時間：2023-05-30 09:05:44
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇網購評論，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
美國西部淘金熱興起時，許多人都涌向西部，與此同時，也催生了“賣水者”。但幾年過去了，真正淘到金子的人沒多少，而在路邊向淘金者賣水的人卻賺了大錢；在團購行業中，也有一批這樣的“賣水者”，它就是團購導航網站。團購導航網站對團購網站的吸引力在哪里?怎樣做到團購導航網站的領先水平呢?為此，《廣告主》雜志采訪了獨立團購導航團800聯合創始人胡琛。團800是國內目前最大的獨立團購導航網站，自2010年6月初上線至今，現已收錄了近干家團購網站，每日更新超過8000個團購活動信息。
團購導航的價值
“團購導航網站上的用戶絕大部分都是資深團購愛好者，他們可以說是一手揣著錢，一手拿著鼠標在尋找消費機會，只要看到合適的東西，他們就會毫不猶豫地進行購買，所以對于團購網站來說，團購導航網站最大的價值就是可以為團購網站直接帶來流量”，胡琛特別強調了團購導航網站的流量貢獻。胡琛認為，這種流量的帶動無論是對大的團購網站，還是小的團購網站都有足夠的吸引力。大的團購網站盡管自身網站每天就有一定規模的流量，可是它們同樣面對做利潤的需求，而團購導航網站上的用戶就是揣著錢找消費的，所以團購導航是各大團購網站的必爭之地；小的團購自身網站的流量就很小，為了生存，它們更需要團購導航網站帶來的流量。
綜合服務提升價值
2010年6月團800成立時，胡琛只是把團800定位于一家團購信息聚合的導航網站。很快胡琛就意識到了只是簡單整合的話其價值不大，而且還很容易模仿，于是他將團800的功能又進行了拓展，主要圍繞兩個中心――用戶和團購網站展開。
首先在增強用戶黏性方面，團800增加了用戶評論、基于地理位置的推薦、二手團購交易等功能。團800與其它團購導航網站最大的差距就是團800有項用戶評論的功能。用戶在團80吐點開一個團購項目后，除了看到這項團購的信息外，還會看到從當天凌晨開始的其他人對這項團購的評論，因為好多商家已經不是第一次做團購了，因此之前在這個商家體驗過的消費者就有了很好的發言權，他的評論甚至可以影響到此次團購的成交量。這樣就把對團購的評論權交到了消費者手中，通過消費者的集體力量來把那些真正實惠的產品或服務挖掘出來。在團購項目推薦方面，團800同樣做得比較人性化。現實中不少人出現過為了某一團購而走很遠路的情況發生，團800為此設計出了基于地理位置的推薦功能，只要使用團800手機客戶端，用戶就可以將自己身邊的團購信息一覽無遺。針對團購用戶因沖動消費而用不了的團購優惠券，團800又開設了二手交易服務，從而方便用戶在優惠期截止之前進行二次交易。
在服務團購網站方面，團800同樣做得更加專業。從成立第二個月即20lO年7月起，團800就開始了每月統計并團購行業的報告。隨著團購市場的日益龐大，從2011年1月開始，團800制定了統計范圍，即每個月對全國40個團購熱門城市、17個主流團購網站進行監測。所有數據均由機器抓取各家網站的往期團購頁面，包括每個團購活動的成交人數、原價、現價和產品分類。統計報告的目的，旨在用連續統一的維度客觀觀測中國團購市場的發展狀況。這些數據，團800都免費向所有團購網站開放。
1研究背景
餐飲業有利于刺激消費需求、擴大就業和提高人民的生活水平，被稱為“永遠的朝陽行業”。餐飲企業非常看重回頭客，增加顧客的回頭率是餐飲企業追求的目標（張靜中，2005）。互聯網時代，餐飲企業的經營方式發生了深刻的變革：團購和O2O拓寬了銷售渠道，微博、微信等社交網絡加強了企業與消費者、消費者與消費之間的溝通，電子點餐、店內Wi-Fi等信息技術提升了服務水平，大數據、私人定制更好地滿足了細分市場的需求。網絡也提升了消費者的“消費能力”，用餐前通過社交網絡上的評價信息做出最優決策，用餐時享用網絡帶來的便利，用餐后通過網絡分享用餐體驗。餐飲業的進入障礙低、競爭激烈，留住顧客十分不易，網絡時代消費者提升了力量，有了更多的選擇，餐飲企業想要獲得回頭客面臨著更大的挑戰，因此，網絡背景下研究餐飲企業顧客忠誠度十分必要。
2餐飲企業顧客忠誠度研究現狀
忠誠是顧客對未來重復購買產品或服務的承諾，表現為重復性購買相同的品牌，且不受情境因素或其他企業營銷努力的影響（Oliver，1999）。國外研究分析了食物、服務、環境和企業聲望等因素對餐飲企業顧客忠誠度的影響，其中服務質量的研究較多。顧客忠誠度形成機制的研究包括：①質量―滿意―忠誠。Haghighi（2012）發現食物、服務質量、餐廳環境通過滿意影響?客忠誠。不同情境下，滿意是否為中介變量結論不同。Chow（2006）研究了中國自助餐廳的顧客忠誠，發現服務質量影響再惠顧意向，顧客滿意和再惠顧意向沒有關系；Polorat（2010）對泰國連鎖餐飲企業的研究卻驗證了滿意的中介作用。②質量―情緒―忠誠。Peng和Chen（2015）發現高檔餐廳的食物質量、服務質量和環境通過情緒影響顧客忠誠，顧客知識起著調節作用。③價值―關系質量（信任和滿意）―忠誠。Jin（2013）提出自助餐廳通過提升消費體驗價值（審美、遁世、服務質量和效用）可以提高關系質量，從而影響顧客忠誠。
國內研究分析了傳統餐飲企業營銷要素標準化、服務、員工管理等因素對顧客忠誠度的影響。對服務質量影響的研究也相對較多，研究發現服務既直接影響顧客忠誠又通過其他中介變量影響顧客忠誠。馮俊（2014）發現服務標準化對顧客忠誠有積極影響。謝春昌（2009）提出餐飲業中，服務過程和有形展示對服務忠誠有重要作用，服務創新通過服務質量和感知價值影響服務忠誠。除了客觀因素對餐飲企業顧客忠誠度影響的研究外，還有主觀因素。梁文玲（2015）的研究發現心理契約違背與飯店顧客忠誠呈現顯著負相關關系，服務補救在心理契約違背與飯店顧客忠誠的關系中起到部分調節作用。邊雅靜（2012）提出品牌體驗的三個維度：感官體驗、情感體驗和關聯體驗對餐飲企業品牌忠誠產生影響。趙豫西（2015）發現感知價值和顧客滿意都與餐飲業顧客忠誠顯著正相關。趙延?N（2009）指出消費者替代性選擇越大，即使在顧客滿意的情況下，顧客忠誠也較低。與傳統環境相比，“互聯網+”背景下餐飲企業顧客忠誠度的研究相對較少。楊昀凡（2016）研究了餐飲企業如何贏得長期的團購客流量。代莉和鄧少靈（2016）的研究發現餐飲O2O中，質量感知通過顧客滿意度的中介作用對顧客忠誠產生顯著的正向影響。
互聯網和傳統餐飲業正在有機地融合，但餐飲企業顧客忠誠度的研究目前仍以傳統餐飲業為主，網絡背景下的研究較少，有必要對互聯網背景下餐飲企業的影響因素和顧客忠誠的形成機制進行研究。
3研究方法本文通過分析相關文獻和評論內容研究影響餐飲企業顧客忠誠的因素。通過對國內外文獻的梳理可以發現，影響餐飲企業顧客忠誠度最主要的三個因素分別是食物、服務和環境，餐飲企業顧客忠誠度形成的主要機制是，食物、服務和環境通過顧客的感知質量或價值影響顧客忠誠，滿意、信任或情緒在感知質量（價值）和顧客忠誠之間起著調節作用。本文以文獻分析的結果為基礎，分析了沈陽市某燒烤餐廳的顧客評論，研究相關因素對餐飲企業顧客忠誠度的影響。
本文搜集了從2014年4月到2017年3月該餐廳消費者在美團上的評論。評論總數量為8507條，能夠較為全面地反應顧客在餐廳的體驗。通過對典型消費者評論內容的分析可以研究相關要素對顧客忠誠度的影響。
4影響餐飲企業顧客忠誠度的因素
41食物對餐飲企業顧客忠誠度的影響
對一些消費者而言，食物是到特定餐廳吃飯的主要原因。這些人會提前數月或數年預定（Yee，2005；Mesure，2007），或者是旅行很遠的距離，只是去吃某個特定廚師烹飪的膳食，所以，食物是影響餐飲顧客忠誠度的重要要素。通過對評論內容的分析發現，食物的味道、新鮮程度、種類、分量和食物的價格都影響著消費者的再購意向。如網民為“饞嘴Xiao貓”的網友評論說：“口味自然不用多多說，去過n多次，大愛他家的雞脆骨，特別嫩，又特別大，是我的最愛，肉也特別好吃，那個薄薄的入口即化，真的是好美味，是好幾年的常客了！還會繼續光顧的，環境也很好，吃得美美的，也介紹不少朋友去吃，都很滿意。”
從這個評論可以看出顧客非常看重食物的味道和口感，食物的味道是影響餐飲顧客再購意向的重要要素。除了口味外，菜品的種類和菜品的分量也是影響消費者再購意向的重要因素。網友“離不開你”的評論表明菜品的份量和種類是影響再購意向的重要因素。“每次都會去的，就是魚的分量再大一點點兒就好了哦。每次去都送爆米花、水果。很喜歡呀。魚的口味很新鮮，很喜歡。很喜歡吃辣辣的魚，下次還會和朋友一起去的。嘻嘻。下次還會再去的哈。下次還有機會就會再去。那個魚的口味最近又新出了好多種，挺喜歡的。”
除了菜品的口味、?N類、分量，菜品的價格也是影響再購意向的重要因素。網友任×××就表示“一直常去的老客戶，就是菜量沒以前多，味道和以前有些不一樣。金卡有時給打折，有時不給打折，很郁悶。”
42服務對餐飲企業顧客忠誠度的影響服務是研究者研究餐飲消費行為關注的因素。美國Zagat Survey的餐廳評鑒中，食物、裝潢和服務占有相同的評分比重。但陳美惠（2013）的研究發現裝潢不如服務帶來的效益。好的服務帶來的整體月收入增加需要約多投入三倍的裝潢費用才能帶來。網友“珍惜”的評論體現了消費者對服務的看重。“環境非常好，菜品也好吃，第一次去還打折，脆骨和牛肉特別好，團購的非常便宜，第一次去的時候非常滿意，第二次去的時候非常不滿意，打電話預定的二樓，可是去了非要我們在一樓，結果溝通去了二樓我們要坐的位置不讓坐不知道什么原因，這點兒很氣憤，選擇了不是榻榻米的包飯就是椅子的包房，協調也沒用，這點兒服務太差了，比第一次而且二樓還沒人。”
餐飲消費者比較看重的服務要素包括服務的態度、服務速度等要素。網友“jbB252857861”就評論道：“來過好多次了，很滿意，我和家人還會再去的！他家不僅環境好，服務好，菜品新鮮，口感好，服務員的態度特別關愛熱情，總會主動幫顧客換烤肉的箅子，真的很貼心，下次還會繼續選擇他家，祝他家生意越來越好！”
餐飲消費者非常關注服務的速度，如需不需要排隊等位置、上菜的速度等。本文的研究發現燒烤餐廳的顧客除了關注這些共性的服務要素后，對服務的速度還有特別的需求。如網友“zvZ338441279”就評論道：“每次沒吃完服務員就特著急撤碳，上一次我還有東西沒烤就把碳撤了，后來沒吃我們直接走了。”
43餐廳環境對顧客忠誠度的影響
餐廳的環境是餐飲經營者非常重視的要素，很多餐廳一般經營兩三年就會重新裝修，可見，餐廳環境的重要性。通過分析評論內容可以發現餐飲消費者重視的環境要素包括干凈、位置方便好找。網友“aaaaa晴”的評論：“第一次去，地點還是很好找的，就在大潤發附近 ，吃完我們就去逛超市了。我們一個寢室去了五個人，女生，都吃得很飽。發個朋友圈伙伴們都說好有食欲的樣子呢！環境也好好，服務態度也很好， 箅子換得特勤。下次再吃烤肉還會去噠！”
餐廳是否有Wi-Fi也影響者顧客的評價。Cobanoglu（2012）研究了Wi-Fi對顧客再次光顧餐廳的影響，研究結果表明Wi-Fi影響著熱愛服務的顧客對餐廳的選擇。本文對評論內容的分析也發現Wi-Fi也是很多消費者看重的環境要素，如網友楠×××評論道：“我們一家人都特別愛吃，去過n回了，味道特別棒，美中不足的是要有Wi-Fi就好了。”
（中山大學管理學院，廣州510006）
（BusinessSchoolofSunYat-SenUniversity，Guangzhou510006，China）
摘要：近年以來，網絡購物取得了爆發式增長，給人民帶來便利的同時，網絡誠信問題也隨之凸顯。網購平臺的信用評價系統是解決網絡誠信問題的重要工具。本文以國內最大網購平臺淘寶為例，系統研究了淘寶信用評價系統的優劣，存在的問題及原因，并就如何優化淘寶的信用評價系統給出了相關建議。
Abstract:Inrecentyears,onlineshoppinghasachievedrapidgrowth.Onlineshoppingbringsconveniencetopeople,butatthesametime,italsohighlighttheissueofintegrity.Thecreditevaluationsystemofonlineshoppingplatformisanimportanttooltosolvetheproblemofonlineintegrity.Inthispaper,theauthortookTaoBao,thebiggestChineseonlineshoppingplatform,asexample.TheautherstudiedtheprosandconsofcreditevaluationsystemofTaoBao,andanalyzedofthereasonsfortheproblemsofthesystem.Atlast,theauthorgavesomesuggestionsabouthowtooptimizeTaobao´screditratingsystem.
