1、1旅游电商平台在线评论的可信度研究摘 要随着在线旅游产品销量的快速增长，大量在线评论信息也随之生成。文章基于可信度相关理论，探究旅游产品在线评论可信度影响因素及其形成过程。通过实证调查，借助 SEM 模型剖析了旅游产品在线评论可信度的形成阶段，进一步完善了在线评论可信度的形成链条，将已有过程的“刺激-感知”改进为“固有感知-刺激-新感知” 。其中，评论接受者对在线评论可信度的感知分为两个阶段固有可信度和最终可信度。在线评论的发布渠道（网站评价） 、评论接受者的自身因素（信任倾向、网上购物经验和评论态度）主要作用于第一阶段，在线评论本身（方向、类型） 、评论发布者（相似性、专业性、利他性）主要作
2、用于第二阶段。另外，文章将在线评论可信度的概念引入旅游产品中，充实了旅游产品的研究内容，进一步挖掘在线评论的现实意义，对旅游电子商务网站及商家筛选和利用在线评论具有启示作用。 关键词在线评论；可信度；旅游产品；电商平台 中图分类号F59 文献标识码A 文章编号1002-5006（2016）11-0074-11 Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.11.013 引言 互联网普及率的不断提升，使得旅游电子商务平台成为旅游产品营2销和销售的重要渠道。阿里旅行、携程网、去哪儿等旅游电商通过 APP等将 PC 端的业务扩展到移动端，消费者可便捷地在线购买旅游产品，并在消
3、费后对产品或服务进行评价，成为之后消费者购买产品的重要依据。因此，评论的商业价值被更多的商家重视，但是一些商家利用虚假评论获取不当利益，致使虚假评论逐渐增多。潜在消费者在购物前易受他人评价影响1，CNNIC 的一项调查显示，85%的网购者会浏览商品的所有评价2。但由于评论鱼龙混杂，因此需要进一步研究在线评论的可信度，为消费者提供购物参考。 在线评论是真实消费者对电商平台已购买的产品或服务发表体验和使用感受的评论信息3。对于有经验的消费者，购物前对在线评论的可信度存在预期，即固有感知。而当其浏览评论后，可信度会发生变化，逐渐形成最终感知。消费者究竟会通过哪些因素来影响其对于在线评论的固有感知，又
4、是因为哪些因素促成其对于在线评论可信度的最终感知，这两者之间的关系和变化值得探讨。 目前，在线商品评论可信度的研究较少，以旅游产品为研究对象的研究更是少之又少。许多学者围绕在线评论对消费者购买决策的影响做了大量的工作，却往往忽视了对在线评论可信度的探讨。为了进一步探究在线评论可信度的形成阶段及影响因素，规范旅游产品网购评论体系，本文围绕在线评论可信度提出以下几个问题：（1）消费者在线评论可信度的形成过程是从无到有的变化过程，还是由有而变的过程？这个过程应该被分为几个阶段？（2）各个相关因素在哪个阶段产生作用？（3）这些影响因素的作用方向和程度是怎样的？根据这些问题，文章基于在3线评论接受者视角
5、，遵循在线评论“发布者内容本身传播媒介接受者”的传播路径，研究在线评论接受者对在线评论可信度的形成过程和作用机制。 1 文献回顾与理论 信息可信度的研究由来已久，其中，可信度的比较研究最为活跃，例如比较不同来源、不同渠道、不同信息类型的可信度。来源可信度的研究可追溯到 20 世纪 50 年代，耶鲁大学心理学系教授 Hovland 和 Janis围绕“沟通和态度改变”首次提出了“来源可信度”的概念4。 “来源可信度”是指信源被受众认为值得信赖和能够胜任的程度，并根据 S-M-C-R（即来源信息渠道受众）传播过程的基本线形模式，得到两个重要测量维度：专业性（expertness）和可信赖性（tru
