Web 20環境下用戶生成內容感知有用性研究

沈蕾++岳少峰

[摘要]在全新的Web 20時代，究竟哪些信息對于用戶來說是有價值的，而哪些信息又是毫無意義地存在？對于這一問題無論是對商業發展還是領域研究都有著舉足輕重的意義。文章基于雙過程理論模型，并結合當下社交平臺的信息互動特點，將用戶—用戶之間的互動性納入信息感知有用性模型。研究結果表明無論是信息質量、信息源可靠性還是用戶—用戶之間的互動性，均對用戶的信息感知有用性起重要作用，尤其肯定了用戶與用戶之間的互動這一維度的顯著作用。

[關鍵詞]用戶生成內容；web20；感知有用性；產消

[DOI]1013939/jcnkizgsc201731024

自2005年的一場會議頭腦風暴，Web 20時代從此誕生于世。[1]互聯網信息時代的飛速發展為用戶提供了可以隨時隨地暢所欲言的平臺，而整個平臺的未來發展也更加依賴于以用戶自身為中心的“經營”，用戶生成內容充斥著整個信息時代。而到底怎樣的用戶生成內容對消費者而言都是有價值的，而哪些信息又是無用的，這無論對于商業發展還是學術研究都有著極其重要的意義。文章在總結了國內外關于用戶生成內容研究成果，基于經典的信息采納模型，并結合社交媒體平臺實際數據，深化探究用戶對UGC（User Generated Content）信息感知有用性的影響因素，希望為無論是商業還是學術界未來的發展做出一定的貢獻。

1UGC（User Generated Content）研究現況

為了更直觀地了解目前國際學術界關于UGC（User Generated Content）的研究現況，文章通過對2000—2016年關于User-generated Content、UGC（User Generated Content）、User Created Content、UCC、Consumer Generated Media、CGM進行并集主題文獻檢索，選用Web of Science數據庫作為來源數據庫，利用文獻檢索軟件HistCite就其LCS排名前100篇文章繪制引用關系圖譜（見圖1）。可以清晰了解國際學術界UGC（User Generated Content）的相關研究發展脈絡，至今并未形成成熟的研究體系，且研究領域較為分散。自2007年前后開始，學術界主要聚焦UGC（User Generated Content）的商業價值領域的研究，消費者文本評論作為典型的UGC（User Generated Content），其與產品銷量、消費者購物決策之間的影響關系，成為眾多領域（視頻、酒店、音樂等領域）研究的熱點議題，但其研究結論仍存在一定的爭議。[2]Saokosal Oum 和DongWook Han等學者利用技術接受模型（TAM，Technology Acceptance Model）對社會認同、用戶臨場感、利他主義、感知娛樂和社會信任等因素進行分析，發現社會信任和感知娛樂性是影響用戶創作UGC（User Generated Content）的主要因素。[3]UGC（User Generated Content）不同于傳統意義上的商品，鮮有學者研究UGC（User Generated Content）的感知價值。然而，我們卻有充足的理由證明，什么樣的UGC（User Generated Content）對于用戶而言具有利用價值（usefulness），或者說消費者認為哪些依據可以幫助他們判定UGC（User Generated Content）對其之后的決策是有幫助的（helpfulness），無論是對電商平臺的發展還是學術研究領域都具有非常重要的價值。

圖1文獻檢索引用關系圖譜

2理論基礎——信息采納與雙過程理論模型

近年來關于用戶生成內容有用性（usefulness；helpfulness ect）的研究成為國內外各研究領域討論的熱點議題。

美國學者Stephanie Watts Sussman利用在關于組織中的信息影響[4]研究中較早地提到了關于信息有用性的影響因素。在其研究中通過整合經典的技術接受模型（Technology Acceptance Mode，TAM）和詳盡可能性模型（Elaboration Likelihood Model，ELM）雙過程模式，構建了信息采納模型（見圖2），從核心路徑、外圍路徑的角度解釋了信息采納過程。其中，Petty、Cacioppo[5]等學者提出ELM被普遍應用于消費者心理、行為及廣告營銷領域的研究。該研究模型除了強調信息有用性的中介作用之外，對本研究模型構建的重要貢獻還在于提出了信息接收者的領域知識專業性（經驗）和卷入度在信息質量、信息源可靠性與信息有用性之間的調節作用。

