產(chǎn)品特性的調(diào)節(jié)作用論文

　　1緒論

　　1.1現(xiàn)實(shí)背景

　　與包裝和廣告等煤介上的產(chǎn)品信怠不同，在線評論是由之前的消費(fèi)者自主貢獻(xiàn)的，并且不斷隨時間累積，這些在線評論不僅是評論者對產(chǎn)品的直接評價，也包含了消費(fèi)體驗等夾雜個人情感的信息，通常被消費(fèi)者認(rèn)為更為真實(shí)可信。事實(shí)上，消費(fèi)之前撥尋在線評論己經(jīng)成為多數(shù)人的一種消費(fèi)習(xí)慣。對于商家和評論平臺，在線評論能有幫助更多消費(fèi)者加深對產(chǎn)品的理解，進(jìn)而增加銷售和提升品牌影響力，在線評論已經(jīng)構(gòu)成現(xiàn)代營銷的重要一環(huán)。

　　本文旨在驗證在線評論的文本特征對消費(fèi)者行為的影響，重點(diǎn)關(guān)注了在線評論的文本情感極性和文本診斷性對不同特征電子產(chǎn)品銷量的影響。本文的研究結(jié)果可以幫助電子商務(wù)平臺和商家更好理解消費(fèi)者的行為，為企業(yè)制定更加有效的電子產(chǎn)品營銷策略提供支持。

　　1.2研究問題

　　本研究逐層深入探討了以下研究問題:

　　第一，評論文本特征是否對電子產(chǎn)品銷量產(chǎn)生影響薰去的研究多使用在線評分這一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來替代在線評論文本，其主要問題在于:首先，在線評分和在線評論文本包含的情感可能是不對稱的，另外，在線評分所包含的信息量非常有限，它無法反映評論者給出評分的真正原因。近年來，文本挖掘領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展為在線評論文本的自動分析提供了便利，應(yīng)用相關(guān)技術(shù)和方法可以從評論文本中自動抽取情感詞和情感對象，并對情感傾向性進(jìn)行分析。

　　第二，產(chǎn)品搜索型屬性和經(jīng)驗型屬性的強(qiáng)弱是否對評論文本特征對電子產(chǎn)品銷量的影響機(jī)制產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用?

　　對于文本診斷性，當(dāng)產(chǎn)品搜索型屬性較強(qiáng)時，閩讀者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降，評淪文本診斷性對產(chǎn)品銷量的正向影響機(jī)制是否會有所削弱對于文本情感極性，產(chǎn)品搜索型屬性較高時，閱讀者感知到的產(chǎn)品質(zhì)量有所提高，感知到的風(fēng)險會有所下降，閱讀者因為信息處理成本過高而直接放棄產(chǎn)品選購的概率將有所下降，那么情感極性是否對提升產(chǎn)品銷量產(chǎn)生正向作用?

　　第三，當(dāng)產(chǎn)品價格較高或較低時，評論文本特征對電子產(chǎn)品銷量的影響機(jī)制被削弱還是增強(qiáng)?

　　對于文本診斷性，當(dāng)產(chǎn)品價格相對較低時，閱讀者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降所致，評論文本診斷性對產(chǎn)品銷量的正向影響機(jī)制是否會有所削弱?對于文本情感極性，一方面，筆者認(rèn)為當(dāng)產(chǎn)品價格相對較低時，評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響會增強(qiáng)，這是由于產(chǎn)品價格相對較低，閱讀者對評論中負(fù)面信息的敏感度將會下降，并且避免了動員更#認(rèn)知資源處理負(fù)面信息;同時，筆者推測隨著產(chǎn)品價格降低，所面向的消費(fèi)群體基數(shù)更龐大，評論閱讀者會形成"評論人數(shù)多了，好評差評自然都會有"的想法，對負(fù)面評論的敏感程度下降，導(dǎo)致極端負(fù)面情緒被淹沒。而另一方面，這個巧題背后存在相反的邏輯，首先當(dāng)產(chǎn)品價格相對較低時，閱讀者感知的產(chǎn)品質(zhì)量將有所下降，對評論文本偏正向情感極性的預(yù)期下降，閱讀者感知的低產(chǎn)品質(zhì)量將降低購買意愿。此外，消費(fèi)者對于產(chǎn)品信息的數(shù)量和質(zhì)量方面的要求均有所下降，評論文本情感極性的重要性一定程度上被削弱。閱讀者可能因為產(chǎn)品價格便宜而缺乏處理評論信息的動機(jī)，評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響有所削弱，故評論文本情感極性對產(chǎn)品銷量的正向影響有所削弱。

