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摘要：依据消费者调查和结构模型分析，在线评论的信息特征中，评论内容、评论数量和评论差异性能够通过提高消费者对体验型产品及品牌的认同感，进而影响消费者对体验型产品的品牌信任。由于存在大量网络水军虚构的高分评价，评价星级对于消费者的品牌信任会产生反向影响。因此，体验型产品购物网站对在线评论的管理策略主要有引导评论内容、增加评论数量、管理负面评论以及清除虚假评论等。
关键词：在线评论；信息特征；品牌信任；体验型产品
中图分类号：F2707文献标识码：A
在线口碑是传统的线下口碑借助互联网的发展而演化成的一种特殊的口碑类型，而在线评论（Online Reviews） 则是在线口碑的一种重要的表现形式，它作为一种新型的口碑传播形式已经成为消费者购买决策和企业营销重要的信息来源。依据消费者在购买决策前是否需要获得产品属性的客观评价的程度，可将产品类型分为搜索型产品和体验型产品。本文主要从体验型产品的角度，运用消费者认知过程理论和信息传播理论对在线评论与品牌信任的关系进行研究。
一、理论基础及研究假设
（一）在线评论信息特征分析
根据信息传播理论，在线评论为消费者提供了用户视角的产品信息，有用的产品信息可以提高消费者感知。在线评论有用性是指在线评论在消费者决策过程中的感知价值，是消费者对其他互联网用户提交的评论对自己购买决策是否有帮助的一种主观感知。通过对文献资料的梳理与研究发现，在线评论有用性的影响因素主要包括在线评论的信息特征、在线评论信息的发送者特征和接受者特征。其中，在线评论信息特征的维度上讨论最多的主要包括评论星级、评论内容、评论数量、评论差异。
1.评论星级
评论星级是指在线评论中消费者以星级的形式给产品或服务评分。多数在线评论平台的评论等级都定为从高到低、从正面到负面的五个星级，其中五星为最高等级，为极端正面评价，而一星为最低等级，为极端负面评价，中间的三星则为中立评价。凭借用户的评价星级，消费者可以清晰地判断评论人对该产品的情感倾向。Sen和Lerman指出在线评论的情感倾向对在线评论质量有显著影响，评价星级越高，评论的情感倾向越倾向于极端正面，评论质量越高[1]。也有学者得出不同的结论，认为评价星级越低而信息越可靠，因为消费者自身对产品有负面情感倾向，面对大量正面评论信息，极端评价的可信性受到质疑。对于体验型产品，Forman（2008）认为星级高的比星级低的在线评论更有价值，体验型产品消费者对商品抱有正面情感倾向，认为用户发布负面评论的动机应归因于个人而非产品[2]。
2.评论内容
在查看评论星级之后，消费者还会通过阅读评论内容来进一步了解产品或服务的信息。具有可读性的评论内容能够提高消费者的感知有用性，评论质量较高。评论的写作风格，即评论者在撰写评论时使用的词语、是否有拼写和语法错误、语句的长度等会影响评论的可读性，进而影响在线评论的有用性[3]。通常认为评论的长度和字数与评论的质量的相关性较大，评论较长，所包含的信息内容较多，但是太长又会增加消费者的认知成本；评论较短，则不能全面地表达评论者的观点。石旭（2011）通過对一种体验型产品（酒店）进行实证研究，结果证明易于理解的简明的在线评论信息更容易被消费者获取，能够让消费者快速理解评论的核心内容和情感倾向。所以，评论内容的可读性、易理解性成为消费者判断评论质量的主要特征。
3.评论数量
当消费者借助其他用户的在线评论做出购买决策时需要一定的信息总量，信息总量不仅与评论内容有关，还与在线评论的数量有关。在线评论中评论数量是最重要的特征[4]，评论数量的多少直接影响着消费者的信息获取总量。在线评论平台中的用户评论越多说明该产品的购买者或者关注者越多，消费者在购买决策过程中容易受到从众心理的影响，从而影响着消费者的购买意向。通过对亚马逊书店的实证研究，Chen和Wu（2004）等发现在线评论的数量与图书销量呈显著的正向影响关系[5]。从信息结构的角度出发，Lee和Park用实证方法对口碑数量与信息有用性之间的关系进行了验证，认为信息总量随着网络口碑数量的增加而增加，口碑数量的多少影响着消费者对信息有用性的感知[6]。
4.评论差异
