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摘 要：本文以京东商城购物网站中两种类型商品的线上评论为研究对象，以消费者行为理论和详尽可能性模型为理论基础，将评论有用性的影响因素分为内部特征和外部特征两个方面，并结合文本挖掘方法，建立评论有用性影响因素的SEM评价模型。研究结果表明：两种类型商品线上评论有用性的影响因素是不同的，搜索型商品评论有用性会同时受到评论的内部特征与外部特征的影响，但是体验型商品评论有用性仅受评论的内部特征的影响。
关键词：线上评论;评论有用性;文本挖掘;SEM
0引言
在信息技术飞速发展的今天，互联网在悄然改变着整个社会的节奏，网络购物已然成为广大消费者最为推崇的一种购物方式。网购平台上关于商品的线上评论是网络口碑的一种重要形式，对于潜在买家的购买决策起到了非常重要的作用。消费者在电商平台购买商品后，基于产品的属性特征以及个人的购物体验对商品做出描述评价，提供给其他用户进行参考。这对于潜在消费者来说，商品的评论比商品界面的详情信息更具有参考意义。
然而，同一平台某一商品对应的累积线上评论数目有时是巨大的，面对海量的、信息质量良莠不齐的线上评论，如何高效地从中挑选出对自己有帮助的线上评论，理性做出消费决策，成为消费者在进行网络消费时面临的首要难题。此时如何挖掘线上评论的有用性、凸显更有价值的信息，针对这一问题的研究对于网络销售平台评价系统的搭建以及商家与线上购物消费者都有重要的意义。
本文从实际问题出发，研究线上评论有用性的影响因素，帮助搭建更直观的评价系统。对于消费者来说，了解什么样的评论更有用，有助于从海量评论信息中快速获取有用的评价，减少搜索时间，增加决策成功率，提升购物过程的满意度。消费者能买到想要的商品，商家和平台可以针对消费者的评价进行改进升级，如此形成良性循环，消费者、商家以及平台都能获得更多的利益。
1相关理论
1.1理性行为理论（TRA）
理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA），从心理学角度出发，认为人的所有行为都出自个人的意愿，但是个人意愿并非完全受自己控制，而是不断受到外界评判标准和他人观点的影响，所以人的行为通过潜意识由外界因素决定。根据TRA理论，消费者在做出令自己获利行为的同时，也会很大程度地参考他人的意愿和期望，所以在进行购物消费活动时，消费者会阅读他人的评论，同时其决策必然会受他人评论的影响。
1.2技术接受模型（TAM）
理性行为理论为基础，引入技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM），直观介绍消费者决策受到评论有用性影响的过程，如图1所示。
简单来说，感知有用性和感知易用性表示研究对象是否可以提高个人收益以及是否易被个人感知，整个模型显示出外部因素通过改变个人的态度从而影响到个人的行为决策的途径。所以消费者在进行网络购买行为时，阅读他人的评论就是受到外部社会影响以及改变系统认知的一个过程，线上评论的内容及外部属性特征都会影响到个体的有用性认知，从而影响人的行为。
1.3详尽可能性模型
详尽可能性模型（Elaboration Likelihood Model，ELM）是消费者信息处理领域中影响力、权威性最高的模型，该理论模型解释如图2所示。消费者在进行信息分析时，其态度变化有两条劝导路径：第一条劝导过程称作核心路径，指的是消费者对目标信息会进行仔细地分析思考、总结，最终引起态度转变，这里消费者以积极的心态和高参与度对待信息;与之相对的第二条劝导路径称作外围路径：该路径中消费者的态度改变没有经过积极的思考，仅是受到信息中正面或负面信息的暗示，最终产生态度的转变。两种路径的选择原则是，当消费者处理信息的精确度要求较高并且所做的准备工作较为充足时，劝导路线为核心路径;当消费者处理信息的精确度要求可能较低同时准备工作不充分时，则外围途径更有效果。
消费者在阅读线上商品评论进行信息分析时，当个人对信息处理的准确性要求较高且主观意志积极时，其态度的变化途径遵从核心路径，整个过程是利用可靠信息，经过理性判断达成的。而当个人主观意识较弱，信息追求精度不高时，其态度变化的路径即外围路径，即容易受到暗示或信息引导，做出非理性的抉择。消费者在进行购物决策时，劝导路径为核心路径则倾向于理性消费，劝导路径是外围路径时则倾向于非理性消费。
