信息視角下網絡商品評論國內外研究綜述

王倩倩+潘雪蓮

[摘要]網絡商品評論對于消費者決策以及商家收集反饋信息有著非常重要的價值和現實意義，如何對現有文獻進行梳理是深化網絡商品評論的關鍵問題。對近年來發表的國際權威文獻進行梳理，通過關鍵詞聚類以“數據流”、“信息流”、“知識流”為主線，深入解析網絡商品評論的研究進展，并提煉出網絡商品評論研究的焦點和重心，歸納出“評論傳播”、“評論挖掘”、“評論使用”、“評論評估”四個層面的研究單元，并提出未來可在彈幕評論、圖片挖掘、協同購物、評估分類等領域展開更多的研究。

[關鍵詞]網絡商品；在線商品評論；評論傳播；評論挖掘；評論使用；評論評估；綜述

前人按照評論對象將網絡評論分為了四類：新聞評論、圖書評論、影視評論和網絡商品評論Ⅲ。筆者認為只要評論對象是通過網上交易得來的，均在網絡商品評論的范疇之中。因此，網絡商品評論就是指在網絡環境下消費者對所購買的商品發表的觀點性的文本陳述。網絡商品評論作為一種新型的口碑傳播方式，對消費者了解商品和服務，對商家改進商品，提升用戶滿意度都具有非常重要的作用。國際著名市場研究公司Jupiter Research的調查分析顯示：超過75%的消費者在線購買商品前會參考互聯網用戶所寫的產品評論信息。2008年以后隨著淘寶網、京東、蘇寧易購等各種電商網站的大量崛起，越來越多的非結構化數據、異構內容、個性化、網絡化的評論文本為學界和業界帶來了更多的機遇和挑戰。

盡管相關領域的研究非常豐富，尤其自2010年起有關網絡商品評論的文獻數量大幅增加，但由于存在多種平臺、不同類型的評論以及多種研究方法，產生了很多碎片化的研究。這些研究主要集中在評論的有用性、評論挖掘以及評論檢測等方面。這些研究雖都取得了令人矚目的成果，但把網絡商品評論作為一個整體進行分析的文獻并不多見。因此，更換一下研究的視角，筆者發現尚存在其他深入挖掘的空間。筆者回溯國內外網絡商品評論的相關文獻，以信息視角為主線，擬歸納出網絡商品評論的研究單元，分析國內外網絡商品評論的研究進展，擬指出其中存在的問題并給出未來的研究方向。

1研究方法和框架

為深入了解國內外的研究進展和盡可能全面的搜索相關的文獻，本研究主要搜索“web of science”和“中國知網”兩個數據庫，搜索的英文期刊主要有：Management、MisQuarterly、Information Systems、Tourism Management、Journal of Consumer Studies、Journal of MarketingManagement Research、Decision Support Systems、Electronic Commerce Research等；搜索包含“e-WOM”、“online word of mouth”、“online reviews”、“productreviews”、“online consumer reviews”的關鍵詞。中文文獻的搜索主要集中在以下期刊：情報學報、中文信息學報、軟件學報、情報雜志、情報科學、現代圖書情報技術、管理科學學報等，搜索主題包含“網絡商品評論、網絡口碑、在線商品評論”等關鍵詞，并對收集到的文獻進行篩選，最終得到168篇英文文獻和178篇中文文獻。

盡管網絡商品評論的研究有著強烈的跨學科、跨領域的特性，但許多研究重心和焦點可能是學者們共同關注的。筆者從收集到的文獻中提取了752個關鍵詞，通過對關鍵詞的清洗和預處理，最終確定了538個關鍵詞作為分析基礎。通過BlueMC在線數據分析軟件，將538個關鍵詞取TOP100，擬通過關鍵詞的聚類分析挖掘網絡商品評論研究的重點。繪制了標簽云團如下圖1所示。

筆者在分析后將這些關鍵詞聚類為4個層面：①評論傳播（包括評論的發表、轉發、追加等）②評論挖掘（包括特征詞提取、情感判斷、情感強度等）③評論使用（評論的搜索、閱讀、回復）④評論評估（給評論打分，投票、排序等）。從第一個層面到第四個層面經歷了數據流、信息流、知識流這樣一種過渡和銜接，具體如下：

1）將網絡商品評論作為一種參與社會交換的物質視角（數據流）。按照社會交換理論，發表和傳播口碑除了服務社會以外，評論發布者還期望獲得一種聲譽、地位、愉快等的交換。發布網絡評論者為網絡用戶提供商品信息和購物體驗，是在相互傳遞和交換信息的過程中形成的一種無形的數據交流網。

