信息過載影響消費者決策研究的知識圖譜分析

□ 魏 娟 李 敏

(南京信息工程大學(xué) 管理工程學(xué)院, 江蘇 南京 210044)

信息時代,互聯(lián)網(wǎng)信息量呈指數(shù)級增長,消費者進入信息完全的環(huán)境。豐富的信息有利于消費者決策,但當(dāng)信息量過多時,消費者無法在有限的時間內(nèi)處理過多的信息,易造成決策困惑、決策延遲、決策績效下降,甚至不做決策[1]?；ヂ?lián)網(wǎng)是增長最快的零售渠道,2020年全國網(wǎng)上零售額達到117601億元,比2019年增長10.9%。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,由于信息的易得性和傳播的快捷性,消費者加工海量信息需要消耗更多的注意資源。社交媒體和智能手機能自動吸引用戶注意,導(dǎo)致消費者認知控制能力下降,難以準確執(zhí)行方案評估和購買決策[2]。

早在1974年,Jacoby就探討了信息負荷對消費者決策的影響,通過改變選擇集中的備選項數(shù)和屬性數(shù)量來改變提供給消費者的信息量。研究發(fā)現(xiàn),信息數(shù)量和決策質(zhì)量之間呈倒U型曲線關(guān)系[3]。隨后許多學(xué)者對信息負載和消費者決策之間的關(guān)系進行了研究,但研究結(jié)果存在分歧,決策質(zhì)量并不一定隨著信息量增加而降低。Malhotra(1982)收集購房者在面臨不同數(shù)量的房屋選項和房屋屬性信息時的心理狀態(tài)數(shù)據(jù),當(dāng)選擇集中的備選項或者屬性數(shù)量從5個增加到25個時,購房者會感到困惑,決策準確性降低,表示無法做出最佳的選擇[4]。

以往研究通過提供給消費者備選項和屬性數(shù)量來衡量信息量多少,而沒有包括信息的其他維度,如信息格式、復(fù)雜性、可讀性、可信度等?；ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下,海量信息呈現(xiàn)多樣性、高維度等特點,這種情境下,消費者的心理狀況會發(fā)生哪些變化?如何解釋消費者決策?海量信息對消費者行為和決策過程帶來哪些影響?本研究采用文獻計量方法,對信息過載環(huán)境下消費者決策研究進行系統(tǒng)梳理,探討該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,洞察消費者行為模式及其改變,為改善消費者決策質(zhì)量、提高決策效率提供依據(jù)。

一、方法和數(shù)據(jù)

(一)研究方法

文獻計量是運用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)方法對各種出版物進行的定量分析,有助于研究者更好地理解某個主題領(lǐng)域內(nèi)的知識結(jié)構(gòu)和知識脈絡(luò)。通過文獻計量可以分析關(guān)鍵詞、作者、研究機構(gòu)、國家、文獻來源、參考文獻等,了解該領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展趨勢。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,通過文獻計量可以生成知識圖譜,展示更多的可視化信息。CiteSpace可以分析主題、作者和關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合時區(qū)圖和突變詞探測,呈現(xiàn)出主題的研究熱點及演變趨勢。目前,文獻計量分析方法已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,如信息科學(xué)、社會科學(xué)、生命科學(xué)、管理科學(xué)等。

(二)數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。檢索條件為:在專業(yè)檢索中輸入字符TKA=‘消費者’AND (TKA=‘信息超載’OR TKA=‘信息過載’OR TKA=‘選擇超載’OR TKA=‘選擇過載’OR TKA=‘認知過載’OR TKA=‘海量信息’OR TKA=‘超量信息’OR TKA=‘海量數(shù)據(jù)’),檢索范圍為學(xué)術(shù)期刊和學(xué)位論文,檢索年限不限,檢索時間為2021年3月28日,共檢索出相關(guān)研究成果1062篇,其中存在大量非學(xué)術(shù)研究,如擁抱大數(shù)據(jù)、不能止于技術(shù)的膜拜等文獻,通過手工篩選,最終保留消費者決策領(lǐng)域中與信息過載的前因、后果及應(yīng)對策略相關(guān)的學(xué)術(shù)研究文獻,共553篇。

