消费者在线评论可信度的影响因素研究，本文主要内容关键词为：在线论文,可信度论文,消费者论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出
基于互联网所具有的高度互动性、匿名性、便利性和个性化特征，越来越多的人接触到网络并应用网络平台发表见解、分享信息或获取资源，消费者使用电子媒介进行沟通已经显得越来越普遍，人们之间的虚拟交流互动也正在迅速扩散[1]。因此，越来越多的企业意识到网络技术带来的全方位的挑战，从而努力在战略、营销或技术上寻找相应的变革机会和发展对策。在线评论作为网络口碑的一种重要形式，突破了传统口碑对于时空的限制，给消费者选购商品和服务前的信息搜寻带来了极大的便利。然而由于交流各方的匿名性，消费者难以辨别信息传播者的真实意图，可能会存在企业借用消费者身份在网上发布有利于自己的评论，或者消费者在匿名的情况下发表不实的言论。
网络环境中信息发送者和接收者的不熟悉，使得弱连结的发生更为频繁，网络人际交往的信任度低，在线评论不再具有传统口碑所具有的高信源可信度特点。由于在线环境的特殊性，相对于传统环境中来说，消费者感受到更多的风险。在线信任可以帮助消费者克服在线风险和不安全感，有利于消费者之间分享个人信息和卖家建议，从而影响消费者的购买意愿。可见要了解在线评论对消费者购买决策的影响，就必须了解影响在线评论感知可信度的影响因素[2]。因此，在线评论感知可信度影响因素研究有着重要的理论意义和实践价值。
二、文献综述
在线评论(Online Review)，又被称作在线消费者评论(Online Consumer Review)，作为口碑传播的一种新形式，是消费者发布在网络上的，以文本形式为主对产品的评价，这些评价包括对产品的赞美、抱怨，或个人对特定产品或服务的购买和使用感受。网络用户可以通过在线社区或评论网站免费阅读和分享这些评论。在线评论是一个新兴的独立产品信息来源，日益普及和重要，引起了业界和大众媒体的极大关注(Godes和Mayzlin，2004)。而当前在线评论网站的异军突起，更催生了在线评论的发展。Boush和Kahle(2001)根据在线评论网站所有者的不同，将在线评论网站分成两大类，一类是由零售商或生产商赞助支持的网站，如亚马逊；一类是由独立的社团或兴趣团体所建立的，不以促进产品和服务的销售为目的的第三方评论网站[3]，譬如大众点评网。
研究表明，消费者在购买之前会受到他人评价和建议的影响[4]，作为传统口碑数字化的在线评论已经成为网络消费者的主要信息来源之一。在线评论在消费者的购买决策中扮演着越来越重要的角色。基于用户使用体验的在线评论，可以作为营销沟通组合的新元素和免费的“购买助理”，帮助消费者找到最适合自己的商品。在线评论有助于信息在消费者之间的传播，消费者可以利用这些信息评估网上产品的质量，消除网络消费者对于网上购物的一些顾虑，建立买卖双方的信任。美国Rubicon咨询公司2008年9月实施了一项调查，通过对3,036名13岁以上美国的网络用户在线调查显示，由用户撰写的在线评论和评注对消费者购买决策有着很大的影响，对美国人的购物影响仅次于传统口碑。调查发现所有在线信息在购物决策中都有重要影响，其中最有影响的信息由用户产生。
随着网络的不断发展，人们越来越多的通过网络来获取信息，可信度成为当前对于网络至关重要的一个课题。关于网络所讨论的最多的主题之一便是网民们如何评价他们从中所得到的信息的可信度。
影响在线评论可信度的因素很多，当前学者大多根据1959年霍夫兰德和詹尼斯在耶鲁大学提出的基于信息传播过程的说服或态度改变模型，从信源、信息内容、接收者三个方面来进行研究。对于在线评论而言，评论者往往通过在线评论来表达自己对某产品或服务的看法、观点等，接收者接收评论信息的过程实际就是一个被评论者所说服的过程，因此，众多学者将这一模型引入在线评论感知可信度影响因素的研究。针对网民的调查发现，最影响网站可信度的因素主要是站点的发起者(Site Sponsor)、接触信息(Contact Information)、信息的及时性(Currency)、服务回应时间(Customer Service Response Time)以及站点结构(Site Structure)等。近年来的研究发现，评论者的声誉威望、评论质量、接收者个人因素等会影响受众对在线评论的信任。
