，李 娜，陳星光，朱燕燕

【經(jīng)濟(jì)管理研究】

在線評論信息越完備越有用？
——基于智能手環(huán)在線評論的實(shí)證數(shù)據(jù)

朱振濤1，李 娜1，陳星光2，朱燕燕1

（1.南京工程學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，南京 211167；2.江漢大學(xué) 商學(xué)院，武漢 430056）

為了從電商平臺的消費(fèi)者產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中提煉出消費(fèi)者對智能可穿戴設(shè)備的關(guān)注點(diǎn)和需求特征，在中國亞馬遜網(wǎng)站采集了1 242條智能手環(huán)的商品評論，運(yùn)用文本挖掘和Logistic回歸分析研究了智能手環(huán)在線評論有用性的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：對于低聲譽(yù)品牌而言，評論信息完備性與評論有用性顯著負(fù)相關(guān)，而對于高聲譽(yù)品牌，兩者相關(guān)性不顯著。對于低聲譽(yù)品牌，是否具有心率監(jiān)測功能是消費(fèi)者關(guān)注的焦點(diǎn)。對于高聲譽(yù)廠商，藍(lán)牙性能和電池續(xù)航性能的討論能提高評論的有用性。研究結(jié)果有助于幫助廠商根據(jù)消費(fèi)者對智能手環(huán)的需求，改進(jìn)產(chǎn)品及服務(wù)。

在線評論有用性；文本挖掘；logistic回歸；信息完備性；品牌

引 言

本文的在線評論是指消費(fèi)者的在線商品評論，即購買商品或服務(wù)之后在電商平臺上發(fā)表的有關(guān)于該產(chǎn)品或服務(wù)的評論。由于商品購買者的消費(fèi)體驗(yàn)往往比商家的廣告更為可信，在線評論已經(jīng)成為消費(fèi)者購買決策所依賴的最主要的信息來源之一，在線評論形成的網(wǎng)絡(luò)口碑能對潛在消費(fèi)者的購買決策、商品的銷售量以及商家利潤產(chǎn)生重大影響。2017年3月15日李克強(qiáng)總理在中外記者見面會上提出要給優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品“點(diǎn)贊”，把不良奸商“拉黑”［1］，也說明了中央政府充分肯定了消費(fèi)者在線評論對商品的品牌傳播和企業(yè)持續(xù)發(fā)展的重大作用，并希望大眾消費(fèi)者能更為積極地利用這一工具來幫助各行業(yè)能實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰。那么，怎樣的在線評論才是消費(fèi)者認(rèn)為更有用的評論呢？現(xiàn)有的研究多根據(jù)潛在消費(fèi)者能否需要親自使用商品后才能對商品的價(jià)值進(jìn)行較為準(zhǔn)確的判斷來將商品分為搜索型和體驗(yàn)型兩大類［2-11］。然而，由于消費(fèi)者對可穿戴設(shè)備的認(rèn)知尚待進(jìn)一步培育而且不同知識背景的人群對其認(rèn)知存在顯著差異，用這樣的二分法分類難以準(zhǔn)確的判斷一些新興的可穿戴產(chǎn)品所屬類型，因而也就難以將某一類商品在線評論的有用性影響因素的相關(guān)研究結(jié)論照搬到可穿戴設(shè)備上。本文就以智能可穿戴設(shè)備的代表商品智能手環(huán)為例，來探討其在線評論的有用性問題。尤其是探索在線評論的信息完備性是否對其有用性有積極的影響。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能移動終端的快速發(fā)展和普及，智能可穿戴設(shè)備市場日漸成熟，2015年全球發(fā)貨量達(dá)到了8 500萬個(gè)，而中國消費(fèi)者對其的認(rèn)知度和接受度也逐漸增強(qiáng)。根據(jù)ISUX用戶研究中心《2015年的智能可穿戴市場白皮書》的調(diào)查數(shù)據(jù)［12］，2015年上半年，可穿戴設(shè)備的使用滲透率增長約3倍，其中主要的增長來自智能手環(huán)。隨著人們健康意識和社交需求的增加，具有健康監(jiān)測、消息通知等功能的智能手環(huán)的市場正處于蓬勃發(fā)展階段。截止2015年10月，生產(chǎn)企業(yè)已達(dá)到138家。而另一方面，不同生產(chǎn)企業(yè)的智能手環(huán)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊，企業(yè)和消費(fèi)者之間存在雙向的信息不對稱問題：消費(fèi)者對該類產(chǎn)品技術(shù)特征所知甚少，而企業(yè)對消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)和興趣點(diǎn)也難以把握。為了幫助消費(fèi)者和商家從在線評論中甄別出有價(jià)值的信息，本文運(yùn)用文本挖掘的技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸模型，從評論內(nèi)容的信息特征和評論商品聲譽(yù)特征等角度研究了智能手環(huán)的在線評論有用性的影響因素，并提取了真正反映消費(fèi)者興趣點(diǎn)的特征詞。

