消費者線上交互與感知風險的關系研究

龍稚蕓

摘要： 論文研究消費者對消費者的線上交互行為對消費者對產品的感知風險的影響。參考前人文獻，引入了認知信任這一中介變量。此外，根據文獻，本文將消費者線上交互劃分成了五個維度，分別是信源質量、關系強度、信息質量、交互氛圍和交互頻率。實證研究發現，這五個維度分別會通過認知信任，對消費者感知風險產生負向影響。

Abstract： This paper discussed the impact of consumer-consumer online interactivity towards consumer's perceived risk. Based on former researches， this paper brought cognition trust as the mediating variable. And this paper divided online interactivity into five dimensions according to former literature， including information source quality， social tie strength， information quality， interactive atmosphere， and interactive frequency. The result shows that all this five aspects have negative influence to consumer's perceived risk through cognition trust.

關鍵詞： 消費者交互；線上交互；網絡口碑；認知信任；感知風險

Key words： consumer-to-consumer interactions；online interactions；online WOMs communication；cognition trust；perceived risks

中圖分類號：F713.55 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）16-0014-03

0 引言

互聯網是最重要的信息交互平臺，大量的消費者在線上匯集并討論著他們對不同產品的使用經驗。通過交互，他們相互影響著各自的看法和購買決策。

根據傳播擴散理論，社會網絡對人們的態度有巨大的影響。人們不會自主地從他人處形成自己的意見，而是交互地從社交網絡的其他成員處形成意見。有很多研究已經開始證明了線上意見對消費者決策有舉足輕重的影響。另外也有一些學者發現了線上評論和銷售量之間存在關聯。因此了解線上意見是如何交互的，對企業來說事關重要。

1 理論基礎及研究假設

盡管不少學者在消費者交互與消費決策的關系研究中涉及到了感知風險這一因素。但單獨研究線上交互和感知風險的文章還是非常缺乏的。本文的研究模型如圖1所示。

1.1 消費者線上交互 交互是一個多維度的概念（王艷梅，2011）[1] 最早研究交互的Wiener（1948）認為交互是信息接收者根據來自于信源的信息內容向信源進行反饋，通過雙方不斷的反饋來不斷地修改信息本身和反饋內容，最終達成良好有效的雙向溝通[2]。線上互動則強調在線上或電腦媒介（Computer-mediated）之溝通環境，而不是面對面（Face-to-Face）之環境。[3]

研究者通常根據交互的某一方面拆解維度，本文根據交互過程的要素，將交互分為不同維度。本文參考了已有文獻對交互的維度劃分，決定借鑒朱東紅[4]和曹維[5]的研究，將互動劃分為信源質量、信息質量、關系強度、交互氛圍、互動頻率五個維度。

1.2 消費者線上交互對認知信任的影響 Morgan和Hunt（1994）[6]及Doney和Cannon（1997）[7]指出，消費者對目標對象認知信任的屬性包括能力和正直兩方面。其中，能力是指目標對象所擁有的在某個領域具有影響力的技能、勝任力或者特征，有能力滿足消費者的需求；正直是指目標對象誠實，并且能夠承諾的實踐性。本文將消費者認知信任界定為：消費者對某一產品性能可靠性，和所屬企業誠信的信心。

信任往往在交互和購買意愿的影響研究中充當中介變量，消費者線上交互及消費者認知信任之間的正向關系已經被許多學者證實。因此，本研究提出以下假設：

H1a，信源質量正向影響消費者的能力信任；

H1b，信源質量正向影響消費者的正直信任；

H2a，關系強度正向影響消費者的能力信任；

H2b，關系強度正向影響消費者的正直信任；

H3a，信息質量正向影響消費者的能力信任；

H3b，信息質量正向影響消費者的正直信任；

H4a，交互氛圍正向影響消費者的能力信任；

H4b，交互氛圍正向影響消費者的正直信任；

H5a，交互頻率正向影響消費者的能力信任；

H5b，交互頻率正向影響消費者的正直信任。

1.3 認知信任對感知風險的影響 信任一直以來都是影響消費者行為的重要因素，它在具有強烈不確定性的環境，譬如網絡購物環境中，對降低消費者對不確定性的感知具有非常重要的意義。Kim D.J et al.（2008）認為當消費者必須面臨風險，但卻完全無法控制結果時，信任是最重要的因素。從定義上，我們也可以判定信任和感知風險的關系。因此，本文提出以下假設：