6、stworthiness）5。尽管 Hovland 等在研究中，没有将“来源”界定清晰，但他们认为信息的影响力很可能也取决于其传播所经过的特定渠道5。在研究传播渠道对信息可信度影响方面，Burgoon 等通过对本地报纸形象的维度探讨，发现能力/信任、人情味/监督、偏见/煽情 3 个主要维度6。Salwen 对报纸信息的可信度进行分析，总结了 4 个测量维度：真实性（trustworthiness） 、专业性（expertise） 、清晰性（clarity）和客观性（objectivity）7。Rosenthal 首次将“信息可信度”与“来源可信度”区别开来8。 在线评论（online revi
7、ews）是由购买过或体验过产品的消费者创造的与该产品相关的评价信息9。在线评论提供了先前消费者的购物经验，包括对产品和服务的赞许、抱怨，或个人的购买和使用感受，可以4帮助网络用户多方面了解产品信息10，从而帮助潜在消费者做出购买决策9，研究表明，消费者在消费决策时具有大众意愿顺应性，他们通常会先观察他人的行为之后再做决定11。林宗涌对不同类型网站上评论的可信度进行比较分析，发现不同类型网站的可信度存在差别12。但是，这种比较性的研究不能对各类网站的评论可信度影响做出清晰解释，因此还需要分别对各类网站展开研究，特别是针对评论可信度较低的网站。 现阶段，很多学者利用数据挖掘技术来研究在线评论的可信
8、度。例如，崔海霞从评论、评论人两个维度，分析产品评论可信度的影响因素，研究发现评论的等级、长度、回复人数、评价人数都会影响评论的可信度3。孟幻基于消费者的角度，发现评论的正负情感倾向和评论内容主客观倾向对旅店在线评论的可信度存在影响13。刘逶迤从内容特征和结构特征两方面来研究商品评论信息可信度特征14。龚思兰等以大学生群体为调查样本，认为评论信息的详细度、情感倾向的客观性、发布者的匿名性、信息发布的及时性、其他评论阅读者的认同度等因素都会正向影响评论信息的可信度15。从以上分析可以看出，数据挖掘有利于在线评论的客观属性的挖掘，而忽略了接受者自身因素的影响作用。并且，使用网站挖掘数据的前提是认为
9、网站没有数据作假行为。 由此可见，可信度研究模型范式多样、测量维度各不相同。因此，构建总体性的框架结构是需要加强的研究方向。尽管关于在线评论的研究较多，但是针对旅游产品而展开的研究并不多见，这与旅游电子商务的发展极不协调。反观现有的研究方法，主要集中于两类：一是预先不给实5验对象，直接调查消费者对信源、媒介、信息的可信度，可以视为固有可信度；二是单次实验刺激型，可视为最终可信度。那么在单次刺激前，受众是否具有固有可信度是一个值得思考的问题。通过单次刺激，受众的可信度会怎样变化？如果受众通过单次刺激，可信度有提升，在实践中是具有意义的。本研究基于以上问题，将可信度的形成分解为“固有可信度形成阶段
10、”和“最终可信度形成阶段” ，分别对这两个阶段的影响因素进行分析，来研究可信度的形成 机制。 2 研究假设与模型 2.1 在线评论发布渠道对固有可信度的影响 网站评价（website evaluation）是指消费者根据过往经验对网站的总体性认识。林巧认为网站的品牌和声誉、已有访问者反馈的信息等都让消费者对网站的评价产生影响16。Hovland 和 Weiss 通过研究发现，高可信度的信息源发布的广告或者宣传信息更容易改变人们原有的态度，从而促使他们购买高可信度信息源的产品或服务17。可见，在线评论的发布渠道是消费者进行可信度感知的背景和载体，网站评价会影响消费者的固有可信度。因此，提出假设如
11、下： H1：网站评价对在线评论的固有可信度产生正向影响 2.2 在线评论接受者对固有可信度的影响 个人信任倾向（disposition to trust）是指个体通常愿意相信他人的程度18。Chatterjee 认为电子口碑的效应取决于消费者对于口碑信息的接受程度，消费者接受口碑信息的信心愈强，则此类感受愈有可能主宰消费者对于口碑信息的解释和使用，进而影响消费者的态度与行6为19。消费者在过去或多或少对在线评论有一定的认知，这种认知随着相关经验的累积逐步加深，信任倾向越强的消费者越容易相信在线评论。基于此，本文提出研究假设： H2：信任倾向正向影响在线评论固有可信度 网购经验（experien