圖2Sus sman的信息采納模型

隨著研究發展，不少學者逐漸開始從UGC（User Generated Content）文本內容入手展開剖析。Robert MSchindler等[6]從在線評論的文字語言進行剖析，將影響因素劃分為內容因素（content factors）和語言風格因素（style factors）。在內容要素維度根據在線評論闡述的內容將其劃分為“產品評價型闡述”（product-evaluative statements）和“描述型闡述”（descriptive statements）。證明了評論內容的長度及與產品相關的正面的評論與信息有用你聽過呈U形關系，并指出產品信息以外的因素可能影響網上消費者對評論有用性感知或判斷，印證了經典的雙過程模型中外圍因素的重要性。因此，基于在UGC（User Generated Content）本身內容特征之外，仍需要進一步探索哪些信息發布者發布的信息對消費者而言更有價值。

3研究模型與假設

31研究模型

基于上述關于UGC（User Generated Content）的研究理論，以雙過程理論與信息采納模型作為本研究模型基礎，提出如圖3所示的研究模型。隨著當今網絡平臺的發展，用戶與用戶之間的信息互動價值越發受到研究學者的關注，文章主要在考慮了信息質量、信息源可靠性的核心線索與外圍線索的基礎之外，首次將用戶—用戶（C—C）之間的互動性納入到了該信息感知有用性的研究模型中，并作出相關假設。endprint

圖3信息感知有用性模型

32信息質量

根據ELM，當個體能夠并且愿意認真地考慮并和分析交流中所接收的信息時，其質量將決定個體對信息感知有用性的感知，進而影響到該個體受該信息影響的程度。[5]因此，ELM將信息質量視為上述情景中信息影響個體行為的核心線索（critical cues）。國外學者Doll W J等[7]認為信息質量的衡量包括信息內容、準確性、信息形式以及時效性四個維度；Park 等學者[8]則提出可從信息相關性、易理解性、充足性和客觀性四個指標來衡量評論質量；國內學者鄭小平[9]認為評論質量指評論內容的真實性和可靠性、內容與其所評價產品的相關性以及是否為后續購買者提供了大量有用的信息。文章結合研究的實際情況選擇了其中關于信息質量衡量被普遍認同的三大維度：信息完整性、內容相關性和評論及時性。

信息完整性。信息完整性能夠較為全面地、綜合地展示產品的細節信息[10]，進而為用戶提供其所需要的全面的內容。Pan Y等[11]學者認為評論信息的篇幅較長，能夠包含更多的信息含量，論據更充分，觀點更鮮明，更能反映出信息的完整性。并且Cheung等[10]通過其實證研究充分驗證了信息質量完整性對信息感知有用性有顯著影響，因此提出以下假設：

H1：UGC（User Generated Content）的信息完整性與用戶對其的感知有用性呈正相關。

內容相關性。內容相關性能夠幫助用戶快速、準確地獲取到自己想要的內容，提供與產品相關的準確信息[10]，不至于將更多的時間、精力浪費在一些無關緊要的信息上。因此，文章認為：

H2：UGC（User Generated Content）的內容相關性與用戶對其的感知有用性呈正相關。

評論及時性。評論及時性能夠幫助用戶第一時間了解到關于產品的相關信息，進而降低用戶搜索信息的時間、精力成本，大大提高用戶的決策效率。因此文章認為商品評論越及時，用戶對其感知有用性就越高，故：

H3：信息評論及時性與用戶對其的感知有用性呈正相關。

33信息源可靠性

在ELM中與核心線索相對的是外圍線索（peripheral cues）[5]，即當個體不能夠或不愿意認真地考慮并分析交流中所接收的信息時，在溝通中除了所包含的信息本身的核心線索之外的外圍線索將決定個體對信息有用性的感知，進而影響到該個體所受信息影響的程度。Petty和Cacioppo將外圍線索定義為除了信息內容本身以外的其他與信息相關的因素，例如信息源的可靠性（Source Credibility），并進一步通過實證研究證明了信息源感知有用性對信息感知有用的正向影響。國內外不少學者從信息源專業性（competence）與信息源可信性（trustworthiness）兩個角度來衡量信息源可靠性。[2]