2）將網絡商品評論作為一種信息流。社會網絡是由代表個體參與者的節點和代表連結參與者的社會關系的圖表組成，信息流發生在一個項目通過關系圖從一個節點傳遞到另一個節點中。電子商務市場是由賣家信息流、買家信息流、信譽機制信息流（包括網絡商品評論的信息流）、資金流、物流等組成的，這些信息流的流通和共享使得電子商務市場有序的運轉下去。

3）將網絡商品評論的研究看作是客戶知識的管理研究（知識流）。網絡商品評論表達了消費者的使用感受，傳達出潛在客戶的需求，成為一種關鍵的戰略資源和競爭要素，是一種重要的客戶知識來源。通過對網絡商品評論的研究可以很好地發掘潛在客戶的需求，了解客戶知識的產生、客戶知識處理以及客戶知識的信息化管理等問題。

故本文將網絡商品評論的文獻分為“評論傳播”、“評論挖掘”、“評論使用”和“評論評估”4個層面，具體研究思路如下圖2所示：

2主體內容

2.1評論傳播

評論傳播在本研究中指的是評論的發表、轉發和追加。目前對于評論傳播的研究大多集中在對評論動機的研究。本研究對網絡商品評論動機的文獻進行梳理，根據評論的內在屬性可以分為兩類：①正面口碑的心理動機。消費者傳播正面口碑的心理動機，即為了展現他們滿意的購買或者無私地與他人分享自己的專業知識，獲得社會認同以及自我認同，網上評論可作為消費者展現他們的專業知識和社會地位的方式。②負面口碑的心理動機。有研究發現消費者之所以散播負面口碑，或是出于發泄敵意，或是為了尋求報復。

從評論的外在屬性來看，影響評論傳播的因素有四類：①產品因素。產品質量的好壞、產品的使用體驗、產品使消費者滿意的程度都是用戶參與評論的直接原因。有學者調查了德國消費者參與網絡產品評論的狀況，強調了消費者愿意評價的原因主要是情感釋放，特別是對商品質量、商品使用情況不滿意的抱怨。②商家因素。商家的態度和服務可以對評價的結果產生重要影響，甚至可以改變消費者原本的評價動機。商家的激勵措施也是促進消費者進行網絡商品評論的主要動機，如果發布網絡商品評論能夠獲得獎勵、商品價格折扣，消費者表示更愿意主動地、積極地進行對商品進行評價。③自我主義。無論是傳統環境還是網絡環境下，自我意識、希望獲得尊重、希望自我實現都是消費者進行網絡商品評論的重要原因。有研究表明提升自我形象、社區興趣、情感分享、信息回報這幾種因素對消費者參與網絡商品評論發表行為有著顯著影響。④利他主義。有學者通過問卷調查分析了消費者參與網絡商品評論的利他主義動機有：樂于分享、知識貢獻、提醒和忠告、助人為樂4個測度項目。

2.2評論挖掘

對用戶發布的網絡商品評論進行數據挖掘和分析，可以更好地理解用戶的行為，為政府、企業或其他潛在消費者在決策時提供重要依據。筆者對文獻梳理發現網絡商品評論挖掘方面的研究主要集中在特征詞挖掘和情感傾向性挖掘兩個方面。

2.2.1特征詞挖掘

從網絡評論中挖掘出產品特性詞已經成為評論信息發掘和語言處理兩個領域的熱門話題，其中最具代表性的是Hu和Liu提出的超越傳統評論信息挖掘的方法。特征詞的挖掘可以分為自動方法和人工方法。人工提取方法就是針對該領域的產品建立屬性特征詞表，邀請該領域的專家對產品的屬性特征進行定義。比如以電影評論為挖掘對象，找出電影的產品特征屬性；或者采用詞性標注的方法，選取出頻繁特征集來確定產品特征。人工挖掘的工作難度和工作量較大，產品屬性的可移植性較差。如果更換了文本語料庫，那么又需要聘請專家再次進行挖掘，重復利用率低。自動提取方式是指通過對計算機輸入指令和程序，通過軟件進行詞性標注、句法分析等自然語言處理技術對產品評論中的語句進行分析，從中識別產品屬性。其中精準度較高的是Popescu等的研究，他們利用Konwitall系統自動生成的鑒別短語和提取詞的PMI值，根據貝葉斯分類篩選出產品的屬性特征詞。自動提取產品特征詞的優點是計算速度快，節約人力，但是提取出的屬性精準度不高，因為目前的評論大多是非結構化的自然語言，而計算機很難像人的大腦一樣通過語義進行判斷。