關鍵詞 ：網購平臺；信用評價系統；優化策略
Keywords:onlineshoppingplatform；creditevaluationsystem；optimizationstrategies
中圖分類號：F713.36文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2015）21-0053-04
0引言
2014年，中國網絡購物的用戶規模達到3.61億，相比于2013年增加19.7%，用戶規模凈增加5953萬（CNNIC，2015）[1]。網絡購物交易規模達到2.8萬億，較2013年增加48.7%。并且根據艾瑞咨詢的估計，未來幾年，中國網絡購物仍將保持27%以上的速度持續發展（艾瑞咨詢，2015）[2]。以上數據可以看出，網絡購物作為一種新興的購物方式，在中國取得了極大的發展，對人們生活的影響越來越大。針對網絡購物開展的研究無論是從理論上還是實踐上都具有比較大的意義。
網絡購物雖然在中國取得了爆發式的發展,但是目前，網絡購物仍然存在很多問題。其中網購誠信問題尤其突出。各大購物平臺假貨層出不窮。根據國家工商總局2015年公布的抽查數據，各大網購平臺的正品率均低于或等于90%，假貨已經成為，威脅網絡購物的一大毒瘤[3]。另一方面，近年來，職業差評師，“壽衣門”等事件的頻發，說明了賣家和賣家之間信任的缺乏。信任缺失仍然是中國網絡購物發展的重要阻礙之一[4]。
網絡購物平臺的信用評價系統被認為是構建網絡信任的重要手段之一[5]。網購信用評價系統建立在買賣雙方的以往交易經歷之上，被認為是一種能夠有效緩解交易雙方信息不對稱，增加交易雙方信任的手段[6]。但是目前，學術界關于網絡購物平臺信用評價體系的研究尚且很少。已有的研究要么是從法律角度，要么是將信用評價體系當做一種構建網購信任的工具開展研究。學術上缺乏針對中國網購信用評價體系本身的系統研究。
本文采用定性訪談的研究方法。對5位在亞馬遜，淘寶的資深賣家進行了深入訪談。同時本文的作者之一，也是同時在亞馬遜及淘寶上經營店鋪的資深賣家，確保了本文能夠深入理解淘寶和亞馬遜的信用評價體系。在定性訪談的材料基礎上，本文系統分析了淘寶的信用評價體系，并將淘寶的信用評價體系與亞馬遜的信用評價體系做了詳細對比，分析了淘寶信用體系存在的主要問題及原因，并給出了相應的優化建議。
1文獻綜述
目前，國內針對網購平臺信用評價體系的研究并不多。李維安（2007）研究指出了信用評價體系在網上購物中的基礎性作用。他指出，消費者對商家的信用評價會對商家的銷售量產生顯著影響，但是這個影響是非線性的[7]。崔香梅（2009）研究則指出，好評、中評、差評的數量會顯著影響商家的銷售量[8]。可以看出二者雖然都對信用評價體系做了研究，但是都側重于研究信用評價體系的作用。此外，還有部分學者從法律的角度，研究了如何健全網購平臺信用評價體系的相關法律。如，楊淑君（2013）研究指出要想使得網購平臺的信用評價體系發揮作用，僅僅依靠網購平臺是不夠的。國家應該出臺法律，將公民的信用權納入保護的范圍。在法律實施方面，國家工商總局應該設立相應的行政法規來保障法律的實施。只有當這些法律比較完善的時候，網絡信用才能夠真正建立[5]。除了楊淑君以外，張艷玲，劉蕾等人也從法律的角度對網購平臺信用評價體系開展了相關研究。除此之外，有部分學者則從網購平臺應該如何構建更加良好的信用評價體系的角度開展了研究。但是，一方面這些學者的研究大多比較早期，已經不適用于當前的情景。另一方面，這些研究要么只是研究信用評價體系的一個側面，例如如何構建信用評價體系的指標。要么只是將信用評價體系當做構建網絡誠信的方法之一，并沒有對信用評價體系做系統、深入的研究。例如，楊俊（2007）研究探討了網購平臺的信用評價體系應該采用哪些評價指標。他指出，產品、服務、配送、支付應該是網購平臺信用評價體系重點關注的評價指標[6]。而藍定、胡俠、徐思遠等人的研究，發表的時間都比較早。而且研究的重點都不在信用評價機制，而是以信用評價機制為引子，探討如何構建網絡信用。
2淘寶的信用評價體制
淘寶的信用評價體系可以分為個人信用評價體系和商家信用評價體系（包括店鋪信用評價體系和產品評價習題）。個人信用評價體系指的是商家對消費者的購買行為給以的評價。而商家信用評價體系，則是消費者根據自己實際的消費體驗，對商家的商品以及商家本身所做的評價。商家信用評價體系可以比較好地反映店鋪及其銷售的商品的整體情況。商家信用評價體系能夠比較好地解決網購過程中的信息不對稱問題，是整個信用評價體系的重中之重[9]。接下來，本文將從個人信用評價體系，店鋪信用評價體系，商品信用評價體系，三方面開展淘寶的信用評價體系研究。
2.1個人信用評價體系
在每一次購物之后，淘寶商家可以針對消費者的購物情況，對消費者給以評價。淘寶設置了消費者信用積分，消費者每收到一個賣家好評，積分都會加一分。收到一個差評，則積分減一分。消費者信用等級越高，就可以享受到淘寶相應的政策優惠。由于個人信用評價體系，在網購平臺信用評價體系中的位置不太重要，這里就不再贅述。
2.2商家店鋪信用評價體系
淘寶的商家店鋪信用評價體系主要由3部分構成：店鋪的信用評級系統、店鋪的DSR評分系統、店鋪的服務情況歸納系統。
店鋪的信用評級系統指的是，在淘寶網，平臺會根據賣家所獲得的好評數的多少來對賣家信譽進行積分，再根據賣家的積分對賣家進行劃分等級。具體來說，賣家每獲得一個好評積一分，賣家每獲得一個差評、積分減少一分。賣家的總積分決定了賣家店鋪的信用等級。但是對于這套店鋪信用評級系統，還需要注意以下幾點：第一，每一筆交易只能產生一個好評，無論這筆交易的數量是1還是100；第二，所有商品都能產生積分，而且，所有商品產生的店鋪積分是相同的，也就是說，一臺5000塊錢的電腦，和5塊錢的筆記本產生的店鋪積分是一樣的；第三，單個買家對店鋪積分影響是有限的，30天內，一個賣家從同一個買家那里最多得到6個積分，也就是說，就算在這30天內，消費者與賣家進行了100筆交易，有效的積分也只有6個；第四，消費者對店鋪的評級在一定時間內是可以作出改變的，在作出評價后30天內，消費者可以更改自己對店鋪的評級；第五，賣家店鋪的積分累計是永久的，一個店鋪以往的積分會一直保留下去；第六，淘寶除了展示店鋪等級以外，還會對商家的好評數，中評數，差評數進行單獨呈現，同時淘寶還會展示店鋪最近一段時間的好評、中評、差評情況。
賣家店鋪的DSR評分系統系統，指的是在淘寶網，買家可以在每筆交易結束后，對賣家的幾個核心數據進行評分，這幾個數據包括:描述相符程度、賣家的服務態度、賣家的發貨速度，分值范圍從1到5取整數。這一方式有幾個點是需要著重注意：第一，DSR評分的時限為最近半年，每項的分數都為其平均得分；第二，DSR評分在展現時，會同時展現同行業的平均分數，以便消費者進行對比。
賣家店鋪的服務情況歸納系統是一個比較輔助的系統。淘寶平臺會將店鋪30天的服務情況展現出來，主要展現的數據包括：平均退款速度、退款率、糾紛率和處罰數，這些服務數據的呈現還會包括同行數據。
2.3商品信用評價系統
商品的信用評價系統主要包括以下幾部分：第一，每一個參與交易的消費者，在交易之后，可以對商品進行評價。評價的內容包括，對商品服務的整體評級（好評，中評，差評），以及消費者自行書寫的評價內容；第二，消費者在評價時可以選擇匿名，或者不匿名，如果選擇費匿名，那么其余買家在看評價內容時，可以同時點開買家的相關資料；第三，淘寶平臺會從買家的評價中提取出一些高頻率的
關鍵詞 ，形成大家印象這一模塊。同時，淘寶會顯示，每個
關鍵詞 在評論中的出現次數；第四，所有觀看評價的消費者可以將他人的評論標記為有用，這樣可以突出一些有用優質的評價內容，以便更好地供消費者進行參考。
3淘寶信用評價機制與亞馬遜信用評價機制對比
淘寶是中國最大的網絡購物平臺，亞馬遜則是美國最大的網絡購物平臺。對兩者信用評價體系進行對比，對加深網絡購物平臺的信用評價體系的理解具有重要作用。根據本文的定性訪談資料，可以發現，兩者的信用評價體系有如下差異：
第一，美國亞馬遜不注重商家的信用評價體系，而注重產品的信用評價體系，而淘寶則非常注重商家的信用評價體系。亞馬遜雖然會對賣家進行積分累計，但是他不會對賣家做分級處理，只是簡單地將賣家分為優秀賣家和普通賣家。此外，亞馬遜雖然也會記錄商家的不良交易率，但是這些信息都比較隱蔽。
第二，美國亞馬遜引入了第三方評價團隊。該團隊由一些資深會員組成，賣家可以將自己的產品郵寄給他們試用，試用之后他們會提供一些試用報告，其他人可以直接在網上看到這些評價，從而為消費者的購買提供指導。
第三，亞馬遜的信用評價體系更加社區化，一方面，無論是購買產品還是未購買產品的消費者都可以進行討論，這樣，消費者在討論時就主要是討論產品本身，而非某個商家的產品，使得話題更加廣泛，其次，采用類似于論壇的方式，將一些被點擊有用的評論置頂，同時還可以進行評論以及回復評論，這樣同時考慮到賣家與買家、買家與買家之間的信息交流，使得信用評價系統類似于一個獨立的、嵌入在銷售模塊中的交流模塊，有力地促成消費者進行有效評價，也推動了消費者的購買和成交。
4淘寶信用評價體制存在的主要問題及原因