目前在国内，从理论和实证方面对影响在线评论感知可信度因素的研究还不够深入，这为我们提供了许多令人振奋的研究机会。本研究将借鉴其他国家或地区的学者所开发的量表，在国内进行有益尝试。
三、理论基础和研究假设
(一)理论基础
本文基于霍夫兰德1959年提出的说服模型，构建了本研究的理论框架(见图1)，从信源、信息内容、接收者、社会影响四个方面来研究在线评论感知可信度的影响因素。本研究还认为接收者可能存在调节作用，因此将其作为调节变量引入。研究模型如下图所示。
图1、研究概念模型
(二)研究假设
1.信源与可信度
信源是影响信息可信度的最重要因素，信源的不可信将会极大的降低评论的可信度。相比低可信度信源，从高可信度信源处接收的信息更具有可信度和说服效果。许多学者研究表明，主要发布消费者在线评论信息的第三方评论网站，对消费者感知可信度的影响更大。因此，为了控制网站类型这一因素对感知可信度的影响，本研究只以第三方评论网站/论坛为例进行研究。即对信源的考察，只考察评论者资信度因素。还有研究表明，评论者资信度(The Reputation of The Review)与其所写评论对后续购买者的购买决策的影响力有关。由于在线评论发布者的匿名性，阅读者无法直接判别发布者的身份和动机，因此往往需要借助网站对评论发布者的资信度评估(等级、威望等)来分析信息的真实性[5]。本研究认为，评论者的资信度会影响接收者对评论可信度的评价，因此提出如下假设：
H1：评论者资信度对在线评论感知可信度具有正向的影响。
2.信息内容与可信度
本研究从评论质量、评论结构两个变量来考察信息内容对可信度的影响。评论质量指评论内容的真实性、可靠性、内容与其所评价的产品的相关性以及是否为后续购买者提供了大量有用的信息。评论内容是否容易理解，是否详细描述了评论者对该产品或服务的体验过程，都会影响到接收者对评论可信度的感知。相关研究表明，在线信任很大程度上受到接收者感受信息的质量和数量的影响。如果评论具有可读性，并且能提供对产品/服务全面的评估，接收者感知可信度可能会较高。提供详尽的解释或者实际的使用经验可以增加评论的可信度，因此提出如下假设：
H2：评论质量对在线评论感知可信度具有正向的影响。
评论结构即在线评论的正反性，指评论者发布的是对厂商、产品或服务的正向评价还是负向评价。由于生活中关于产品服务的正面信息往往比较常见，如厂家的广告、宣传等，而可接收到的负面信息较少。因此，人们可能会更关注负面评论，也有研究表明，在挑选产品时，消费者会认为负面的口碑信息比正面的口碑信息更有用。对于国内的消费者，本研究认为这一结论仍然是成立的，因此提出如下假设：
H3：和正面评论相比，负面评论对在线评论感知可信度的影响更大。
3.接收者信任倾向与可信度
信任倾向是关于个人的特征，指基于扩展的社会化的对于他人依赖的一般意愿[6]。网络环境下的信任研究普遍将个体信任倾向纳入模型进行分析，认为个体信任倾向影响消费者在线购物的信任。一个具有高信任倾向的人往往乐意去信任他人，信任倾向和信任有很强的关系，尤其是在信任双方还不熟悉的情况下。因此提出如下假设：
H4：接收者信任倾向对在线评论感知可信度具有正向的影响。
4.社会影响与可信度
社会影响一般常用社会规范与关键群体两个因素来表示，结合在线评论的特点，本研究从共识性来分析社会影响对感知可信度的影响。通常情况下，其他人对某评论的评价可能会影响到接收者对其可信度的评价，而群体的意见更会影响信息的接收，消费者倾向于保持群体和谐，与群体中大多数人的意见相一致。在线评论网站一般都会有对某一特定评论的评价系统，让阅读者对其进行打分，例如非常有帮助、没有帮助，或者赞成、反对等。阅读者在阅读该评论时可以看到其他人的投票，如果发现自己与大多数人的意见不一致，往往会倾向于改变自己的意见以和大部分人保持一致。对于在线评论而言，可能接收者开始对于某评论的信任度评价很低，但参考其他人的投票后，会提升其的信任度评价。因此，提出如下假设：
H5：评论共识性对在线评论感知可信度具有正向的影响。
5.接收者类型的调节作用
