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[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析，能够有助于揭示在线评论的作用机理，更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城（jd.com）搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型，从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发，探索不同因素对在线负面评论有用性的影响，并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明，在线负面评论的影响因素受商品类型调节，会对有用性产生非线性复杂影响，导致作用度存在差异。对于搜索型商品，在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显；而对于体验型商品，在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。 相似文献
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国内随着2004年网购的兴起,研究在线商品评论的文章开始逐年增多,本研究尝试利用文献计量学的方法对国内在线商品评论的学术文献进行统计分析,以探寻该领域的研究热点。以CNKI期刊全文数据库为数据来源,以BlueMC和SPSS软件为工具,对国内在线评论文献的关键词,通过词云图聚类和共词分析探索研究热点。提炼出在线评论研究的4个基本分析单元：内容、技术、用户、应用;五大研究热点：口碑传播效应、信息服务与使用、口碑传播心理、信息质量评估和知识挖掘与发现;以及三大研究层面：形态层面、受众层面和效果层面,为把握在线评论的研究现状和相关内容的进一步研究奠定了基础。 相似文献
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在线商品虚假评论信息不仅误导消费者购物决策与商家销售评估,而且严重干扰了在线商品交易平台的意见挖掘结果。本文针对国内外对在线商品虚假评论治理的研究现状,从法律监管和鉴别模型两个层面重新定位了其治理目标,指出应根据不同的治理对象,从监管虚假评论形成路径的基本要素、减弱虚假评论形成路径的促进因素、激励正常消费者作出真实有效的评论并优化虚假评论识别模型的鉴别准确率4个方面完善在线商品虚假评论信息的治理途径,并详细阐述了各治理途径的具体实施办法以及今后优化和完善的建议与对策。 相似文献
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在线评论的出现推动了消费者网络购物决策行为的展开,以DEMATEL方法为基础,研究在线评论有用性的影响因素,为进一步促进消费者网络购物决策,推动网络购物决策理性行为的展开提供理论借鉴。在构建在线评论有用性影响因素体系基础上,运用模糊集理论与DEMATEL方法,分析15个影响在线评论有用性因素的属性及其相互关系,并识别出其中消费者专业知识、评论者信息披露、商品涉入度、评论写作风格、评论及时性以及评论信息完整性等6个关键影响因素。根据研究结论提出消费者信息管理是当务之急,商家需要进一步针对不同价位商品,注重评论内容的管理,促进消费者间的社会交流。 相似文献
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以淘宝为例,通过对43万条评论语料进行分析以及乔装淘宝店主获取的事实数据,从在线商品虚假评论实际解决需要出发,为在线商品虚假评论界定了新的含义,归纳了在线商品虚假评论的影响,最后全面分析了由在线评论者、在线销售商家、在线商品交易平台、虚假评论中介四大主体所组成体系中在线商品虚假评论的六大形成路径、形成动因及特点.本文对下一步的在线商品虚假评论识别技术等相关研究有极强的理论和实践指导意义. 相似文献
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【目的/意义】面向用户信息需求为移动商务平台设计个性化的在线评论效用评价方法,满足用户对商品在
线评论的个性化需求,辅助用户进行消费决策。【方法/过程】首先分析利用GA-BP神经网络设计个性化移动商务
用户在线评论效用评价方法的可行性和意义,然后结合移动商务用户在线评论的特点,从评论内容、评论者、评论
阅读者、评论时效性4 个维度,选取10 个影响评论效用的指标,基于GA-BP神经网络设计了效用评价方法。最后
采集美团APP美食版块数据,通过与标准BP神经网络实验结果对比分析验证该方法的有效性和实用性。【结果/结
论】基于GA-BP神经网络的移动商务用户在线评论效用评价方法具有较好的可行性和实用性,运用GA-BP神经
网络稳定性高,能够提升效用评价的精度和效率。 相似文献
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本研究以ELM模型为研究框架,从用户处理评论信息过程的视角,探究对于不同属性的商品,用户感知评论有用性的行为和结果是否存在差异。利用Amazon.com上的5 420条有效评论样本进行实验,研究发现:商品类型会影响用户感知在线评论有用性的方式,进而对在线评论有用性产生调节影响;用户更偏向通过中心路径来感知搜索类商品评论信息有用性大小,而在感知体验类商品评论信息有用性时,需结合中心和边缘两条路径。 相似文献
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介绍了国内外电子商务在线评论的研究现状,从营销、生产、物流和资金结算4个角度,以C2C平台为主对在线评论信息对电子商务各交易环节的影响进行了分析,每个环节都从买卖双方两方面进行,并有针对性地提出了一些建议。 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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在线评论中包含的用户对商品属性的偏好信息能够为企业制定商品研发和营销策略提供依据.提出了从在线评论中识别用户对商品属性偏好信息的框架和流程,结合现有的自然语言处理技术和数据挖掘方法,利用国内大型电子商务网站上用户对计算机商品的在线评论文本为研究对象,通过实例详细阐述了在线评论中用户对商品属性偏好信息的识别技术和方法,实证了本文提出的框架与流程的可行性和有效性. 相似文献
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Marwan KhammashAuthor VitaeGareth Havard GriffithsAuthor Vitae 《International Journal of Information Management》2011,31(1):82-87
The Internet facilitates access to online product reviews and comments written by consumers. This paper offers new insights on the motives and antecedents of the reading behaviour of consumer reviews in online opinion platforms. This research was carried out from 2005 to 2008 using a case study approach. The case involved working with a prominent and successful online opinion platform (CIAO.com). The company was so successful it was purchased by Microsoft for $486 million in 2008 and is now incorporated into their main search engine which is still a market leader today. The research highlights four different types of motives that drive customers to read online reviews: decision-involvement, product-involvement, social-involvement and economic-involvement motives. The outcomes also demonstrated four different new types of motives: self-involvement motives, consumer-empowerment motives, new social-involvement motives and site-administration motives. Several related themes were also investigated, such as the preference for reading or writing online reviews and the reasons for choosing one over the other. The research tested the relevance of the online reading motives and their influence on consumer buying and communication behaviour. In summary, some theoretical and practical implications are highlighted and discussed. 相似文献