H6a，能力信任負向影響感知風險；

H6b，正直信任負向影響感知風險。

2 研究方法與程序

2.1 測量量表及預調研

線上交互的量表主要參考朱東紅和曹維的研究。認知信任的量表參考了朱東紅（2012）[6]和Gefen et al.（2003）[8]、Komiak and Benbasat（2006）[9]。感知價值的量表來自Stone和Gronhaug（1993）[10]。本研究采用李克特5級量表。

預調研通過電子版的形式在線上發放，回收有效問卷52份。通過信度檢測，交互氛圍的“對該產品持負面意見的人很少”和感知風險的“交流結束后，我仍懷疑該產品會對我的身體健康造成危害”、“交流結束后，我仍顧慮別人會不認同我買這個產品”3個題項CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個題項在正式問卷中被刪除。

2.2 樣本數據 本研究采取了隨機抽樣法進行問卷發放，主要以網絡電子問卷發放為主。收回有效問卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過對樣本的信度分析，線上交互五個維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風險的Cronbachs alpha值0.861。且各題項CITC值均大于0.5。

通過對樣本的效度分析，線上交互的五個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風險的球形檢驗值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗與分析

經原研究模型的結構方程模型驗證，假設H3a和H4b不顯著，故去除。又根據修正指數對結構方程模型進行調整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗 運用Amos22.0統計分析軟件對本研究的結構方程模型進行分析，模型的擬合適配指標值如表1所示，模型擬合程度基本達到理想水平。

3.2 修正后結構方程模型路徑系數與顯著性水平

通過結構方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項假設均得到驗證。

4 結論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關于消費者交互與信任的研究。通常關于消費者交互的研究多與消費者滿意、忠誠，或者是消費者購買意愿及行為相聯系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關于信任和消費者感知風向的關系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費者感知風險。但消費者交互與感知風險之間的關系卻沒有被建立起來。本研究填補了理論研究在這一塊的空白。通過上文分析可以看出，消費者線上互動對感知風險通過消費者認知信任存在負向影響，且本文通過多維-一維的模型假設，驗證了這種負向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實踐意義 本文將線上交互分為了信源質量、關系強度、信息質量、交互氛圍、交互頻率五個維度，并證實了五個維度對消費者感知風險都存在負面影響。因此，要降低消費者感知風險，可以從這五個方面著手。信源質量方面，企業應激勵意見領袖，同時還可以在自己的忠實客戶當中挖掘具有豐富產品知識和使用經驗的消費者為其產品在網絡上代言。應引導該客戶通過深入的分析和對比，站在客戶立場，表明選擇和忠誠于該產品的原因。信息質量方面，企業應鼓勵優質信息的傳播。如在網絡社區上做“免費試用+試用報告”的活動和網絡評比活動。交互氛圍方面，企業應結合產品和自身，創意性地設計網絡公關計劃，把消費者納入到對企業的討論中來。交互頻率方面，B2C網站上進行曬單返點互動和SNS社區的參與話題抽獎等活動，都可以增加消費者關于產品的交互頻率。

5 研究局限與未來方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個人能力限制，樣本大多來自廣東地區。未來研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費者和產品的視角，研究對象是整體線上交互行為。根據調本文研結果，SNS網站、淘寶社區、專業論壇為消費者關于產品交互的主要平臺。未來研究可以專注于特定交互平臺進行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻，但為了研究模型的簡明，可能遺漏一些重要變量。加之關于互聯網的研究發展迅速，未來研究者可以根據具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻：

[1]王艷梅.虛擬社區互動性多維視角比較及價值探析[J].圖書館學研究（應用版），2010，11：23-28.

[2]Wiener， D. N. Subtle and obvious keys for the MMPI[J]. Journal of Consulting Psychology， 1948， 12： 164-170.

[3]吳壽進，方文昌.虛擬品牌社群線上消費者對消費者互動與創意產生[J].臺大管理論叢，2010，20（2）：19-47.

[4]朱東紅.網絡社區交互對消費者購買意愿的影響[D].武漢：華中科技大學，2012.

[5]曹維.基于虛擬社區的關系型互動對網絡購物影響的研究[D].杭州：浙江大學，2007.

[6]Morgan， R. M.， Hunt， S. D. The commitment-trust theory of relationship marketing [J]. Journal of Marketing. 1994， 58（3）： 20-38.

[7]Doney， P.， Cannon， J.. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships [J]. Journal of Marketing. 1997， 61（2）： 35-51.

[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.