第一，信用炒作盛行。信用炒作是指買賣雙方以抬高信用為目的，在雙方沒有實質交易行為的情況下，作出好評的行為[10]。目前淘寶上的信用炒作主要有2種：一是，先用虛擬商品，或者低價商品賺取信用值。在積累了足夠的信用值以后，改做其他業務。因為淘寶信用值可以永久保存，而且，淘寶并沒有在顯著的位置，注明店鋪信用值的來源，使得店家可以依靠低價的商品積累信用值。二是，利用專業的“刷鉆公司”，招募專業的買家團隊，進行虛假的交易，短時間內提升銷量和店鋪信用值。這種方法，高度模擬現實的交易，很難察覺。
第二，惡意差評比較多見。由于淘寶的信用評價體制的核心在于保護消費者的權益，消除商家和消費者的信息不對稱，因此缺乏對賣家的保護。一方面，同行處于惡性競爭的目的，有可能故意給競爭對手差評。另一方面，部分消費者利用惡意差評威脅商家，為自己謀求不正當利益[5]。
第三，刪差評現象，以及騷擾消費者的事件頻發。目前，刪除淘寶網店差評，已經成為了一種職業。經過多年的發展，刪差評已經形成了一條完整的產業鏈條[11]。另一方面，近年來，“壽衣門”等淘寶賣家騷擾差評消費者的事件頻發。刪差評以及騷擾差評消費者的行為，一方面會極大地妨害消費者的體驗，另一方面，也會擾亂淘寶信用評價體系的正常運行，降低淘寶信用評價體系的實際作用。
第四，相比于美國，中國消費者參與信用評價體系的熱情偏低，而且，淘寶上商家的信用評價得分普遍虛高。參照表1可以看出，由于淘寶的默認好評機制，以及信用炒作等行為的影響，國內的網購平臺好評率虛高，導致網購評價的實際參考效用大大下降。此外，由于中國文化比較內斂，中國人不太愿意在網購平臺進行評論，導致了消費者的評價率較低。
5建議
作為網購平臺的運營方，淘寶應該不斷完善自己的信用評價體系，以此來打造更加良好的網購環境，促進網絡購物健康發展。但是，另一方面，作為網購平臺運營方，淘寶必然要平衡維護良好的購物環境以及取得更大的銷售額，兩者之間的關系[5]。這就決定了，僅靠淘寶是不能促使網購信用評價體系，良好運營的。國家也必須在法律方面做出相關規制，約束網購參與主體的行為。具體來說，有以下一些建議：
第一，完善對網絡信用方面的立法。目前，我國還沒有系統的有關信用的法律。相關執法機構在處理網絡信用相關案件的時候，只能援引不正當競爭法和名譽法的相關條例，進行處理[10]。相關的犯罪行為得不到有效的懲戒，這也是目前網絡信用非常混亂的原因。在未來國家要加強立法，保護公民的網絡信用，同時工商行政部門也要出臺配套的執行條例，確保法律的實施。
第二，引入第三方評價體系。這方面主要是效仿發達國家的做法。政府可以引導建立公民的個人信用檔案，將消費者在線下的信用與線上信用連接起來，消費者線上的失信行為也會影響消費者線下的信用，通過這個機制，加大線上失信行為的成本。
而從淘寶平臺的角度講，淘寶也應該對其信用評價體系做一系列改革，使得淘寶的信用評價體系更適合目前的商業環境：
第一，加強實名制認證。雖然網絡實名制相關的法律條例早已頒布，但是淘寶并沒有實現真正的實名制。消費者可以通過簡單的操作，低成本獲得多個賬號。這是信用炒作現象頻發的重要原因。如果實行了真正的實名制，信用炒作的難度將會大大加大，信用炒作行為將得到有力抑制。
第二，有序建立開放式評價系統，促進評價系統社區化。允許沒有購物的消費者也能夠參與到商品的評論，并且鼓勵消費者和消費者之間在評論區交流，并將消費者普遍認為有用的評論置頂，以此加強消費者的互動，并幫助消費者篩選出有用的評論。
第三，引入超級買家系統。平臺挑選信用等級比較高的消費者，邀請他們對平臺的產品進行試用，并且發表比較中肯的評論，通過他們的評論，給消費者提供有價值的參考。
第四，應該在顯著位置標明店鋪信用值的來源。店鋪通過非主營業務積累的信用值都應該在店鋪信用的欄目里面單獨標明。杜絕商家通過低價商品和虛擬商品刷高信用值。
6結語
網絡購物誠信問題日益成為威脅網絡購物發展的主要障礙之一。而網購信用評價系統是解決網購誠信問題的重要手段之一。但是目前，國內主流的電子商務平臺的信用評價體系仍然存在較大問題。本文以淘寶為例，通過對淘寶信用評價體制和亞馬遜信用評價體制的對比，指出了淘寶信用評價體制存在的主要問題，并給出了相應建議，以此對實踐產生指導意義。
參考文獻：
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網購硬件價格更低？
自從網購出現，消費者便不必再為缺貨發愁，在商城選好配置，交款后就會有物流送貨上門。不但保證了質量，而且節省了出行成本。網購在一定程度上沖擊了傳統電腦市場，所帶來的好處就是傳統賣場商家為了銷售自己的產品，會推出許多優惠活動，以此來吸引消費者。久而久之帶來的影響就是網購不再是“便宜”的代名詞。很多用戶網購硬件產品時常常忽略咨詢當地賣場行情，而是選擇直接通過查閱網上報價、電子商務網站價格進行不全面的比價，DIY硬件是需要考慮性價比的，在沒有摸清楚就盲目選擇網站進行支付很容易造成不必要的額外付出。
產品送到及時驗
不少用戶由于缺乏網購經驗，常常等到貨物送上門后立即簽回執單忽略了驗貨環節。該環節對于網購產品是不可缺少的，商品在發貨和到貨之間漫長過程中可能會因保護不當而受損壞、產品丟失、包裝受損、產品型號改變、混雜二手以及翻新產品等。因此，用戶在收到快遞時需要按照下面的步驟及時進行驗貨：首先要先檢查快遞外包裝是否完好；其次，檢查快遞內產品是否完好；而后，檢查產品序列號與包裝盒是否一致、是否有磨損；最后，檢查產品附件數目是否有殘缺現象。做好以上四步驗貨基本可以告一段落，如果硬件沒有受損、產品對碼正常、產品無配件丟失現象用戶便可以簽回執單。
試機速度要加快
網購硬件往往不能當場試機，用戶在簽收完產品后應及時將其裝在機器上進行試機測試。很多對DIY知識不是很了解的用戶通過網站文章或者他人的敘述，自己隨便在電商網站上選購了某“主流”硬件產品，或者電腦整機。首先，用戶在沒有對DIY基礎知識掌握的情況下去冒然選購硬件產品顯然這樣做不夠充分。其次，當硬件產品到用戶手上時用戶沒有及時試用，不清楚新產品是否兼容老機器，或者新電腦是否能穩定運行都是未知的。整機試機是一個比較簡單的步驟，很多用戶購買電腦時往往只用起上網聊天，忽略了電腦測試軟件。試機需要用戶安裝少量幾個電腦測試軟件，用新硬件運行這些軟件1到2個小時。用戶如果發現機器不穩定，此時需要抓緊與網站商家取得聯系，質量存在問題的硬件可以于7天之內進行退換。
貨比三家很重要
消費者經常喜歡在同一家網站購物，喜歡到有過交易的店鋪、電子商務網站下單。以前對于用戶來講往往在一個熟悉的網上賣場里選購硬件產品是省時省事的，但是電子賣場商家都無法保證產品價格比其它網購網站低廉。用戶不能過于單一依靠一家網站下單購物，而忽略了其它家購物網站。用戶可以選擇按照價格排序、借助第三方比價網站、查閱媒體網站硬件促銷信息等來進行撒網式抓取硬件產品。
評論價值也很高
除了做到上述四點，消費者在挑選產品時還需要查看該產品的成交量統計情況、用戶評論內容（尤其是差評論內容）。用戶沒有查看電子商務網站商家店鋪用戶對該產品評論時就輕易下單這樣很不周全。例如某某大型電子商務網站商家評分標準中，用戶好評是加一分，中評不加分，差評減一分（差評不允許用戶刪除）。賣家當然希望自己店都是紅色的好評了。如果要是差評很多那么該商家產品銷量將大打折扣，因此消費者在查看產品評論時需要總結商家銷售該產品的優缺點。
本期攢機推薦
看過前兩期的攢機推薦，編輯身邊的不少朋友都發出了這樣的感嘆：如今配一整的入門級PC比買一臺平板電腦的價錢還便宜啊！確實，比起可以有充足預算組裝高端平臺的發燒友，多數人對電腦的配置要求并不高，本著夠用就行的原則來攢機，因此每一分錢都要用在刀刃上。對廣大入門級平臺用戶來講，性能是否均衡、性價比是否夠高才是他們最為關注的。而AMD旗下的APU A4系列入門級平臺顯然是一個理想選擇。A4雙核CPU計算能力出眾，同時內部融合的HD6410D獨顯核心亦可以提供足夠的3D顯示性能，應付日常辦公游刃有余，即便是一些3D游戲，雖然比不上那些可以特效全開的高端配置，但在合理的分辨率和特效設置下同樣可以獲得流暢的效果。再有就是第11期已經提到過的AMD全新的雙顯卡交火功能，讓用戶獲得了更方便高效的升級途徑，只需要增加10%不到的整機預算即可獲得顯示性能倍增的效果。怎么樣，是不是又有些心動了？那么本期就再為大家推薦兩款基于A4 APU處理器的入門級平臺機型。
A4 APU雙顯卡交火機型
配件 產品名稱 價格（元）
處理器 AMD APU Llano A4-3400（盒） 380
主板 昂達A75T魔固版 499
內存 金士頓DDR3 1333 4GB 139
顯卡 華碩EAH6450 SILENT/DI/HM1GD3 349
硬盤 西部數據WD5000AAKX 500GB 7200RPM/16M/SATA3.0 580
顯示器 Acer S220HQLBbd 21.5英寸LED液晶顯示器 799
鍵鼠 羅技MK320無線鍵鼠套裝 175
機箱 航嘉御輻王S2 199
電源 航嘉冷靜王鉆石Win7版 220
音箱 奮達A110 218
總價 3558