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Web2.0时代,阅读在线产品评论已经成为人们购物前的一种习惯。然而,网络上的评论数量巨大且观点不一,消费者很难获取到真正对其有用的评论。本文从研究中文在线产品评论的有用性评估入手,结合中文在线评论的特点,构建了评论有用性评估特征体系。以二分类思想为中心,基于文本挖掘的基本流程,实现对中文产品评论的分类,并考察了评论内容各特征对分类效果的影响。结果表明,本文提出的评估方法能有效识别出有用评论,并且发现浅层句法特征在分类中的贡献度较高,语义特征与情感特征则会因语料类型的不同而有不同的分类贡献度。 相似文献
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【目的/意义】网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文
本挖掘是情报分析的重要内容。【方法/过程】为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息,
本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线
评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征。【结果/结
论】研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置。本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮
助酒店管理者了解用户住宿需求并以此提高用户满意度具有重要价值。【创新/局限】本文结合主题图谱和文本挖
掘技术构建酒店用户在线评论主题图谱,在大数据文本主题聚类上显示出优越性。但本文仅分析TripAdvisor网站
四个城市中部分酒店的用户在线评论,数据面覆盖不够广泛。 相似文献
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本文通过实验法探索消费者对于不同平台评论的感知差异以及产品类型的调节作用。首先,在已有研究的基础上对不同平台以及不同产品类型的特征进行归纳,并提出研究假设;然后,通过3*2析因设计,即3种不同平台(卖家网站、第三方平台和消费者建立平台)*2种产品类型(搜索品和体验品)共6个实验组,并利用问卷方式在线搜集数据来进行假设检验,研究发现,消费者对第三方平台和消费者自建平台的评论的感知可信度高于商家平台,并且对于体验品,商家平台与第三方平台以及商家平台与消费者自建平台之间的消费者感知可信度存在显著差异;最后,结合研究发现展开了分析和讨论。 相似文献
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《International Journal of Information Management》2017,37(3):202-213
Due to the proliferation of Web 2.0 technology, e-commerce has evolved into social commerce. In this social commerce era, consumers are increasingly dependent on each other and look for social support (informational and emotional) online even before making purchases. This study examines the content of consumer reviews, a fundamental construct of social commerce. Topics expressed in consumer reviews (collected from Amazon.com) are explored using a machine learning technique (i.e. latent semantic analysis). This study documents the thematic differences between positive and negative reviews and finds that negative reviews report service-related failures while positive reviews relate more to the product, among other things. Next, the informational support aspect of social commerce is explored by identifying the topics expressed in reviews that are helpful in purchase decisions. The findings demonstrate that potential customers (i.e. those who would like to purchase a product in the near future and currently are reading reviews with the intention to decide whether or not to buy that product) find the negative reviews containing service failure information and the positive reviews containing information on core functionalities, technical aspects, and aesthetics to be more helpful. Theoretical and managerial implications are discussed. 相似文献
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【目的/意义】目前,越来越多的消费者参与在线评论进行信息交互和需求表达。从丰富的在线产品评论中
识别并分析用户需求有助于企业有针对性地提升产品及服务质量,从而推动企业可持续发展。【方法/过程】本文利
用LDA模型对在线手机评论进行评论主题及产品特征挖掘,有效识别用户需求要素。基于Kano模型设置用户需
求调查问卷,结合用户满意指数分析各项需求对用户满意度的影响,确定各类用户需求重要度和供给优先级顺
序。【结果/结论】本文将24项用户需求要素划分为6项高魅力型需求、8项低魅力型需求、3项高期望型需求、3项高
必备型需求、2项低必备型需求、2项无差异型需求,进一步提出企业产品管理的优化策略。【创新/局限】本文利用文
本挖掘方法对真实的在线评论进行用户需求分析,有效克服传统用户需求调查方法中存在的需求来源滞后及可靠
性不足等问题。此外,本文所选产品的品牌相同,后续研究可向多平台及多品牌的产品需求分析进行改进和深化。 相似文献
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探索在线评论相关领域中的研究主题以及它们之间的结构关系.从Web of Science核心数据库提取2009-2013年共113篇文献,通过共词分析确定了41个关键词,然后运用社会网络分析法识别了在线评论内容分析、在线评论深度挖掘、在线评论服务响应、在线评论行为研究、在线评论系统与社交媒体、在线评论与消费者决策、在线评论质量研究7个研究主题,最后提出一个新的研究框架为当前的研究提供参考. 相似文献
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在线商品评论对产品销量影响研究 总被引：3，自引：0，他引：3
作为一种新型的口碑传播方式,在线产品评论成为了消费者和商家了解产品质量和服务的最为重要的信息来源。在线产品评论哪些因素影响到消费者的购买决策,对产品的销量产生多大的影响已经成为人们关注的重要问题。通过对在线手机评论研究发现,"在线评论数量"、"商品的关注度"对在线手机销量有显著性影响,更为重要的是我们发现"评论的时效性"和"顾客认为评论的有用率"对手机的销量也有非常重要的显著性影响,而"评论的正负情感倾向性"等对产品的销量无明显影响。 相似文献