评论差异主要指消费者所发布的评论信息存在的差异或不一致性，评论差异反映了消费者对产品或服务的观点分歧，持有不同观点的消费者会给该产品或服务打出不同的评价分数。所以，对于评论差异的度量指标通常会用评论分数的方差或标准差。产品或服务的评论信息差异越大，说明产品或服务覆盖的消费者细分市场越多，评论信息在不同细分市场之间的越分散，公众获取该类评价信息的概率就越大。所以，评论差异作为在线评论的一个特征受到学者们的较多关注。Martin等通过实验的方法验证被试者在电影选择上更倾向于影评分数差异较大的，该研究认为评论差异会引发消费者的好奇心，在好奇心的驱动下消费者会产生更多的消费需求。Clemons等学者也利用共鸣理论证明该观点，认为口碑评论的差异程度对产品的销量有着重要的影响。
众多学者的研究发现评论星级、评论内容、评论数量和评论差异是评价在线评论信息质量和有用性的主要特征，我们将分别从这四个在线评论信息特征对体验型产品品牌信任的影响作用和影响路径进行实证研究。
（二）基于消费者认知的品牌信任分析
品牌信任（Brand Trust）的概念由Howard和Sheth（1969）提出后[7]，许多研究者从不同的角度定义了品牌信任的涵义，其中金玉芳（2005）采用头脑风暴法和深度访谈法，定性地研究了消费者对品牌信任的理解，认为品牌信任是消费者在众多的品牌中对某一品牌所持有信心的态度。迈克尔·R·所罗门和卢泰宏在《消费者行为学》中指出态度由认知、情感和行为三种成分构成，这三种构成成分可以表达为ABC态度模型，分别为基于认知信息加工的态度、基于行为学习过程的态度和基于享乐主义消费的态度。其中，基于认知信息加工的态度模型（图1）表明消费者对产品的购买决策过程就如同问题的解答过程一样，消费者要通过积极收集有关产品和品牌的信息来形成产品和品牌的认知，通过评价这些认知继而形成一种情感[8]。该模型假设消费者对购买决策是高度参与的，消费者会被激励收集大量的信息，仔细权衡利弊才最后做出决策。体验型产品的消费者为了降低网络购物的不确定性和风险性，对网络信息更加依赖，使用更为频繁。因此，体验型产品消费决策的特征符合基于认知信息加工的态度模型的假设。本文将依据认知信息加工模型探讨对于体验型产品，在线评论提供给消费者的信息是如何影响消费者对产品和品牌的认知，继而影响消费者对品牌的态度，形成品牌信任的（模型中的虚线部分）。 （三）建立研究假设
充分的信息交流在品牌信任的形成过程中起重要的作用，消费者网络购物决策面临的风险要明显高于线下交易。因此，更需要充分的信息来帮助消费者建立对产品和品牌的认知和信任，减少购物风险。Douglas（2001）指出通过建立网络虚拟社区，或者通过设立虚拟顾问的信息咨询功能等，让消费者有更多获取信息的平台，提供给消费者更多关于产品或品牌的信息，对于建立和增强消费者对网络的信任有积极的帮助。消费者在电商环境中对于产品认同、品牌的认同及品牌信任的影响，在很大程度上来源于在线评论的信息。因此，本文建立以下假设：
假设1：高评价星级有利于消费者的產品认同。
假设2：可读性、易理解性较高的评价内容有利于消费者的产品认同。
假设3：评价数量越多越有利于消费者的产品认同。
假设4：评价差异越大越有利于消费者的产品认同。
假设5：高评价星级有利于消费者的品牌认同。
假设6：可读性、易理解性较高的评价内容有利于消费者的品牌认同。
假设7：评价数量越多越有利于消费者的品牌认同。
假设8：评价差异越大越有利于对消费者的品牌认同。
假设9：消费者的产品认同与品牌认同正相关。
假设10：消费者的产品认同与品牌信任正相关。
假设11：消费者的品牌认同对品牌信任正相关。
（四）构建研究模型
根据以上分析与假设，构建在线评论信息特征对体验型产品品牌信任影响的理论模型（图2）。
二、假设检验与分析
（一）研究量表设计与样本选取
问卷设计共涉及7个量表，在线评论信息特征量表借鉴了Johnson and Payne（1985）、肖玲的研究成果，并根据体验型产品的特征进行了修正，共设计了12个题项。产品认同与品牌认同的量表借鉴了Rio等的研究，共设计5个题项；品牌信任量表参考了Chaudhuri研究中量表，共设计3个题项（见表1）。观测变量采用国际通行的李克特五级量表，对问题进行测量。其中，“1”表示非常同意，“2”表示同意，“3”表示一般，“4”表示不同意，“5”表示非常不同意。在量表设计完成、正式调研之前进行了小规模的问卷预测试，通过预测试的结果对量表进行修改和完善。