二、文獻計量分析

(一)時間分布

從檢索結(jié)果可知,2002年開始出現(xiàn)了采用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理等技術(shù)分析海量信息環(huán)境下消費者決策的文獻。截止檢索日期,2021年只有1篇相關(guān)文獻,故刪除。2007年之前有關(guān)信息過載、海量信息的論文數(shù)量較少。2008年開始,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境發(fā)生變化,社交媒體成為熱點話題,論壇、微博、博客、社交網(wǎng)站、微信等社交媒體工具和平臺逐步發(fā)展,發(fā)文量開始小幅增長。2011年5月,麥肯錫公司發(fā)表了題為《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》的研究報告,2012年智能手機開始規(guī)模化應(yīng)用,移動互聯(lián)網(wǎng)進入高速發(fā)展時期,由于研究成果發(fā)表具有一定的滯后性,因此,從2013年開始,與大數(shù)據(jù)、信息過載、消費者有關(guān)的研究成果快速增長,2018年達到了84篇,很明顯大數(shù)據(jù)時代消費者決策研究倍受關(guān)注,主要分布在計算機技術(shù)與應(yīng)用、企業(yè)管理、旅游管理、圖書情報檔案等學(xué)科。2019以后,研究熱度有所減緩,趨于平穩(wěn)。

(二)作者合作分析

設(shè)置時間切片為1年,TOPN=50,運行得到節(jié)點數(shù)為16、連線數(shù)為5的主要發(fā)文作者合作圖譜,圖譜中顯示高產(chǎn)作者發(fā)文分布及合作情況。發(fā)文最多的是以李愛梅為核心的學(xué)術(shù)團隊,發(fā)表相關(guān)研究成果4篇,主要圍繞信息超載對決策、組織員工和消費者行為的影響展開。從注意資源、工作記憶資源和時間壓力方面解釋信息超載影響決策的內(nèi)在機制。信息超載會降低員工的工作效率、決策質(zhì)量和工作幸福感,對員工的工作狀態(tài)和行為產(chǎn)生消極影響[2,5,6];選擇超載作為信息過載的一種表現(xiàn)形式,當(dāng)商品數(shù)量超過一定的閾值,消費者會感知到過載效應(yīng),如選擇困難、選擇延遲等,但選擇過載效應(yīng)是否會發(fā)生,除了受消費者認知因素和情緒因素的影響,還受選擇集特征和消費者個體差異兩類邊界條件的影響[7]。

作者合作圖譜中以點型模式為主,標示著獨立研究成果數(shù)量較多,這也可能是由于樣本文獻中包含較多學(xué)位論文的原因?？傊?科研合作是影響高質(zhì)量成果產(chǎn)出的因素之一,通過團隊協(xié)作可以建立高效的研究網(wǎng)絡(luò),更有利于新學(xué)科和新領(lǐng)域的研究探索。

(三)高頻關(guān)鍵詞分布

通過分析高頻關(guān)鍵詞的頻次和分布,可以了解某個領(lǐng)域的研究熱點、研究內(nèi)容和發(fā)展趨勢。圖1給出了關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類圖譜,其中8塊不規(guī)則圖形顯示不同聚類包含的術(shù)語和關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞節(jié)點越大,表明該節(jié)點是網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點,節(jié)點間連線的粗細程度反映共現(xiàn)強度。

圖1 關(guān)鍵詞聚類知識圖譜

由圖1可知,商品屬性、信息過載、在線評論、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理、推薦系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)時代這七個術(shù)語是該領(lǐng)域在2002—2020年間研究的熱點,進一步對聚類結(jié)果進行歸納和統(tǒng)計分析,信息過載和消費者決策領(lǐng)域研究主要集中在兩個方面:一是信息過載給消費者帶來的影響,二是應(yīng)對信息過載的策略,可以分為以人為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略。將#1#4#6歸為一大類,即大數(shù)據(jù)時代信息過載對消費者決策帶來的影響;#0#5#7歸為一大類，通過構(gòu)建消費者畫像,實現(xiàn)個性化推薦和精準營銷,從而緩解消費者感知過載;#2單獨歸為一類,探討消費者如何借助信息線索應(yīng)對過載效應(yīng);#3單獨列為一類,主要研究個性化推薦過程中的關(guān)鍵技術(shù)。研究熱點主題劃分結(jié)果如表1所示。