一、相關(guān)研究評述

Mudambi將在線評論有用性定義為：潛在的消費(fèi)者對其他消費(fèi)者在電商網(wǎng)站或網(wǎng)絡(luò)社區(qū)上發(fā)表的商品評論是否能對自己的購買決策產(chǎn)生幫助的一種主觀判斷和感知［2］。在已有的研究中，大多數(shù)研究者多是從評論內(nèi)容、評論者以及產(chǎn)品類型這三個(gè)方面來研究在線評論的有用性。在評論內(nèi)容方面，主要研究了評論打分或評分的極端性、評論的深度、產(chǎn)品特征、評論的客觀性等可能的影響因素。Hu等人采用應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分類方法提取在線評論中的產(chǎn)品特征，然后研究了其與評論有用性的關(guān)系［3］。崔楠等人探討了文本效價(jià)對于評論有用性的影響［4］。嚴(yán)建援等人研究了評論的客觀性和評論深度對評論有用性的影響［5］。在評論者方面，學(xué)者們研究了評論者的評論歷史經(jīng)驗(yàn)和屬性對評論有用性的影響。陳在飛等人發(fā)現(xiàn)評論者的歷史評論有用性評價(jià)對在線評論有用投票數(shù)具有正向影響［6］。郝清民等發(fā)現(xiàn)評論者的屬性也會間接地影響在線評論有用性［7］。將這兩個(gè)角度一起進(jìn)行研究的文獻(xiàn)亦不少見，Sussman和Siegal在詳盡可能性模型理論框架下，構(gòu)建了信息采納模型［8］。趙麗娜則是建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究評論有用性影響因素［9］。最具代表性的產(chǎn)品分類是Nelson分類，是將所有產(chǎn)品分為搜索型和體驗(yàn)性產(chǎn)品［10］。Mudambi通過采集美國亞馬遜網(wǎng)站上的評論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)商品類型會對評論星級極端性、評論長度對評論有用性的影響起到調(diào)節(jié)作用［2］。武文斌研究了體驗(yàn)型和搜索型產(chǎn)品的極端評論對于評論有用性的影響［11］。

Philip Kotler認(rèn)為企業(yè)樹立品牌旨在幫助消費(fèi)者將本企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)和競爭對手的產(chǎn)品或服務(wù)區(qū)別開，在消費(fèi)者心中樹立其獨(dú)特的形象［13］。Weiss等的研究認(rèn)為良好的品牌聲譽(yù)能使得消費(fèi)者聯(lián)想到該商品具有優(yōu)良的品質(zhì)，從而促使其產(chǎn)生購買意愿和行為［14］。Zeithaml也認(rèn)為品牌聲譽(yù)是消費(fèi)者衡量商品的重要屬性［15］。若商品具有較高的品牌聲譽(yù)，消費(fèi)者購買該商品的信心就會增強(qiáng)。李小華等發(fā)現(xiàn)相對于不知名品牌，消費(fèi)者對知名品牌的產(chǎn)品質(zhì)量知覺更高［16］。方佳明和付建坤等多位學(xué)者分別用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和問卷調(diào)查等方式，研究了不同產(chǎn)品品牌聲譽(yù)對于在線評論有用性的調(diào)節(jié)作用［17-21］。楊雪的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)評論內(nèi)容、評論數(shù)量和評論差異性能夠提高消費(fèi)者對體驗(yàn)型產(chǎn)品及品牌的認(rèn)同感并其有助于產(chǎn)生品牌信任［22］。

