评论者质量和产品涉入度调节下的消费者在线评论有用性研究

发布时间：2017-08-07 13:07

  本文关键词：评论者质量和产品涉入度调节下的消费者在线评论有用性研究

  更多相关文章： 消费者在线评论 评论有用性 评论者质量 产品涉入度

【摘要】：Internet技术和Web2.0应用的快速发展,网络作为一种新媒体加深了用户之间的交往,同时带来了用户共享内容。目前在线评论已成为广大网购消费者在购买前的重要参考信息,很大程度上成为消费者行为决策的影响机制,同时对产品的销量也有巨大的作用。然而,随着时间的推移,在线评论的数量也越来越多,于是就出现了信息过载的现象:当消费者搜索在线商品评论时,会遇到成千上万条消费者评论。面对海量信息,消费者应该如何搜索到有价值的信息呢?在信息发达和竞争激烈的时代,快速地搜索信息成为消费者的主导选择,那么企业应当如何让消费者在众多的信息中快速有效地寻找到自己想要的评论,帮助消费者缩短搜索成本?因此,有效识别商品的有用评论,并让消费者第一眼就能浏览到这些信息成为购物网站和电商企业必须关注的重心。本文基于大量文献的相关研究,发现了一系列影响评论有用性的因素,取得了有价值的研究结果,但相关研究还没有形成统一的理论框架,未来还需对理论知识和研究领域等作进一步深入探讨。因此本文就在线评论有用性的主要影响因素,加入了评论者质量和产品涉入度作为调节变量,分析不同涉入度和不同信息源的评论之间的效用差异。本文通过对认知理论的学习和分析,应用精细加工可能性模型、参照群体理论和技术接受模型提出研究模型,采用八爪鱼软件从卓越亚马逊网站抓取的5种特定产品共1200条评论数据,并对采集的数据进行规范化定义,使用SPSS19.0统计分析软件对本文涉及的变量进行相关性分析、回归分析以及调节效应检验等实证研究,获得了相关变量对评论有用性的作用机理。本文研究结果表明,评论内容属性的评论星级和评论长度对线评论有用性具有显著的正向影响;评论者属性中的评论者空间排名与在线评论有用性呈现负相关关系,即排名越是靠前的评论者发布的评论对评论有用性影响更为显著,购买经验与评论有用性呈正相关,具有购买经验的发评者撰写的评论更有用;另外,通过评论者质量和产品涉入度两个调节变量的作用分析,研究发现评论者质量正向调节评论星级、评论长度、购买经验与在线评论有用性之间的相互关系,即在相同星级评分(评论长度或是购买经验)的情况下,高质量的评论者发表的评论对消费者更有用;产品涉入度同样在评论星级对评论有用性的影响中起着正向调节的作用。
【关键词】：消费者在线评论 评论有用性 评论者质量 产品涉入度
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 绪论14-22
• 1.1 研究背景14-16
• 1.1.1 网络购物成为消费者的主导选择14-16
• 1.1.2 在线客户评论的影响16
• 1.2 问题提出及研究目的16-17
• 1.3 研究意义17-18
• 1.4 研究方法及创新点18-19
• 1.4.1 研究方法18-19
• 1.4.2 创新点19
• 1.5 论文框架与内容安排19-21
• 1.6 本章小结21-22
• 第2章 文献综述22-33
• 2.1 在线评论的概念界定22-26
• 2.1.1 口碑22-23
• 2.1.2 在线口碑23-25
• 2.1.3 在线评论与在线口碑的关系25-26
• 2.2 在线评论有用性研究26-29
• 2.2.1 在线评论有用性内涵26-27
• 2.2.2 国内外对在线评论有用性的研究27-29
• 2.3 影响在线评论有用性的因素29-32
• 2.3.1 在线评论来源因素29-30
• 2.3.2 在线评论内容因素30-31
• 2.3.3 在线评论接收者因素31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 研究模型与假设33-43
• 3.1 构建概念模型的相关理论33-36
• 3.1.1 双重加工理论和详尽可能性模型33-34
• 3.1.2 参照群体理论34-35
• 3.1.3 技术接受模型35-36
• 3.2 模型构建的依据36-37
• 3.3 研究内容和假设37-41
• 3.3.1 在线评论信息特征37-38
• 3.3.2 在线评论来源特征38-40
• 3.3.3 在线评论接收者特征40-41
• 3.4 消费者对在线评论有用性的影响模型41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 调查问卷和数据采集43-54
• 4.1 问卷调查及样本选择43-46
• 4.1.1 调查背景43
• 4.1.2 问卷调查43-45
• 4.1.3 问卷检验和结果分析45-46
• 4.2 变量设计及测量46-50
• 4.2.1 因变量46
• 4.2.2 自变量46-49
• 4.2.3 调节变量49
• 4.2.4 控制变量49-50
• 4.3 在线评论数据的采集50-53
• 4.3.1 样本的选择50
• 4.3.2 数据的提取50-52
• 4.3.3 数据的筛选52
• 4.3.4 样本特征统计52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 数据分析及结果54-68
• 5.1 样本描述性统计分析54-55
• 5.2 相关性分析55-57
• 5.3 回归分析57-59
• 5.4 调节效应检验59-63
• 5.4.1 评论者质量调节作用60-62
• 5.4.2 产品涉入度调节作用62-63
• 5.5 实证结果讨论63-67
• 5.5.1 评论内容属性与在线评论有用性的关系63-64
• 5.5.2 评论者属性与在线评论有用性的关系64
• 5.5.3 评论者质量在评论有用性影响中的调节作用64-65
• 5.5.4 产品涉入度在评论有用性影响中的调节作用65
• 5.5.5 研究贡献65-67
• 5.6 本章小结67-68
• 结论与展望68-70
• 参考文献70-76
• 附录 1：调查问卷76
• 附录 2：调查问卷76-77
• 附录 3：模型的实证数据（部分）77-78
• 攻读学位期间所取得的相关科研成果78-79
• 致谢79-80
• 详细摘要80-84

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本文编号：634782