2线上评论有用性影响因素及评价模型
2.1线上评论有用性影响因素
2.1.1商品类型
现今商品分类最常用的方法是将商品分为搜索型和体验型商品两种类型，分类依据是按照商品搜寻信息难度的高低。其中搜索型商品信息搜寻难度较小，其外部特征、参数信息可以通过网络查询或其他方式获取，并且商品性价比高低具有一定的衡量标准，消费者可以通过事前大量的搜索来得知商品质量的高低程度。例如电冰箱等家用电器和摄像机等数码产品都是有代表性的搜索型产品。体验型商品指的是信息搜索成本较大的产品，消费者在使用之前无法感知其好坏，每个人的衡量标準不同，只有在真正体验之后才能得出个人感受，其中代表性的商品有护肤品类产品和餐饮服务等。搜索型商品与体验型商品特征的不同导致影响商品评论有用性的因素也不同。
2.1.2线上评论的外部特征
（1）评论的评分
评论的评分可以视作评论者对于整个商品质量以及卖家服务的总体打分。网络购物平台基本通用五星评分方式，由一星到五星表示满意程度逐渐增加，其中五星表示非常满意，四星表示满意，三星即中评，二星表示不满意，一星表示非常不满意。由过往研究文献可知，消费者对于商品的负面评论关注度比正面评论更强，因为负面的信息包含了消费者可能会遇到的损失，相对于正面的信息对大脑会有更强烈、更持久的影响。但是随着评论数量的增多，消费者对品牌认知度的增强，负面评论的影响也会淡化。本文认为相对于中立的评论，消费者更倾向于从极端评论如好评中获取情感更加强烈的信息，由此针对评论的评分提出假设。 H1：线上评论的评分正向影响线上评论的有用性。
（2）图片的数量
网络购物的一大劣势是消费者无法亲身感受商品的属性特征，有时文字的描述无法准确的表述商品的全貌，文字过多时也会令消费者无法准确提取关键信息。评论中上传商品的图片可以更清晰直白地展示商品的外观及其他属性，增强评论阅读者的感官刺激，进而增强评论的劝说能力。同时，评论中上传图片显示了评论者认真的态度，增强了评论的真实性和可靠性。图片信息相对于文本信息来说更加直观，所以本文针对评论中图片数量做出以下假设。
H2：线上评论包含的图片数量会正向影响评论有用性。
（3）评论发布时间间隔
评论发布的时间间隔指的是潜在消费者在浏览评论时距离评论发布时的日期间隔。在网络销售平台评论更新的速度很快，每条评论都会注明发布时间，消费者可以根据自己的需求查找相应时间的评论。一般来说，距离消费者浏覽日期间隔越久的评论，其累积的浏览量越大，相应的有用性点赞数也会越多。评论发布的时间间隔也是影响评论有用性的一个重要因素，评论间隔时间越长，评论有用性越大，由此针对评论的时间间隔提出以下假设。
H3：线上评论的时间间隔正向影响评论有用性。
2.1.3线上评论的内部特征
（1）评论文本长度
评论的文本内容可以说是评论中最重要的部分，也是消费者在阅读评论时最关注的地方。评论的正文表达了评论者所有想要分享的信息，包括对已购买商品的客观评价以及详细描述、商品的使用感受、对商家服务的满意程度，有时也包含对物流速度、品牌声誉的评价。一般文本的长度代表了包含信息量的多少，文本越长，信息量就越大，有用信息就越多。浏览一条信息量大的评论可以帮助消费者省去很多搜索成本，节约时间精力，消费者更容易在评论中获取想要的信息。通常文本的长度也代表着评论者的态度，文本长度越长代表评论者的态度越认真，更容易激发消费者的阅读欲望。所以针对评论的文本长度提出以下假设。
H4：线上评论的文本长度正向影响评论有用性。
（2）评论的情感极性分类
评论的星级评分代表了评论者对商品和服务的总体评价，但是无法反应评论者的情感偏向和好恶程度。同样是五星的评论，但是出于评论者过往经验以及偏好的不同，发布评论时的情感偏向也会有所差异，这种差异显示了评论者真正的满意度和对商品的喜好程度。许多评论者出于个人习惯，会按照惯性对评论进行打分，但其评论文本中包含的语气词，例如“一般般”、“勉强过得去”、“非常喜欢”与“太失望了”等等，表达了评论者的个人偏好以及主观感受。通过这些语气词将评论进行情感分类，分为主观好评和差评。通常我们认为评论中包含的情感极性会对评论有用性产生作用，因此本文针对评论的情感极性分类做出以下假设。