郝媛媛（2010）在对六种不同类型的商品进行测试时，得出被试者通过描述信息判断商品质量时难度最大的是化妆品，被看做为体验型商品的代表。所以，本调查选择以淘宝网上的化妆品为例，通过问卷星网站平台展开调研，被邀请参与调查的主要是在校大学生和教师，他们接触网络的机会与时间较多，年龄在18-35之间，对化妆品也比较关注。本次调查共回收问卷213份，在对问卷的完整性和逻辑性等要素进行审核后，剔除掉明显不符合要求的问卷，有效问卷为203份，有效率为9531%。根据样本统计特征性别、年龄、月均化妆品消费支出、对化妆品品牌关注度等方面进行分类，其中男性2759%，女性7241%；年龄分布18-22岁、22-30岁，30-35岁分别为4236%、3547%、2217%；月均化妆品消费支出100以下、100-300元、300元以上的人数比例分别为2808%、5320%、1872%；对化妆品品牌关注度较多、一般、较少的人数比例为3202%、4828%、1970%。
（二）信度与效度分析
问卷信度分析主要采用内部一致性系数（Cronbach’s Alpha）进行检验。根据Nunnally（1978）的观点，当测量变量的Cronbach’s Alpha大于07时说明内部一致性较好，问卷信度较高。本文利用SPSS统计分析软件对问卷数据进行分析，问卷总体信度的Cronbach’s Alpha值为0975，各测量变量的Cronbach’s Alpha值也均在07以上（见表1），说明该问卷通过了信度检验，具有较高的可信度。
问卷效度分析主要采用验证性因子分析和探索性因子分析相结合的方法，对问卷的建构效度进行检验。通过对在线评论信息的四个特征、产品认同、品牌认同和品牌信任进行探索性因子分析，其KMO统计量为0957，Bartlett的球形检验的卡方值为4507101，自由度为171，显著性概率值p=0000<005，说明该问卷有足够的样本量适合进行因子分析。
本文采用主成份分析萃取法，用最大方差法进行因子旋转，共提取两个因子，两个因子可以解释全量表69428%的变异量。一般认为萃取后保留的因子联合解释变异量若能达到60%以上，表明萃取后保留的因素相当理想，其建构效度良好。采用AMOS170进行验证性因子分析，输出结果CMIN/DF=1482、NFI=0926、IFI=0975、CFI=0974、AGFI=0865、GFI=0905、RMR=0037、RMSEA=0049，所有观测变量指标的因素负荷量值（标准化参数估计值）都介于05-095之间，t值均大于2（见表1），表示该模型的基本适配度良好，具有较好的收敛效度。
（三）假设检验
本文采用AMOS170统计软件对假设模型进行了检验，结构模型拟合优度指标的输出结果为CMIN/DF=1407、NFI=0896、IFI=0963、CFI=0953、AGFI=0837、GFI=0887、RMR=0035、RMSEA=0046，表明该模型的拟合程度较好，总体上假设模型获得了支持。通过对模型中各个路径的参数估计值、t值和P值的判断，除假设1和假设5没有通过显著性检验外，其他假设均通过显著性检验，结果获得了数据支持（检验结果见表2），这说明评论内容、评论数量和评论的差异性均显著地影响了消费者的产品认同和品牌认同，产品认同显著地影响品牌认同，产品认同和品牌认同对品牌信任存在正向积极影响。 假设1和假设5未通过检验，且存在负向影响关系，说明高评价星级对于消费者的产品认同和品牌认同产生反向影响，这可能是因为评价星级是消费者在消费体验产品后给出的综合评分，产品评价星级高，很有可能是消费者没有深入了解产品信息而习惯性地给出高分评价，而评价星级低的一般是消费者结合自身消费体验和感受给出的真实评价，信息来源于消费者真实情感倾向的可能性相对较高，信息更可靠。另外，假设1和假设5未通过检验还有另外一种解释。网络水军一般是指受网络公关公司的雇佣，以发帖、回帖为主要手段，在网络论坛中大量灌水，为雇主进行网络造势的人员。“网络水军”这一新兴现象在2009年被央视报道以后，不少网虫们纷纷加入网络水军一族，为企业提供品牌炒作、产品营销、口碑维护、危机公关等服务。对于产品或服务的在线评论，受雇于企业的网络水军们一般给出较高的综合评论得分，造成消费者对评论星级较高的评论持怀疑态度。因此，消费者更愿意参考评价星级较低的评论信息。
三、研究结论与管理启示
本文以典型体验型产品化妆品为例，实证分析了在线评论信息特征对体验型产品品牌信任的影响，回答了在线评论信息对消费者品牌信任是否存在影响及影响路径的问题。研究结果表明：在线评论信息特征中，评论内容、评论数量和评论差异性能够通过提高消费者对体验型产品的认同感，进而影响消费者对体验型产品的品牌信任，进而影响消费者对体验型产品的品牌信任；消费者的产品认同感既可以直接影响消费者的品牌信任，也可以通过提高消费者的品牌认同感间接影响消费者的品牌信任。体验型产品的消费者需要参考更多其他消费者的经验与评价，才能更为准确地判断其真实质量。在线评论给消费者的品牌认同与信任提供了更多有價值的信息，对在线评论的管理是体验型产品购物网站的重点管理内容。