預調研通過電子版的形式在線上發放，回收有效問卷52份。通過信度檢測，交互氛圍的“對該產品持負面意見的人很少”和感知風險的“交流結束后，我仍懷疑該產品會對我的身體健康造成危害”、“交流結束后，我仍顧慮別人會不認同我買這個產品”3個題項CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個題項在正式問卷中被刪除。

2.2 樣本數據 本研究采取了隨機抽樣法進行問卷發放，主要以網絡電子問卷發放為主。收回有效問卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過對樣本的信度分析，線上交互五個維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風險的Cronbachs alpha值0.861。且各題項CITC值均大于0.5。

通過對樣本的效度分析，線上交互的五個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風險的球形檢驗值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗與分析

經原研究模型的結構方程模型驗證，假設H3a和H4b不顯著，故去除。又根據修正指數對結構方程模型進行調整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗 運用Amos22.0統計分析軟件對本研究的結構方程模型進行分析，模型的擬合適配指標值如表1所示，模型擬合程度基本達到理想水平。

3.2 修正后結構方程模型路徑系數與顯著性水平

通過結構方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項假設均得到驗證。

4 結論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關于消費者交互與信任的研究。通常關于消費者交互的研究多與消費者滿意、忠誠，或者是消費者購買意愿及行為相聯系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關于信任和消費者感知風向的關系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費者感知風險。但消費者交互與感知風險之間的關系卻沒有被建立起來。本研究填補了理論研究在這一塊的空白。通過上文分析可以看出，消費者線上互動對感知風險通過消費者認知信任存在負向影響，且本文通過多維-一維的模型假設，驗證了這種負向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實踐意義 本文將線上交互分為了信源質量、關系強度、信息質量、交互氛圍、交互頻率五個維度，并證實了五個維度對消費者感知風險都存在負面影響。因此，要降低消費者感知風險，可以從這五個方面著手。信源質量方面，企業應激勵意見領袖，同時還可以在自己的忠實客戶當中挖掘具有豐富產品知識和使用經驗的消費者為其產品在網絡上代言。應引導該客戶通過深入的分析和對比，站在客戶立場，表明選擇和忠誠于該產品的原因。信息質量方面，企業應鼓勵優質信息的傳播。如在網絡社區上做“免費試用+試用報告”的活動和網絡評比活動。交互氛圍方面，企業應結合產品和自身，創意性地設計網絡公關計劃，把消費者納入到對企業的討論中來。交互頻率方面，B2C網站上進行曬單返點互動和SNS社區的參與話題抽獎等活動，都可以增加消費者關于產品的交互頻率。

5 研究局限與未來方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個人能力限制，樣本大多來自廣東地區。未來研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費者和產品的視角，研究對象是整體線上交互行為。根據調本文研結果，SNS網站、淘寶社區、專業論壇為消費者關于產品交互的主要平臺。未來研究可以專注于特定交互平臺進行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻，但為了研究模型的簡明，可能遺漏一些重要變量。加之關于互聯網的研究發展迅速，未來研究者可以根據具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻：

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[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.

預調研通過電子版的形式在線上發放，回收有效問卷52份。通過信度檢測，交互氛圍的“對該產品持負面意見的人很少”和感知風險的“交流結束后，我仍懷疑該產品會對我的身體健康造成危害”、“交流結束后，我仍顧慮別人會不認同我買這個產品”3個題項CITC值均小于0.5，且刪除后的Cronbachs alpha值均可提高。因此，這三個題項在正式問卷中被刪除。

2.2 樣本數據 本研究采取了隨機抽樣法進行問卷發放，主要以網絡電子問卷發放為主。收回有效問卷171份。 其中，男女受訪者比例分別為49.12%和50.88%。在年齡分布上，18-25歲的樣本數量最多，有96人，占比55.56%；26-35歲的樣本也較多，共有58人，占比33.92%。在職業分布上，總體分布較為平均。

2.3 效度和效度分析 通過對樣本的信度分析，線上交互五個維度的Cronbachs alpha值分別0.859、0.924、0.863、0.840、0.765。信任的兩個維度Cronbachs alpha值分別0.872和0.819。感知風險的Cronbachs alpha值0.861。且各題項CITC值均大于0.5。

通過對樣本的效度分析，線上交互的五個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.882、0.812、0.787、0.761、0.696，。信任的兩個維度球形檢驗值的顯著性概率均是0.000，KMO值分別是0.500、0.500。感知風險的球形檢驗值的顯著性概率是0.000，KMO值是0.799。且各題項因子載荷量高于0.5。

