产品特性的调节作用论文
1绪论
1.1现实背景
与包装和广告等煤介上的产品信怠不同,在线评论是由之前的消费者自主贡献的,并且不断随时间累积,这些在线评论不仅是评论者对产品的直接评价,也包含了消费体验等夹杂个人情感的信息,通常被消费者认为更为真实可信。事实上,消费之前拨寻在线评论己经成为多数人的一种消费习惯。对于商家和评论平台,在线评论能有帮助更多消费者加深对产品的理解,进而增加销售和提升品牌影响力,在线评论已经构成现代营销的重要一环。
本文旨在验证在线评论的文本特征对消费者行为的影响,重点关注了在线评论的文本情感极性和文本诊断性对不同特征电子产品销量的影响。本文的研究结果可以帮助电子商务平台和商家更好理解消费者的行为,为企业制定更加有效的电子产品营销策略提供支持。
1.2研究问题
本研究逐层深入探讨了以下研究问题:
第一,评论文本特征是否对电子产品销量产生影响薰去的研究多使用在线评分这一结构化数据来替代在线评论文本,其主要问题在于:首先,在线评分和在线评论文本包含的情感可能是不对称的,另外,在线评分所包含的信息量非常有限,它无法反映评论者给出评分的真正原因。近年来,文本挖掘领域的技术发展为在线评论文本的自动分析提供了便利,应用相关技术和方法可以从评论文本中自动抽取情感词和情感对象,并对情感倾向性进行分析。
第二,产品搜索型属性和经验型属性的强弱是否对评论文本特征对电子产品销量的影响机制产生调节作用?
对于文本诊断性,当产品搜索型属性较强时,闽读者对于产品信息的数量和质量方面的要求均有所下降,评沦文本诊断性对产品销量的正向影响机制是否会有所削弱对于文本情感极性,产品搜索型属性较高时,阅读者感知到的产品质量有所提高,感知到的风险会有所下降,阅读者因为信息处理成本过高而直接放弃产品选购的概率将有所下降,那么情感极性是否对提升产品销量产生正向作用?
第三,当产品价格较高或较低时,评论文本特征对电子产品销量的影响机制被削弱还是增强?
对于文本诊断性,当产品价格相对较低时,阅读者对于产品信息的数量和质量方面的要求均有所下降所致,评论文本诊断性对产品销量的正向影响机制是否会有所削弱?对于文本情感极性,一方面,笔者认为当产品价格相对较低时,评论文本情感极性对产品销量的正向影响会增强,这是由于产品价格相对较低,阅读者对评论中负面信息的.敏感度将会下降,并且避免了动员更#认知资源处理负面信息;同时,笔者推测随着产品价格降低,所面向的消费群体基数更庞大,评论阅读者会形成"评论人数多了,好评差评自然都会有"的想法,对负面评论的敏感程度下降,导致极端负面情绪被淹没。而另一方面,这个巧题背后存在相反的逻辑,首先当产品价格相对较低时,阅读者感知的产品质量将有所下降,对评论文本偏正向情感极性的预期下降,阅读者感知的低产品质量将降低购买意愿。此外,消费者对于产品信息的数量和质量方面的要求均有所下降,评论文本情感极性的重要性一定程度上被削弱。阅读者可能因为产品价格便宜而缺乏处理评论信息的动机,评论文本情感极性对产品销量的正向影响有所削弱,故评论文本情感极性对产品销量的正向影响有所削弱。
2文献综述
2.1在线评论的概念与侍征
2.1.1在线评论的数据特征
目前,在线评论通常包含评分和评论文本二个部分,当在线评论呈现不同数值特征和文本特征时,对阅读者产生的影响也会发生差异。在线评论数捂挖掘技术的进步推动了该领域的研究创新,纵观近十年发表的文献,学术界对在线评论数值和文本数据的挖掘不断深入。笔者对于过去研究曾涉及过的评论特征作如下总结(如表2.1所示),多条评论或评论池的特征主要包括评论数量、正负向评论各占比例和呈现框架、评分方差、均值和这些变量的动态变化趋势等:
对于单条评论,如表2.2所示,现有文献关注的评论特征包括单面性情感(valence)、评论长度(length)、双面性(two-sideciness)、语言风格、时效性、所涉及内容等六个方面:
3概念摸型与研究假设...........21
3.1概念模型构建.............21
3.2评论池特征对产品销量的影响...........22
4研究方法............31
4.1产品选择............31
4.2数据收集..........33
5研究结果.............47
5.1描述性统计分析..............47
5.2回归模型统计分析结果..........49
5研究结果
5.1描述隹统计分析
笔者首先对研究涉及的变量作描述性统计分析,结果分别如表5.1和表5.2所示。描述统计化分析均采用未经中心化处埋的原始数据。其中,表5.2为根据面板中全部10周和379个产品共计3790个观测值计算生成的相关系数矩阵。由相关矩阵可知,核/心自变量与被解释变量之间存在较显着的相关系数。且除第N-1周销售排名外,其他变量之间的显着的相关系数均远低于化6(李怀祖,2004),由此判断潜在的#重共线化问题影响不大。在下文中,研究模型的变量VIF(Varianceinflationfactors方差膨胀因子)检验结果显示,自变量VDF值均远远小于10这一常用经验标准,表巧本文的研究模型不存在明显的多重共线性问题。
根据前章论述,在线评论的评论文本正向情感极性和文本诊断性会影响产品销量,与此同时产品搜索型属性的强弱程度和产品价格等产品特性很可能存在对主效应的调节机制。基于本研究采集的处理的数据,笔者建立了"在线评论特征影响产品销量及产品特性调节效应"的回归模型,并针对统计分析结果进行分析。
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