本文结论对体验型产品购物网站的在线评论管理具有一定的启示：
（一）引导评论内容
评论内容通过影响消费者的产品认同和品牌认同进而影响消费者的品牌信任，购物网站在线评论的管理者们可以通过对消费者的在线评论内容进行合理引导，从而使得消费者的品牌信任有效提高。管理者们应该深入了解消费者最为关心商品属性，有针对性地引导消费者从这些属性方面展开评论，如将单独的一个评价文本框分割成若干个文本框，分别标注产品质量、产品外观、物流速度等不同的消费者关注的商品属性，引导消费者在无形中给予更为全面的评论信息。 管理者们也可以采取有效措施激励消费者给出更多有价值的评价信息，如鼓励消费者可以通过上传图片、微视频的方式给出有事实依据的客观性的评论内容，对于这样的评论或者评价内容超过一定字数的给予积分奖励、返现等，鼓励消费者发布更为真实全面的信息，提高评论内容的可读性和易理解性，从而提高品牌信任。
（二）增加评论数量
消费者发布的在线评论越多说明该产品的购买者或者关注者越多，在产品质量相差不大时，评论数量比星级评分对品牌信任的影响更加重要。在线评论管理者们应该关注在线评论数量的增加和在线评论传播广度的加强，通过各种措施鼓励消费者在购物后发布在线评论，使更多的潜在消费者了解、认同和信任产品及其品牌，促进产品销售。
（三）管理负面评论
有差异或不一致的评论信息受到更多消费者的关注，评论差异越大说明产品覆盖了更多的消费者细分市场，越有利于消费者对产品和品牌的全面理解和认同。一般来讲，正面积极的评论信息可以直接有助于消费者建立品牌信任，而对于负面消极的评论信息，在线评论的管理者们应该有效管理，消除其负面影响。如商家应该有危机意识，应与消费者之间建立良好的沟通渠道和互动关系，及时回复评论，坦诚地承认自己的不足，并承诺改进，避免负面信息的影响扩散。另外，商家应在与消费者的沟通中表现出对消费者的关心，鼓励消费者提出更多产品或服务的改进意见，甚至可以邀请一些消费者参与新产品的试用，从情感上建立消费者的品牌信任。
（四）清除虚假评论
购物网站应该在大多数用户看到虚假评论之前对其进行过滤，清除假扮成普通消费者的网络水军，在购物网站上明文规定禁止网络水军的评论，对于有虚假评论的商户给予一定的处罚；同时，鼓励消费者尽可能地使用实名进行评论等，保持购物网站在线评论的清洁，以提高在线评论信息的可靠性。
参考文献：
[1]S. Sen， D. Lerman. Why Are You Telling Me This？ An Examination into Negative Consumer Reviews on the Web[J].Journal of Interactive Marketing， 2007，21（4）： 76- 94.
[2]C Forman， A Ghose， B Wiesenfeld. Examining the Relationship Between Reviews and Sales： The Role of Reviewer Identity Disclosure in Electronic Markets[J].Information Systems Research， 2008，19（3）：291-313.
[3]廖成林，蔡春江，李忆. 电子商务中在线评论有用性影响因素实证研究[J].软科学， 2013（5）：46-50.
[4]龚诗阳，刘霞，刘洋，等. 网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析[J].南开管理评论， 2012（4）：118-128.
[5]Chen P. Y.， Wu S.Y. & Yoon J. The Impact of Online Recommendations and Consumer Feedback on Sales[C].In Proceedings of the 25th International Conference on Information Systems， 2004：711-724. [6]Lee J， Park D， Han I. The Effect of Negative Online Consumer Reviews on Product Attitude： An Information Processing View[J].Electronic Commerce Research and Applications，2008，7（3）： 341-352.