H5：线上评论的情感极性分类影响评论有效性。
（3）评论的客观值得分
消费者们浏览评论主要是为了从评论中获取有用的信息，从而更快速地完成购物决策。文本中包含的有价值信息越多，潜在消费者即认为该评论越有用。这样的有价值信息一般包括商品的属性特征例如商品外观、性价比、质量等一系列有客观评判标准的属性信息。评论客观值的评价需要利用文本挖掘的关键词提取方法，将文本中包含的商品特征词提取统计，与评价语气词不同，商品评论中包含的商品属性词描述越多，说明该评论的应用价值越高，同时代表着该评论的可靠性越强。所以本文针对评论的客观好评度做出以下假设。
H6：线上评论的客观值得分正向影响线上评论有用性。
2.2线上评论有用性的评价模型
本文结合TAM与ELM模型，提出以下线上评论有用性评价概念模型如图3所示。线上评论的外部特征包括评论评分、图片数量、评论发布时长间隔，三个因素形成线上评论外部特征的有用性影响途径;线上评论文本长度、情感极性分类、客观好评度作为线上评论内部特征的度量，三个因素形成线上评论内部特征的有用性影响途径。线上评论的内部有用途径和外部有用途径联合形成影响线上评论有用性的核心路径。同时，线上评论的内部有用途径和外部有用途径中任意一条都可以形成线上评论有用性的外围路径。线上评论有用性的六个影响因素分别分为内部特征和外部特征，依次以内部的有用性影响途径和外部的有用性影响途径两条路线通过核心途径和外围途径两条劝导路线作用于线上评论的有用性。
3线上评论有用性影响因素的实证分析
3.1样本及数据
本文采集的商品线上评论数据来自于国内最大的自营式电商平台京东商城，按照商品类型（搜索型和体验型）选取京东销量排名前列的六种商品作为代表性产品进行评论信息的采集，共收集了发布时间在2019年1月-2020年1月之间的有效评论数为8977条，其中搜索品5790条，体验品3187条，样本详情见表2。其中，线上评论的发布时长、评论评分、图片数量以及文本长度的数据可以直接整理获得，而评论的客观值评分与情感极性数据，通过利用文本挖掘方法对评论文本内容进行分析而获得。
3.2实证分析
利用结构方程模型（SEM）探究各影响因素的作用路径，得到线上评论有用性的评价模型。评论有用性SEM模型中包含了2个潜变量和7个外显指标。2个潜变量名称分别是外部特征、内部特征，每一个潜变量对应三个外显指标，另外一个外显指标则是有用性的测度指标——点赞数。
1.拟合优度检验 表3两类商品的模型拟合系数表显示：搜索型与体验型商品CMIN/DF指标均小于5;GFI、NFI、TLI以及CFI指标均大于0.9，RMSEA指标均小于0.08，说明搜索型与体验型商品的模型拟合结果均较好。
2.路径检验 两种类型商品模型的路径系数如表4所示：对于搜索型商品的路径系数，外部有用对点赞数的估计为0.083，P=0.001;内部有用对点赞数的估计为0.339，P<0.001，路径检验均成立，外部特征与内部特征均通过显著性检验，说明内部特征和外部特征都对评论有用性影响显著。且各因素的标准化系数均为正值，说明对于搜索型商品，原假设H1到H6均成立，评论的评分、图片数量以及评论发布的时间间隔通过外部特征的影响途径对评论有用性产生显著的正向影响，而评论的客观值得分、文本长度和文本的情感极性分类则通过内部特征的影响途径对评论有用性产生显著的正向影响。对于体验型产品的路径系数，外部特征有用性对点赞数的显著性P值大于0.05;内部特征有用性对点赞数的显著性P值小于0.001，说明对于体验型商品来说，外部特征无法影响评论有用性，即假设H1到H3不成立;但内部特征的影响是显著的，H4到H6成立。 4结论和建议
根据对两类商品构建的评论有用性模型的实证分析结果可知，两种类型商品线上评论有用性的影响因素是不同的，搜索型商品线上评论有用性会受到评论内部特征和外部特征的影响，而体验型商品线上评论有用性只受评论内部特征的影响。评论的内部特征以评论文本的长度、评论内容的情感极性分类以及客观值得分三个指标对评论有用性产生作用;评论的外部特征以评论的发布时长、发布图片数量和评论评分对评论有用性产生正向影响作用。