表1 研究熱點主題劃分

1.信息過載對消費者決策的影響

當(dāng)消費者無法在有限的時間內(nèi)處理大量的、模糊的、復(fù)雜的信息時,消費者會感到不知所措,引起心理不適的負面情緒,造成決策困難。總的來看,信息過載對消費者造成的影響主要體現(xiàn)在心理反應(yīng)和行為反應(yīng)兩大方面。

(1)心理反應(yīng)

為了充分了解信息過載的影響,Jacoby(1974)從消費者對自身行為的滿意度、不確定性、困惑及后悔、額外信息的需求等方面設(shè)計了主觀狀態(tài)量表,用來測量信息過載對消費者心理狀態(tài)帶來的影響[3]。除此之外,信息過載可能還會引起抑郁、焦慮等負面心理反應(yīng)。調(diào)查顯示,61%的消費者懷疑自己購買的商品不是最優(yōu)選擇;62%的消費者因選擇過剩或產(chǎn)品相似難以選到滿意的產(chǎn)品[8]。

信息過載降低決策滿意度。楊濤(2016)設(shè)定購買情境、信息量和選擇集依次分為三組:不足組、最佳組和過載組,相應(yīng)的信息量設(shè)為3條、10條和30條,選擇集設(shè)為3項、5項和30項,當(dāng)信息量超過10條或者選擇集超過5項時,消費者心理不適感隨之增加,決策滿意度開始下降,其影響過程受消費者認知需求水平的調(diào)節(jié),因信息處理策略和認知努力程度不同,低認知需求的消費者更容易產(chǎn)生過載效應(yīng)[9]。當(dāng)信息量增加時,消費者處理信息需要付出更多的時間成本和認知成本,造成消費者感知成本增加,決策滿意度下降。

信息過載易引起負面情緒。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,無序信息使消費者難辨真?zhèn)?、矛盾信息使消費者難以提取到有用的信息,當(dāng)信息數(shù)量超過消費者的信息處理能力且面臨時間壓力時,消費者在選擇過載中容易產(chǎn)生焦慮情緒。當(dāng)消費者面對數(shù)以百計千計的相似商品時,替代品的優(yōu)點會被強化,機會成本使選擇過程變得更加復(fù)雜,造成消費者體驗負面情緒[8]。

(2)行為反應(yīng)

豐富的網(wǎng)絡(luò)信息為消費者提供多樣化選擇和足夠的信息量,一方面滿足消費者多元化需求,另一方面,消費者需要花更多的時間和認知努力去篩選、比較和評估相關(guān)信息,進而降低購買意愿或延遲決策,發(fā)生決策規(guī)避,甚至進行負面口碑傳播。

信息過載降低消費者購買意愿。信息過載環(huán)境下,從眾多相似的商品中選擇滿足自己需求的商品,消費者需要花費更多的時間和精力,即產(chǎn)生了選擇復(fù)雜性。為了做出明智的選擇,消費者會主動搜尋額外信息,此過程導(dǎo)致消費者感知成本增加,進而購買意愿降低[10]。

信息過載導(dǎo)致決策延遲。過多的信息量需要消費者付出更多的努力和認知資源來應(yīng)對,會增加消費者的感知風(fēng)險,降低其感知價值,最終造成決策延遲,且消費者涉入度對影響過程起到調(diào)節(jié)作用,高涉入度消費者比低涉入度消費者有更高的感知風(fēng)險和更低的感知價值[11]。比較和權(quán)衡的過程增加了決策難度,再加上偏好的不確定性和決策策略的差異性,導(dǎo)致消費者傾向于延遲選擇。