綜觀已有的文獻(xiàn)，在線評論有用性研究有以下不足：一是主要是針對成熟商品的分類研究，而對于像智能手環(huán)這樣的新商品，消費(fèi)者尚沒有足夠的認(rèn)識來區(qū)分該商品屬于哪一類，關(guān)于可穿戴設(shè)備的評論有用性研究文獻(xiàn)尚不多見；二是分析評論信息完備性對評論有用性的影響的研究尚不多見；三是如何從商品評論內(nèi)容的信息挖掘中了解消費(fèi)者的真實(shí)需求有待進(jìn)一步加強(qiáng)。為了深入了解消費(fèi)者對智能手環(huán)及其在線評論的關(guān)注點(diǎn)，本文通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、文本挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)模型相結(jié)合的方法，研究對智能手環(huán)的在線評論有用性的影響因素。

二、研究假設(shè)與模型

（一）評論星級

評分星級以一種區(qū)別與文本的形式，給消費(fèi)者一種直觀的感受來說明評論的所包含的信息。因?yàn)樨?fù)面信息包含商品存在的缺陷和不足的信息，出現(xiàn)頻率相對較少，人們更愿意關(guān)注和相信負(fù)面信息。郝清民通過對化妝品和數(shù)碼相機(jī)兩類產(chǎn)品的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)評論的極端性和評論有用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系［7］。而崔楠等人則發(fā)現(xiàn)評論有用性與評論中較為極端的負(fù)面詞語數(shù)量存在正相關(guān)關(guān)系［4］。本文考慮加入品牌作為可能的調(diào)節(jié)變量，探索在不同聲譽(yù)的品牌下評論星級與在線評論有用性的關(guān)系。由此，提出假設(shè)：

H1：不論評論商品的品牌聲譽(yù)如何，評論星級與評論有用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（二）評論深度

通過閱讀在線評論，消費(fèi)者可以獲得許多有價(jià)值的信息，以此來決定是否購買，從而達(dá)到降低購買風(fēng)險(xiǎn)的目的。評論字?jǐn)?shù)越多，評論包含的信息就越多，消費(fèi)者越可能發(fā)現(xiàn)有用的信息。評論字?jǐn)?shù)是衡量評論深度的常用指標(biāo)，多位學(xué)者發(fā)現(xiàn)評論字?jǐn)?shù)越多，或者正文與標(biāo)題的字?jǐn)?shù)越多，評論越有用［2，27］。因此，對于智能手環(huán)的在線評論也提出類似假設(shè)：

H2：不論評論商品的品牌聲譽(yù)如何，評論深度與評論有用性存在正相關(guān)關(guān)系。

（三）評論信息完備性

圖1 智能手環(huán)本體領(lǐng)域模型

Chen等人對于有用性投票的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)那些被越多人認(rèn)為有用的評論往往篇幅長，所包含的信息比較多也比較完整，因此評論信息的完備性也是影響在線評論的一個(gè)重要因素［28］。根據(jù)測量理論，本文給出的評論信息的完備性的可操作性定義為：評論內(nèi)容涵蓋了評論商品的功能屬性、商家服務(wù)以及價(jià)格等方面信息的多少。

根據(jù)這一定義，能否客觀測量評論信息完備性的關(guān)鍵在于提取評論商品在功能、服務(wù)和價(jià)格等方面的特征詞。若一個(gè)評論能涵蓋各方面的特征詞越多，則該評論的信息完備性越高。本文參考了宋恩梅等人的商品評論本體構(gòu)建的方法［25］，先從購物網(wǎng)站的“商品描述”中提取“特征參數(shù)”的文本內(nèi)容，然后又采集了網(wǎng)站的消費(fèi)者商品評論，對評論文本進(jìn)行文本清洗和去重的預(yù)處理，從中提取特征詞，將兩者累加以獲得商品特征本體的主要部分。同時(shí)為了減少消費(fèi)者對商品認(rèn)知的片面性對商品本體屬性的遺漏，還補(bǔ)充采集了專業(yè)評論網(wǎng)站對智能手環(huán)商品評論的文章進(jìn)行了類似的特征詞提取，對智能手環(huán)的本體特征詞進(jìn)行修正和豐富。參考陳江濤等人對詞匯語義的分類，將智能手環(huán)的特征詞分為四類［26］：①主要功能特征類型，包括：運(yùn)動監(jiān)測、睡眠監(jiān)測、心率監(jiān)測，鬧鐘；②附屬功能特征類型，包括：電池、傳感器、震動、指示燈、屏幕、表帶等；③商家服務(wù)特征類型：售后服務(wù)、服務(wù)態(tài)度、物流服務(wù)；④價(jià)格。根據(jù)整理出的4類評論特征詞，建立智能手環(huán)本體領(lǐng)域模型（參見圖1）。