[7]徐和清.食品安全事故中的品牌企业形象维护研究——基于消费者视角的调查分析[J].华东经济管理， 2013（2）：97-102.
[8]迈克尔·R·所罗门，卢泰宏，杨晓燕.消费者行为学（第8版.中国版）[M]. 北京：中国人民大学出版社，2009： 213-214.
Abstract：Based on the survey of consumers and the analysis of structure model， the article finds that the features of online reviews， that is， contents， the number of reviews and comments on the difference can influence the consumers to trust experiential products brand by improving the identity of products and brands. Due to fictional high evaluation raised by a large number of Internet water army， star rating has a reverse impact on consumers brand belief. As a result， the management strategies of the online reviews on experiential product shopping site are mainly through guiding the content， increasing the number of comments， managing negative comments and removing false comments， etc.
Key words：online reviews； information characteristics； brand belief； experiential products
（責任编辑：厉新）
关键词：在线评论；信息特征；品牌信任；体验型产品
中图分类号：F2707文献标识码：A
在线口碑是传统的线下口碑借助互联网的发展而演化成的一种特殊的口碑类型，而在线评论（Online Reviews） 则是在线口碑的一种重要的表现形式，它作为一种新型的口碑传播形式已经成为消费者购买决策和企业营销重要的信息来源。依据消费者在购买决策前是否需要获得产品属性的客观评价的程度，可将产品类型分为搜索型产品和体验型产品。本文主要从体验型产品的角度，运用消费者认知过程理论和信息传播理论对在线评论与品牌信任的关系进行研究。
一、理论基础及研究假设
（一）在线评论信息特征分析
根据信息传播理论，在线评论为消费者提供了用户视角的产品信息，有用的产品信息可以提高消费者感知。在线评论有用性是指在线评论在消费者决策过程中的感知价值，是消费者对其他互联网用户提交的评论对自己购买决策是否有帮助的一种主观感知。通过对文献资料的梳理与研究发现，在线评论有用性的影响因素主要包括在线评论的信息特征、在线评论信息的发送者特征和接受者特征。其中，在线评论信息特征的维度上讨论最多的主要包括评论星级、评论内容、评论数量、评论差异。
1.评论星级
评论星级是指在线评论中消费者以星级的形式给产品或服务评分。多数在线评论平台的评论等级都定为从高到低、从正面到负面的五个星级，其中五星为最高等级，为极端正面评价，而一星为最低等级，为极端负面评价，中间的三星则为中立评价。凭借用户的评价星级，消费者可以清晰地判断评论人对该产品的情感倾向。Sen和Lerman指出在线评论的情感倾向对在线评论质量有显著影响，评价星级越高，评论的情感倾向越倾向于极端正面，评论质量越高[1]。也有学者得出不同的结论，认为评价星级越低而信息越可靠，因为消费者自身对产品有负面情感倾向，面对大量正面评论信息，极端评价的可信性受到质疑。对于体验型产品，Forman（2008）认为星级高的比星级低的在线评论更有价值，体验型产品消费者对商品抱有正面情感倾向，认为用户发布负面评论的动机应归因于个人而非产品[2]。
2.评论内容
在查看评论星级之后，消费者还会通过阅读评论内容来进一步了解产品或服务的信息。具有可读性的评论内容能够提高消费者的感知有用性，评论质量较高。评论的写作风格，即评论者在撰写评论时使用的词语、是否有拼写和语法错误、语句的长度等会影响评论的可读性，进而影响在线评论的有用性[3]。通常认为评论的长度和字数与评论的质量的相关性较大，评论较长，所包含的信息内容较多，但是太长又会增加消费者的认知成本；评论较短，则不能全面地表达评论者的观点。石旭（2011）通過对一种体验型产品（酒店）进行实证研究，结果证明易于理解的简明的在线评论信息更容易被消费者获取，能够让消费者快速理解评论的核心内容和情感倾向。所以，评论内容的可读性、易理解性成为消费者判断评论质量的主要特征。