为了更好地管理线上评论，节约消费者的购物时间，使网络购物行为更加高效，对商家和平台管理者提出几点建议：第一，线上购物平台对不同类型商品可以通过明显的提示指导，鼓励消费者做出有用性强的评价：对于搜索型商品，可以鼓励消费者多发布文本长度较长、图片数量多、信息质量高的评论;但是对于体验型商品，应当鼓励消费者多发表个人感受，增强评论内容的客观评分和情感强度。对于点赞数较高的评论，平台可以采取积分制或者以奖励折扣券的形式进行鼓励。第二，评论界面针对不同商品类型的评论，应该设置不同的优先展示原则：对于搜索型商品可以根据内部和外部特征来判定有用的评价，进行优先显示;而体验型产品更容易受到内部特征的影响，可以对评论文本进行分析，将客观值得分高、情感极性较强的评论优先展示，将客观值得分非常低的评价后置或隐藏，帮助消费者筛选掉注水评论。第三，商品评论界面可以高亮显示文本中的关键词信息：平台可以将文本挖掘方法应用到商品评论文本分析中，提取评论文本中的关键词，设置标签，方便消费者进行快速的浏览阅读。
参考文献：
[1]Ott M， Choi Y， Cardie C， et al. Finding deceptive opinion spam by any stretch of the imagination[J]. Computer Science， 2011， 1：309-319.
[2]嚴建援，张丽，张蕾.电子商务中线上评论内容对评论有用性影响的实证研究[J].情报科学.2012（05）：713-716.
[3]曾伟.基于ELM的线上评论有用性研究——商品类型的调节影响[J].现代情报.2014.34（12）：148-153.
[4]聂卉.基于内容分析的用户评价质量的评价与预测[J].图书情报工作，2018（7）：83-89.
[5]石文华，高羽，胡英雨.基于情感倾向和观察学习的线上评论有用性影响因素研究[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2016，17（5）：32-39.
[6]孙文俊，薛博.图书领域消费者在线评论的有用性影响因素研究[J].江苏商论，2011（5）：58-60.
[7] 闰强，孟跃.在线评论的感知有用性影响因素——基于线上影评的实证研究[J].中国管理科学，2013（S1）：126-131.
基金项目：天津市哲学社会科学规划项目一般项目：低碳约束下工业增长模式转型的统计分析（项目编号：TJTJ15-001）
关键词：线上评论;评论有用性;文本挖掘;SEM
0引言
在信息技术飞速发展的今天，互联网在悄然改变着整个社会的节奏，网络购物已然成为广大消费者最为推崇的一种购物方式。网购平台上关于商品的线上评论是网络口碑的一种重要形式，对于潜在买家的购买决策起到了非常重要的作用。消费者在电商平台购买商品后，基于产品的属性特征以及个人的购物体验对商品做出描述评价，提供给其他用户进行参考。这对于潜在消费者来说，商品的评论比商品界面的详情信息更具有参考意义。
然而，同一平台某一商品对应的累积线上评论数目有时是巨大的，面对海量的、信息质量良莠不齐的线上评论，如何高效地从中挑选出对自己有帮助的线上评论，理性做出消费决策，成为消费者在进行网络消费时面临的首要难题。此时如何挖掘线上评论的有用性、凸显更有价值的信息，针对这一问题的研究对于网络销售平台评价系统的搭建以及商家与线上购物消费者都有重要的意义。
本文从实际问题出发，研究线上评论有用性的影响因素，帮助搭建更直观的评价系统。对于消费者来说，了解什么样的评论更有用，有助于从海量评论信息中快速获取有用的评价，减少搜索时间，增加决策成功率，提升购物过程的满意度。消费者能买到想要的商品，商家和平台可以针对消费者的评价进行改进升级，如此形成良性循环，消费者、商家以及平台都能获得更多的利益。
1相关理论
1.1理性行为理论（TRA）
理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA），从心理学角度出发，认为人的所有行为都出自个人的意愿，但是个人意愿并非完全受自己控制，而是不断受到外界评判标准和他人观点的影响，所以人的行为通过潜意识由外界因素决定。根据TRA理论，消费者在做出令自己获利行为的同时，也会很大程度地参考他人的意愿和期望，所以在进行购物消费活动时，消费者会阅读他人的评论，同时其决策必然会受他人评论的影响。