2.2.2情感傾向性挖掘

情感傾向性挖掘的目的是判斷一些主題或整個評論文檔的上下文極性或判斷評論者的態度是支持還是反對。Titor等人利用已知的產品特征，將特征作為評論文本的主題，再對每個主題賦予一個情感標簽，得到“my soup wascold”，“The chicken is great”雞湯“冷”、雞肉“好”這樣的情感詞；也有研究者利用窗口概念，以主觀情感詞為中心，凡是在窗口中的名詞和名詞性短語都被認為是產品特征詞。這兩種方法無論是用特征詞找情感詞，還是用情感詞來找特征詞，都能得到較為滿意的結果。我國的郝媛媛，鄒鵬和李一軍等對影評研究也具有一定代表性，他們利用面板數據（Panel data）能夠很好控制不可測因素和隨時間變化的優點，根據數字評分等級對評論文本的傾向性進行分類，提高了情感分類的合理性和準確性，在國內引起很大反響。

總之，網絡商品評論挖掘的核心問題在于評論對象的特征詞挖掘和情感傾向性判斷。目前的研究雖取得了可喜的進展，但是現有的機器學習、語義分析等技術還不能夠做到完全精確。中文的情感傾向分析技術發展相對比較滯后，目前主要集中在網絡輿情的監測預警方面。

2.3評論使用

對評論使用的研究文獻進行梳理發現，研究主要集中在兩個方面：一是消費者為什么要使用網絡商品評論；二是消費者在使用商品評論時有何影響。因此，本研究從這兩個方面進行梳理：

2.3.1使用動機

根據目前的研究，網絡商品評論的使用動機指的是參與搜索查看網絡商品評論的動機，主要集中在以下幾個方面：①獲取購前信息。消費者在該市場中會自發地尋求信息，更主動咨詢有經驗的購買者，獲得更加具體完整的產品信息以消除對市場和產品的不確定性，降低購買風險。②購后了解產品。在消費者購買行為結束以后，可能在使用產品的過程中出現一些問題，有些消費者通過查看評論內容以找到問題的解決辦法，或者希望通過網絡商品評論來查看其他消費者是否也遇到類似的問題，印證自己選擇的正確性。③參與社交。網絡購物環境也是一個社會網絡，在該網絡中，網絡的節點處會有一些活躍的評論者對網絡起到很好的鏈接作用。優秀的評論者懂得參與網絡商品評論也是虛擬社區知識共享的過程，渴望參與社交、建立社交地位是有些消費者積極搜索評論、回復評論、給評論打分投票的重要動機。④經濟因素。使用和搜索網絡商品評論有利于消費者比較價格、降低購買成本、降低感知風險和提高議價能力。

2.3.2使用影響

網絡商品評論使用最直接的影響就是商品的銷量，經過文獻調研發現，研究的重點有以下幾類：①產品類型的中介調節作用。網絡商品評論對銷量的作用在電子科技產品中影響最大，對于保險、理財等產品的影響則較小，因為這些產品必須線上和線下相結合，而且受到地域的限制，因此這些類產品的銷量更容易受到傳統的口碑的影響，人們更傾向于聽從朋友和家人的推薦。②產品的熱門程度。網絡商品評論對銷量的效用還受到熱門產品和非熱門產品的影響，例如，網絡商品評論對銷量的效用根據圖書的熱門程度不同而不同，以此為商家的營銷和管理提供建議。③時間的調節作用。基于在線產品評論數量和票房收入的研究發現，在線產品評論數量和票房收入都對在線產品評論數量產生影響，同時網絡商品評論數量的增加反過來又會增加電影的票房收入，兩者之間是相互影響的，但這種影響僅僅在前幾周，特別是對剛開始幾周的票房有顯著影響。

網絡商品評論除了影響著商品的銷量外，也影響著消費者的感知和購物過程。研究認為先前消費者發表的網絡商品評論信號比來自商家提供的商品信號更可靠，感知有用性更大。Mudambi和schuff的研究表明，網絡商品評論影響著消費者購買的全過程（查看網絡商品評論階段、選擇產品和購買決定階段以及購后行為階段）。