編輯點評 在3500元的價位上，我們就能擁有一顆帶有HD 6410D獨顯核心、主頻達到2.7GHz的雙核CPU，足以勝任市面所有網絡游戲。但這還不夠，追加的HD6450獨立顯卡與之組建的雙顯卡交火系統能夠讓平臺的3D顯示性能得到翻倍的提升，獲得更為流暢的游戲效果，即便是即將到來的《暗黑破壞神3》這樣的大作也不在話下。此外，21.5英寸LED液晶顯示器以及高性價比的2.1音箱亦可為用戶帶來良好的視聽感受。昂達A75T魔固版與航嘉冷靜王鉆石Win7版的強強搭配也為用戶贏得了更大的超頻空間。
A4 APU融合平臺機型
配件 產品名稱 價格（元）
處理器 AMD APU Llano A4-3300（盒） 340
主板 盈通飛刃A55D 399
內存 威剛萬紫千紅DDR3 1333 4GB 129
顯卡 處理器融合HD 6410D獨顯核心 ―
硬盤 希捷ST500DM002 500GB 7200RPM/16M/SATA3.0 560
顯示器 三星S19B310B 18.5英寸LED液晶顯示器 659
鍵鼠 富勒U79節能版 89
機箱電源 金河田颶風8208B+機箱標配250W電源 219
網景換新貌
最近，公眾印象中的網景網站漸成為一個如Digg和Slashdot網站一樣的綜合新聞網站。它結合了諸多社會元素，這使得網景網站不但如傳統新聞網址一樣成為編輯篩選信息的來源，而且也成為用戶推薦的首選的新聞故事閱讀的網址。
網景公司通過付費給編輯購入博客業務并對故事發表評論。對此，Weblogs公司（去年已被AOL收購）的聯合博客出版商Jason Calacanis先生評說：“網景網址正在嘗試更進一步的操作，例如讓編輯核實新聞報道內容的真實性；為報道提供背景信息資料和根據文章主題提供更深刻的補充內容。”在公開場合，Calacanis認為，網景的做法是對新聞報道的典型運作，同時，對公司也是一個巨大的冒險。
網景雇傭了8位全職主力編輯和15個兼職專家，專職負責每天一系列新聞故事的“特殊處理”。例如，負責飲食和旅游頻道的一個主力會電話采訪大廚詢問他對那些負面報道的餐館的看法。另外的主力會和紐約時報的專欄作家聯系，獲得他為社會名流寫相關專欄的動力等。網景的主力們也會出現在電視節目現場，與讀者關于某個話題進行對話。這些節目用戶如果想看，可以在網站上下載。
“網景的操作其實很聰明，從效果來看，此種辦法是把自己和雅虎新聞、Google新聞及CNBCs新聞的大門戶網站相區別開的最好辦法。”哥倫比亞新聞評論（CJR）日報的主編助理Bryan Keefer如此評價網景。
網景未來的期待
曾經的網景網站是一個沒有生機的信息庫：充滿了沉重的觀點和寥無心意的標題。但新網景以編輯推薦的系列報道為特征，網站提供了一個長長的讀者選擇列表，列出了30個不同內容頻道點擊率和評論數最多的文章。
自從美國在線于1998年收購了網景，經歷了幾次變革后，美國在線逐漸把網景變成了美國在線的母公司時代華納的信息陳列展覽中心。美國在線一直努力，希望使得網景擁有獨特的運營和品牌，其中包括啟動Netbusiness網址――一個旨在小商務的網站；隨后又推出Netbusiness在線雜志。網景也推出了一個聯合Sun Microsyestems的網絡合成產品和打折的服務，命名為iPlanet和網景 ISP。
網景為了塑造家喻戶曉的網絡品牌，它在1994年使用了自己開發的瀏覽器。第二年也在股票市場閃亮登場。但是，面對著來自微軟IE瀏覽器的強大競爭壓力，公司一直為在瀏覽器市場占領一席之地而苦苦掙扎。更致命的是在2003年，由于微軟和美國在線達成協議，在協議下，美國在線有權在合約約定的7年內使用IE瀏覽器作為美國在線的旗艦服務器。因而，進一步削弱了網景公司服務器的市場份額和可獲利的空間。
關鍵詞：消費者感知風險；消費者購買決策；在線評論
隨著計算機和因特網的高速發展，越來越多的消費者選擇了網絡購物這一新興的購物方式。由于網絡購物存在虛擬性，工商部門監管難度大，消費者維權難，網絡支付風險高等弊端。鑒于這些原因，消費者在進行網絡購物的同時，消費者感知產生信任危機，存在感知風險。因此通過對在線評論的研究，了解在線評論對網絡消費者購買決策的作用機理，尋找使網絡消費者感知風險轉化為感知信任的策略，趨利避害地控制在線評論對消費者購買決策行為的影響力。
在線客戶評論是指客戶在購物網站或者其他評論網站、論壇對某種產品或服務發表的正面或負面的看法，可以是根據自己的親身體驗也可以是他人的經歷。在線口碑是指消費者通過電子郵件、在線論壇、新聞組、即時通信工具、討論區等網絡信息技術進行的關于產品/服務的使用體驗、功能等特性和供應商的各種信息的所有在線交流溝通。在線評論與在線口碑具有如下幾個特點：
在線評論作為在線口碑的一種形式，對消費者網路購物感知風險既能使其轉為感知信任也可以使感知風險加劇，從而影響最終的網絡購買決策。在線評論是使消費者決策更簡單和加速決策過程的最有影響力的方式。因為消費者不需花費太多精力卻能做好的最佳途徑就是看看別人是怎么做的怎么評價的，有什么樣的消費心得。消費者不用花費時間、浪費資源、承擔風險，就可以得知產品/服務的使用結果。
消費者的感知風險是消費者在購買產品過程中對遇到的各種客觀風險的心理感受和主觀認識，它是消費者因為無法預料購買結果的優劣而產生的一種不確定感覺。影響消費者感知風險的因素有很多，包括消費者在現實的網絡交易過程中，交易的安全性、購物網站的品質和網絡商家的聲譽、消費者自身的專業知識等這些消費者切實接觸到的可感知因素都會對網絡購物的信任產生不同程度。
一、消費者產生網絡購物感知風險的原因分析
本文通過網絡問卷發放的形式，對網絡購物消費者進行關于網絡購物的相關調查。信譽度問題占37.5%。不管是買家還是賣家，信譽度都被看成是網絡購物過程中最大的問題。對于買家而言，賣家提供的商品的信息、商品的質量保證、商品的售后服務，購買后的物流配送時間，都是他們所擔憂的問題。支付的安全問題占到8.33%。網絡消費者對網絡安全也有很大擔憂，諸如個人的信息、銀行賬戶密碼、轉賬過程中資金的安全等問題。網購發貨速度慢與配送問題占15.28%。由于許多物流公司的專業性較差，技術人員素質低，導致產品在配送中可能損壞、丟失等等情況，給賣家和買家造成了很大的損失。網購后的售后服務問題占31.94%。由于購買者對網絡上的商品了解只能通過圖片和文字描述來完成，而有些商品的描述語言模棱兩可，容易使人對商品的認識產生歧義。其他原因占6.94%，例如網絡購物者缺少直接購物體驗，即顧客參與度較低。從商品交換開始，人們就一直體驗著交易完成后獲得商品后的滿足感。但是在網絡購物上，購買者卻不能體驗到在網絡交易完成后，立刻拿到商品的滿足感，這種滿足感的到來往往要滯后1-2天。
二、在線評論對網絡消費者感知風險的影響因素
（一）影響因素
性別因素。男性和女性在購物心理上和購買行為上存在較大的差異，其購買影響因素也不相同。女性在購物時目標比較模糊、受到外界環境的影響較大、因此她們會花費大量的時間來瀏覽在線評論內容，幫助決策。男性則更加重視產品本身的屬性和自己本身的產品知識和經驗。
年齡因素。因為年齡的差異，使得消費者在心理和生理上也存在明顯的差異，對于消費者在線評論的對他們的影響的反應也各不相同。通過不同年齡階段的消費者與“是否有因為在線評論而改變購物選擇”的比較，可以得出，年齡段在19歲-23歲的消費者受在線評論的影響最小，年齡段在24歲-28歲、29歲-34歲的消費者受在線評論的影響因素較大。
學歷因素。消費者的學歷影響消費者的購買方式，學歷越高，對在線評論關注的程度也越高，他們會大量搜集信息，來進行比較，他們受到信息的影響也比較小。
專業知識因素。消費者對產品性能、價格、質量的了解、即消費者的專業知識與對在線評論的關度程度成反比。消費者對產品越了解，他們對在線評論的關度程度越低，因為專業能力高的消費者認為自己已經具有足夠的知識做出正確的購買決策，所以他們很少努力去獲取另外的產品信息或者根據別人的意見評價一個產品。
網站的可信度。網站可信度是指消費者感知到的購物平臺的可相信程度。對于在線評論來說，網站可信度更多的是消費者的一種感知可信度，無論是在電子商務網上客戶的評論，還是在網絡論壇上，都是消費者感知指標。
（二）問題分析
網絡購買的信息不對稱。網絡消費者在進行網絡購物前的對所需產品的信息不對稱，他們不了解所需產品的有關信息、性能、價位，急需在最短的時間內選擇最有用的信息源泉，他們選擇了瀏覽在線評論信息，目的是為了以最小的時間成本選擇最有價值的購買決策。但在具體的網購中由于賣家存在一定的疏忽和服務缺失使得一些評論對消費者存在負面的引導，其評論內容影響其他準顧客的購買決策行為。例如貨物在運輸過程中時間較長甚至造成貨物的破損等等原因，導致顧客滿意度降低。買家在與賣家進行協商是賣家的態度不能達到買家的滿意度，顧客為了報復賣家，從而制造負面的在線客戶評論內容等。
物流因素導致負面在線評論。網絡購物在物流這一環節多多少少、大大小小會出現一些問題，例如快遞公司的送貨規范性、快遞員的態度與責任心等影響貨物能否及時到達，或貨物的損壞等等情況。造成對買家利益的損害，而這一切的“總賬”買家都要算到賣家，從而導致負面在線客戶評論的出現。