付琛對網(wǎng)絡(luò)口碑的相關(guān)研究表明，消費(fèi)者希望從網(wǎng)絡(luò)評論中獲得關(guān)于產(chǎn)品的質(zhì)量、使用感受、商家的服務(wù)態(tài)度、商家的發(fā)貨速度這四方面的信息［27］。對于高聲譽(yù)品牌而言，消費(fèi)者信任品牌，評論信息是否豐富對消費(fèi)者購買決策沒有太大影響。對于低聲譽(yù)品牌而言，消費(fèi)者對其的信任度較低，詳細(xì)的負(fù)面評論信息更可能會揭示出商品的缺陷和不足，打消消費(fèi)者購買該商品的意愿。因此，提出假設(shè)：

H3a：對于高聲譽(yù)品牌而言，評論信息完備性與評論有用性不相關(guān)。

H3b：對于低聲譽(yù)品牌而言，評論信息完備性與評論有用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（四）構(gòu)建的模型

為了驗(yàn)證本文提出的假設(shè)，建立了評論信息完備性與在線評論有用性的關(guān)系模型，如圖2所示。在這個(gè)概念模型主要是研究品牌聲譽(yù)、評論信息的完備性對評論有用性的影響，而評論星級和評論深度是作為已知的影響因素也予以保留。

圖2 評論信息完備性與在線評論有用性的關(guān)系模型

目前，關(guān)于在線評論影響因素分析中常用的回歸模型包括logistic回歸和線性回歸等模型。主要的區(qū)別在于對因變量有用性的測量尺度上。若采用有用性票數(shù)占總投票數(shù)的占比作為有用性的度量，則有用性被視為連續(xù)性數(shù)值變量，這種情況下多用線性回歸；若將有消費(fèi)者的在線評論有無有用性投票作為因變量，則有用性被離散化為二值的變量，則多采用logistic回歸。因有用性票數(shù)占總投票數(shù)的占比嚴(yán)格講是一個(gè)取值在0和1之間的受限變量，用線性回歸模型并不能保證因變量在此取值范圍之中。本文選擇后一種將有用性作為二值變量的方法，采用logistic回歸模型來驗(yàn)證假設(shè)。在考慮品牌聲譽(yù)交互作用下，評論星級、評論深度和評論信息完備性對在線評論有用性的Logistic回歸模型。其表達(dá)式為：

Log it（P │評論有用） =β0+β1評論星級+β2評論深度+β3評論信息完備性+β4品牌聲譽(yù)+β5品牌聲譽(yù)×評論信息完備性（1）

在此模型中，結(jié)果變量為評論有用性。亞馬遜平臺在消費(fèi)者的評論下有這樣一個(gè)問題“這個(gè)評論對你有用嗎？”本文將消費(fèi)者對此的投票作為有用性的評判標(biāo)準(zhǔn)。解釋變量為評論信息完備性、品牌聲譽(yù)、評論星級和評論深度。其中，評論的完備性以評論內(nèi)容提取的所有特征詞所占的類型數(shù)來測量；品牌聲譽(yù)根據(jù)權(quán)威的專業(yè)評論網(wǎng)站的評級結(jié)果，轉(zhuǎn)換為二值變量，取值1為高品牌聲譽(yù)，取值0為低聲譽(yù)品牌；評論星級通過評論者對商品或服務(wù)的打分來測量；評論深度以評論文本的字?jǐn)?shù)來測量。

三、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)采集與文本挖掘

目前主要的關(guān)于商品在線評論的實(shí)證研究所用的數(shù)據(jù)源多來自亞馬遜、淘寶網(wǎng)和京東。其中，創(chuàng)立于美國的亞馬遜是全球商品品種最多的網(wǎng)上零售商，該平臺上聚集了大量的電子產(chǎn)品消費(fèi)者，保存了大量的較高質(zhì)量的商品評論。本文選擇了亞馬遜作為采集智能手環(huán)的數(shù)據(jù)來源平臺，來研究智能手環(huán)在線評論有用性的影響因素。

