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產品特性的調節作用論文
1緒論
1.1現實背景
與包裝和廣告等煤介上的產品信怠不同，在線評論是由之前的消費者自主貢獻的，并且不斷隨時間累積，這些在線評論不僅是評論者對產品的直接評價，也包含了消費體驗等夾雜個人情感的信息，通常被消費者認為更為真實可信。事實上，消費之前撥尋在線評論己經成為多數人的一種消費習慣。對于商家和評論平臺，在線評論能有幫助更多消費者加深對產品的理解，進而增加銷售和提升品牌影響力，在線評論已經構成現代營銷的重要一環。
本文旨在驗證在線評論的文本特征對消費者行為的影響，重點關注了在線評論的文本情感極性和文本診斷性對不同特征電子產品銷量的影響。本文的研究結果可以幫助電子商務平臺和商家更好理解消費者的行為，為企業制定更加有效的電子產品營銷策略提供支持。
1.2研究問題
本研究逐層深入探討了以下研究問題:
第一，評論文本特征是否對電子產品銷量產生影響薰去的研究多使用在線評分這一結構化數據來替代在線評論文本，其主要問題在于:首先，在線評分和在線評論文本包含的情感可能是不對稱的，另外，在線評分所包含的信息量非常有限，它無法反映評論者給出評分的真正原因。近年來，文本挖掘領域的技術發展為在線評論文本的自動分析提供了便利，應用相關技術和方法可以從評論文本中自動抽取情感詞和情感對象，并對情感傾向性進行分析。
第二，產品搜索型屬性和經驗型屬性的強弱是否對評論文本特征對電子產品銷量的影響機制產生調節作用?
對于文本診斷性，當產品搜索型屬性較強時，閩讀者對于產品信息的數量和質量方面的要求均有所下降，評淪文本診斷性對產品銷量的正向影響機制是否會有所削弱對于文本情感極性，產品搜索型屬性較高時，閱讀者感知到的產品質量有所提高，感知到的風險會有所下降，閱讀者因為信息處理成本過高而直接放棄產品選購的概率將有所下降，那么情感極性是否對提升產品銷量產生正向作用?
第三，當產品價格較高或較低時，評論文本特征對電子產品銷量的影響機制被削弱還是增強?
對于文本診斷性，當產品價格相對較低時，閱讀者對于產品信息的數量和質量方面的要求均有所下降所致，評論文本診斷性對產品銷量的正向影響機制是否會有所削弱?對于文本情感極性，一方面，筆者認為當產品價格相對較低時，評論文本情感極性對產品銷量的正向影響會增強，這是由于產品價格相對較低，閱讀者對評論中負面信息的敏感度將會下降，并且避免了動員更#認知資源處理負面信息;同時，筆者推測隨著產品價格降低，所面向的消費群體基數更龐大，評論閱讀者會形成"評論人數多了，好評差評自然都會有"的想法，對負面評論的敏感程度下降，導致極端負面情緒被淹沒。而另一方面，這個巧題背后存在相反的邏輯，首先當產品價格相對較低時，閱讀者感知的產品質量將有所下降，對評論文本偏正向情感極性的預期下降，閱讀者感知的低產品質量將降低購買意愿。此外，消費者對于產品信息的數量和質量方面的要求均有所下降，評論文本情感極性的重要性一定程度上被削弱。閱讀者可能因為產品價格便宜而缺乏處理評論信息的動機，評論文本情感極性對產品銷量的正向影響有所削弱，故評論文本情感極性對產品銷量的正向影響有所削弱。
2文獻綜述
2.1在線評論的概念與侍征
2.1.1在線評論的數據特征
目前，在線評論通常包含評分和評論文本二個部分，當在線評論呈現不同數值特征和文本特征時，對閱讀者產生的影響也會發生差異。在線評論數捂挖掘技術的進步推動了該領域的研究創新，縱觀近十年發表的文獻，學術界對在線評論數值和文本數據的挖掘不斷深入。筆者對于過去研究曾涉及過的評論特征作如下總結(如表2.1所示)，多條評論或評論池的特征主要包括評論數量、正負向評論各占比例和呈現框架、評分方差、均值和這些變量的動態變化趨勢等:
對于單條評論，如表2.2所示，現有文獻關注的評論特征包括單面性情感(valence)、評論長度(length)、雙面性(two-sideciness)、語言風格、時效性、所涉及內容等六個方面:
3概念摸型與研究假設...........21
3.1概念模型構建.............21
3.2評論池特征對產品銷量的影響...........22
4研究方法............31
4.1產品選擇............31
4.2數據收集..........33
5研究結果.............47
5.1描述性統計分析..............47
5.2回歸模型統計分析結果..........49
5研究結果
5.1描述隹統計分析
筆者首先對研究涉及的變量作描述性統計分析，結果分別如表5.1和表5.2所示。描述統計化分析均采用未經中心化處埋的原始數據。其中，表5.2為根據面板中全部10周和379個產品共計3790個觀測值計算生成的相關系數矩陣。由相關矩陣可知，核/心自變量與被解釋變量之間存在較顯著的相關系數。且除第N-1周銷售排名外，其他變量之間的顯著的相關系數均遠低于化6(李懷祖，2004)，由此判斷潛在的#重共線化問題影響不大。在下文中，研究模型的變量VIF(Varianceinflationfactors方差膨脹因子)檢驗結果顯示，自變量VDF值均遠遠小于10這一常用經驗標準，表巧本文的研究模型不存在明顯的多重共線性問題。
根據前章論述，在線評論的評論文本正向情感極性和文本診斷性會影響產品銷量，與此同時產品搜索型屬性的強弱程度和產品價格等產品特性很可能存在對主效應的調節機制。基于本研究采集的處理的數據，筆者建立了"在線評論特征影響產品銷量及產品特性調節效應"的回歸模型，并針對統計分析結果進行分析。
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