Internet技术和Web2.0应用的快速发展,网络作为一种新媒体加深了用户之间的交往,同时带来了用户共享内容。目前在线评论已成为广大网购消费者在购买前的重要参考信息,很大程度上成为消费者行为决策的影响机制,同时对产品的销量也有巨大的作用。然而,随着时间的推移,在线评论的数量也越来越多,于是就出现了信息过载的现象:当消费者搜索在线商品评论时,会遇到成千上万条消费者评论。面对海量信息,消费者应该如何搜索到有价值的信息呢?在信息发达和竞争激烈的时代,快速地搜索信息成为消费者的主导选择,那么企业应当如何让消费者在众多的信息中快速有效地寻找到自己想要的评论,帮助消费者缩短搜索成本?因此,有效识别商品的有用评论,并让消费者第一眼就能浏览到这些信息成为购物网站和电商企业必须关注的重心。本文基于大量文献的相关研究,发现了一系列影响评论有用性的因素,取得了有价值的研究结果,但相关研究还没有形成统一的理论框架,未来还需对理论知识和研究领域等作进一步深入探讨。因此本文就在线评论有用性的主要影响因素,加入了评论者质量和产品涉入度作为调节变量,分析不同涉入度和不同信息源的评论之间的效用差异。本文通过对认知理论的学习和分析,应用精细加工可能性模型、参照群体理论和技术接受模型提出研究模型,采用八爪鱼软件从卓越亚马逊网站抓取的5种特定产品共1200条评论数据,并对采集的数据进行规范化定义,使用SPSS19.0统计分析软件对本文涉及的变量进行相关性分析、回归分析以及调节效应检验等实证研究,获得了相关变量对评论有用性的作用机理。本文研究结果表明,评论内容属性的评论星级和评论长度对线评论有用性具有显著的正向影响;评论者属性中的评论者空间排名与在线评论有用性呈现负相关关系,即排名越是靠前的评论者发布的评论对评论有用性影响更为显著,购买经验与评论有用性呈正相关,具有购买经验的发评者撰写的评论更有用;另外,通过评论者质量和产品涉入度两个调节变量的作用分析,研究发现评论者质量正向调节评论星级、评论长度、购买经验与在线评论有用性之间的相互关系,即在相同星级评分(评论长度或是购买经验)的情况下,高质量的评论者发表的评论对消费者更有用;产品涉入度同样在评论星级对评论有用性的影响中起着正向调节的作用。