網絡購物自身的缺點導致負面客戶在線評論。網絡購物再其產生的那一刻起，及伴隨著一些不可避免的缺陷，這些缺陷往往會造成顧客滿意度的降低，直接影響顧客在線客戶評論的質量。比如買家在買到不滿意的商品，進行退貨時，既要耗費時間，也要花費一定的精力和財力，這種情況下，顧客的在線評論就不會客觀公正，里面多多少少有買家的情緒在里面。
網絡購物最大的缺陷，與傳統的購物相比，網絡消費者看到的所需產品僅僅是一張或者幾張照片而已，他們只能看，不能觸摸。因此，網絡消費者買到的商品是不是與顧客的期望一樣，直接影響顧客在線評論的內容。
有效降低消費者感知風險的主要幾個方面，：第一，給消費者提供更為全面的信息，包括產品信息和大量的在線評論信息，讓消費者通過對所獲得信息的處理和比較，進而做出購買決策；第二，用企業的品牌吸引消費者。消費者會將產品品牌或生產商品牌作為判定產品質量的重要依據。他們認為，在通常情況下，知名品牌或廠商較為重視維護品牌及企業。第三，具有完備退換貨政策和服務合同的購買渠道。消費者認為完備的退換貨政策和服務合同體現了企業對于自身產品和服務的信心，從側面反映了產品的質量和價值。不僅如此，妥善解決顧客提出的退換貨問題，還有助于提高消費者的滿意度。
誠信經營，坦誠營銷。在網絡經營中最好的辦法就是采取誠信、坦誠營銷策略：不夸大其辭；不避短，不遮掩可能對消費者不利的信息；不誤導消費者，嚴格標明產品的屬性、特征。對自己高標準、嚴要求，認認真真把產品和服務做好，善待利益相關者。
提高網絡購買服務質量。服務質量是影響顧客滿意度的重要因素之一，也是影響顧客在線評論是正面的還是負面的重要指標之一。消費者在網絡購物時，即使產品質量好，如果感覺服務態度差，顧客也會給予差評，反之如果產品質量一般而服務態度好，顧客則有可能結合服務的態度和有效及時的處理而給好評，結果完全不同。因此，服務質量或者店家的服務態度是顧客在線評論的關鍵因素。
結論
關鍵詞 KNN算法；Bayes算法；組合分類器；互信息；交叉驗證
中圖分類號 O213；TP18 文獻標識碼 A
1 引 言
電子商務的異軍突起促使網購走進人們的日常生活，網購的同時，多數網民會在不受約束的情況下對相關產品發表評論，而這種隨意性往往使得這些產品評論中充斥了大量無用的、不真實的信息，這些信息就是垃圾評論.垃圾評論在一定程度上影響了評論信息的參考價值，從而誤導潛在消費者并干擾銷售商對銷售業績的評價.產品垃圾評論的識別旨在解決這一問題，將垃圾評論從評論文本中剔除，保留真實的產品評論，為用戶提供可靠的參考依據.
結合近幾年垃圾評論識別的文獻可知，垃圾評論識別的關鍵問題是文本特征的提取與分類算法的選擇.N Nitin Jamal和Bing Liu等[1]首次對垃圾評論進行了分類，很好地識別了英文領域中存在的無用評論，但由于中英文之間存在差異，往往英文領域的垃圾識別方法不能直接有效地應用到中文領域當中.游貴榮等[2]提出了中文垃圾評論的特征提取方法，邱云飛等[3]、吳敏等[4]、李霄等[5]分別從用戶行為、產品特征的顯著性檢驗以及信息的有用性角度對垃圾評論的識別進行了研究，但在分類器的選取上，上述學者均采用單一算法的分類模型，如單一的Logistic回歸算法等.大量的理論與實驗結果表明，多分類器系統不但可以提高分類的正確率，而且可以提高識別系統的泛化能力和魯棒性.與此同時所有分類器都參與集成的效果并非最好，從眾多分類器中選擇部分互補性強的分類器進行集成可以提高集成的效率并改善其效果[6].因此本文在建立文本特征表示模型的基礎上，提出了用高互補性組合分類器對評論進行識別和過濾.
2 文本特征的提取
2.1 產品評論的特點與垃圾評論的分類
為了更準確地識別垃圾評論，首先探討產品評論的特征.
通過對中文產品評論中的評論文本進行分析，總結出中文產品評論領域的特點主要體現在以下幾個方面：
1）評論文本格式自由多樣；
2）評價對象的多樣化；
3）評論內容具有近似重復性；
可分為①由不同評論者針對同一產品發表的近似重復評論；②由同一評論者針對不同產品發表的近似重復評論；③由不同評論者針對不同產品發表的近似重復評論；
4）不真實評論；
5）廣告；
6）不帶有感彩的隨機文本.
基于以上分析，將垃圾評論定義為以下5種類型：-
1）非指定產品的評論：該類評論的特點為它雖然是評論，但只對品牌和制造商，甚至是站點評論，而沒有針對當前產品本身進行評論，或者確實是對產品進行了評論，但是評錯了產品.如在蘋果手機的評論中，“買SONYZ3也不錯啊，很漂亮，旗艦機...”等
2）虛假評論：如“我這有全新的iPhone6 Plus，只要99元”等.
3）廣告評論：如“蘋果超愛大屏幕3 500元拿現貨QQ熱購122929079”
4）無意義文本：
①個人的消費經歷，如“再爛都永遠有人瘋搶，飄揚過海甚至成為一部手機，實在不懂.”②人身攻擊，如“用蘋果的都是腦殘”等，③其他無關文本，如“信號不好等”“轉給我唄？”
5）咨詢性評論：只是詢問關于產品的情況，而不是評論.如“多少錢呢？”.
2.2 特征提取與量化
為了建立產品垃圾評論識別模型，根據2.1節的分析結果，分4個模塊對產品評論文本進行特征提取與量化.
模塊一 數據的搜集
本文采用WebHarvest網絡爬蟲對京東商城和天貓商城內多個商家的iPhone 6 Plus的產品評論進行爬取，得到由兩萬條產品評論組成的數據集A0，同時對蘋果官網上關于iPhone 6 Plus的產品參數進行爬取，得到產品屬性數據集B0.
模塊二 對爬取的數據集進行預處理
1）構造用戶詞典.用戶詞典包括停用詞詞典、極性詞詞典，其中極性詞詞典主要是由HowNet極性詞加上一些評論作者常用的、和表達情感有關的網絡流行詞，及一些口語化的詞語與縮寫組成，用以表達用戶褒貶傾向和感彩.停用詞詞典由網絡上現有的停用詞詞表加上針對垃圾評論特性的停用詞組成[7-9].
2）文本分詞.中文單詞是評論信息處理的基礎，分詞工具采用中科院提供的分詞工具ICTCLAS 2015分詞系統[10]，其主要功能包括中文分詞、詞性標注，同時允許用戶向系統中導入自定義詞典以提高特定領域的分詞效果，因此，將上述用戶詞典與產品屬性數據集B0作為自定義詞典導入ICTCLAS分詞系統后，對數據集進行逐條分詞、詞性標注以及情感詞標注，得到預處理后的數據集A.
模塊三 特征的互信息檢驗
為了選取最能表達文本信息內容的特征，本文從被評論的商品、評論者、文本結構、情感傾向、主題詞五個屬性提取特征，在提取特征之前，先利用互信息說明這5個屬性對識別垃圾評論具有顯著相關性.-
互信息是2個事件集合之間的相關性，通常用來衡量某個屬性和類別之間的統計獨立關系，互信息量越大，代表特征項與類別之間的貢獻概率也越大.現對所選特征進行互信息檢驗，旨在說明所選屬性能在一定程度上反應該條評論的信息，即所選屬性項是互信息量較大的詞條，互信息（MI）定義如下
2）高互補性分類器
高互補性分類器組合的構建流程大致為：首先構造一定數量的候選分類器如Bayes分類器、KNN分類器、SVM分類器和logistics回歸分類器等，計算分類器之間的相關程度，然后根據相關系數對候選分類器進行排序，并依據可信度，選擇出對目標有較高識別率的分類器組合.
首先，驗證單一算法分類器的局限性.利用數學軟件MATLAB，對其進行基于多層BP網絡的識別模式的標記，對上述四種分類器用SPSS比較其準確率，召回率以及Fmeasure值.得表2.由表2，垃圾評論識別的準確率相對偏低，不少數量的正常評論被識別為垃圾評論；其召回率也不高，直觀來看是有些垃圾評論被判別為正常評論.可見單一分類算法的過濾效果并不理想，本質原因是分詞的不準確性使得評論文本特征有限的缺點充分暴露，以致于對結果的準確性產生很大影響，而且Bayes分類器要求各個特征項之間相互獨立，這顯然于現實不符.同時也從側面說明單一算法的分類器對數據量要求很大，需要對較為完備的訓練集特征進行學習[6].
為了更準確地進行垃圾評論識別，本文對各分類器進行組合，得到高互補性分類器.根據高互補性分類器組合理論，利用相關系數對上述4種分類器的互補性進行分析，即相關系數大的分類器組合互補性弱，相關系數小的分類器組合互補性強.
利用SPSS軟件對其進行相關分析，見表3.
由表3，相關系數的大小排序為：
SVM+Bayes>SVM+KNN>Bayes+LR> LR+KNN>LR + SVM>Bayes+KNN.
其對偶命題互補性排序為：
SVM+Bayes
LR+KNN
可見Bayes分類器和KNN分類器的相關性最低且顯著性均大于0.01，即可認為他們之間的互補性最強，存在統計學意義.而SVM分類器和Bayes分類器的相似度較高，且顯著性大于0.01，認為存在統計學意義.為了進一步驗證這4種分類器的互補性，對這6個組合進行聚類檢驗.
用SPSS軟件對其進行聚類分析，結果見表4
由上可知，互補性最強的組合分類器為Bayes+KNN分類器.
3.4 模型的交叉驗證
本文利用WebHarvest爬蟲從天貓和京東商城爬取了20 000條評論作為原始數據集A0，將構建好的用戶詞典與產品屬性數據集B0導入ICTCLAS 2015分詞系統后，得到預處理數據集A，對A中的每個數據類型進行人工標記，再隨機地將其等分成4份得到A1、A2、A3、A4.