3.评论数量
当消费者借助其他用户的在线评论做出购买决策时需要一定的信息总量，信息总量不仅与评论内容有关，还与在线评论的数量有关。在线评论中评论数量是最重要的特征[4]，评论数量的多少直接影响着消费者的信息获取总量。在线评论平台中的用户评论越多说明该产品的购买者或者关注者越多，消费者在购买决策过程中容易受到从众心理的影响，从而影响着消费者的购买意向。通过对亚马逊书店的实证研究，Chen和Wu（2004）等发现在线评论的数量与图书销量呈显著的正向影响关系[5]。从信息结构的角度出发，Lee和Park用实证方法对口碑数量与信息有用性之间的关系进行了验证，认为信息总量随着网络口碑数量的增加而增加，口碑数量的多少影响着消费者对信息有用性的感知[6]。
4.评论差异
评论差异主要指消费者所发布的评论信息存在的差异或不一致性，评论差异反映了消费者对产品或服务的观点分歧，持有不同观点的消费者会给该产品或服务打出不同的评价分数。所以，对于评论差异的度量指标通常会用评论分数的方差或标准差。产品或服务的评论信息差异越大，说明产品或服务覆盖的消费者细分市场越多，评论信息在不同细分市场之间的越分散，公众获取该类评价信息的概率就越大。所以，评论差异作为在线评论的一个特征受到学者们的较多关注。Martin等通过实验的方法验证被试者在电影选择上更倾向于影评分数差异较大的，该研究认为评论差异会引发消费者的好奇心，在好奇心的驱动下消费者会产生更多的消费需求。Clemons等学者也利用共鸣理论证明该观点，认为口碑评论的差异程度对产品的销量有着重要的影响。
众多学者的研究发现评论星级、评论内容、评论数量和评论差异是评价在线评论信息质量和有用性的主要特征，我们将分别从这四个在线评论信息特征对体验型产品品牌信任的影响作用和影响路径进行实证研究。
（二）基于消费者认知的品牌信任分析
品牌信任（Brand Trust）的概念由Howard和Sheth（1969）提出后[7]，许多研究者从不同的角度定义了品牌信任的涵义，其中金玉芳（2005）采用头脑风暴法和深度访谈法，定性地研究了消费者对品牌信任的理解，认为品牌信任是消费者在众多的品牌中对某一品牌所持有信心的态度。迈克尔·R·所罗门和卢泰宏在《消费者行为学》中指出态度由认知、情感和行为三种成分构成，这三种构成成分可以表达为ABC态度模型，分别为基于认知信息加工的态度、基于行为学习过程的态度和基于享乐主义消费的态度。其中，基于认知信息加工的态度模型（图1）表明消费者对产品的购买决策过程就如同问题的解答过程一样，消费者要通过积极收集有关产品和品牌的信息来形成产品和品牌的认知，通过评价这些认知继而形成一种情感[8]。该模型假设消费者对购买决策是高度参与的，消费者会被激励收集大量的信息，仔细权衡利弊才最后做出决策。体验型产品的消费者为了降低网络购物的不确定性和风险性，对网络信息更加依赖，使用更为频繁。因此，体验型产品消费决策的特征符合基于认知信息加工的态度模型的假设。本文将依据认知信息加工模型探讨对于体验型产品，在线评论提供给消费者的信息是如何影响消费者对产品和品牌的认知，继而影响消费者对品牌的态度，形成品牌信任的（模型中的虚线部分）。 （三）建立研究假设
充分的信息交流在品牌信任的形成过程中起重要的作用，消费者网络购物决策面临的风险要明显高于线下交易。因此，更需要充分的信息来帮助消费者建立对产品和品牌的认知和信任，减少购物风险。Douglas（2001）指出通过建立网络虚拟社区，或者通过设立虚拟顾问的信息咨询功能等，让消费者有更多获取信息的平台，提供给消费者更多关于产品或品牌的信息，对于建立和增强消费者对网络的信任有积极的帮助。消费者在电商环境中对于产品认同、品牌的认同及品牌信任的影响，在很大程度上来源于在线评论的信息。因此，本文建立以下假设：
假设1：高评价星级有利于消费者的產品认同。
假设2：可读性、易理解性较高的评价内容有利于消费者的产品认同。
假设3：评价数量越多越有利于消费者的产品认同。
假设4：评价差异越大越有利于消费者的产品认同。
假设5：高评价星级有利于消费者的品牌认同。
假设6：可读性、易理解性较高的评价内容有利于消费者的品牌认同。
假设7：评价数量越多越有利于消费者的品牌认同。
假设8：评价差异越大越有利于对消费者的品牌认同。
假设9：消费者的产品认同与品牌认同正相关。
假设10：消费者的产品认同与品牌信任正相关。
假设11：消费者的品牌认同对品牌信任正相关。
（四）构建研究模型
根据以上分析与假设，构建在线评论信息特征对体验型产品品牌信任影响的理论模型（图2）。
二、假设检验与分析
（一）研究量表设计与样本选取