1.2技术接受模型（TAM）
理性行为理论为基础，引入技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM），直观介绍消费者决策受到评论有用性影响的过程，如图1所示。
简单来说，感知有用性和感知易用性表示研究对象是否可以提高个人收益以及是否易被个人感知，整个模型显示出外部因素通过改变个人的态度从而影响到个人的行为决策的途径。所以消费者在进行网络购买行为时，阅读他人的评论就是受到外部社会影响以及改变系统认知的一个过程，线上评论的内容及外部属性特征都会影响到个体的有用性认知，从而影响人的行为。
1.3详尽可能性模型
详尽可能性模型（Elaboration Likelihood Model，ELM）是消费者信息处理领域中影响力、权威性最高的模型，该理论模型解释如图2所示。消费者在进行信息分析时，其态度变化有两条劝导路径：第一条劝导过程称作核心路径，指的是消费者对目标信息会进行仔细地分析思考、总结，最终引起态度转变，这里消费者以积极的心态和高参与度对待信息;与之相对的第二条劝导路径称作外围路径：该路径中消费者的态度改变没有经过积极的思考，仅是受到信息中正面或负面信息的暗示，最终产生态度的转变。两种路径的选择原则是，当消费者处理信息的精确度要求较高并且所做的准备工作较为充足时，劝导路线为核心路径;当消费者处理信息的精确度要求可能较低同时准备工作不充分时，则外围途径更有效果。
消费者在阅读线上商品评论进行信息分析时，当个人对信息处理的准确性要求较高且主观意志积极时，其态度的变化途径遵从核心路径，整个过程是利用可靠信息，经过理性判断达成的。而当个人主观意识较弱，信息追求精度不高时，其态度变化的路径即外围路径，即容易受到暗示或信息引导，做出非理性的抉择。消费者在进行购物决策时，劝导路径为核心路径则倾向于理性消费，劝导路径是外围路径时则倾向于非理性消费。
2线上评论有用性影响因素及评价模型
2.1线上评论有用性影响因素
2.1.1商品类型
现今商品分类最常用的方法是将商品分为搜索型和体验型商品两种类型，分类依据是按照商品搜寻信息难度的高低。其中搜索型商品信息搜寻难度较小，其外部特征、参数信息可以通过网络查询或其他方式获取，并且商品性价比高低具有一定的衡量标准，消费者可以通过事前大量的搜索来得知商品质量的高低程度。例如电冰箱等家用电器和摄像机等数码产品都是有代表性的搜索型产品。体验型商品指的是信息搜索成本较大的产品，消费者在使用之前无法感知其好坏，每个人的衡量标準不同，只有在真正体验之后才能得出个人感受，其中代表性的商品有护肤品类产品和餐饮服务等。搜索型商品与体验型商品特征的不同导致影响商品评论有用性的因素也不同。
2.1.2线上评论的外部特征
（1）评论的评分
评论的评分可以视作评论者对于整个商品质量以及卖家服务的总体打分。网络购物平台基本通用五星评分方式，由一星到五星表示满意程度逐渐增加，其中五星表示非常满意，四星表示满意，三星即中评，二星表示不满意，一星表示非常不满意。由过往研究文献可知，消费者对于商品的负面评论关注度比正面评论更强，因为负面的信息包含了消费者可能会遇到的损失，相对于正面的信息对大脑会有更强烈、更持久的影响。但是随着评论数量的增多，消费者对品牌认知度的增强，负面评论的影响也会淡化。本文认为相对于中立的评论，消费者更倾向于从极端评论如好评中获取情感更加强烈的信息，由此针对评论的评分提出假设。 H1：线上评论的评分正向影响线上评论的有用性。
（2）图片的数量
网络购物的一大劣势是消费者无法亲身感受商品的属性特征，有时文字的描述无法准确的表述商品的全貌，文字过多时也会令消费者无法准确提取关键信息。评论中上传商品的图片可以更清晰直白地展示商品的外观及其他属性，增强评论阅读者的感官刺激，进而增强评论的劝说能力。同时，评论中上传图片显示了评论者认真的态度，增强了评论的真实性和可靠性。图片信息相对于文本信息来说更加直观，所以本文针对评论中图片数量做出以下假设。
H2：线上评论包含的图片数量会正向影响评论有用性。
（3）评论发布时间间隔