先以數據集A1為檢驗集，A2，A3，A4為訓練集，計算模型的性能指標.首先將數據集A2，A3，A4的特征向量導入Bayes+KNN組合分類器對其進行訓練，然后將檢驗集A1的特征向量導入到已訓練好的分類器中，得出檢驗集中相應評論是非垃圾評論還是垃圾評論，最后根據分類器對每條評論判定的結果以及人工標記，計算該訓練集和檢驗集組合下，分類器的性能指標.用同樣的方法得到依次以A2、A3、A4為檢驗集的分類器的性能指標，相關結果見表5.-將上述3個評價值平均得，基于KNN算法和Bayes算法的垃圾評論識別模型的最終準確率達到75.3%，召回率為82.1%，F1值為77.5%，結果較為理想，有應用價值.
4 結束語
垃圾評論識別的關鍵問題是文本特征的提取與分類算法的選擇.本文根據中文評論的特點提取了14個特征，并利用組合分類器算法對垃圾評論進行了識別，得到了較理想的結果.通過搭建基于Hadoop的大數據平臺集群，本模型可推廣到一個基于通過海量數據集進行訓練的垃圾評論問題，從而實現此模型適用于更一般產品的垃圾評論的檢測目標.-
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在日前舉行的“新媒體與性別文化論壇”上，上海社科院文學研究所“性別與城市文化研究中心”對外首份國內“門戶網站性別議題觀測報告”。報告選取了國內新浪、網易、騰訊、搜狐、鳳凰網等排名居前的多個門戶網站進行觀測，觀測時間范圍是2011年10―11月，觀測涉及這些門戶網站的所有頻道，另對新聞頻道和女性（時尚）頻道進行了加測，共觀測報道1914條。
觀測發現，除女性、時尚、娛樂等頻道外，報道中男主角更多，尤以鳳凰網最為明顯，其中有男性主角的報道占32％，比女性主角的報道多14個百分點。報道中，男性話語被更多引述，網易和鳳凰網較明顯，更多引述男性話語的報道占36％，更多引述女性話語的近為7％。
此外，報告顯示，多數報道忽視了性別問題；多數報道加強了性別刻板印象；特別是在報道中，還存在性別歧視的報道多于提倡性別平等的報道的現象，例如搜狐1％的報道倡導性別平等，卻有15％的報道存在性別歧視。
究其原因，筆者認為有以下幾個方面：
首先，在社會的各個領域內，男性都處于主導地位，因此門戶網站所報道的新聞，不管是時政新聞還是專業領域的新聞，必然也會以男性為主導。這一方面體現在新聞內容中的主角多數為男性，另一方面則體現在男性更多地成為了發言人、評論員和專家。尤其是網易和鳳凰網，鳳凰首頁男性發言人的比例是10％，專家、評論家的比例是10％，而女性發言人的比例僅為5％，專家與評論家的比例則僅為4％。
其次，雖然目前女性網民的數量越來越多，但主要是在網購、社區、和網游當中。尤其是網購，按照DCCI互聯網數據中心的數據顯示，女人會將1/10的收入用于網購。而對于新聞報道的關注，女性仍然遠不及男性，也就是說新聞報道的受眾更多的還是男性，那么報道自然也就會“重男輕女”了。
最后，也是最為重要的因素在于大眾缺少性別意識。當然這也受社會文化的影響，無論男性和女性都很少意識到在新聞報道中出現的男女不平等的現象，致使這種現象一直延續下去。
因此，這份門戶網站性別議題觀測報告為大眾提了一個醒，更為眾多門戶網站在報道方面提出建議。研究所撰寫了《網站性別議題報道指南》，指出門戶網站在報道時，在任何情況下，女性的意見都應該被聽到。尤其在有關政治、經濟、法律、體育等領域的議題報道中，應賦予女性平等的表達權利和表達機會。此外，有關女性的報道，應充分考慮到女性所生活的政治、社會、文化的多元環境，平等對待任何背景的女性，包括種族、民族、階層、年齡、宗教、教育、性取向、婚姻狀態以及是否殘障等。上海市社科院文學研究所博士陳亞亞表示：“門戶網站在消除新媒體領域的性別歧視上發揮著重要作用，這主要表現在：門戶網站的報道容易引發公眾對性別議題的關注和討論。從而提升公眾的性別意識，促使有影響力的機構和政府采取積極行動來推進性別平等。”
關鍵詞：在線旅游評論，語義挖掘，語義關聯
1.背景
隨著互聯網的發展，推動著傳統企業與互聯網的快速融合，旅游和互聯網的結合使旅游行業逐步成為中國經濟的一大支柱性產業。隨著互聯網發展的進一步提升，游客的聲音將通過互聯網傳播的更快更遠，通過挖掘游客旅游后對景點的用戶體驗能夠了解消費者對待在線旅游景點需求的態度，進一步提升旅游相關企業的服務質量，改善旅游行業的口碑，提升旅游愛好者在線訂購意愿度。
1.1研究進展
自1999年起，攜程等OTA平臺初建，旅游也越來越受到消費者的青睞，旅游行業逐步發展壯大起來，旅游服務的同質化、消費者對旅游服務的不滿成為在線旅游行業需要解決的問題，學術界對在線旅游的研究由來以及，本文以中國知網（CNKI）數據為例，鍵入“在線旅游服務”檢索到9225條記錄，選取1999年及以后的相關文獻，由以下圖表可知，在線旅游認為學者們研究的重點。
1.2在線評論
在線評論是由購買者的使用產品或服務后的體驗、評價和意見[2]。在線評論可以快速幫助消費者了解商品信息，然而過多的在線評論可能導致消費者信息過載，難以處理影響消費者對有用信息的判斷[1]。眾多研究表明在線旅游評論對旅游行業有顯著影響，影響消費者對旅游目的地的形象感知、旅游決策行為和在線旅游的銷量[3]。消費者可以通過閱讀其他消費者旅游后所發表的評論減少風險的不確定性，制定切實可行的旅游計劃[4]，大數據時代可以對海量在線旅游進行分析，對于預測消費者行為及服務的升級有著至關重要的作用[5]。
2、研究方法
2.1研究設計
提高在線旅游消費者的意愿度是從根源上了解在線旅游消費者的需求，根據存在的矛盾點對癥下藥。本文從消費者旅游體驗出發，通過挖掘在線旅游訂購消費者購后景點體驗即消費者旅游后的在線評論，利用網絡爬蟲從攜程網站中挖掘多個景點消費者旅游后的在線評論，對數據進行預處理（剔除少于10個字，信息含量低的語句），利用ROSTCM6.0對挖掘到的信息進行分詞，形成獨立的單詞，統計詞頻，最后對生成的根據生成的共線矩陣利用Gephi0.9.2形成網絡可視化分析圖。
2.2數據收集
為了保證數據的非單一性和可靠性，保證所選取的數據具有一定的代表性，選取南京、廈門、北京等多個景點作為研究對象，避免數據的重復性或地點的單一所造成的數據的非客觀性，選擇攜程這一集旅游、酒店訂購、機票、簽證、門票和郵輪旅游等多元化產品為一身的在線平臺，使用Phthon編程語言提取其個景點的在線評論，較具有代表性。根據消費者對搜索引擎的翻頁數的使用習慣，消費者使用搜索引擎時大多只關注前5頁，以及攜程數據更新的及時性，本文選取2019年1月-2019年8月的評論數據，共提取攜程景點評論19875條，剔除其中數字過少或無意義的景點評論，剩余16784條攜程景點在線評論，共998017個字符，每條評論平均長度為59.462個字符。
2.3數據處理
從攜程收集的旅游景點的在線評論需進行數據的預處理，首先，剔除單條評論數字少于10個字和單詞語句重復提交的評論，由于評論數字過少時或重復，評論所能代表的有價值的旅游相關信息較少，故進行篩選剔除；其次，對剩余的在線評論進行整合，利用ROSTCM6.0進行所選內容的分詞處理，形成1000個詞頻大于1的獨立的單詞，將同義、重復詞語進行標記、剔除、整合，保證語義的非重復，對高頻詞語（即詞頻大于30的詞）共詞矩陣中的高頻非相關性詞語進行二次剔除，最終剩余119個高頻詞語用于后期的可視化分析；最后，對整合后的詞語使用Gephi0.9.2繪制攜程景點評論的網絡分析圖，以便直觀的觀察各詞語社區分布以及相關性與重要程度。
3、數據分析
3.1主題詞分析
主題詞對于分析語句含義具有重要性意義[6]，可以有效快速的分辨出攜程這一旅游的在線評論的社區分布，通過在線評論分詞后的詞頻統計和共線矩陣的相關性分析可知，攜程的在線旅游關鍵詞主要可以分為四大類，可概括為導游能力、酒店環境、景點環境以及行程安排，每一模塊的高頻詞匯又體現出消費者對此類旅游活動的關注點為何，詞頻越高關注度越大，通過提升這一方面的服務質量，可以迅速提升在線旅游消費者的好感度，提升攜程在線評論的好評率，從長遠看能夠為企業樹立良好的企業形象與口碑。如下圖3-1所示，高頻詞匯分類中景點環境的詞頻占比為27.03%，為四類高頻詞匯中比重最高的一大模塊，消費者對去哪里玩和旅游目的地的選擇有一定的自我選擇性。通過高頻詞景點（1915）、歷史（1027）、人文（125）、美麗（214）、漂亮（555）、景色（612）、推薦（596）、文化（984）、故事（334）這些高頻詞匯可知消費者不僅追求旅游過程中個人精神的追求，同時注重中華名族的文化傳承。導游能力的詞頻占比到了23.08%說明在線旅游訂購者較為看重在旅游過程中導游發揮的相關作用，愉快（356）、周到（105）、感謝（175）、耐心（194）、關懷（1700）、方便（1178）、值得（1013）、幽默（716）、責任（553）、經驗（302）、講解（376）、文化（984）、服務（453）、專業（253）、耐心（194）、推薦（596）此類形容詞可知旅游消費者關注旅游過程中與導游的互動活動，旅游是消費者離開忙碌生活回歸自然美景和人際交往的手段之一，導游的個人人格魅力也決定著消費者對旅游的總體感受，提升消費者對旅游中的價值感受。最后，行程安排和酒店安排的高頻詞匯的占比分別為13.46%和7.69%，從親子游（1157）、時間（1261）、排隊（425）、天氣（446）、體驗（476）、開心（484）等詞匯及詞頻可知，旅游消費者有意愿選擇主題型旅游項目，對旅游行程的時間安排較為看重，旅游需要滿足消費者基本訴求即愉悅心情；對酒店體驗而言，酒店的性價比，安全衛生是消費者關注的重點所在。
3.2語義關聯網絡結構圖