信息源專業性。信息源專業性能夠為信息需求者提供專業信息，為用戶的決策提供高質量的依據。Nicholas HLurie[2]學者們通過信息提供者過去提供信息深度來衡量信息源的專業性，并證明了其與信息感知有用之間的正相關關系。因此，文章認為：

H4：UGC（User Generated Content）的信息源專業性與用戶對其感知有用性呈正相關。

信息源可信性。Sussman較早證明了組織中信息源可信性對個體的信息感知有用有著顯著正向影響關系；[4]Ayeh等的研究則發現，社會化媒體的信息源可信性對旅游消費者的信息感知有用起到正向影響。[12]因此文章有充分理由認為：

H5：UGC（User Generated Content）的信息源可信性與用戶對其感知有用性呈正相關。

34用戶—用戶互動性

美國學者Pavlou[13]團隊在梳理了迄今為止關于互聯網環境中市場營銷領域的相關研究基礎上，在其總結的企業×用戶（2×2）四種互動主題未來的研究發展方向中認為，關于用戶—用戶之間的互動應當著重聚焦于探究這種產消行為為企業或者用戶本身創造了何種價值。而目前關于信息感知有用性的研究大多集中在諸如效價、長度等文本內容本身，鮮有學者從用戶—用戶之間互動角度展開研究。因此文章首次將用戶—用戶互動性納入影響信息感知有用性因素，并從互動的熱度與頻率兩個維度進行衡量。

用戶—用戶互動熱度。互動熱度指信息需求者（seeker）對信息提供者（provider）在平臺提供的已有信息的評價熱度。爭議越多的信息，其意見態度可能更為鮮明，避免了其他信息需求者對模棱兩可的信息的疑惑現象，因此文章認為：

H6：用戶—用戶互動熱度與UGC（User Generated Content）信息感知有用性呈正相關。

用戶—用戶互動頻率。互動頻率指信息提供者對信息需求者的回應頻率，應當與互動熱度建議區分。信息提供者的反復呼應可能使信息需求者認為他們可以獲得更多的機會將問題搞清楚。頻繁的回應幫助信息需求者通過問題互動降低信息的模棱兩可性[2]，進而對信息的感知有用性越高。因此文章認為：

H7：用戶—用戶互動頻率與UGC（User Generated Content）信息感知有用性呈正相關。

4研究方法

41數據收集

考慮到平臺及數據的可獲性與合理性，文章選擇豆瓣讀書（bookdoubancom）作為研究對象。豆瓣讀書作為典型的社會化媒體，用戶可以自由瀏覽、搜索并分享自己關于圖書的觀點，還可以就其他用戶發表的觀點進行再評論和“有用/沒有用”投票。為了避免諸如出版時間、圖書類別等其他變量的影響，文章選擇平臺提供的“2016年讀書榜單”中2016年1—6月熱門關注圖書共30本（均出版于2016年1月之后），在2017年1月利用爬蟲軟件Python35進行相關數據的爬取，共計1305條。其中除去已注銷用戶及無“有用/沒有用”投票數據，剩余435條有效數據。endprint

42變量測度

本研究所涉及的所有變量均以實際爬取的網站數據進行測度，見表1。需要說明的是，自變量中信息質量維度中內容相關性通過每條書評信息中包含的關于該圖書本身內容相關的字數加以測度。為保證該變量測度質量，由2名研究人員同時進行統計，2人在進行相關信息字數統計過程中相互之間不得交流。并利用SPSS 220進行信度檢驗，Alpha值均大于09，具有較好的一致性。

43模型選擇

由于本研究旨在探究多個自變量對UGC（User Generated Content）的信息感知有用性這一因變量的影響，并分析各自變量對因變量的正負影響程度，所以選擇建立多元回歸模型（1）：