信息過載產(chǎn)生決策規(guī)避。信息過載環(huán)境下,消費者不太可能做出明智的選擇,通常會遇到負面的結(jié)果,如延遲決策、決策疲勞、決策失誤。消費者為了緩解信息過載引起的負面影響,一般采用購買回避、明晰目標、搜尋額外信息、分享購買或縮小選擇集來減少決策失誤,其中,購買回避指消費者在搜尋信息、處理和評估信息之后,做出的一種消極反應(yīng)。在線評論是消費者決策的重要參考依據(jù),同時也會引起一些負面效應(yīng),如瀏覽成千上萬、甚至幾十萬條觀點不一、內(nèi)容模糊的在線評論時,消費者會產(chǎn)生猶豫,選擇購買回避。在健康管理領(lǐng)域,信息消費者在搜尋、閱讀、理解大量難辨真?zhèn)蔚囊咔樾畔r,會加劇疫情帶來的恐懼、擔(dān)心等消極情緒,通過感知健康威脅對信息產(chǎn)生防御式的規(guī)避行為[12]。

信息過載引發(fā)負面口碑傳播。產(chǎn)品復(fù)雜性、相似性和大量模糊的信息會增加消費決策難度,造成消費者認知負擔(dān),導(dǎo)致消費者產(chǎn)生困惑。消費者困惑指消費者在信息處理過程中,無法正確理解產(chǎn)品或服務(wù)信息而引發(fā)的不知所措的心理狀態(tài),是一個三維構(gòu)念,包括:相似困惑、超載困惑和模糊困惑,其中,超載困惑指消費者面對豐富的信息環(huán)境,無法在有限的時間內(nèi)處理信息而導(dǎo)致信息內(nèi)容理解不足,使消費者對購買決策缺乏信心,可能導(dǎo)致購買錯誤品牌或傳播負面口碑等行為。在線旅游產(chǎn)品充斥著大量相似、模棱兩可的信息,消費者選擇旅游產(chǎn)品時難以準確篩選出滿足自身需求的產(chǎn)品。消費者困惑通過負面情緒影響負面口碑傳播,且產(chǎn)品涉入度越高,二者之間的關(guān)系越強[13]。

2. 應(yīng)對信息過載的策略

信息過載不僅造成消費者決策質(zhì)量下降、決策低效、決策延遲甚至放棄決策,還會造成消費者困惑、焦慮等負面心理反應(yīng)。因此,緩解信息過載,可以在恰當(dāng)?shù)臅r間提供給消費者合適的信息,幫助消費者做出正確的決策。消費者研究領(lǐng)域應(yīng)對信息過載的策略可以分為三類:以消費者為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略。

(1)以消費者為中心的策略

以消費者為中心的策略即構(gòu)建消費者畫像,考慮消費者個人特征屬性、點擊流、社交信息和購買記錄等數(shù)據(jù),構(gòu)建可以描述消費者需求、行為習(xí)慣和個人偏好的模型,即將海量的消費者數(shù)據(jù)抽象成標簽,從而將消費者形象具體化,為消費提供個性化服務(wù),實施精準營銷。大數(shù)據(jù)時代,消費者的各種行為數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,用戶畫像是實施個性化服務(wù)或精準營銷的有力工具,能夠挖掘消費者的偏好和需求,幫助消費者過濾掉與自己需求不相關(guān)的干擾信息、冗余信息,降低信息過載帶來的影響,為其提供個性化的商品或服務(wù),從而降低信息過載帶來的決策低效問題。

消費者畫像首先明確數(shù)據(jù)維度,也就是從哪些方面收集消費者數(shù)據(jù)。一般來說,消費者畫像的數(shù)據(jù)維度包括個人屬性(如性別、年齡、教育程度、職業(yè)、信用等)、點擊流數(shù)據(jù)、購買記錄、用戶生成內(nèi)容、社交信息等方面；其次，使用用戶標簽提取技術(shù)(如統(tǒng)計分析、協(xié)同過濾、主題模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等),從海量數(shù)據(jù)中挖掘消費者需求、行為習(xí)慣、興趣偏好等,生成用戶標簽;然后,利用統(tǒng)計圖、詞云圖等可視化技術(shù)直觀地呈現(xiàn)消費者特征；最后,在消費者畫像分析基礎(chǔ)上,實施個性化推薦和精準營銷,從而能夠更智能化、準確地匹配其需求[14]。