作者使用八爪魚數(shù)據(jù)采集軟件在2016年6月1日至6月20日從亞馬遜網(wǎng)站（www.amazon.cn）上采集了8個(gè)不同的品牌智能手環(huán)1 242條評論數(shù)據(jù)。選取這幾種品牌的智能手環(huán)主要是因?yàn)?①這些品牌的產(chǎn)品擁有較多的消費(fèi)者評論條數(shù)；②這些品牌有一定的大眾認(rèn)知度，在權(quán)威的市場分析報(bào)告中可查到其品牌聲譽(yù)的評級。根據(jù)中關(guān)村在線網(wǎng)公布的《2015-2016年智能穿戴市場研究年度報(bào)告》將智能手環(huán)的品牌劃分為高聲譽(yù)品牌和低聲譽(yù)品牌兩類，如表1所示［28］。

表1 智能手環(huán)品牌聲譽(yù)分類

對于收集到的文本，作者利用運(yùn)用R語言對其壓縮去重后，調(diào)用中文分詞包JiebaR對其進(jìn)行了中文分詞，用tm包構(gòu)建語料庫，再對其進(jìn)行關(guān)鍵詞和主題提取等操作，結(jié)合對照專業(yè)論壇中專家評論的類似文本挖掘，得到智能手環(huán)的特征詞和本體詞典。

（二）結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

作者采集了中國亞馬遜上截至2016年6月20日表1中所列品牌的智能手環(huán)的所有評論，剔除了有缺失值的評論，共得到1 242條完整評論。樣本的描述性統(tǒng)計(jì)信息詳見表2。高/低品牌聲譽(yù)的商品的評論分別占到了70.8%/29.2%，說明消費(fèi)者更傾向于購買高品牌聲譽(yù)的商品。在這些評論中有27.8%的評論是被認(rèn)為有用的。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.回歸模型分析

表3 所有樣本回歸結(jié)果

為了更為清晰地分析品牌聲譽(yù)對信息完備性的調(diào)節(jié)作用，參考廖成林的方法［29］，將樣本分為高聲譽(yù)品牌和低聲譽(yù)品牌兩個(gè)子樣本，分別做回歸分析 (表4和表5)。

表4 高聲譽(yù)品牌樣本回歸結(jié)果

表5 低聲譽(yù)品牌樣本回歸結(jié)果

從表3可以看出：評論星級的系數(shù)為-0.295并且在顯著性水平為0.001的條件下顯著。這說明評論星級與評論有用性存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。評論深度的系數(shù)為0.009并且在顯著性水平為0.001的條件下顯著，說明評論深度與評論有用性顯著正相關(guān)，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

由于交互項(xiàng)品牌聲譽(yù)×評論信息完備性的系數(shù)顯著性水平高（P<0.001），且當(dāng)樣本分為高聲譽(yù)和低聲譽(yù)兩個(gè)子集時(shí)，由表4可知：高聲譽(yù)品牌樣本的評論信息完備性對評論有用性的影響不顯著（P=0.350），由表5可知：低聲譽(yù)品牌樣本的評論信息完備性對評論有用性的影響在顯著性水平0.05下顯著（P=0.021）。對不同品牌聲譽(yù)的兩個(gè)子集的評論信息完備性的系數(shù)進(jìn)行組間比較的t檢驗(yàn)，P<0.001說明在顯著性水平0.05下顯著。這些結(jié)果說明評論信息完備性對評論有用性的影響受到品牌的調(diào)節(jié)作用。在高聲譽(yù)品牌樣本中，信息完備性不顯著（P>0.05），說明對于高聲譽(yù)品牌而言，評論信息完備性與評論有用性的影響不顯著，假設(shè)H3a得到驗(yàn)證。在低聲譽(yù)品牌樣本中，評論信息完備性的系數(shù)為負(fù)并且達(dá)到顯著性水平（P<0.05），說明對于低聲譽(yù)品牌而言，信息完備性負(fù)向影響評論有用性，假設(shè)H3b得到驗(yàn)證?？赡艿脑蛟谟?，對于低聲譽(yù)品牌商品，一般消費(fèi)者缺少其質(zhì)量和服務(wù)水平的信息，又由于評論星級普遍偏高（均值達(dá)3.945），一條面面俱到的評論往往顯得不很可信，倒不如一條根據(jù)真實(shí)的使用體驗(yàn)針對某些方面的詳細(xì)闡述的評論來得有用。高聲譽(yù)品牌的信息完備性的系數(shù)為正與所有品牌樣本的信息完備性的系數(shù)為負(fù)不一致，但不具有顯著性，可能是因?yàn)楦呗曌u(yù)品牌使得一般消費(fèi)者對該商品全面性的評論的可信性更有可能認(rèn)可的緣故。