Y=β0+β1ln（RLi）+β2ln（RTi）+β3RRi+β4ln（SPi）+β5ln（STi）+β6ln（IHi）+β7ln（IFi）+εi（1）

其中，Yi表示第i條評論的信息感知有用性，由“有用性”投票數量/總投票數計量，ε是隨機誤差，β為相應系數，RLi表示第i條評論信息完整性，RTi表示第i條評論的及時性，RRi表示第i條評論信息相關性，SPi表示第i條評論信息源專業性，STi表示第i條評論信息源可信性，IHi表示第i條評論的互動熱度，IFi表示第i條評論的互動頻率。為了減少由于量綱等造成的結果偏差，對個別變量已經進行對數處理。

5數據分析與結果

51數據描述

在進行模型檢驗之前就爬取到的樣本數據進行簡單的統計描述，見表2。總體而言，用戶對豆瓣讀書中書評信息感知有用性為06左右。

52多元回歸模型檢驗分析

首先，統計了各變量之間的pearson相關系數。見表3，互動頻率與信息感知有用性之間存在強相關性（r>06），互動熱度、信息源可信性及內容相關性與信息感知有用性之間存在中等相關性（04

多元線性回歸模型檢測結果R平方約為05。具體結果見表4，信息及時性、內容相關性、信息源可信性及互動熱度、頻率五個因變量的回歸系數均通過顯著性檢驗。其中在信息質量維度，信息及時性的回歸系數β=-0014，p<005；內容相關性回歸系數β=0302，p<001，這說明關于商品的信息提供得越及時，其他用戶認為該信息就越有價值；同樣，信息內容中涉及商品本身的信息越多，用戶會認為該信息就越可取。在信息源可靠性維度，信息源可信性回歸系數β=0025，p<005，說明用戶在閱讀信息時還會著重考量新信息發布者的信用狀態。最后，在用戶—用戶互動維度，p值均小于001，更加說明在Web 20環境下的社交網絡平臺中，用戶與用戶之間的互動的重要性。

6結論討論

實證研究的結果較好地驗證了研究模型（見表5），無論是信息質量、信息源可靠性或用戶—用戶之間的互動，對用戶基于平臺已有的信息感知有用性都起到了一定的作用。尤其是在Web 20時代用戶與用戶之間的互動的重要作用。

首先，信息質量維度，實證研究結果證明信息完整性并非顯著影響到用戶對平臺UGC（User Generated Content）信息感知有用性。這有可能是當信息篇幅過長時，會加大用戶的閱讀認知負荷，而沒耐心深入閱讀。只有當信息保持在一定的篇幅范圍內，才能為用戶提供恰當的信息，以提高用戶對信息的感知有用性。另外，及時可靠的信息提供能夠極大降低用戶搜索信息的時間、精力等，會更具有閱讀價值。實證研究結果也同樣證明用戶在搜索、瀏覽、閱讀信息時，更多關注與商品本身有關的內容，具有較高的目的性，因此只有當信息包含適當的關于商品本身的內容時才可以提高信息感知有用性。

其次，信息源可靠性維度，再次驗證了信息源可信性的重要性，這與H Lurie[2]、Sussman[5]的研究如出一轍，用戶在判斷信息價值時，除了關注信息本身的質量外，還會考慮信息發布者的可信度。相對而言，那些長期使用平臺的信息發布者提供的信息更容易得到信息需求者的青睞。

最后，本研究提出的用戶—用戶之間的互動對信息感知有用性起到了舉足輕重的作用，除了信息本身可以為用戶提供豐富的內容外，通過瀏覽閱讀更多用戶關于信息的觀點，也可以幫助用戶更好地彌補信息遺漏，進而獲得更為豐富的信息。

本次研究還存在不足之處：首先，平臺選擇的是針對豆瓣讀書展開的研究，其代表性需進一步驗證；其次，關于用戶—用戶之間的互動性只是基于數量的分析，沒有就其內容展開深入研究；最后，關于不同類別的圖書是否起到一定的調節作用，本研究還未進行討論研究。

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[作者簡介]沈蕾（1967—），女，上海人，東華大學旭日工商管理學院教授，博士生導師，研究方向：市場營銷；岳少峰（1991—），女，山東青島人，東華大學，企業管理專業，碩士。endprint