2.4評論評估

筆者從大量文獻中了解到，學者們進行評論評估的目的主要是對評論信息質量的評估，是在一定范圍內量化評論的質量或根據質量對評論進行分類，或研究影響評論質量的因素，并在此基礎上對評論進行過濾、排序、識別等研究操作。因此，對于評論評估的研究主要集中在兩個方面.一是評論信息的有效性；二是評論信息的可信性。

2.4.1有效性

有效性指網絡商品評論提供的信息量可以給人以參考，從中獲得有助于自己決策的信息。目前學者們對于有效性的研究主要集中在以下兩個方面：

1）評論本身對有效性的影響

有觀點認為網絡商品評論中如果提到的商品關鍵詞較少，則對消費者的購買決策沒有幫助。因此，有學者從“相關性”和“體驗性”這兩個指標進行分析：評論的相關性主要考慮評論者的評論內容是否涉及到產品和賣家的主要特征；評論的體驗性主要考慮評論者是否具有豐富的網購經驗、是否使用過產品、是否客觀無矛盾地進行了評價。Ghose和Ipeirotis針對搜尋品（如多媒體播放器、數碼相機等）指出，評論的主客觀傾向及主客觀混雜度對商品評論有用性的影響，提到了負面評論的效用以及產品類型對效用的調節作用。然而Sen和Lerman卻認為并不能直接說是正面評論有用還是負面評論有用，網絡商品評論的效用還會受到產品類型的調節影響。除了研究商品類型的調節作用以外，Susan和David的研究還加入了評論極端性（情感強度）、評論深度這些屬性對評論有用性的影響。因此，從評論內容的角度看，影響評論有效性的主要內容包括：評論的相關性特性、產品類型特征、評論語法特征（詞性、比例），語義特征（肯定、否定）和評論的元特征（評論時間、得票數等）。

2）評論者要素對有效性的影響

在意見領袖的研究領域，意見領袖有著較好的交際圈，較高的社會地位，可以給出有關產品的專業知識和權威的建議以幫助公司很好地促銷產品。因此，網絡商品評論發布者的權威性對網絡商品評論的作用有著正向影響。其次，網絡購物環境是一個虛擬的環境，如果評論者的身份可以被公開并提交，那么該網絡商品評論會有很大的影響力。Forman的研究結果表明發布者身份的“真實性”和“公開性”對網絡商品評論的作用和產品的銷售有著正向影響。另外，網絡商品評論發布者對產品的熟悉程度以及購買經驗影響著評論的深度，也影響著評論的有用性。因此，從評論者的角度看，影響評論有效性的因素有：評論者的社交特征（意見領袖、權威性）、評論者的身份特征（公開、匿名）、評論者的經驗特征等。隨著研究的深入，垃圾評論也被作為一個廣泛討論的話題。但是區分垃圾評論并沒有那么簡單，有時候界限很模糊，需要基于計算機技術的處理來進行判斷一條評論到底是有用的還是垃圾的。

2.4.2可信性

網絡商品評論的可信度是消費者對網絡商品評論真實性的相信程度。網絡商品評論的可信度受三個方面的制約：一是網絡商品評論的內容本身；二是網絡商品評論的傳播者；三是網絡商品評論的發布平臺。

對于在線評論可信度影響因素的研究，學者們從不同的方面給出了不同的看法。Liu等認為評論者的經驗（Reviewer Expertise），評論的寫作風格（Writing Style）和評論的時效（Timeliness）這三個因素是主要影響在線評論的可信度。另外，評論內容中產品描述信息的詳細度、情感傾向的客觀性、發布者身份的明確性、信息發布的及時性、其他評論閱讀者的認同度等指標都會對評論可信度產生正面影響。再次，學者們對于虛假評論的研究也是可行性研究的一個重要方面。虛假評論與垃圾評論不同，虛假評論是針對評論的可信度而言的，如果虛假評論沒有被識別，可能會被認為是有效性很高的評論；如果被識別，則是沒有任何效用，甚至是反效用。

3研究總結及未來展望

本研究從評論傳播、評論挖掘、評論使用以及評論評估四個層面系統地對國內外文獻進行總結歸納，研究發現網絡商品評論的內容挖掘、評論動機、質量分析、效用及影響巳經在眾多的研究中得到了很好的解決，并取得了不錯的成果。但隨著網絡商品評論數量的不斷增大，在以下方面仍有可以繼續研究的空間。具體如圖3所示。

