〔摘 要〕消費者如何選擇有可信度的電子商務網站進行交易,是影響整個電子商務發展的關鍵問題。由于消費者能力的局限性,那么如何正確的評價電子商務網站的可信程度就成了中立的第三方機構的責任。本文基于第三方的視角,構建了電子商務網站的可信度評價指標體系及評價因素集,并建立了灰色關聯可信度評估模型,以圖對電子商務網站可信度的綜合評估提供一個方法。
〔關鍵詞〕網絡信任;灰色關聯;可信程度指標
〔中圖分類號〕F713.36 〔文獻標識碼〕B 〔文章編號〕1008-0821(2009)05-0210-03
Estimation Model of Credible Degree of E-Commerce
Web-site Based on View of the Third-PartyPan Yong
(School of Information,Henan Institute of Finance and Economics,Zhengzhou 450002,China)
〔Abstract〕How to choose a trustworthy e-commerce Web site is the key for the consumers,which would affect the development of e-commerce industry.Because of the limitations of the consumers ability,seeking for the proper evaluation of the credibility for the e-commerce site has become a responsibility of the neutral third party.Based on the third-party,the paper set up an index system of credible degree and evaluation factors set.This paper adopted gray correlation estimate model in order to judge the credit of the e-commerce website.
〔Keywords〕e-trust;gray correlation;index of credible degree
缺乏信任是影響我國電子商務潛力發揮的主要障礙之一。根據中國互聯網絡信息中心2007年5月發布的《第十六次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示[4],中國網民中選擇購物作為主要目的并實施交易的網民的比例僅占總上網人數22.1%,而美國2006年8月網上購物的比例則已經達到了71%。它顯然與我國互聯網行業的快速發展是不相符的。根據該中心2006年對中國三大城市北京、上海、廣州的調查顯示,認為“網上購物最讓人不放心的”是“商品品質”的人數比例依次是66.5%(北京)、63. 1%(上海)、62.6%(廣州)。認為“網上購物最讓人不放心的”是“賣家誠信”的比例依次是34.2%(北京)、34.2%(上海)、33.6(廣州)。另外,在中國質量萬里行促進會公布的2005年我國十大投訴熱點中,網絡產品質量問題已經成為繼食品、汽車、家電、旅游之后的第五大投訴熱點[5]。因此,網絡消費者如何選擇有可信度的電子商務網站進行交易,是影響整個電子商務發展的關鍵問題。
由于消費者能力的局限性,他們不可能很好的評價出電子商務網站的可信程度,而電子商務商家會處于自己的利益考慮而夸大自己的可信程度,那么如何正確的評價電子商務網站的可信程度就成了中立的第三方機構的責任。本文將就電子商務網站可信程度指標體系的構建及其評價模型進行研究。電子商務網站可信程度評估是一個信息不完全的復雜多因素綜合決策問題,適合于運用灰色系統理論進行信息處理[1]。本文將構建灰色關聯可信程度評估模型,以有效地解決對電子商務網站可信程度評估問題。
1 電子商務網站可信程度評價指標
1.1 評估指標體系設計的基本原則
電子商務網站的可信程度指標體系的設計符合以下的原則:
1.1.1 科學性原則
評估指標體系的設計必須建立在科學分析的基礎上,內容全面又體現重點,注重指標整體的系統性。
1.1.2 可行性原則
各個評估指標必須簡單規范,在實際使用中易于實現與掌握。
1.1.3 客觀性原則
設立的評估指標應該盡量能通過客觀事實反映出來,減少不必要的主觀因素造成的負面影響。
1.1.4 可比性原則
評估指標體系的設計應該能夠使不同的風險企業之間具有可比性。
1.2 電子商務網站可信程度的評估指標內容
本文從我國國情出發,對影響電子商務網站的各因素進行系統分析和合理整合,根據各因素間的隸屬關系,試圖建立網站技術,電子商務企業特征,交易保障制度,風險控制機制等4個一級指標和相關的12個二級指標,如下:
1.2.1 網站技術(U1)
技術被認為是引起風險的主要來源之一,技術引起的風險不是某些具體協議能避免的,因此技術因素對網站的可信程度又很大的影響[2]。具體指標包括:網站性能(U
消費者網絡購物最終是和現實中的企業發生交易的,企業的一些經營特征會對自己網站的可信程度產生很大的影響[3]。具體指標如下:企業能力(U21),企業誠實(U22),企業善意(U23),企業聲譽(U24)。
1.2.3 交易保障制度(U3)
一個好的網站對發生在自己網站上的交易都會提供有效的保障,免除消費者的后顧之憂,所以一個好的交易保障制度對網站的可信程度有很大的影響[4]。具體指標如下:擔保制度(U31),第三方認證(U32)。
