基于網(wǎng)絡(luò)口碑仿真分析的網(wǎng)店生存能力研究

肖宗崇 崔彤

摘 要：本文通過量化網(wǎng)絡(luò)口碑，建立網(wǎng)店演化競爭模型，并基于仿真程序進行計算機仿真，客觀，全面，科學(xué)地完成了網(wǎng)店生存能力的仿真研究，為促進電商平臺的可持續(xù)化發(fā)展提供了一種新的思路。此外本文通過將前沿科學(xué)自然語言處理技術(shù)運用于網(wǎng)絡(luò)口碑的量化，在情感分析精準(zhǔn)性上取得了新的突破，具有一定的創(chuàng)新性。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)口碑量化，自然語言處理，仿真程序

1引言

1.1研究背景

電商平臺的迅猛發(fā)展正在為消費者提供一種富有空間便利性和時間便利性的購物方式，也在為網(wǎng)絡(luò)店鋪快速提供消費者市場。然而，不合格的商品質(zhì)量、糟糕的售后體驗等隱形負(fù)面因素使得潛在消費者對網(wǎng)店的信任感直線下降，在這種背景下，口碑的力量通過網(wǎng)絡(luò)平臺被迅速地放大并且深度影響著消費者的購買決策。對于網(wǎng)店而言，口碑的好壞也能在很大程度上決定網(wǎng)店是否能在電商平臺中長久的生存。

因此，本項目將研究如何量化網(wǎng)絡(luò)口碑并對網(wǎng)店的生存能力進行仿真研究，以此促進電商平臺網(wǎng)店可持續(xù)化經(jīng)營。

1.2 研究現(xiàn)狀

本項目對于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)的了解主要在網(wǎng)絡(luò)口碑量化和仿真構(gòu)建兩個方面。

在早期的研究中通常將在線評論評分?jǐn)?shù)據(jù)來替代情感傾向，并依據(jù)評分的高低分析評論的情感極性從而量化網(wǎng)絡(luò)口碑。2004年，研究人員根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則提取產(chǎn)品特征在句子中的形容詞作為情感詞。 2007年，研究人員采用松弛標(biāo)記法識別情感詞的情感傾向。在國內(nèi)，2014年研究人員將經(jīng)篩選的固定搭配特征融合于多種情感分析模型中進行情感分析，實驗表明固定搭配特征的恰當(dāng)表示和篩選有效改善情感分析模型的分類精度。2017年，研究人員以手機評論作為實驗數(shù)據(jù)，采取頻度匹配樹方法提取產(chǎn)品特征，結(jié)合基于語料庫的方法和依存句法分析方法識別關(guān)于產(chǎn)品特征的主觀評論語句、情感詞及其依存關(guān)系。

由此可見，網(wǎng)絡(luò)口碑的量化多依賴于對顧客評論和評分的分析，通過自然語言處理等方式進行量化。

2003年，研究人員較早地將計算機仿真方法應(yīng)用到了經(jīng)濟管理領(lǐng)域。代理最重要的特點是能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境并研究多主體的交互行為，這一點已經(jīng)在2008年證明，因此，基于多主體代理仿真方法能夠很好地模擬電子商務(wù)平臺中各代理主體之間復(fù)雜的相互作用和動態(tài)環(huán)境。仿真方法在電子商務(wù)環(huán)境中有著廣泛應(yīng)用，如模擬新產(chǎn)品上市效果、客戶行為、電商交易系統(tǒng)、市場降價、關(guān)鍵利益相關(guān)者互動分析、商品動態(tài)定價等。

綜上所述，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對于網(wǎng)絡(luò)口碑研究主要是從需求端的消費者視角展開，以此探究網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者購物行為的影響。而從供給端的網(wǎng)商視角出發(fā)，研究網(wǎng)絡(luò)口碑對網(wǎng)店存活能力影響的研究較少，本項目將填補這一空缺。

2實現(xiàn)方法

（1）通過自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)多維度網(wǎng)絡(luò)口碑量化

自然語言處理技術(shù)能夠很好地對具有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理，從而有效地將在線評論量化。

具體的實現(xiàn)步驟如下：

1.樣本預(yù)處理：評論中有許多字是沒有實際含義的，比如：“的”，“啊”，去除這些詞有利于提高情感分析的精準(zhǔn)性，本項目采用的是哈工大的停用詞表。

2. 文本特征提取：本項目使用的是文本特征提取技術(shù)。利用詞頻進行判斷，詞語出現(xiàn)次數(shù)越多的詞語的重要性越大。

3.模型訓(xùn)練：本項目使用的是基于雙向長短時記憶模型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模型搭建，該模型能夠利用上下文語義特征有效進行情感分析，得出評論的情感強度（-2到2，-2為最厭惡，2為最喜歡）。

將情感強度與在線評分（原先為1到5，為了方便運算各位減3，變?yōu)?2到2）進行平均后得出顧客對某商品真實的喜愛值（-2到2）。

最后，考慮到每條評論產(chǎn)生的影響力的差異性，本項目將結(jié)合評論多維度的形式特征（評論支持率，評論時效性，評論時間）計算出該條評論產(chǎn)生的影響力的權(quán)重，將其與商品真實喜愛度相乘，得到單條評論產(chǎn)生的口碑值。