调节变量是调节两个变量之间关系的第三个变量。不同类型的接收者，其与网站/论坛其他成员之间的关系强度是不一样的。对于在线评论的接收者，热衷爱好者对于社群的主题及评论信息、活动拥有高度的兴趣及热情，但是和社群其他成员则缺少情感的交流；内部人员在社群中多半都有强大的人际关系及坚强的社交联系，并且对于社群的评论信息或活动，都具有高度的兴趣；浏览型成员与社群的其他成员缺少社交的联系，对评论也只是表面性的浏览；社交型成员与社群的其他成员维持着强大的社交联系关系，但对于社群的主题及评论信息、活动兴趣及热情较低[7]。本研究认为，不同类型的接收者，其对同一评论者、同一评论内容、同一社会影响的感知可信度也是不一样的。从而提出如下假说：
H1a：接收者类型不同，评论者资信度因素对在线评论感知可信度的影响不同；
H2a：接收者类型不同，评论质量因素对在线评论感知可信度的影响不同；
H3a：接收者类型不同，评论结构因素对在线评论感知可信度的影响不同；
H4a：接收者类型不同，接收者信任倾向因素对在线评论感知可信度的影响不同；
H5a：接收者类型不同，评论共识性因素对在线评论感知可信度的影响不同。
四、研究方法
本研究的正式数据收集采用网上调查的方式，在专业的调查网站www.my3q.com生成网络问卷。问卷调查的时间是从2009年8月5日开始到2009年9月5日结束。本研究通过向选定的大众点评网、口碑网等9个第三方评论网站/论坛的注册用户随机发送电子邮件的方式进行调查，共发放问卷270份，回收问卷253份，剔除无效问卷后，有效问卷201份，有效率达79.4％。人口基本信息统计情况如表1所示。
从上面的人口统计特征来看，样本的分布呈现如下特点：首先，女性的数量明显多于男性。根据Forrester研究公司的调查，2003年，52％的美国在线购物者为女性消费者。虽然男性网络用户的总数仍然大大超过了女性网络用户，但是女性消费者却更加热衷于网络信息的搜寻，并在电子口碑搜寻努力及信任程度上较男性为高。由于本研究所调查的网站均为点评信息类网站，因此性别比例与实际情况较为符合。其次，从年龄分布上看，年轻人占了绝大多数，小于35岁的被访者所占比例为96.0％，这与被调查网站用户的年龄结构接近一致。第三，从职业上看，被访问者以学生和上班族居多，这也被调查网站用户的年龄结构相符。最后，被访者普遍具有较高的学历，97.5％的被访者具有大学及以上的学历。综上所述，本次研究的样本群体所具备的高学历、年轻化的特征，这与我国目前互联网用户的构成基本一致，与被调查网站的用户群较为相符。因此，从人口统计情况来看，本研究的数据采集对象比较具有针对性。
为了有效观测各个变量，本研究采纳了国内外学者们开发的相关量表以便对评论者资信度、评论质量、评论结构、接收者信任倾向、接收者类型以及评论共识性进行测量，以李克特(Likert)七点法来计量，其中1表示“完全不同意”，7表示“完全同意”。对于媒介可信度的测量，包括四个核心维度：信赖度、准确性、公正无偏和完整性。本研究参考上述测量维度，结合在线评论自身的特点，构建了消费者对在线评论感知可信度评价的测项，同样以李克特(Likert)七点法来计量。
控制变量的选择。以往的研究表明：性别、年龄、职业、教育学历等人口统计变量以及接触网络时间都会在线评论的感知可信度，因此，在本研究中，这5个变量被选为控制变量。
五、数据分析
(一)描述性统计结果
表2给出了本研究各变量的均值、标准差和调查中所有变量的Pearson相关系数。本研究中所有变量的Cronbach’s α值都在0.7以上，可见都具有较高可信度。所有的量表都具有较高的内部一致性。通过相关分析，如表所示，本研究可以看出：在0.01的显著水平上，评论者资信度、评论质量、评论结构、评论共识性、接收者信任倾向与感知可信度显著正相关。在0.05的显著水平上，消费者个人因素方面，除了性别与感知可信度显著相关外，其余四项本调查的数据与感知可信度的相关均不显著。
(二)假设检验结果