3.1評論傳播方面

通過對相關文獻的總結歸納，筆者發現學者們對評論傳播的動機、前因關注較多，如傳播正面評論動機（情感分享、助人為樂等）、傳播負面評論動機（抱怨、發泄情緒、警示他人等）、發表評論內在動機（知識貢獻、社會認同、提高聲譽、）、外在動機（激勵因素等）。后續的研究還可以引入心理學的構念：如失落心理、漏報偏差等指標，突破傳統評論動機的研究框架。但鑒于網絡產品的多樣化以及網絡產品評論新形式的出現，一些視頻產品的彈幕評論尚未得到一定的關注。彈幕評論數據是與視頻時間點對應的評論文本，能夠反應出用戶在觀看過程中的瞬時情感和及時褒貶評價。未來可研究評論情感隨觀看時間的變化情況并可考慮可視化的展示，建立視頻評論檢索的新途徑，滿足用戶更多元、個性化的觀看需求，為用戶選擇視頻類產品提供決策參考。

3.2評論挖掘方面

目前面向中文網絡客戶評論的產品特征挖掘研究都無法實現自動評論挖掘功能。由于網絡客戶評論在書寫時隨意性較大，遣詞造句基本沒有約束。如果是監督性方法對其進行挖掘需要首先從語言學的角度對這種主觀性的文本進行研究，包括語料收集、分析語言規律、研究標注規范和方法等。但在國內的研究中，這方面的基礎研究還做得很少。如果實現非監督型的挖掘方法，就可以降低人工參與程度，所以對于中文客戶評論中的產品特征挖掘亟需進一步研究。未來可以從以下方面進行考慮：①挖掘更細粒度化。②實現動態監測情感演化規律。③觀點結合任務挖掘，以形成比“贊同”、“反對”更有價值的結論。④圖片挖掘。網絡產品評論中的“買家秀”、或者餐飲等產品的“曬圖評價”中包含了大量的圖片評論內容，目前學者對評論中的圖片挖掘和圖像采集方面的工作尚存在不足，未來研究可以多關注圖片評論的挖掘和檢索。⑤數據挖掘方面能夠與云計算技術、語義網等相關技術結合，將會獲得更加廣闊的發展前景。⑥其他行業評論數據挖掘。除了零售業的網絡商品評論，其他行業如：餐飲行業（如飯統網、大眾點評網、餓了么等網站）、地產行業（如搜房網、鏈家網、愛屋吉屋等網站）、短租行業（如airhnb、途家網、小豬短租等網站）、汽車行業（汽車之家、瓜子二手車直賣網、人人車等網站）都存在網絡商品評論，未來可對這些領域的評論進行輿情分析與檢測，提高市場決策能力。

3.3評論使用方面

評論使用者在使用信息時，對于評論的使用影響和使用動機研究的較多，但對于使用評論先后順序的研究還是一塊較新的領域，即是先看正面的評論還是先看負面評論，先看數值評分還是先看文字評論。未來研究還可探索使用腦電實驗、眼動追蹤等相關方法研究用戶觀看評論網頁的跳轉，或者其他用戶對評論的使用過程。另外，大多數文獻研究的是一個消費者對評論信息的使用，但在協同購物中，會產生多個消費者同時對評論信息的使用，進而后續的研究可以考慮網絡商品評論對雙重或更多信息使用者的決策影響。還有評論的使用是使用移動搜索還是桌面搜索，評論的使用者是“網絡原住民”還是“網絡移民”，這些都可以在未來進行對比性的分析。另外，由于購物網站在線聲譽系統設置以及網絡商品評論使用對象認知偏差和認知負荷等問題，真正被大部分用戶瀏覽到的網絡商品評論只有排名靠前的那一小部分，因此在評論使用方面也存在著長尾現象值得關注和研究。

3.4評論評估方面

在研究范疇上，評論的評估主要分為對有效性的評估和對可信度的評估，但就目前的國內研究而言，評論可信度與評論有用性的區分尚不明顯。本研究認為虛假評論的識別、垃圾評論過濾和檢測是可信度研究的體現，而垃圾評論的識別和檢測是有效性研究的后續。在研究方法上，對評論信息的分析粒度的分類較多，每種分類都是針對一種或者一些特定的產品評論，缺乏一種普適性的分類方法對評論信息進行客觀評估。另外，對于評論信息評估的關注度可以上升到信息生態的層面，如網絡商品評論信息超載、垃圾評論對信息生態的污染以及人們受到不良信息影響引發的信息焦慮、信息恐懼等信息綜合癥，也將是未來研究的話題。