綜上所述，本文研究假設(shè)及驗(yàn)證結(jié)果如表6所示。

表6 研究假設(shè)及驗(yàn)證總結(jié)

3.進(jìn)一步討論

前文論證了對于低聲譽(yù)品牌智能手環(huán)的評論不宜過于全面，那么不同聲譽(yù)品牌的商品評論重點(diǎn)提到哪些特征詞更能抓住讀者的心呢？可以先對手環(huán)評論提取的特征詞進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)。排在前10位的特征詞依次為：運(yùn)動監(jiān)測、電池、價(jià)格、睡眠監(jiān)測、表帶、藍(lán)牙、外觀設(shè)計(jì)、物流服務(wù)、心率監(jiān)測、售后服務(wù)。然后，將原logistic模型中的信息完備性替換為這10個(gè)有無這些特征詞的二值變量，并考慮品牌聲譽(yù)分別與這10個(gè)特征詞的交互項(xiàng)，建立新的logistics模型。之后用AIC準(zhǔn)則對變量進(jìn)行篩選，得到精簡模型如表7所示。對精簡模型和原模型的各顯著變量的系數(shù)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)正負(fù)號相同，數(shù)值差異不大，說明精簡模型保留了主要的信息。從表7可見，相對于低聲譽(yù)品牌的特征變量藍(lán)牙的系數(shù)為-0.860且P=0.026,即評論評論中提到藍(lán)牙并不能增加其有用性；高聲譽(yù)品牌的特征變量藍(lán)牙的系數(shù)（包括主效應(yīng)和交互效應(yīng)）為0.954且P<0.001。這說明對于高聲譽(yù)品牌，應(yīng)重點(diǎn)討論藍(lán)牙連接的便捷性和可靠性。類似分析可知，討論高聲譽(yù)品牌手環(huán)的電池的續(xù)航能力比低聲譽(yù)品牌的更為有用。這可能是因?yàn)楦呗曌u(yù)手環(huán)可能會有更多的功能，這可能導(dǎo)致電量消耗加劇。對于低聲譽(yù)品牌，心率檢測是一個(gè)關(guān)注點(diǎn)（特征變量系數(shù)1.482，P=0.01）。這可能因?yàn)橐话懔畠r(jià)手環(huán)不具有心率檢測功能，而心率檢測又是人們進(jìn)行身體健康監(jiān)測很看重的一環(huán)。有心率檢測功能能讓該手環(huán)從普通的廉價(jià)手環(huán)區(qū)分開來。

表7 與評論有用性相關(guān)的特征詞回歸結(jié)果

結(jié) 論

本文試圖回答這樣的問題：消費(fèi)者的商品評論是否要對商品的各方面特征都面面俱到才是有用的？如果不是，如何找出真正會被消費(fèi)者認(rèn)為有用的特征？本文首先研究了商品的品牌聲譽(yù)和評論信息的完備性對評論有用性的影響。實(shí)證結(jié)果表明，對于高聲譽(yù)品牌而言，評論信息的完備性與評論的有用性并無顯著的相關(guān)性，而對于低聲譽(yù)品牌而言，評論信息完備性與評論有用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。根據(jù)這一結(jié)果，建議在線零售商應(yīng)在低聲譽(yù)品牌產(chǎn)品的商品描述中突出產(chǎn)品優(yōu)點(diǎn)，吸引潛在消費(fèi)者購買產(chǎn)品，而不是泛泛而談，將自己的特色信息淹沒在大段的冗雜的文字中，讓消費(fèi)者不得要領(lǐng)。突出差異化特征的產(chǎn)品描述更可能使得消費(fèi)者在被商品的獨(dú)特之處吸引并在購買后產(chǎn)生了滿意的使用體驗(yàn)后，進(jìn)而將這種特殊功能的良好口碑在購物網(wǎng)站上進(jìn)行傳播。