通過對ROSTCM6.0形成的共詞矩陣進行整合并調整為csv文件格式導入Gephi0.9.2中，刪除不相關的獨立節點，形成如下圖3-2所示的無向網絡圖。首先，從圖中可知，根據節點的顏色可將圖中節點劃分為四個社區，分別為導游社區、酒店社區、景點社區和行程社區，這一結論顯示基本與表3-1高頻詞匯分類的結果相一致；其次，通過可視化圖可知，每個社區分布為相互關聯的節點集中構成，如圖中導游與講解、愉快、責任、詳情此類高頻詞匯都有密切相關性，說明在線旅游訂購者對導游的個人幽默感和責任心都有一定的要求，節點的大小表示消費者對此類活動的情感認同感，節點所占面積越大說明消費者對此類活動的個人感知程度越強，在旅游購后體驗中占比越重，節點之間的連線（即兩節點的邊）的粗細各不相同，邊的寬度越大證明兩節點的相關性越強；最后，從攜程在線評論可視化圖可知，每個節點詞匯之間非簡單的一對一的關系，而是相互交錯互相影響的，旅游產業鏈中的企業通過對其中一個節點服務質量的提升，可能對其他節點產生不同程度的改變，這種改變的規律無法簡單概括，但相關服務的提升必然會導致這一社區總體占比的提升，在線旅游消費者對這一社區的認同感會得到相應的提升。
4、結論與建議
4.1結論
本文通過攜程平臺挖掘旅游消費者的在線評論，運用ROSTCM6.0對相關評論進行分詞，形成詞語間得得共詞矩陣，最后利用Gephi0.9.2生成攜程在線評論的可視化分析圖。從圖中我們可以精準的識別出在線旅游消費者關注的熱門話題，主要可以分為四大主社區，其中導游主社區與講解子社區聯系緊密，說明消費者考察導游是主要從導游個人的信息掌握程度方面進行定位，其次是其社會責任感與幽默程度；行程的社區中與其緊密聯系的子社區為規劃，說明在線旅游訂購消費者對整個旅游行程規劃是否合理清晰較為看重，同時對擁堵排隊等現象較為排斥；酒店社區中酒店的性價比是消費者的潛在關注點，酒店的位置、標準和房型反而與酒店的關聯度不高說明此類點評的針對性不強，如何提高高質量的相關評論的是酒店管理的重點；最后景點的相關節點較松散聯系度不足，但主要為關鍵詞多為對景色的描述和對文化的追求，體現出消費者對精神境界的追求。
[關鍵詞]在線評論；特征指標；購買決策；綜述
[DOI]1013939/jcnkizgsc201716014
2016年6月中國互聯網絡信息中心（以下簡稱 CNNIC）的《2015年中國網絡購物市場研究報告》中指出，在線評論成為網購用戶決策時最為關注的因素，關注度高達775%。[1]消費者會對產品性能或服務質量等方面做出評價，能夠在一定程度上幫助潛在的消費者做出更好的購買決策。在網絡購物環境下，在線評論不僅能幫助消費者更好地了解產品，同時也直接或間接影響了消費者的購買決策。基于在線評論對消費者購買決策、對企業銷售產品或服務、對平臺企業加強平臺建設等多方面的重要性，研究在線評論具有重要的實際意義和價值。
1在線評論的內涵
Chatterjee（2001）在研究消費者購買商品時是否會參考已購產品者的評論時，第一次正式地提出了“在線評論”這一概念[2]，之后關于在線評論的研究逐漸豐富起來。Bickart（2001）主要從在線評論產生的來源角度，認為在線評論可能存在于商業銷售網站、產品網站、個人主頁等網站上。[3]而Stephen（2007）[4]、Cui等（2012）[5]人則從在線評論涉及的溝通主體角度進行了闡述。Stephen（2007）認為在線評論是消費者之間依托網絡而針對某一商品或服務的相關信息進行的溝通。Cui等（2012）認為在線評論是網購消費者對產品進行口碑傳播的重要手段，是潛在消費者獲取產品信息的重要途徑。Park等（2008）從內容角度，指出在線評論是電子口碑的一種表現形式，是消M者對產品的正面或負面的評論。[6]而郭國慶等（2010）認為在線評論是由網絡購物消費者發表在互聯網上，涉及對產品或服務的滿意和抱怨，或內心對該商品的使用感覺的表達。[7]張小娟（2015）認為在線評論是消費者在網站上的，關系產品本身、賣家服務態度以及物流服務等方面做出的帶有情感傾向的評論。[8]從其價值來看，莫贊（2015）認為通過在線評論信息，消費者能根據他人的評價推斷商品的質量，降低購買風險。[9]
綜上所述，現有研究主要集中在在線評論的內容上，針對在線評論傳遞的信息涉及哪些方面展開研究。在在線評論信息涉及的溝通主體上，更側重于消費者單向地對購買產品的信息的評價，消費者之間、消費者與商家之間的互動或雙向的溝通研究較少。同時，對于在線評論的價值的挖掘還不夠，還沒有充分發揮這一信息資源的重要商業價值。
2在線評論特征指標及其對消費者購物決策影響的研究
評論數量是研究在線評論的一個重要特征指標，許多專家學者都比較關注在線評論對消費者購買決策影響以及銷量影響研究。鄭小平（2008）研究發現評論的數量越多，對消費者購買決策影響越大[10]，俞明南等（2014）的研究也得出在線評論數量對消費者者的購買決策產生重要影響的結論。[11]評論時效性是評論發表的時間和消費者查看評論的時間之間的差距。Hu（2008）研究發現，隨著時間的流逝，在線評論對消費者購買決策的作用呈遞減趨勢。[12]孫文俊（2011）等學者也認為時效性越強對消費者的影響越大。[13]而于麗萍等（2014）的研究卻指出評論的時效性對潛在消費者的購買意愿影響不顯著。[14]隨著時間的累積，較新的評論更容易被消費者注意，而時間較長的評論也可以對消費者發揮一定的參考價值，所以差別并不是很大。在線評論內容方面，李宏等（2011）研究發現負面在線評論對消費者做出購買選擇具有顯著影響。[15]寧連舉和孫韓（2014）建立了在線負面評論與網絡消費者購買意愿的關系模型，并得出在線負面評論數量、負面程度、內容等都對消費者的購買意愿有負向影響[16]的結論。相比正向評論，消費者更容易相信負面評論的真實性，因此，負面評論更容易使消費者改變購買意愿。在線評論中可能存在一些無效甚至惡意的評論，對消費者決策產生一定負面影響，因而，在線評論的有用性越來越受到關注。郝媛媛（2010）等人從文本特征出發探討在線評論有用性影響因素，研究發現有正負情感的在線評論的有用性較大。[17]胡學鋼（2016）等人研究證實，發評者屬性以及店鋪屬性都會對評論有用性產生較大影響。[18]Mudambi（2010）則通過研究亞馬遜的在線評論體系，指出在線評論對消費者購買決策和最終達成交易的有用性。[19]評論評分對消費者購買決策的影響方面，Nan和Paul等（2006）研究認為消費者發表的評論存在一定的主觀性，因此評論可能會產生誤導，他通過分析亞馬遜網站上產品在線評論的分布，發現評論的平均得分不一定能夠真實反映產品的質量。[20]普遍的五星好評可能其真實度反而會大打折扣，反而四星三星的評分相對可信度更高一些。
綜上所述，現有研究關于在線評論的特征指標相對集中于評論數量、評論極性、評論分值、評論時效性、評論有效性等方面，對于在線評論內容的關注度、深入挖掘程度還不高，這與在線評論指標的衡量工具或方法有較大關系，容易量化的指標如評論數量、評論的分值、評論的時效性等相關研究成果較多。但同時，對于在線評論特征指標對消費者購物決策到底產生怎樣的影響方面，尚未形成共識，還有待于進一步研究。
3在線評論對企業經營活動的影響研究
消費心理學研究表明，消費者是帶著主觀情感色彩進行在線評論的，其內容可以大大觸發潛在顧客的心理訴求，進而影響其購買決策。Trusov（2009）等研究表明在線評論對消費者而言具有更大的說服性，相比其他的營銷手段而言，會給企業帶來更多的忠誠顧客。Chevaliar（2006）等研究發現評論數量與圖書銷量呈顯著正相關關系。[21]劉順利（2013）通過實證研究分析了在線評論對產品銷量的影響，并建議企業管理者主動對在線評論進行有效的引導和管理，從而提高銷量。[22]企業若想提高銷售量，就必須重視在線評論的重要性。
因此，企業的經營活動要與在線評論緊密結合起來。現有研究是關于企業如何應用在線評論信息，不斷調整自己經營策略的相關研究成果。
4在線評論現有研究不足及未來展望
綜上所述，現有研究在在線評論內容的挖掘上，在在線評論信息不同主體的溝通互動方面，在在線評論特征指標的選取以及在在線評論指標對消費者購物決策影響方面，在線評論對企業經營活動的影響、在線評論價值的挖掘等方面都有待更深入地研究。
（1）在在線評論內容的挖掘上，運用文本分析工具方法、運用大數據分析方法深入挖掘在線評論內容信息，細分內容指標，有待開展深入研究。
（2）在在線評論信息涉及的不同主體間的溝通上，關注消費者之間的互動、關注消費者與商家之間的互動，并研究這些互動對消費者購物決策、對企業經營活動的影響的研究，有待進一步深入。
（3）在在線評論指標對消費者購物決策影響方面，在線評論指標體系的研究有待進一步完善。對于在線評論特征指標對消費者購物決策到底產生怎樣的影響方面，尚未形成共識，還有待于進一步研究。同時針對不同的產品或服務在線評論指標的選擇是否存在差異？這些指標對不同的購物群體的影響是否相同等方面的問題，都有待做細化的深入的研究。
（4）在在線評論對企業經營活動的影響以及在線評論價值的挖掘方面，現有研究關于企業如何應用在線評論，不斷調整自己經營策略，相關研究成果都有待豐富和發展。同時，基于目前購物網站上出現的虛假評論，相關的分析工具尚不齊全，有待進一步研究和探討。
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關鍵詞：消費者；網絡購物；購買決策；因子分析法
一、引言
隨著我國經濟快速發展，網絡經濟日益成熟，在2015年6月中國互聯網信息中心的2014年網絡購物市場研究報告中網絡零售交易額達到了2.79萬億元，同比增長49.7%。這使得網絡經濟環境下，網上購物逐步成為人們的主要消費方式之一。而對消費者購物決策影響因素的研究也日趨增加，其中 Alexandru M. Degeratu（2000）等人研究發現當網絡商品提供的信息較少時品牌對消費者的購買決策具有更為重要的影響，而在網絡情境中價格敏感度會更高，商品的感官屬性對消費者的購買決策影響較低。而臺灣學者 Ming-HuiHuang（2003）研究了網絡信息的復雜性和新穎性對消費者網上購物的影響，其結論是：信息的新穎性對改變消費者態度和吸引消費者有正效應作用，而信息的復雜性則有負效應作用。以往學者注重對消費者購買行為的特定方面的影響，大多從理論角度出發，來分析影響消費者購買行為的因素。本文通過在天貓網中隨機收集了50個的普洱茶銷售信息，利用因子分析法建立評價模型，來分析研究哪些因素會對消費者在網購過程中購買決策產生影響，最終得出結論，以便于為消費者購買決策提供參考。本文從以下幾個方面進行分析：第二部分介紹了本研究樣本的數據來源及研究變量的選擇；第三部分對數據結果進行分析；第四部分得出結論并進行總結。
