随着电子商务的发展,网络购物以方便、快捷等优点越来越受消费者的欢迎。在线评论作为其他消费者对商品的评价,是消费者制定购买决策时重要的信息来源。然而,面对互联网上大量的在线评论,如何快速的挑选、识别出有效的信息成为人们关注的问题。本文以卓越网上的图书评论作为研究对象,运用LingPipe情感分析、统计学方法,从评论的文本特征出发研究在线评论的有用性影响因素。
本文首先介绍了在线评论和消费者心理相关的概念、理论,从在线评论的传播过程和消费者信息处理过程分析了在线评论对消费者决策制定的影响。根据归因理论、情感一致性理论,分析了不同情感极性的评论对消费者感知的作用。
随后本文对在线评论的有用性影响因素进行分析,提出各因素对有用性影响的假设,并建立在线评论的有用性影响因素模型。通过抓取图书评论数据,提取评论的文本特征值,然后对模型进行分析得出正向、主观和新发表的评论有用性更强。为了快速识别评论的有用性,本文通过模型预测评论的有用性比值,并对预测效果进行了评估。
在最后,本文对在线评论缺乏有用性投票的原因进行分析,从评论自身的特征出发,建立缺乏有用性投票的logistic模型,通过获取的评论数据,对模型进行回归,根据模型结果分析得出评论内容过于主观、标题过于正向或者发表时间太晚都可能导致评论缺乏有用性投票。评论者在发表评论时可以注意这些因素,提高评论的关注度和影响力。
本研究可以利用在线评论有用性影响因素模型预测一条评论的有用性,从海量评论中筛选出有用性高的评论,有助于提高消费者的决策效率。而且,分析了评论缺乏有用性投票的原因。相信本研究在未来能够得到很好的实践应用。