问卷设计共涉及7个量表，在线评论信息特征量表借鉴了Johnson and Payne（1985）、肖玲的研究成果，并根据体验型产品的特征进行了修正，共设计了12个题项。产品认同与品牌认同的量表借鉴了Rio等的研究，共设计5个题项；品牌信任量表参考了Chaudhuri研究中量表，共设计3个题项（见表1）。观测变量采用国际通行的李克特五级量表，对问题进行测量。其中，“1”表示非常同意，“2”表示同意，“3”表示一般，“4”表示不同意，“5”表示非常不同意。在量表设计完成、正式调研之前进行了小规模的问卷预测试，通过预测试的结果对量表进行修改和完善。
郝媛媛（2010）在对六种不同类型的商品进行测试时，得出被试者通过描述信息判断商品质量时难度最大的是化妆品，被看做为体验型商品的代表。所以，本调查选择以淘宝网上的化妆品为例，通过问卷星网站平台展开调研，被邀请参与调查的主要是在校大学生和教师，他们接触网络的机会与时间较多，年龄在18-35之间，对化妆品也比较关注。本次调查共回收问卷213份，在对问卷的完整性和逻辑性等要素进行审核后，剔除掉明显不符合要求的问卷，有效问卷为203份，有效率为9531%。根据样本统计特征性别、年龄、月均化妆品消费支出、对化妆品品牌关注度等方面进行分类，其中男性2759%，女性7241%；年龄分布18-22岁、22-30岁，30-35岁分别为4236%、3547%、2217%；月均化妆品消费支出100以下、100-300元、300元以上的人数比例分别为2808%、5320%、1872%；对化妆品品牌关注度较多、一般、较少的人数比例为3202%、4828%、1970%。
（二）信度与效度分析
问卷信度分析主要采用内部一致性系数（Cronbach’s Alpha）进行检验。根据Nunnally（1978）的观点，当测量变量的Cronbach’s Alpha大于07时说明内部一致性较好，问卷信度较高。本文利用SPSS统计分析软件对问卷数据进行分析，问卷总体信度的Cronbach’s Alpha值为0975，各测量变量的Cronbach’s Alpha值也均在07以上（见表1），说明该问卷通过了信度检验，具有较高的可信度。
问卷效度分析主要采用验证性因子分析和探索性因子分析相结合的方法，对问卷的建构效度进行检验。通过对在线评论信息的四个特征、产品认同、品牌认同和品牌信任进行探索性因子分析，其KMO统计量为0957，Bartlett的球形检验的卡方值为4507101，自由度为171，显著性概率值p=0000<005，说明该问卷有足够的样本量适合进行因子分析。
本文采用主成份分析萃取法，用最大方差法进行因子旋转，共提取两个因子，两个因子可以解释全量表69428%的变异量。一般认为萃取后保留的因子联合解释变异量若能达到60%以上，表明萃取后保留的因素相当理想，其建构效度良好。采用AMOS170进行验证性因子分析，输出结果CMIN/DF=1482、NFI=0926、IFI=0975、CFI=0974、AGFI=0865、GFI=0905、RMR=0037、RMSEA=0049，所有观测变量指标的因素负荷量值（标准化参数估计值）都介于05-095之间，t值均大于2（见表1），表示该模型的基本适配度良好，具有较好的收敛效度。
（三）假设检验
本文采用AMOS170统计软件对假设模型进行了检验，结构模型拟合优度指标的输出结果为CMIN/DF=1407、NFI=0896、IFI=0963、CFI=0953、AGFI=0837、GFI=0887、RMR=0035、RMSEA=0046，表明该模型的拟合程度较好，总体上假设模型获得了支持。通过对模型中各个路径的参数估计值、t值和P值的判断，除假设1和假设5没有通过显著性检验外，其他假设均通过显著性检验，结果获得了数据支持（检验结果见表2），这说明评论内容、评论数量和评论的差异性均显著地影响了消费者的产品认同和品牌认同，产品认同显著地影响品牌认同，产品认同和品牌认同对品牌信任存在正向积极影响。 假设1和假设5未通过检验，且存在负向影响关系，说明高评价星级对于消费者的产品认同和品牌认同产生反向影响，这可能是因为评价星级是消费者在消费体验产品后给出的综合评分，产品评价星级高，很有可能是消费者没有深入了解产品信息而习惯性地给出高分评价，而评价星级低的一般是消费者结合自身消费体验和感受给出的真实评价，信息来源于消费者真实情感倾向的可能性相对较高，信息更可靠。另外，假设1和假设5未通过检验还有另外一种解释。网络水军一般是指受网络公关公司的雇佣，以发帖、回帖为主要手段，在网络论坛中大量灌水，为雇主进行网络造势的人员。“网络水军”这一新兴现象在2009年被央视报道以后，不少网虫们纷纷加入网络水军一族，为企业提供品牌炒作、产品营销、口碑维护、危机公关等服务。对于产品或服务的在线评论，受雇于企业的网络水军们一般给出较高的综合评论得分，造成消费者对评论星级较高的评论持怀疑态度。因此，消费者更愿意参考评价星级较低的评论信息。
三、研究结论与管理启示