为了验证研究假设，本研究采用层级回归分析(Hierarchical Regression Analysis)方法，将因变量(感知可信度)对自变量(评论者资信度、评论质量、评论结构、评论共识性、接收者信任倾向)与控制变量(性别、年龄、职业、教育学历、接触网络时间)进行回归。通过检验回归系数β的显著性来确定他们之间的线性关系。具体的步骤为：首先在多元回归方程中先放入控制变量，再放入自变量(评论者资信度、评论质量、评论结构、评论共识性、接收者信任倾向)，这样做是为了区分变量单独的影响。模型1表示将控制变量(性别、年龄、职业、教育学历、接触网络时间)放入回归方程，通过回归系数的显著性来确定控制变量对消费者购买决策的影响。模型2表示将控制变量和自变量先后放入回归方程，通过回归系数的显著性来确定自变量对因变量的影响。模型1和模型2中各自变量的方差膨胀因子VIF均在2左右，表明该回归模型不存在多重共线性问题。回归的结果如表3所示。
从分析结果可以看出，只有控制变量时，F统计量在回归模型并不显著；再把自变量放入回归方程之后，F统计量在回归模型十分显著，说明模型拟合的整体效果很好。
控制变量包括性别、年龄、职业、教育学历、接触网络时间。性别、年龄、职业、教育学历、接触网络时间(表3模型2中p均大于0.05)对感知可信度没有显著影响。
从模型2中可以看出，评论者资信度(β=0.297，p<0.01)、评论质量(β=0.372，p<0.01)、评论共识性(β=0.129，p<0.05)、接收者信任倾(β=0.153，p<0.01)对感知可信度有显著的正向影响。因此，假设1、2、4、5都获得了支持。
接收者类型调节作用分析。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。正如假设部分所述，根据以往学者的研究，本研究认为接收者类型对评论者资信度、评论质量、评论结构、评论共识性、接收者信任倾向5个自变量与感知可信度之间的关系存在着调节作用，运用二因素方差分析来考察调节效应。
从表4中可以看出，接收者类型与评论者资信度、接收者类型与接收者信任倾向的交互效应显著(p＜0.05)，即假设H1a、H4a成立。
六、研究结论
(一)研究发现
首先，本研究结果表明，评论者资信度对在线评论感知可信度具有显著的正向影响，即评论者资信度越高，接收者对在线评论的感知可信度越高。该结论和以前大部分学者的研究结论是相同的。在传统的口碑传播活动中，口碑的接收者和传播者往往都是认识甚至很熟悉的人，信源具有很高的可信度。而在网络环境中，口碑的接收者和传播者多为陌生人，传播者可以使用网名、昵称来发布口碑信息，而不用暴露自己的真实身份，传统口碑的高信源可信性受到了挑战。因此，依靠网站的积分机制、或其他网友对其投票所形成的评论者资信度评估(等级、威望等)，成为考察信源可信度的重要依据。本文的实证研究也证实了这一影响的存在。
其次，本研究结果表明，评论内容的质量对感知可信度的影响是最大的，即接收者对一则评论可信度的感知判断，主要还是基于评论内容本身的。评论内容的质量越高，接收者感知可信度越高。通过分析发现，如果评论的内容与产品/服务密切相关，有较多的关于产品/服务细节的介绍，包含了大量有用的信息，描述的评论者对该产品/服务的直接体验，则其对于接收者的感知可信度影响越大。
第三，本研究结果表明，评论共识性对在线评论感知可信度具有显著的正向影响。这说明接收者一般会关注评论的评价系统，如多少人对其投了好评，多少人投了差评，其认为是可信的还是不可信的。而其他人对该评论的评价会影响接收者对其可信度的评价，认为评论可信的人越多，接收者对该评论的可信度越高。
第四，接收者信任倾向对在线评论感知可信度具有显著的正向影响。Mayer等(1995)的研究发现，个人信任倾向和信任有很强的关系，尤其是在信任双方还不熟悉的情况下[6]。在网络环境下，许多时候评论的接收者和发布者之间都是素未谋面的，这种强关系也是存在的，这与上述传统环境下的研究相一致。
第五，评论结构对感知可信度影响假设不成立原因分析。以往的许多研究发现负面口碑比正面口碑具有更大的影响力。一些关于网络口碑的研究也发现网络负面口碑对于消费者购买决策的影响效果要明显高于正面口碑[8]。然而在本研究中，这一假设没有获得支持。这可能是由于本研究同时测量好几个自变量，而评论结构可能和其他变量有关，测不出单独的评论结构对可信度的影响。此外，本研究所获得的数据多为接收者对其阅读的正面评论的评价，对于主动搜寻信息的接收者，夹杂在众多正面评论中的一条负面评论可能对其影响不是很大。另外，本研究是运用问卷调查的方法，缺乏对正负面评论数量的控制，对于评论结构对可信度的影响，实验法可能更好一些。