评论发布的时间间隔指的是潜在消费者在浏览评论时距离评论发布时的日期间隔。在网络销售平台评论更新的速度很快，每条评论都会注明发布时间，消费者可以根据自己的需求查找相应时间的评论。一般来说，距离消费者浏覽日期间隔越久的评论，其累积的浏览量越大，相应的有用性点赞数也会越多。评论发布的时间间隔也是影响评论有用性的一个重要因素，评论间隔时间越长，评论有用性越大，由此针对评论的时间间隔提出以下假设。
H3：线上评论的时间间隔正向影响评论有用性。
2.1.3线上评论的内部特征
（1）评论文本长度
评论的文本内容可以说是评论中最重要的部分，也是消费者在阅读评论时最关注的地方。评论的正文表达了评论者所有想要分享的信息，包括对已购买商品的客观评价以及详细描述、商品的使用感受、对商家服务的满意程度，有时也包含对物流速度、品牌声誉的评价。一般文本的长度代表了包含信息量的多少，文本越长，信息量就越大，有用信息就越多。浏览一条信息量大的评论可以帮助消费者省去很多搜索成本，节约时间精力，消费者更容易在评论中获取想要的信息。通常文本的长度也代表着评论者的态度，文本长度越长代表评论者的态度越认真，更容易激发消费者的阅读欲望。所以针对评论的文本长度提出以下假设。
H4：线上评论的文本长度正向影响评论有用性。
（2）评论的情感极性分类
评论的星级评分代表了评论者对商品和服务的总体评价，但是无法反应评论者的情感偏向和好恶程度。同样是五星的评论，但是出于评论者过往经验以及偏好的不同，发布评论时的情感偏向也会有所差异，这种差异显示了评论者真正的满意度和对商品的喜好程度。许多评论者出于个人习惯，会按照惯性对评论进行打分，但其评论文本中包含的语气词，例如“一般般”、“勉强过得去”、“非常喜欢”与“太失望了”等等，表达了评论者的个人偏好以及主观感受。通过这些语气词将评论进行情感分类，分为主观好评和差评。通常我们认为评论中包含的情感极性会对评论有用性产生作用，因此本文针对评论的情感极性分类做出以下假设。
H5：线上评论的情感极性分类影响评论有效性。
（3）评论的客观值得分
消费者们浏览评论主要是为了从评论中获取有用的信息，从而更快速地完成购物决策。文本中包含的有价值信息越多，潜在消费者即认为该评论越有用。这样的有价值信息一般包括商品的属性特征例如商品外观、性价比、质量等一系列有客观评判标准的属性信息。评论客观值的评价需要利用文本挖掘的关键词提取方法，将文本中包含的商品特征词提取统计，与评价语气词不同，商品评论中包含的商品属性词描述越多，说明该评论的应用价值越高，同时代表着该评论的可靠性越强。所以本文针对评论的客观好评度做出以下假设。
H6：线上评论的客观值得分正向影响线上评论有用性。
2.2线上评论有用性的评价模型
本文结合TAM与ELM模型，提出以下线上评论有用性评价概念模型如图3所示。线上评论的外部特征包括评论评分、图片数量、评论发布时长间隔，三个因素形成线上评论外部特征的有用性影响途径;线上评论文本长度、情感极性分类、客观好评度作为线上评论内部特征的度量，三个因素形成线上评论内部特征的有用性影响途径。线上评论的内部有用途径和外部有用途径联合形成影响线上评论有用性的核心路径。同时，线上评论的内部有用途径和外部有用途径中任意一条都可以形成线上评论有用性的外围路径。线上评论有用性的六个影响因素分别分为内部特征和外部特征，依次以内部的有用性影响途径和外部的有用性影响途径两条路线通过核心途径和外围途径两条劝导路线作用于线上评论的有用性。
3线上评论有用性影响因素的实证分析
3.1样本及数据
本文采集的商品线上评论数据来自于国内最大的自营式电商平台京东商城，按照商品类型（搜索型和体验型）选取京东销量排名前列的六种商品作为代表性产品进行评论信息的采集，共收集了发布时间在2019年1月-2020年1月之间的有效评论数为8977条，其中搜索品5790条，体验品3187条，样本详情见表2。其中，线上评论的发布时长、评论评分、图片数量以及文本长度的数据可以直接整理获得，而评论的客观值评分与情感极性数据，通过利用文本挖掘方法对评论文本内容进行分析而获得。
3.2实证分析
利用结构方程模型（SEM）探究各影响因素的作用路径，得到线上评论有用性的评价模型。评论有用性SEM模型中包含了2个潜变量和7个外显指标。2个潜变量名称分别是外部特征、内部特征，每一个潜变量对应三个外显指标，另外一个外显指标则是有用性的测度指标——点赞数。