(2)以信息處理為中心的策略

以信息處理為中心的策略旨在幫助消費者解決信息的復(fù)雜性和海量問題,如改變信息呈現(xiàn)方式,降低信息復(fù)雜度;生成評論標簽摘要,減少信息量;提供激勵措施,提高信息質(zhì)量等。以消費者為中心的策略強調(diào)以信息過濾和個性化推薦為主要手段來緩解信息過載對消費者決策的影響,但還不能讓消費者完全忽略過載感知的存在。因此,消費者必須依靠主動學(xué)習(xí)(如觀察學(xué)習(xí)和社會學(xué)習(xí))來減輕遭受的過載效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,消費者產(chǎn)生購買決策后,出于利己或利他目的,通常會選擇分享自己的消費體驗,即撰寫在線評論,導(dǎo)致在線平臺的用戶評論急劇增長,多則幾十萬條,因此,在線評論也會引起消費者感知過載。近年來,信息過載環(huán)境下消費者研究的一個重要方向是在線評論和消費者決策。消費者受瀏覽時間和移動工具小屏幕的限制,不可能閱讀所有相關(guān)的評論,幫助消費者從大規(guī)模評論集中找出有用評論,是解決在線評論過載、提高消費者決策質(zhì)量和決策效率的有效途徑。

實證研究表明,影響在線評論有用性的因素包括:情感傾向、句子長度、評論客觀性、評論呈現(xiàn)方式、信息質(zhì)量等[15-17]。評論呈現(xiàn)方式有星級、文本、圖片和視頻等。對于感官型產(chǎn)品,如觸感評價衣服質(zhì)量、視覺推斷衣服匹配度等,一圖勝千言,圖片評論正向影響消費者購買意愿[18],圖片降低閱讀文本評論的時間和復(fù)雜性。當(dāng)處理過多評論時,消費者傾向于采用啟發(fā)式規(guī)則(如差評、平均星級、星級分布等)來降低閱讀的評論數(shù)量。啟發(fā)式規(guī)則更多地依賴于直覺,雖然加工速度快且占用較少的認知資源,但容易受到自我選擇偏差效應(yīng)的影響,從而使決策穩(wěn)定性變差、決策質(zhì)量下降。評論摘要能夠提供細粒度、多維度的評論信息[19],對于搜索型商品,將在線評論依據(jù)產(chǎn)品屬性或用戶感受生成分類標簽,能夠提高消費者感知有用性,緩解信息過載和自我選擇偏見對消費者決策的影響[20]。不管圖片評論還是文本評論,評論的客觀性、真實性是評論質(zhì)量的重要因素之一,激勵在某種程度上能夠促進消費者認真書寫評論。有用的評論包括產(chǎn)品或服務(wù)的客觀評價以及消費者的主觀體驗[16],高質(zhì)量的在線評論是消費者提高決策質(zhì)量的前提。

(3)以技術(shù)為中心的策略

以技術(shù)為中心的策略傾向于為信息超載問題尋找技術(shù)解決方案。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,信息過載問題愈發(fā)嚴重,給消費者決策增加困擾,個性化推薦能夠有效緩解這一難題。從信息過濾角度來看,推薦系統(tǒng)通常被分為協(xié)同過濾系統(tǒng)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)和混合式推薦系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)有效地解決了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)在時間效率、空間效率和推薦準確度方面的瓶頸問題。