1.2.4 風險控制機制(U4)
一個電子商務網站采用什么方法來控制自己網站交易的風險對其可信程度也是有很大影響的。具體指標如下:私人信息的安全(U41),商品質量保證(U42),廠商按時送貨(U43)。
本文認為指標體系的設計應該簡單實用。若在這12個二級指標基礎上再細分出三級或三級以上的指標體系,則不僅過于復雜,而且信息收集與處理成本過高,計算過程也非常繁瑣。因此構建二級指標體系與相關評估模型作為可信度評估機制是比較合理可行的。
2 電子商務網站可信程度灰關聯評價模型
2.1 確定向量評語集
參照評定企業可信度等級的模式[5],確定評語集:Y=(Y1,Y2,Y3,……,YN),其中N表示評語的個數。
2.2 確定一級指標及權重
將影響電子商務網站可信程度的因素按上述的指標體系進行分類,組成一個一級指標集:U={U1,U2,U3,U4}。一般情況下,用Delphi法確定一級指標的權重,權重向量為:B={b1,b2,b3,b4}。
2.3 建立二級指標評價矩陣
對指標體系中每一個一級指標下的二級指標根據評語集分別給出評價,得到該一級指標對應的二級指標的評價矩陣,如下:
其中,n表示評語集的評語個數,m表示該一級指標所包含的二級指標個數。
2.4 評價矩陣的規范化處理
為了消除不同指標不同量綱的影響,針對不同類型的指標采取不同的規范化方法,將其規范化為隸屬于區間[0,1]上的極大化指標。本文采用最大化的規范方法:
ij=eijedj=eijmax1kmekj
這樣,評價矩陣E規范化為:
2.5 建立灰色關聯評價矩陣
根據灰色關聯度的定義,二級評價指標的規范化評價值ij與相對應期望最優值0j的灰色關聯度為:
2.6 計算群灰色關聯度與指標權向量
群灰色關聯度[6]:二級評價指標vij與Ui中除vij之外的所有二級指標之間的群灰色關聯度為:
顯然,群灰色關聯度反映了評價指標vij對指標體系中其他指標的影響程度。若該指標對其他所有指標的影響程度越大,則該指標在系統中所含的信息量越大,相對權重應該越高;反之,則說明該指標在系統中所含的信息量越小,相對權重應該相對越低。對這m個群灰色關聯度進行規范化處理,得到了各個二級指標的相對權重:
則我們就可以得到二級指標的權向量:Wi={wi1,wi2,wi3,……wim}
2.7 確定一級指標的評價向量
根據灰色關聯決策理論,對應的一級指標的評價向量為:
Ci=WiR=(c1,c2,…ck,…cn),
所有一級指標的評價矩陣為:C=(C1,C2,C3,C4)
2.8 確定電子商務網站可信程度的評價向量
用一級指標的權向量B和用上述方法得到的各個一級指標的評價向量就可以得到整個網站可信程度的評價向量:Z=BC=(z1,z2,…,zn)。對Z做歸一化處理:=z1∑nt=1zt,z2∑nt=1zt,…,zn∑nt=1zt。其中i為整個網站在評語i上的隸屬度。
2.9 評價與分析
一般根據隸屬度最大的原則進行評價和分析,則對應的隸屬度最大的評語就是對電子商務網站可信程度的最終評價。
3 實例與應用
蔚藍網絡書店創辦于2000年3月,是一個專門經營專業學術圖書電子商務網站。現在,我們根據上面所設計的評價指標體系,按照建立的灰色關聯評價模型,對蔚藍網上書店進行其可信程度的評價。步驟如下:
第一步:建立對蔚藍網上書店的評語集Y。評語為1~5的5個整數,1表示非常不可信,5表示非??尚?,評語集為Y=(Y1,Y2,Y3,……,YN)=(1,2,3,4,5)
第二步:獲得評價數據。4個一級指標的權重通過組織本校的一些經常網上購物的學生進行打分,用Delphi法確定如下:B=(0.35,0.3,0.2,0.15)。各個二級指標的評價數據由問卷獲得,作者設計了一些關于評價指標體系的問卷放在了蔚藍網上書店的論壇里面,共收集到了286份有效的問卷,然后統計每個二級指標的這五個評語出現的頻率,作為該二級指標的評價數據。
第三步:按照灰色關聯模型進行數據的計算。由于指標比較多,計算量很大,這里省略了中間的計算過程,只給出最后一步的計算結果,如下:
Z=BC=(z1,z2,…,zn)=(0.35,0.3,0.2,0.15)
t,…,zn∑nt=1zt=(14.2%,18.8%,22.3%,26.2%,18.5%)
第四步:評價和分析。由上述計算得到的關于蔚藍網上書店的綜合評價結果如下表1:表1 綜合評價結果
可信程度評語集隸屬度非常不可信非??尚?14.2%218.8%322.3%426.2%518.5%
從結果來看,該網上書店在評語3和4上的隸屬度為48.5%,在評語4上的隸屬度最大,為26.2%。如果我們用1顆星表示評語1,5顆星表示評語5的話,那么根據隸屬度最大原則,該網上書店的可信程度為4顆星。因此,我們可以基本認定蔚藍網上書店是一個可信程度比較高的網站。而實際情況正是如此:蔚藍經過幾年的發展,目前已成為中國教育網內最大的、以學生為目標客戶的電子商務品牌。
4 結 論
本文基于第三方認證機構的視角,探討了電子商務網站可信程度的評價指標體系,構建了定性分析與定量計算相結合的灰色關聯模型,該指標體系和模型可以用來對電子商務網站的可信程度進行綜合評價。值得注意的是,灰關聯度分辨系數恰當與否是應用灰色關聯模型的關鍵所在。實際應用中,灰關聯度分辨系數的確定方法也比較多,我們必須根據實際情況選擇運用。
參考文獻
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[7]http:∥www.welan.com[EB].