本文以典型体验型产品化妆品为例，实证分析了在线评论信息特征对体验型产品品牌信任的影响，回答了在线评论信息对消费者品牌信任是否存在影响及影响路径的问题。研究结果表明：在线评论信息特征中，评论内容、评论数量和评论差异性能够通过提高消费者对体验型产品的认同感，进而影响消费者对体验型产品的品牌信任，进而影响消费者对体验型产品的品牌信任；消费者的产品认同感既可以直接影响消费者的品牌信任，也可以通过提高消费者的品牌认同感间接影响消费者的品牌信任。体验型产品的消费者需要参考更多其他消费者的经验与评价，才能更为准确地判断其真实质量。在线评论给消费者的品牌认同与信任提供了更多有價值的信息，对在线评论的管理是体验型产品购物网站的重点管理内容。
本文结论对体验型产品购物网站的在线评论管理具有一定的启示：
（一）引导评论内容
评论内容通过影响消费者的产品认同和品牌认同进而影响消费者的品牌信任，购物网站在线评论的管理者们可以通过对消费者的在线评论内容进行合理引导，从而使得消费者的品牌信任有效提高。管理者们应该深入了解消费者最为关心商品属性，有针对性地引导消费者从这些属性方面展开评论，如将单独的一个评价文本框分割成若干个文本框，分别标注产品质量、产品外观、物流速度等不同的消费者关注的商品属性，引导消费者在无形中给予更为全面的评论信息。 管理者们也可以采取有效措施激励消费者给出更多有价值的评价信息，如鼓励消费者可以通过上传图片、微视频的方式给出有事实依据的客观性的评论内容，对于这样的评论或者评价内容超过一定字数的给予积分奖励、返现等，鼓励消费者发布更为真实全面的信息，提高评论内容的可读性和易理解性，从而提高品牌信任。
（二）增加评论数量
消费者发布的在线评论越多说明该产品的购买者或者关注者越多，在产品质量相差不大时，评论数量比星级评分对品牌信任的影响更加重要。在线评论管理者们应该关注在线评论数量的增加和在线评论传播广度的加强，通过各种措施鼓励消费者在购物后发布在线评论，使更多的潜在消费者了解、认同和信任产品及其品牌，促进产品销售。
（三）管理负面评论
有差异或不一致的评论信息受到更多消费者的关注，评论差异越大说明产品覆盖了更多的消费者细分市场，越有利于消费者对产品和品牌的全面理解和认同。一般来讲，正面积极的评论信息可以直接有助于消费者建立品牌信任，而对于负面消极的评论信息，在线评论的管理者们应该有效管理，消除其负面影响。如商家应该有危机意识，应与消费者之间建立良好的沟通渠道和互动关系，及时回复评论，坦诚地承认自己的不足，并承诺改进，避免负面信息的影响扩散。另外，商家应在与消费者的沟通中表现出对消费者的关心，鼓励消费者提出更多产品或服务的改进意见，甚至可以邀请一些消费者参与新产品的试用，从情感上建立消费者的品牌信任。
（四）清除虚假评论
购物网站应该在大多数用户看到虚假评论之前对其进行过滤，清除假扮成普通消费者的网络水军，在购物网站上明文规定禁止网络水军的评论，对于有虚假评论的商户给予一定的处罚；同时，鼓励消费者尽可能地使用实名进行评论等，保持购物网站在线评论的清洁，以提高在线评论信息的可靠性。
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Abstract：Based on the survey of consumers and the analysis of structure model， the article finds that the features of online reviews， that is， contents， the number of reviews and comments on the difference can influence the consumers to trust experiential products brand by improving the identity of products and brands. Due to fictional high evaluation raised by a large number of Internet water army， star rating has a reverse impact on consumers brand belief. As a result， the management strategies of the online reviews on experiential product shopping site are mainly through guiding the content， increasing the number of comments， managing negative comments and removing false comments， etc.
Key words：online reviews； information characteristics； brand belief； experiential products
（責任编辑：厉新）