12、ce of online shopping）是指消费者通过网上购物经历或他人经历累积形成的经验性总结。Doney 和 Cannon 认为网络交易经验丰富的顾客更愿意选择固定交易的商家进行交 易20。Flanagin 与 Metzger 认为消费者的网络经验与可信度感知呈现出正相关的关系21。因此，提出假设如下： H3：网上购物经验越丰富，对购物网站的评价越高 评论态度（attitude of reviews）是指消费者对评论的重视程度和利用水平。在线评论受到越来越多人的重视，但其重视程度仍然存在巨大差异。这种差异受到不同个体的认真程度、经济水平以及产品的涉入水平等因素的影响22。消费者的时间越
13、充足、越有耐心，对在线评论的倚重程度越高，越愿意认真阅读评论并相信评论的信息23。相应地，消费者越重视在线评论越明白该评论对于店铺评级以及后续消费者参考意见时的重要性，所以当商品符合预期或超过预期时都会给出较高评价。基于此，本文提出研究假设： H4：消费者越重视在线评论，对网站的评价越高 2.3 在线评论信息本身对最终可信度的影响 在线评论类型（type of reviews）是指根据在线评论的客观、全面程度等属性将其划分为属性评价型评论和简单推荐型评论9。本文沿用7Park 和 Lee 对两种评论类型的定义：属性评价型评论主要是与产品自身属性相关的信息，是先前消费者基于产品特定属性、性能发表
14、的理性、客观且具体的评论；简单推荐型评论体现出过去消费者对产品印象的情感信息，反映出用户感性且缺少实质论点支撑的评论，评论意图为推荐或不推荐消费者购买产品24。相较于简单推荐型评论的主观、缺乏论据，属性评价型评论围绕产品和服务展开，论点清晰、明确，更容易让潜在消费者感觉评论者经验丰富，从而认为评论者专业性更高。而Hovland 等也认为专业性高的传播者更容易改变接受者的态度，信息发布者往往被期望具有说服力5。评论者专业性（speciality）是指信息接受者认为信息发布者拥有的相关知识和经验，以及能够提供正确信息、表现出专业行为的能力25。相似性（similarity）是指信息发布者和接受者在
15、价值观、所属群体、人格特征方面的共性7。利他性（altruism）是指评论发布者的发布动机是出于为他人提供无私的帮助和指导，而非贪图个人私利17。严建援展开了线上评论内容实质有效性的影响因素的讨论，研究结果表明，评论的有效性与用户的客观评价深度存在密切联系，即客观评价越深越有实质效用26。基于以上论述，本文提出以下假设： H5a：消费者感知到的属性评价型评论的相似性低于简单推荐型 H5b：消费者感知到的属性评价型评论的专业性高于简单推荐型 H5c：消费者感知到的属性评价型评论的利他性高于简单推荐型 在线评论方向（reviews valence）指评论呈现出对产品的褒贬程度和情感极性方向。学者多
16、将在线评论分为两类（正面评论、负面评论）8或者 3 类（正面评论、中性评论、负面评论）22。就本文的研究载体“淘宝网”整体情况而言，好评往往远远多于中评和差评，主要有两方面的原因：一方面，由于淘宝网的评价系统设置了自动好评的计分方法，如果消费者没有及时进行评价，系统就会默认好评；另一方面，个别商家采取一些极端办法，骚扰给出差评的用户。Ghose 和 Ipeirotis 通过研究表明关于中性评论的感知有用性低于正面评论27。但是，网购经历越丰富的消费者，对网购的了解程度越深刻，评论也越专业。他们对网购的预期和实际情况差异不大，不容易买到不满意的产品，因此评价多为正面评价。消费者发布正面评论，大都