（2）構(gòu)建基于自營型電商與平臺型電商的網(wǎng)店演化競爭模型

為了更好地分析口碑對網(wǎng)店生存能力的影響，本項目將網(wǎng)絡(luò)電商分為自營型電商與平臺型電商兩類，自營型電商的閉合性使其產(chǎn)品具有“小而美”的特性，而平臺型電商的開放性使得其產(chǎn)品具有“大而全”的特性。本項目將自營型電商的特點抽象為高收益高成本，而平臺型電商為低收益低成本。

自營型電商網(wǎng)店與平臺型電商網(wǎng)店競爭演化模型的參數(shù)如下：

B = f（ N，D，Q，R，g，w，k，r）

B代表演化狀態(tài)（規(guī)模擴大，縮小，退出競爭），N代表網(wǎng)店數(shù)量，D代表原始資本，Q代表顧客數(shù)量，R代表平臺監(jiān)管力度，g代表消費者增長率，w代表網(wǎng)絡(luò)口碑，k代表運營成本比，r代表利潤率。

其中w網(wǎng)絡(luò)口碑通過影響消費者購買決策和網(wǎng)店績效最終影響網(wǎng)店運營資本，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)口碑參數(shù)低于即期網(wǎng)店可接受的比例時，網(wǎng)店所擔(dān)負(fù)的成本超出其所能承受的閾值，該商家不再進行下一階段的運營，即退出競爭。

（3）基于仿真程序的網(wǎng)店演化競爭仿真模型構(gòu)建

本項目在仿真程序中將定義三類代理 競爭主體： 消費者、自營型電商網(wǎng)店群體A、平臺型電商網(wǎng)店群體B，這三個代理變量在仿真模擬初期自動生成。在生成代理變量并形成電商平臺后，消費者依據(jù)自己的消費偏好和消費習(xí)慣等開始進行隨機瀏覽并搜索和評估產(chǎn)品，在電商平臺中與其他的消費者和商家進行交互。下圖為電商平臺競爭演化仿真流程圖。

3創(chuàng)新點

4.3.1運用了自然語言處理技術(shù)精準(zhǔn)量化網(wǎng)絡(luò)口碑

在線文字評論的內(nèi)容為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點，無法通過傳統(tǒng)的方法進行加工處理，難以量化為口碑特征。本項目運用了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)，通過樣本預(yù)處理，特征提取后，構(gòu)建了一個基于長短時記憶模型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而將在線文字評論內(nèi)容精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為情感強度，再結(jié)合在線評分，使網(wǎng)絡(luò)口碑的量化更加全面。

5.3.2運用了仿真程序?qū)W(wǎng)店生存能力進行仿真研究

為了具體探究網(wǎng)店演化競爭模型中的各個特征變量對網(wǎng)絡(luò)口碑影響因素的作用大小，以及網(wǎng)絡(luò)口碑對網(wǎng)店生存能力的影響，本項目利用仿真程序?qū)Ω黝愋途W(wǎng)店之間的競爭演化過程進行計算機模擬，通過調(diào)試不同運行參數(shù)，動態(tài)呈現(xiàn)不同網(wǎng)店主體在電商環(huán)境中的競爭演化過程。最后通過分析仿真結(jié)果，提出建設(shè)性建議以促進電商平臺網(wǎng)店可持續(xù)化經(jīng)營，具有一定的社會意義。

6.3.3以供給端的網(wǎng)商視角研究網(wǎng)絡(luò)口碑對網(wǎng)店生存能力的影響

根據(jù)文獻查閱，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對于網(wǎng)絡(luò)口碑研究主要是從需求端的消費者視角研究網(wǎng)絡(luò)口碑對消費者購物行為的影響，而從供給端的網(wǎng)商視角出發(fā)研究網(wǎng)絡(luò)口碑對網(wǎng)店生存能力影響的文獻較少。本項目在此方面也具有一定的創(chuàng)新性。

4總結(jié)

本文通過量化網(wǎng)絡(luò)口碑，建立網(wǎng)店演化競爭模型，并基于仿真程序進行計算機仿真，客觀，全面，科學(xué)地完成了網(wǎng)店生存能力的仿真研究，為促進電商平臺的可持續(xù)化發(fā)展提供了一種新的思路。此外本文通過將前沿科學(xué)自然語言處理技術(shù)運用于網(wǎng)絡(luò)口碑的量化，在情感分析精準(zhǔn)性上取得了新的突破，具有一定的創(chuàng)新性。

5參考文獻

[1]劉雪蓮. 基于在線評論的顧客酒店體驗價值對滿意度的影響研究[D].青島大學(xué)，2019.

[2]彭麗徽. 基于在線評論的網(wǎng)絡(luò)口碑生成機理及監(jiān)測預(yù)警研究[D].吉林大學(xué)，2019.

[3]唐紅濤，羅瓊，劉星寶.網(wǎng)絡(luò)口碑與網(wǎng)店生存能力仿真研究[J].蘭州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2019，35（06）：14-27.

[4]彭麗徽. 基于在線評論的網(wǎng)絡(luò)口碑生成機理及監(jiān)測預(yù)警研究[D].吉林大學(xué)，2019.

[5]李揚，嚴(yán)建援，馮淼，李凱.在線評論和網(wǎng)絡(luò)論壇對高涉入度產(chǎn)品關(guān)注度的動態(tài)影響研究[J].軟科學(xué)，2020，34（01）：51-57.