3 模型的檢驗與分析

經原研究模型的結構方程模型驗證，假設H3a和H4b不顯著，故去除。又根據修正指數對結構方程模型進行調整（如圖2所示）。

3.1 理論模型的檢驗 運用Amos22.0統計分析軟件對本研究的結構方程模型進行分析，模型的擬合適配指標值如表1所示，模型擬合程度基本達到理想水平。

3.2 修正后結構方程模型路徑系數與顯著性水平

通過結構方程模型分析，除了H3b和H4a，其他10項假設均得到驗證。

4 結論和討論

4.1 理論意義 目前的研究中，不乏關于消費者交互與信任的研究。通常關于消費者交互的研究多與消費者滿意、忠誠，或者是消費者購買意愿及行為相聯系，這些研究中大部分以信任為中介變量。而關于信任和消費者感知風向的關系研究更是不勝枚舉，信任可以降低消費者感知風險。但消費者交互與感知風險之間的關系卻沒有被建立起來。本研究填補了理論研究在這一塊的空白。通過上文分析可以看出，消費者線上互動對感知風險通過消費者認知信任存在負向影響，且本文通過多維-一維的模型假設，驗證了這種負向的影響是存在特殊路徑的。

4.2 實踐意義 本文將線上交互分為了信源質量、關系強度、信息質量、交互氛圍、交互頻率五個維度，并證實了五個維度對消費者感知風險都存在負面影響。因此，要降低消費者感知風險，可以從這五個方面著手。信源質量方面，企業應激勵意見領袖，同時還可以在自己的忠實客戶當中挖掘具有豐富產品知識和使用經驗的消費者為其產品在網絡上代言。應引導該客戶通過深入的分析和對比，站在客戶立場，表明選擇和忠誠于該產品的原因。信息質量方面，企業應鼓勵優質信息的傳播。如在網絡社區上做“免費試用+試用報告”的活動和網絡評比活動。交互氛圍方面，企業應結合產品和自身，創意性地設計網絡公關計劃，把消費者納入到對企業的討論中來。交互頻率方面，B2C網站上進行曬單返點互動和SNS社區的參與話題抽獎等活動，都可以增加消費者關于產品的交互頻率。

5 研究局限與未來方向

盡管本文取得了一定的成果，但也存在一些不足。首先，樣本量偏少，且由于個人能力限制，樣本大多來自廣東地區。未來研究可以加大樣本量，或者考慮從特定區域或人口特征等方面選取樣本。其次，本文是基于消費者和產品的視角，研究對象是整體線上交互行為。根據調本文研結果，SNS網站、淘寶社區、專業論壇為消費者關于產品交互的主要平臺。未來研究可以專注于特定交互平臺進行深入研究。另外，研究模型方面，限于消費者交互還未有非常成熟的維度劃分方法和量表，本文雖參考了大量文獻，但為了研究模型的簡明，可能遺漏一些重要變量。加之關于互聯網的研究發展迅速，未來研究者可以根據具體狀況，嘗試在模型中引入新的變量。

參考文獻：

[1]王艷梅.虛擬社區互動性多維視角比較及價值探析[J].圖書館學研究（應用版），2010，11：23-28.

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[3]吳壽進，方文昌.虛擬品牌社群線上消費者對消費者互動與創意產生[J].臺大管理論叢，2010，20（2）：19-47.

[4]朱東紅.網絡社區交互對消費者購買意愿的影響[D].武漢：華中科技大學，2012.

[5]曹維.基于虛擬社區的關系型互動對網絡購物影響的研究[D].杭州：浙江大學，2007.

[6]Morgan， R. M.， Hunt， S. D. The commitment-trust theory of relationship marketing [J]. Journal of Marketing. 1994， 58（3）： 20-38.

[7]Doney， P.， Cannon， J.. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships [J]. Journal of Marketing. 1997， 61（2）： 35-51.

[8]Gefen， D.， Karahanna， E.， Straub， D. W. Trust and TAM in online shopping： An integrated model. MIS Quarterly， 2003， 27（1）： 51-90.

[9]Komiak， S.， Benbasat， I. The effects of personalization and familiarity on trust andadoption of recommendation agents[J]. MIS Quarterly， 2006，30（4）：941-996.

[10]Robert N. Stone， Kjell Gr nhaug， Perceived Risk： Further Considerations for the Marketing Discipline [J]. European Journal of Marketing， 1993，27（3）：39-50.