本文還進(jìn)一步研究了如何挖掘大多數(shù)消費(fèi)者認(rèn)為有用的評論信息的特征詞。結(jié)果表明，通過文本挖掘的特征詞提取、特征詞詞頻排序和logistic回歸的統(tǒng)計(jì)分析，可以有效地發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者感興趣的商品和服務(wù)的特征。本文發(fā)現(xiàn)對于不知名的手環(huán)廠商與其宣傳過多的功能，不如抓住消費(fèi)者的痛點(diǎn)，用具備心率監(jiān)測功能讓自己脫穎而出。對于知名品牌的手環(huán)廠商應(yīng)在宣傳諸多高級功能的同時(shí)，不忘強(qiáng)調(diào)自己依然穩(wěn)定快速的藍(lán)牙連接功能和持續(xù)的電池續(xù)航能力。通過文本挖掘和統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的方法能夠以比問卷調(diào)查這樣的傳統(tǒng)方法更低的成本更快速的速度捕獲消費(fèi)者對產(chǎn)品的功能反饋以及對產(chǎn)品功能的期望，這有助于廠商更好地了解消費(fèi)者的需求，結(jié)合自身的資源與優(yōu)勢，最大限度地適應(yīng)和滿足消費(fèi)者需求，從而提高企業(yè)的競爭能力和品牌知名度。

本文的數(shù)據(jù)樣本來自中國亞馬遜購物網(wǎng)站，因此結(jié)果是否適用于其他的電商網(wǎng)站還有待進(jìn)一步的驗(yàn)證；此外，本文只是將消費(fèi)者的差異作為一個(gè)群體的變異特征，沒有對消費(fèi)者進(jìn)行細(xì)分。未來可以從多平臺數(shù)據(jù)源整合分析以及增加考慮評論者異質(zhì)性等兩個(gè)角度，進(jìn)一步研究評論有用性的影響因素。

［1］經(jīng)濟(jì)參考網(wǎng).李克強(qiáng)：要給優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品“點(diǎn)贊”，把不良奸商“拉黑” ［EB/OL］.（2017-03-16）［2017-03-22］.http：//jjckb.xinhuanet.com/2017-03/16/c_136132938.htm.

［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）：185-200.

［3］ HU M，LIU B.Mining and summarizing customer reviews ［C］.Knowledge discovery and data mining，2004：168-177.

［4］崔楠，張建，王菊卿.不僅僅是評分——在線評論文本內(nèi)容對評論有效性影響研究［J］.珞珈管理評論，2014，8（1）：15-26.

［5］嚴(yán)建援，張麗，張蕾.電子商務(wù)中在線評論內(nèi)容對評論有用性影響的實(shí)證研究 ［J］.情報(bào)科學(xué)，2012，30（5）：713-716.

［6］陳在飛，徐峰.電子商務(wù)中在線評論有用投票數(shù)影響因素研究 ［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2014（1）：18-22.

［7］郝清民，魏鳳霞.消費(fèi)者感知的在線評論有用性影響因素研究［J］.天津大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2014（5）：404-408.

［8］ SUSSMANSW，SIEGALWS.Informationalinfluenceinorganizations：anintegratedapproachtoknowledgeadoption ［J］.Information SystemsResearch，2003，14 （1）：47-65.

［9］趙麗娜，韓冬梅.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線評論效用影響因素研究 ［J］.情報(bào)科學(xué)，2015（6）：138-142.

［10］ NELSON P.Advertising as information ［J］.Journal of Political Economy，1974 （4）：729-754.

［11］武文斌.評論者質(zhì)量和商品類型調(diào)節(jié)下的在線評論有用性研究 ［D］.深圳：哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院，2013.

［12］ISUX用戶研究中心.2015年的智能可穿戴市場白皮書 ［EB/OL］.（2015-07-01）［2017-03-22］.http://isux.tencent.com/2015-wearable-market-white-book.html.

［13］科特勒，阿姆斯特朗.市場營銷原理 ［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012：211-218.

［14］ WEISS A M，ANDERSON E，MACINNIS D J.Reputation management as a motivation for sales structure decisions ［J］.Journal of Marketing，1999，63 （4）：74-89.