第六，本研究对接收者类型的调节作用进行了检验，结果发现接收者类型对评论者资信度与感知可信度、接收者信任倾向与感知可信度的调节效应显著，而对评论质量、评论结构、评论共识性与感知可信度的调节作用则不显著。这说明接收者类型不同，评论者资信度因素对在线评论感知可信度的影响不同。从数据分析结果可以看出，内部人员更倾向于通过评论者资信度来判断评论的感知可信度。这说明因为内部人员对网站和其许多成员都非常熟悉，如果看到是认识的ID(账号)或者网站知名ID所发布的评论，感知可信度会高于其他人所发布的评论。另外，内部人员一般对网站关于用户威望等级评价系统非常熟悉，对评论者的资信度很容易作出判断。结果也说明，接收者类型不同，接收者信任倾向因素对在线评论感知可信度的影响不同。和其他三类相比，对于内部人员，信任倾向对感知可信度的影响更高。
(二)对管理理论实践的启示
任何研究都是来源于实践，又是服务于实践的，本研究也不例外。本研究具有积极的实践意义，可以为企业所借鉴。
1.在线评论网站要加强评估系统的建设和完善
对于在线评论网站而言，应加强评论发布者的资信度评估体系建设。本研究通过实证研究发现，评论者资信度对于感知可信度具有显著的正向影响。因此，一个完善的评论者资信度评估系统对于一个在线评论网站是非常重要而且必要的。完善的评论者资信度评估系统应可以甄别并剔除恶意骗去信用积分者，并且是简洁明了的，使阅读者能很容易地判断出相应图标所代表的资信度含义。
同时，在线评论网站应完善针对评论内容的评估系统，该系统应即包括定量的投票系统，如对该评论是好评、差评，或者对该评论打几分；同时，也应可以让阅读者留言，来发布对该评论的看法。这些都有利于增强评论的可信度感知。通过这些努力，可以提升消费者对该网站的可信度感知，从而形成网站忠实的用户群，增加网站的访问量。
2.企业可以利用在线评论更好的开展营销活动
由于在线评论在消费者的决策过程中发挥着越来越重要的作用，企业应重视和利用在线评论开展营销活动。
首先，现在关于某一类具体的产品或服务，往往会有一两个比较知名的专业评论网站或者论坛，供该产品/服务的用户来发表各种看法和交流心得。企业要关注和整理消费者对企业产品服务的评论，根据消费者的意见不断的改进自身的产品和服务，并反馈给消费者。
其次，企业可以多组织与消费者的互动，通过邀请一些点评网站/论坛的用户，尤其是那些活跃用户，如知名ID、高威望用户，来试用自身的产品和服务，鼓励其发布对产品/服务的评论。这种评论往往具有较高的可信度，对于其他消费者的决策有着更大的影响力。如新开张的饭店，可以邀请大众点评网的一些用户来餐馆试吃，鼓励他们发表详细的点评，从而有助于提高餐馆的知名度，吸引更多的人前来就餐。
(三)研究局限和未来的研究方向
尽管本研究获得了一些有益的研究成果，但也具有一定的局限性，有待于将来进行更多的研究来予以解决。
首先，在样本选取方面，由于研究时间和资金的限制，本研究的数据从多个知名的第三方评论网站/论坛采集。虽然这些网站/论坛在站点可信度都较高，但由于每个网站存在一定的差异，因此一些网站因素也可能对评论的可信度产生影响。
其次，本研究基于接收者对一周内阅读在线评论经历的回忆来填写，因此参与者有可能不按照他们在实际情形中的行为和真实反应来回答。研究中对变量的评价，完全由受试者主观判断，可能会受其当时的情绪等因素而对数据的客观性产生影响。
第三，本研究将评论结构划分为正面评论和负面评论，然而实际上评论不仅有正面评论和负面评论，还有即包括正面信息又包括负面信息的评论。而且本研究所收集到的数据多为正面评论，而负面评论较少，这导致了评论结构对感知可信度的影响不是很显著。
第四，社会影响因素的研究，较好的办法是通过分析一个虚拟社区中每个在线评论的评论者和接收者之间的关系强度，最终绘制出该社区的社会网络图，通过社会网来具体分析社会影响。然而复杂社会网的绘制耗时较久，而且需要用到一些高级的算法和模型，对数学能力要求较高，由于本研究时间和相关专业能力的限制，没有进行更深一步的挖掘。因此，以后的研究可以探索多种研究方法。可以运用文本分析法、社会网分析法等，通过分析具体的评论，绘制网站成员之间的社会关系网等方法具体的对某个网站进行研究。通过深入细致的考察，进一步拓展该理论模型的适用性。