大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)需要強有力的技術(shù)支持,如大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、優(yōu)化的推薦算法等。因此,信息過載環(huán)境下,消費者決策研究領(lǐng)域同樣關(guān)注個性化推薦的關(guān)鍵技術(shù)，即從單一數(shù)據(jù)源到多平臺交叉融合數(shù)據(jù)分析、從傳統(tǒng)推薦算法到自適應(yīng)優(yōu)化推薦算法[21]。MapReduce的核心思想是分而治之,將海量數(shù)據(jù)分發(fā)給不同的服務(wù)器,實現(xiàn)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的并行處理。基于Hadoop的分布式框架,能夠為MapReduce提供運行載體?？紤]用戶歷史行為數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶興趣分布矩陣,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和興趣偏好的個性化推薦策略[22],實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)整合,運用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析的融合算法,使用多維評分效用表示消費者對項目的偏好,該模型考慮多種上下文信息,對用戶評論進行情感分析,融合用戶評分、情感傾向和推薦商品內(nèi)容信息的混合式推薦算法，解決了歷史數(shù)據(jù)不足和評分數(shù)據(jù)稀疏問題[23]。

個性化推薦關(guān)鍵技術(shù)的完善有利于多角度分析消費者行為,使推薦內(nèi)容質(zhì)量更高、推薦結(jié)果更及時、推薦信息更多樣化,并且能夠考慮到消費者歷史行為信息、動態(tài)信息需求和興趣演變,提高消費者滿意度。

三、研究主題演化分析

關(guān)鍵詞時區(qū)圖表示研究主題隨著時間推移發(fā)生的變化情況,側(cè)重于從時間維度反映研究主題的演變。圖2給出了信息過載環(huán)境下消費者決策研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞時序變化情況,總的來說,可以分為三個階段:

圖2 研究主題演化圖譜

第一階段(2002—2008年):消費模式悄然變化。主流消費從傳統(tǒng)模式逐漸向網(wǎng)絡(luò)消費模式轉(zhuǎn)變,淘寶、京東商城等電子商務(wù)平臺逐步企穩(wěn),此階段信息過載不是消費者遭受的普遍現(xiàn)象,研究成果相對較少,高強度的突變詞有消費者和電子商務(wù)。

第二階段(2008—2013年):信息過載效應(yīng)漸顯?；ヂ?lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,京東商城、天貓、淘寶等綜合性電子商務(wù)平臺為消費者選擇提供便捷,如京東商城探索增值服務(wù),開啟上門取件、移動客戶端相繼上線、進軍在線醫(yī)藥和奢侈品領(lǐng)域、啟動酒店預(yù)訂和電子書刊業(yè)務(wù)等,在線消費成為消費者較好的選擇。因此,消費者行為信息激增,信息過載給消費者決策帶來心理和行為方面的負面影響。

第三階段(2013—2020年):信息過載應(yīng)對階段。隨著大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等技術(shù)的發(fā)展,信息過載現(xiàn)象頻繁出現(xiàn),此階段研究者主要關(guān)注信息過載的各種解決方案,來幫助消費者緩解過載效應(yīng)。主要的爆發(fā)詞有:協(xié)同過濾、大數(shù)據(jù)、Hadoop、文本挖掘。推薦系統(tǒng)和精準營銷可以減少消費者選擇集數(shù)量,大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、文本挖掘等技術(shù)能夠優(yōu)化個性化推薦效果、改善推薦質(zhì)量,用戶生成內(nèi)容作為外在信息線索,能夠降低消費者決策的復(fù)雜性。

四、結(jié)論與展望

(一)結(jié)論

本研究采用文獻計量學(xué)方法,對國內(nèi)信息過載和消費者決策領(lǐng)域相關(guān)文獻進行系統(tǒng)梳理,繪制了知識圖譜。研究結(jié)果顯示:

1.從發(fā)文時間看,隨著大數(shù)據(jù)概念的提出和移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,信息過載環(huán)境下消費者決策研究倍受國內(nèi)學(xué)者關(guān)注,研究成果快速增長。2008年之前,網(wǎng)絡(luò)消費非主流模式,信息過載不是消費者遭遇的普遍現(xiàn)象。

2.從發(fā)文作者來看,國內(nèi)該領(lǐng)域研究者的合作關(guān)系較弱,點型研究模式更為普遍,線型和星型等合作模式相對缺乏。研究者相互交流和合作,能夠助推該領(lǐng)域的研究效率和成果質(zhì)量,科研合作是影響高質(zhì)量成果產(chǎn)出的因素之一。

