基于IAM理论的在线评论媒介有效性研究

被引:5
作者
吴晔 [1 ]
冯鑫 [2 ]
梁梅珍 [2 ]
机构
[1] 北京师范大学新闻传播学院
[2] 河北地质大学管理科学与工程学院
关键词
在线评论; 评论有效性; 信息采纳模型; BP神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; G206.2 [传播媒介];
学科分类号
摘要
在线评论作为一种新兴的互联网互动方式,目前已经成为消费者购买决策的重要参考因素之一。然而在浩如烟海的评论里,消费者获得的是过载和有偏差的信息,评论的有效性无法确认而导致难以做出有效决策,这也为市场预测和策略调整带来不利影响。因此本文重点探讨在线评论的影响因素与有效性之间的关系。以"信息采纳模型"为基础从信息质量和信息源的角度,结合相应的理论模型,选取影响评论有效性的在线评论特征因素,构建BP神经网络模型来分析这些影响因素跟评论有效性之间的关系强度。通过爬虫获取的大量在线评论数据对模型的训练发现:评论的回复数、长度、时效性、商品类型和评论者等级对评论有效性有强关系作用,而且评论回复数的影响效果最为明显。最后基于实证研究成果给出了一些在线评论媒介运用的策略和建议。
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页数:16
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