　　2文獻(xiàn)綜述

　　2.1在線評論的概念與侍征

　　2.1.1在線評論的數(shù)據(jù)特征

　　目前，在線評論通常包含評分和評論文本二個部分，當(dāng)在線評論呈現(xiàn)不同數(shù)值特征和文本特征時，對閱讀者產(chǎn)生的影響也會發(fā)生差異。在線評論數(shù)捂挖掘技術(shù)的進(jìn)步推動了該領(lǐng)域的研究創(chuàng)新，縱觀近十年發(fā)表的文獻(xiàn)，學(xué)術(shù)界對在線評論數(shù)值和文本數(shù)據(jù)的挖掘不斷深入。筆者對于過去研究曾涉及過的評論特征作如下總結(jié)(如表2.1所示)，多條評論或評論池的特征主要包括評論數(shù)量、正負(fù)向評論各占比例和呈現(xiàn)框架、評分方差、均值和這些變量的動態(tài)變化趨勢等:

　　對于單條評論，如表2.2所示，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注的評論特征包括單面性情感(valence)、評論長度(length)、雙面性(two-sideciness)、語言風(fēng)格、時效性、所涉及內(nèi)容等六個方面:

　　3概念摸型與研究假設(shè)...........21

　　3.1概念模型構(gòu)建.............21

　　3.2評論池特征對產(chǎn)品銷量的影響...........22

　　4研究方法............31

　　4.1產(chǎn)品選擇............31

　　4.2數(shù)據(jù)收集..........33

　　5研究結(jié)果.............47

　　5.1描述性統(tǒng)計分析..............47

　　5.2回歸模型統(tǒng)計分析結(jié)果..........49

　　5研究結(jié)果

　　5.1描述隹統(tǒng)計分析

　　筆者首先對研究涉及的變量作描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果分別如表5.1和表5.2所示。描述統(tǒng)計化分析均采用未經(jīng)中心化處埋的原始數(shù)據(jù)。其中，表5.2為根據(jù)面板中全部10周和379個產(chǎn)品共計3790個觀測值計算生成的相關(guān)系數(shù)矩陣。由相關(guān)矩陣可知，核/心自變量與被解釋變量之間存在較顯著的相關(guān)系數(shù)。且除第N-1周銷售排名外，其他變量之間的顯著的相關(guān)系數(shù)均遠(yuǎn)低于化6(李懷祖，2004)，由此判斷潛在的#重共線化問題影響不大。在下文中，研究模型的變量VIF(Varianceinflationfactors方差膨脹因子)檢驗結(jié)果顯示，自變量VDF值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10這一常用經(jīng)驗標(biāo)準(zhǔn)，表巧本文的研究模型不存在明顯的多重共線性問題。

　　根據(jù)前章論述，在線評論的評論文本正向情感極性和文本診斷性會影響產(chǎn)品銷量，與此同時產(chǎn)品搜索型屬性的強(qiáng)弱程度和產(chǎn)品價格等產(chǎn)品特性很可能存在對主效應(yīng)的調(diào)節(jié)機(jī)制�；�于本研究采集的處理的數(shù)據(jù)，筆者建立了"在線評論特征影響產(chǎn)品銷量及產(chǎn)品特性調(diào)節(jié)效應(yīng)"的回歸模型，并針對統(tǒng)計分析結(jié)果進(jìn)行分析。

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