1.拟合优度检验 表3两类商品的模型拟合系数表显示：搜索型与体验型商品CMIN/DF指标均小于5;GFI、NFI、TLI以及CFI指标均大于0.9，RMSEA指标均小于0.08，说明搜索型与体验型商品的模型拟合结果均较好。
2.路径检验 两种类型商品模型的路径系数如表4所示：对于搜索型商品的路径系数，外部有用对点赞数的估计为0.083，P=0.001;内部有用对点赞数的估计为0.339，P<0.001，路径检验均成立，外部特征与内部特征均通过显著性检验，说明内部特征和外部特征都对评论有用性影响显著。且各因素的标准化系数均为正值，说明对于搜索型商品，原假设H1到H6均成立，评论的评分、图片数量以及评论发布的时间间隔通过外部特征的影响途径对评论有用性产生显著的正向影响，而评论的客观值得分、文本长度和文本的情感极性分类则通过内部特征的影响途径对评论有用性产生显著的正向影响。对于体验型产品的路径系数，外部特征有用性对点赞数的显著性P值大于0.05;内部特征有用性对点赞数的显著性P值小于0.001，说明对于体验型商品来说，外部特征无法影响评论有用性，即假设H1到H3不成立;但内部特征的影响是显著的，H4到H6成立。 4结论和建议
根据对两类商品构建的评论有用性模型的实证分析结果可知，两种类型商品线上评论有用性的影响因素是不同的，搜索型商品线上评论有用性会受到评论内部特征和外部特征的影响，而体验型商品线上评论有用性只受评论内部特征的影响。评论的内部特征以评论文本的长度、评论内容的情感极性分类以及客观值得分三个指标对评论有用性产生作用;评论的外部特征以评论的发布时长、发布图片数量和评论评分对评论有用性产生正向影响作用。
为了更好地管理线上评论，节约消费者的购物时间，使网络购物行为更加高效，对商家和平台管理者提出几点建议：第一，线上购物平台对不同类型商品可以通过明显的提示指导，鼓励消费者做出有用性强的评价：对于搜索型商品，可以鼓励消费者多发布文本长度较长、图片数量多、信息质量高的评论;但是对于体验型商品，应当鼓励消费者多发表个人感受，增强评论内容的客观评分和情感强度。对于点赞数较高的评论，平台可以采取积分制或者以奖励折扣券的形式进行鼓励。第二，评论界面针对不同商品类型的评论，应该设置不同的优先展示原则：对于搜索型商品可以根据内部和外部特征来判定有用的评价，进行优先显示;而体验型产品更容易受到内部特征的影响，可以对评论文本进行分析，将客观值得分高、情感极性较强的评论优先展示，将客观值得分非常低的评价后置或隐藏，帮助消费者筛选掉注水评论。第三，商品评论界面可以高亮显示文本中的关键词信息：平台可以将文本挖掘方法应用到商品评论文本分析中，提取评论文本中的关键词，设置标签，方便消费者进行快速的浏览阅读。
参考文献：
[1]Ott M， Choi Y， Cardie C， et al. Finding deceptive opinion spam by any stretch of the imagination[J]. Computer Science， 2011， 1：309-319.
[2]嚴建援，张丽，张蕾.电子商务中线上评论内容对评论有用性影响的实证研究[J].情报科学.2012（05）：713-716.
[3]曾伟.基于ELM的线上评论有用性研究——商品类型的调节影响[J].现代情报.2014.34（12）：148-153.
[4]聂卉.基于内容分析的用户评价质量的评价与预测[J].图书情报工作，2018（7）：83-89.
[5]石文华，高羽，胡英雨.基于情感倾向和观察学习的线上评论有用性影响因素研究[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2016，17（5）：32-39.
[6]孙文俊，薛博.图书领域消费者在线评论的有用性影响因素研究[J].江苏商论，2011（5）：58-60.
[7] 闰强，孟跃.在线评论的感知有用性影响因素——基于线上影评的实证研究[J].中国管理科学，2013（S1）：126-131.
基金项目：天津市哲学社会科学规划项目一般项目：低碳约束下工业增长模式转型的统计分析（项目编号：TJTJ15-001）