［15］ ZEITHAML V A.Consumer perceptions of price，quality，and value：a means-end model and synthesis of evidence ［J］.Journal of Marketing，1988，52 （3）：2-22.

［16］李小華，何存道，董軍.消費(fèi)者產(chǎn)品質(zhì)量知覺研究 ［J］.心理科學(xué)，1999（1）：18-21．

［17］方佳明，王鈺瑩，趙志榮.不同產(chǎn)品品牌聲譽(yù)對在線評論有用性影響因素的調(diào)節(jié)效應(yīng) ［J］.軟科學(xué)，2016，30（3）：108-112.

［18］付建坤，侯倫，方佳明.考慮品牌聲譽(yù)影響下的在線評論有用性研究 ［J］.軟科學(xué)，2014，28（3）：97-100.

［19］蔡春江.商品品牌對在線評論有用性影響的實(shí)證研究 ［D］.重慶：重慶大學(xué)，2013.

［20］曾偉.基于ELM的在線評論有用性研究——商品類型的調(diào)節(jié)影響［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2014，34（12）：148-153.

［21］楊朝君，汪俊奎.商品在線評論有用性——基于品牌的調(diào)節(jié)作用分析［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2014，34（1）：123-127.

［22］楊雪.在線評論信息特征對體驗(yàn)型產(chǎn)品品牌信任的影響 ［J］.商業(yè)研究，2016，62（3）：124-129.

［23］孟躍.Web2.0下在線評論感知有用性影響因素研究 ［D］.北京：北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，2014.

［24］ CHEN Y，CHAI Y，LIU Y，et al.Analysis of review helpfulness based on consumer perspective ［J］.清華大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)（英文版）， 2015，20（3）：293-305.

［25］宋恩梅，何帆.基于多網(wǎng)站的商品評論傾向性研究：以手機(jī)為例 ［J］.圖書館學(xué)研究，2016（2）：85-92.

［26］陳江濤，張金隆，張亞軍.在線商品評論有用性影響因素研究：基于文本語義視角 ［J］.圖書情報(bào)工作，2012，56（10）：119-123.

［27］付琛.網(wǎng)絡(luò)口碑對消費(fèi)決策的影響機(jī)制研究 ［D］.杭州：浙江大學(xué)管理學(xué)院，2009.

［28］中關(guān)村在線.2015—2016年智能穿戴市場研究年度報(bào)告 ［EB/OL］.（2016-03-11）［2017-03-23］http://zdc.zol.com.cn/572/5724349.html.

［29］廖成林，蔡春江，李憶.電子商務(wù)中在線評論有用性影響因素實(shí)證研究 ［J］.軟科學(xué)，2013，27（5）：46-50.

（責(zé)任編輯：游媛媛）

Is Complete Online Review Information More Useful?:An Empirical Study of Online Review on Smart Bracelets

ZHU Zhen-tao1，LI Na1，CHEN Xing-guang2，ZHU Yan-yan1
（1.College of Economics and Management，Nanjing Institute of Technology，Nanjing 211167，China；2.School of Business，Jianghan University，Wuhan 430056，China；）

In order to extract the consumer’s focal point and demand characteristics for intelligent wearable equipment from massive data generated by the consumers of E-commerce platform,1 242 reviews from Amazon.cn on smart bracelets were collected.Besides,the influence factors of the usefulness of the intelligent bracelet online comment were studied by using the text mining technique and Logistic regression method.It was found that the commentary information integrity was significantly negatively correlated with the usefulness of the review for low-reputation brands,while the correlation between these two variables was not significant for high reputation brands.For low-reputation brands,the heart rate monitoring function was the focus of consumer attention.For high-reputation brands,discussion on Bluetooth performance and battery life could improve the helpfulness of the comments.These results will help manufacturers improve products and services based on consumer demand for smart bracelets.

helpfulness of online review；text mining；logistic regression；information integrity；brand

C934；F724.6

A

1672-8572（2017）05-0055-09

10.14168/j.issn.1672-8572.2017.05.09

2017-06-25

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 （71471084）；國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目 （71402071）；南京工程學(xué)院大學(xué)生科創(chuàng)基金項(xiàng)目 （TZ20160044）

朱振濤（1974—），男，浙江余姚人，博士，副教授，研究方向：網(wǎng)絡(luò)營銷。