二、研究的數據來源與變量選取
（一）數據來源
進入21世紀，中國已成為世界茶產量第一大國、茶出口第三大國，國內外市場需求穩定增長。而茶作為世界三大飲料之一，已經為多數中國人所接受和喜愛，茶已成為社會生活中不可缺少的健康飲品。特此本文選擇普洱茶為研究對象，隨機收集了在默認的綜合排序下的50個天貓中普洱茶銷售信息，由于普洱茶在天貓中有21535件相關商品，在排除了一些異常值后，得到了50個店鋪關于普洱茶的銷售信息作為數據來源。
（二）變量選取
由于在天貓商城中呈現的商品種類繁多且信息齊全，如商品價格、銷售量、運輸費、商品收藏量、商品庫存、評價等。使得消費者在商城上的可選擇性、可比較性的難度增加，篩選有用信息則成為消費者購物決策的重要方式。本文將可能對消費者網上購物決策產生影響的因素盡量考慮在內，然后結合本研究的樣本和數據來源逐一進行排除，以便選取最能夠體現本研究的變量。在數據獲取過程中發現大部分商品均免郵，賣家已將郵費包含于價格之中，因此可將普洱茶運費排除；在普洱茶購買頁面呈現的信息中如信用、開店時間等，由于店鋪與店鋪之間并無太大差異，因此將賣家的信息剔除；由于普洱茶具有可保存性，因此不考慮商家庫存的影響；此外支付方式和服務條款在不同網絡商店中都存在且沒有太大差異也一并排除。
在合理排除以上信息的基礎上，由于天貓網提供最近一個月的成交記錄，因此本文仍以一個月作為研究模型，初步選取了商品的價格、商品收藏數、月銷量、評分次數、差評次數、中評次數、好評次數、評價分數、促銷情況、追加評論數等作為變量。其中價格為普洱茶的直接定價數值；月銷量為該普洱茶在一個月內的銷售量；收藏數為這款普洱茶消費者收藏的數量；評分次數為消費者為普洱茶打分的次數；差評次數選取買家所給1～5分中1分的次數；中評數選取買家所給1～5分中3分的次數；好評數選取買家所給分值1～5分中5分的次數；追加評論數為買家再次評論的次數；評價分數則為買家給出的寶貝是否符合描述的分數，按1～5分計算；促銷根據是否有促銷情況作為依據，有降價促銷則值為1，反之為0。
三、研究結果與分析
1.數據檢驗。運用SPSS統計軟件中的KMO檢驗和Bartlett球形檢驗的檢驗方法對數據的效度進行檢驗，以此來判斷數據是否適合用于分析。一般要求，KMO值大于0.7才能進行因子分析。或者Bartlett球形檢驗能夠通過顯著性水平檢驗，從而說明適合做因子分析。從表1可以看出，KMO值=0.770且P=0，所以本文的變量適合做因子分析。
2.因子分析。本文使用SPSS22. 0 統計軟件對該指標體系及數據進行了因子分析處理。
第一步：指標的定義X1 ―價格；X2 ―月銷量；X3―收藏量；X4―店鋪關注量；X5―評分；X6―評分次數；X7―好評次數；X8―中評次數；X9―差評次數；X10―評價次數；X11―追加評價數；X12―促銷（是否促銷，是1否0）。
第二步：利用軟件計算相關矩陣；求出相關矩陣特征值如表2。
第三步：按照特征根大于1的要求選取公因子。而在本研究中有四個滿足條件的特征值，它們對樣本方差的累計貢獻率達到了85.380%，能夠代表了大部分樣本的信息。
3.提取公共因子。根據方差最大化進行旋轉， 在旋轉后的因子載荷矩陣中的元素從大到小排序，根據元素在公因子中所占的比重大小提取得到四個公共因子。
根據表3，可以看出公共因子F1在X6（評分數），X7（好評次數），X8（中評次數），X9（差評次數）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶賣家得分滿意度因子；公因子F2在X3（收藏）X10（評價次數）X11（追加評論）上載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶買家評價滿意度因子；公因子F3在X4（店鋪關注）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶買家關注度因子；公因子F4在X1（價格）上的載荷比較大，該因子可以稱為普洱茶價格滿意度因子。
4.因子得分函數分析。根據表3的因子旋轉載荷和表4的得分系數矩陣可知4個因子得分函數：
F1=0.008X1+0.108X2-0.099X3+0.037X4-0.106X5+0.238X6+0.237X7+0.24X8+0.238X9-0.063X10-O.08X11-0.046X12；
F2=-0.068X1-0.009X2+0.362X3+0.13X4-0.028X5-0.059X6-0.059X7-0.068X8-0.079X9+0.338X10+0.354X11-0.042X12；
F3=0.455X1-0.384X2+0.093X3+0.599X4-0.111X5+0.043X6+0.039X7-0.005X8-0.04X9+0.096X10+0.101X11-0.001X12；
F4=0.516X1+0.041X2+0.042X3-0.167X4+0.404X5+0.007X6+0.009X7+0.049X8+0.085X9+0.049X10-0.088X11-0.659X12；
分析第一主因子的得分系數可知，店鋪收藏量、評分、評價次數、追加評論、促銷為負數，其余因子的系數為正數。這證明了店鋪評價次數、追加評論、收藏量、評分、和促銷相關協調，商家開展促銷活動，通過宣傳促銷商品來吸引消費者瀏覽網頁，增加收藏量。因此當第一主因子的得分越低，店鋪收藏量、評分、評價次數、追加評論、促銷相關協調，反之當得分越高，其余因子相關協調對消費者購買決策有較大影響作用。
分析第二主因子的得分系數可知，收藏量、評價次數、關注量、追加評論的系數為正數，其余8因子為負數。所以當第二主因子得分越高，證明收藏量、評價次數、關注量、追加評論為相互作用且影響較大，反之當其得分越低則證明另外8個因子為相互作用且影響較大，此時賣家應提高商品的收藏量和關注量，從而促進商品的銷售。
分析第三主因子的得分系數可知，中評次數、差評次數、評分、促銷情況、月銷量系數為負，其余因子的系數為正數。這可以看出，中評次數、差評次數、月銷量、評分、促銷情況為相互協調，此時賣家應關注中差評出現的原因，了解并及時擬定讓消費者滿意的補救方案。
分析第四主因子的得分系數可知，促銷、追加評論、關注量的系數為負數，其余因子的系數為正數。說明當第四主因子的得分越低時，關注量、追加評論、促銷為相互作用且影響較大，反之得分越高則證明另外9個因子為相互作用且對消費者購買決策影響較大。
四、結論
本文以普洱茶購買為例，通過在天貓網搜集默認綜合排序下前50的普洱茶銷售信息，建立了評價模型，對天貓中普洱茶商品呈現的價格、銷量、評價等信息進行了實證分析，具體分析了在網絡購物中哪些信息因素會對消費者網購決策產生影響。
結合因子分析法在進行消費者網上購物決策影響因素研究方面不僅僅避免了單指標評價的片面性，而且還克服了主觀判斷法中賦權重有較大偏差的缺點，同時還能應用統計分析軟件方便有效的計算出結果，有很好的應用價值。
根據數據研究分析看，本文首先利用累積方差貢獻率提取出四個主因子，并通過旋轉后的因子載荷矩陣對四個主因子命名。其次，文章利用因子得分矩陣求出4個因子得分函數，并通過得分函數簡單分析了各個因子與主因子之間的關系和影響。最后得出結論，消費者在網上購買商品時影響購買決策的主要因素是商品價格滿意度、商品的買家關注度、商品的買家評價滿意度、商品賣家得分滿意度四個方面，四個因素相互協同且影響著消費者網上購買決策。
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天貓雙十一自2009年以來就被認為是中國電子商務行業的年度盛事。2013年天貓雙十一銷售額高達350億，深圳佐卡伊電子商務有限公司在這次的雙十一以5000萬訂單金額穩居珠寶類目第一名。一位浙江女子花了2050萬網購了佐卡伊13.33克拉的“北斗星”鉆戒，被眾多網友戲稱為“真土豪”，再次刷新網購鉆石單筆交易記錄。
據珠寶行業專家介紹，通常類似這種稀世大鉆，一般都是出現在頂級拍賣會上和珍藏圈子里，只有少部分人士能夠知道消息和得到邀請進行鑒賞。一些電商觀察評論家甚至認為，此次，佐卡伊在天貓雙十一平臺發售這樣一枚全頂級的稀世大鉆，本身就是大膽創新之舉。如今，它的售出更是意義重大，極大的展示了互聯網的力量，是互聯網上一次承前啟后的理程碑性質的事件，打破了大克拉稀世奢品珍藏只能在私密社交圈、拍賣會上才能一堵真容的局面，開創了互聯網網購奢品的新紀元，為廣大用戶提供了網購奢侈品的真實案例和榜樣。同時，它的售出和電子商務在中國的迅猛發展日趨成熟也密不可分。
TOP2:小米手機：把新營銷當做戰略，做服務，漲粉絲
米式營銷上有三板斧。
第一板斧是把新營銷當做戰略。不是試驗田，而是主戰場。因為沒有預算，只能選擇社會化營銷的手段。很幸運的是，小米碰上了一個大的順風車，2010年正好是微博大爆發的時候，小米迅速抓住了這個機會，并變成品牌的主戰略。從小米網的組織架構上，你能看到這種戰略聚焦，小米網的新媒體團隊有近百人，小米論壇30人，微博30人，微信10人，百度、QQ空間等10人。
第二板斧是做服務。客服不是擋箭牌，客服就是營銷。小米論壇是這種服務戰略的大本營，微博、微信等都有客服的職能。小米在微博客服上有個規定：15分鐘快速響應。為此，還專門開發了一個客服平臺做專門的處理。特別是微博上，不管是用戶的建議還是吐槽，很快就有小米的人員進行回復和解答，很多用戶倍感驚訝。
第三板斧是漲粉絲。微博營銷千絲萬縷，最關鍵的抓手就是粉絲。小米漲粉絲的秘密武器就是事件營銷。小米在微博上做的第一個事件營銷是“我是手機控”，從雷軍開始，發動手機控曬出自己玩過的手機，大概吸引了80萬人參與。轉發量最高的是“新浪微博開賣小米手機2”，也是新浪微博2012最高轉發記錄保持者，轉發265萬次，漲粉絲37萬。
TOP3:褚橙變身“勵志橙”
2012年褚橙創造了銷售200噸的奇跡后，褚時健授權電商平臺本來生活網把2013年的褚橙銷往全國。
