互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及、物流行業(yè)的不斷規(guī)范、在線支付安全性的提高等一系列網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的深化,帶動(dòng)了網(wǎng)民網(wǎng)上購(gòu)物的熱情。由于網(wǎng)絡(luò)具有虛擬性,消費(fèi)者在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物時(shí),接觸不到真實(shí)的商品,因此在線評(píng)論就成為了消費(fèi)者了解商品的重要渠道。閱讀在線評(píng)論,消費(fèi)者可以了解其他購(gòu)買者使用該產(chǎn)品的體驗(yàn),從而形成對(duì)產(chǎn)品的初步了解。在線評(píng)論幫助消費(fèi)者做出購(gòu)買決定的程度反映了其有用性的高低。那么,在線評(píng)論有用性的影響因素有哪些?這些因素是怎樣影響在線評(píng)論的有用性的?影響因素之間的交互是否會(huì)對(duì)在線評(píng)論有用性產(chǎn)生調(diào)節(jié)?本研究首先完成對(duì)在線評(píng)論有用性及其他相關(guān)內(nèi)容的文獻(xiàn)梳理之后,提出假設(shè)并建立研究模型。然后,本研究以Amazon全球網(wǎng)站作為研究對(duì)象,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件采集相關(guān)數(shù)據(jù)并對(duì)進(jìn)行整理,使用SentiStrength對(duì)所得評(píng)論中的文本內(nèi)容進(jìn)行情感打分,運(yùn)用Stata與SPSS等軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合與穩(wěn)健性檢驗(yàn),得出研究結(jié)論。本研究有助于消費(fèi)者對(duì)在線評(píng)論有用性的理解,減輕信息過(guò)載的負(fù)面影響:有助于開發(fā)者對(duì)現(xiàn)有在線評(píng)論系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí),使其更貼合消費(fèi)者使用需求;本研究有助于在線商家進(jìn)行評(píng)論篩選與展示,以增加其產(chǎn)品銷量。本研究的創(chuàng)新之處在于將評(píng)論的情緒強(qiáng)度,情緒評(píng)論的總量以及產(chǎn)品購(gòu)買者等變量添加到在線評(píng)論有用性模型中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)評(píng)論情感強(qiáng)度與情感總量的具體度量,考慮了評(píng)論者特征與評(píng)論特征進(jìn)行交互后對(duì)有用性的調(diào)節(jié),使現(xiàn)有研究框架更加翔實(shí),更接近社會(huì)現(xiàn)實(shí)。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F724.6;F274;F713.55
【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
    1.4 研究方法與思路
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究思路
    1.5 本文創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 在線消費(fèi)者評(píng)論
        2.1.1 網(wǎng)絡(luò)口碑
        2.1.2 在線消費(fèi)者評(píng)論
    2.2 關(guān)于評(píng)論有用性的研究
        2.2.1 在線消費(fèi)者評(píng)論有用性
        2.2.2 評(píng)論有用性的影響因素——評(píng)論本身特征
        2.2.3 評(píng)論有用性的影響因素——評(píng)論者特征
    2.3 相關(guān)理論與模型綜述
        2.3.1 社會(huì)影響理論
        2.3.2 詳盡可能模型與信息采納模型
        2.3.3 信息可獲得性與診斷性理論
    2.4 文獻(xiàn)述評(píng)
第三章 研究假設(shè)與模型
    3.1 本文研究假設(shè)
    3.2 模型提出
第四章 研究設(shè)計(jì)
    4.1 數(shù)據(jù)收集
    4.2 變量選擇與度量
    4.3 回歸模型選擇
第五章 數(shù)據(jù)分析與檢驗(yàn)
    5.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)
    5.2 模型回歸結(jié)果分析
    5.3 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 研究主要結(jié)論
    6.2 討論與建議
    6.3 研究的局限性與未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表

【參考文獻(xiàn)】

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1 吳江;劉彎彎;;什么樣的評(píng)論更容易獲得有用性投票——以亞馬遜網(wǎng)站研究為例[J];數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn);2017年09期

2 李啟庚;趙曉虹;何耀宇;;在線評(píng)論信息感知有用性影響因素實(shí)證研究——以服務(wù)型產(chǎn)品為例[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2017年08期

3 蔡淑琴;秦志勇;李翠萍;袁乾;鄒碧攀;;面向負(fù)面在線評(píng)論的情感強(qiáng)度對(duì)有用性的影響研究[J];管理評(píng)論;2017年02期

4 吳江;劉彎彎;;基于信息采納理論的在線商品評(píng)論有用性影響因素研究[J];信息資源管理學(xué)報(bào);2017年01期

5 黃麒;張心雨;劉嘉月;;基于在線購(gòu)物數(shù)據(jù)評(píng)論的有用性影響因素研究[J];中國(guó)市場(chǎng);2017年01期

6 張艷輝;李宗偉;;在線評(píng)論有用性的影響因素研究:基于產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J];管理評(píng)論;2016年10期

7 馮嬌;姚忠;;基于社會(huì)學(xué)習(xí)理論的在線評(píng)論信息對(duì)購(gòu)買決策的影響研究[J];中國(guó)管理科學(xué);2016年09期

8 劉偉;徐鵬濤;;O2O電商平臺(tái)在線點(diǎn)評(píng)有用性影響因素的識(shí)別研究——以餐飲行業(yè)O2O模式為例[J];中國(guó)管理科學(xué);2016年05期

9 曾偉;;基于ELM的在線評(píng)論有用性研究——商品類型的調(diào)節(jié)影響[J];現(xiàn)代情報(bào);2014年12期

10 李宗偉;張艷輝;;體驗(yàn)型產(chǎn)品與搜索型產(chǎn)品在線評(píng)論的差異性分析[J];現(xiàn)代管理科學(xué);2013年08期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張麗;在線評(píng)論的客戶參與動(dòng)機(jī)與評(píng)論有效性研究[D];南開大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 郭林方;影響在線評(píng)論有用性的相關(guān)因素研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

2 蘇雪佳;B2C在線評(píng)論有用性影響因素研究[D];中南民族大學(xué);2012年

3 孫敏;認(rèn)知活動(dòng)雙加工過(guò)程的非理性偏差研究[D];華東師范大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2863122