3.從關(guān)鍵詞圖譜來看,研究主要集中在兩個方面:信息過載給消費者決策帶來的影響和應(yīng)對信息過載的策略,且應(yīng)對策略的關(guān)注度更高。信息過載不僅容易引起消費者負面情緒、滿意度下降等心理反應(yīng),還會造成決策延遲、決策規(guī)避、負面口碑傳播等行為反應(yīng)。國內(nèi)研究者提出的應(yīng)對策略主要包括以消費者為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略,比較側(cè)重客戶精準營銷、網(wǎng)絡(luò)口碑、個性化推薦關(guān)鍵技術(shù)等內(nèi)容。

(二)展望

國內(nèi)研究者主要關(guān)注信息過載對消費者心理和行為造成的影響,但缺乏完整的理論研究框架,且對影響機制和個體差異缺乏深層次的分析。只有充分了解信息過載成因、癥狀表現(xiàn),才能提出高效的應(yīng)對策略。

1.理論研究框架。20世紀70年代,伴隨品牌數(shù)量的激增,消費者研究領(lǐng)域的信息過載問題已經(jīng)引起了學(xué)者們的關(guān)注,諸多學(xué)者對Jacoby的研究結(jié)論進行激烈的爭辯,爭辯焦點是品牌數(shù)量及其屬性信息是否會影響消費者對產(chǎn)品的選擇,以實驗法、訪談法和問卷調(diào)查為主,基于有限認知資源理論,探討不同情境下信息過載對消費者決策質(zhì)量、決策時間和信息處理方式的影響。少有研究構(gòu)建一個完整的概念框架,對信息過載和消費者決策之間的關(guān)系進行系統(tǒng)的理論闡述。郭佳等(2018)發(fā)展了Eppler和Mengis的研究成果,指出網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息過載研究的理論包括:信息加工理論、認知負荷理論、壓力與應(yīng)對模式、使用滿足理論和期望失驗理論等多種理論,研究情境可以劃分為信息檢索和分析過程、決策過程和傳播過程[24]。消費者決策是一個復(fù)雜的過程,可以分為五個階段:需求確認、信息搜索、評價與選擇、購買決策和購后行為。每個階段消費者的關(guān)注點和目標不同,信息過載成因、癥狀表現(xiàn)和應(yīng)對策略也存在差異,比如,信息搜索階段,由于信息特征、頁面設(shè)計、個體特征和動機強度等因素對消費者搜索行為產(chǎn)生影響,導(dǎo)致消費者難以獲取有用或準確的信息,造成搜索效率下降。從技術(shù)層面(如信息過濾和推薦技術(shù))能夠有效緩解消費者的感知過載。因此,構(gòu)建一個概念框架,明晰信息過載對消費者決策過程的影響,能夠提出有針對性的解決方案。

2.影響機制研究。并不是所有年齡段的消費者都會遭受過載效應(yīng),青年人和成年人相似,容易受到過度選擇效應(yīng)的負面影響,但兒童和老年人遭受的負面影響較少[25]。成年人中出現(xiàn)選擇過載效應(yīng),主要歸因于認知因素和情緒因素,而兒童與老人的認知能力相對較低。過載效應(yīng)是否會真正發(fā)生,還受到信息復(fù)雜性、決策任務(wù)難度、偏好不確定性、決策目標等調(diào)節(jié)變量的影響。面對復(fù)雜問題決策時,不同消費者的信息處理方式存在差異。消費者通常依賴啟發(fā)式信息來簡化決策過程,通過啟發(fā)式信息減少選擇的數(shù)量,例如消費者傾向于考慮知名品牌的商品,好品牌意味著高質(zhì)量,當(dāng)大量選擇與品牌關(guān)聯(lián)時,青少年的過載效應(yīng)就會消失,沒有表現(xiàn)出滿意度下降、決策困難和遺憾[26]。因此,考慮到消費者個體差異、偏好不確定性、決策情境差異等因素,消費者面對海量信息時的決策又會發(fā)生什么變化?導(dǎo)致消費者感知過載的影響因素、中介變量和調(diào)節(jié)變量等邊界條件又有哪些?這些問題值得研究者進一步探討。□