17、出于为商家积累口碑，是利他行为的体现；而发布负面评论，大都为宣泄自己的不满情绪，是一种利己行为的表现28。基于以上论述，本文提出以下假设： H6a：在线评论越正面，会使消费者感知到的相似性越高 H6b：在线评论越正面，会使消费者感知到的专业性越高 H6c：在线评论越正面，会使消费者感知到的利他性越高 2.4 在线评论发布者对最终可信度的影响 Mitchell 和 Dacin 认为专业性高的人更易于做出购买决策，并在消费中发掘更多的信息提供给潜在消费者29。包敦安在研究第三方评论平台的可信度影响因素时，发现较之级别低的发帖者的信息，消费者更容易信任那些具有高等级的发帖者30。Brock 通过比较
18、商品的品质和价格，实验发现相似性大大高于专业性，消费者更注重性价比而不单单考虑质量31。Bickart 和 Schindler 认为潜在购买者对在线评论发布者的意图归因会影响其对电子口碑的信任程度32。如果在评论接受者看来，9发布者传播信息是另有目的，会影响其对信息的相信程度。基于前文分析，提出本文假设： H7：消费者感知到在线评论的专业性越高，其最终可信度越高 H8：消费者感知到在线评论的相似性越高，其最终可信度越高 H9：消费者感知到在线评论的利他性越高，其最终可信度越高 2.5 固有可信度对最终可信度的影响 固有可信度（original credibility）是消费者通过以往购物体验，
19、所形成的对在线评论可信度的一般认知，即还未浏览欲购买产品的在线评论，而仅仅依据过往生活及购物经验在脑海中形成的对在线评论原始的、固有可信度认知。最终可信度（final credibility）是以固有可信度为起点，在受到在线评论刺激后得到的在线评论可信度认知。可以说，固有可信度是经验性认知，最终可信度是一次性的认知，在线评论作为刺激物实现了在线评论固有可信度到最终可信度的转变。消费者根据先前成功的经验会形成对在线评论可信度的固有水平，在再次受到在线评论刺激后，这个可信度水平会受到外部刺激即在线评论的影响。基于此，本文提出如下 假设： H10：在线评论固有可信度正向影响最终可信度 综上，本文的研
20、究假设如图 1 所示。 3 研究方法 3.1 研究设计 为比较被试者受到外部（旅游产品在线评论）刺激后的变化情况，本研究将问卷设计分为两个部分。前半部分没有情景刺激，后半部分则10经过情景刺激后进行测量。 问卷前半部分主要对消费者固有感知形成过程各变量进行测试，包括 4 个自变量（信任倾向、网购经验、评论态度、网站评价）和一个因变量（固有可信度） 。问卷后半部分实验研究方法计划采用 23 的被试间（between-subjects design）因子实验。进行在线评论方向 3（正向、中性、负向）在线评论类型 2（属性评价型、简单推荐型）的 6 组组合实验。 3.1.1 研究变量的测量 本研究的
21、量表制定主要以现有成熟量表为基础，再根据本研究进行适当修改。本文的考察对象是旅游产品在线评论的可信度，属于信息视角的研究。对于评论固有可信度（original credibility）和评论最终可信度（final credibility） ，本文借鉴 Meyer33和艾青34开发的量表。对于在线评论类型，借鉴 Park 和 Lee 对评论类型的分类和定义24，将在线评论类型分为包含属性评价型和简单推荐型两种。在孙春华问项的基础上35，对在线评论类型的问项适当修改，从理由充分性、属性全面性、体验情景还原和客观程度 4 个方面对在线评论的类型进行测量。在线评论方向的问项在参考 Park 等研究的基础上进行了修改9。信任倾向的问项设置主要参考 Smith 的研究36。网站评价主要参考陈蓓蕾、Elissar 等的研究37-38，结合本文的情况进行筛选，选择行业领先性、保障性和受欢迎程度对网站评价变量进行测量。对于网购经验，本研究主要借鉴了 Pavlou 和 Geffen 的量表39。评论态度参考 Park 等的研究9，相似性对 Wangenheim 和 Tomas 的研究40进行适当修正。专业性
