【在线评论对大学生购买行为的影响因素实证探究13000字（论文）】

在线评论对大学生购买行为的影响因素实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u20417在线评论对大学生购买行为的影响因素实证研究 127341摘要 160981绪论 2253291.1研究背景与问题 2258511.2研究目的与意义 2263311.3国内外研究概况 3293681.4技术路线与研究方法 4241531.5论文创新点 5252762文献综述 5248152.1在线评论的相关研究 5247532.2购买意愿 5238193研究假设与模型 6299663.1变量确立与假设提出 6179203.2研究模型的构建 719664研究设计与问卷 8263094.1问卷设计与变量测量 8225384.2数据来源与样本特征 9101905实验分析 982525.1样本描述性统计分析 9185455.2变量描述性统计分析 103205.3信度和效度分析 11206675.4相关分析 1525675.4回归分析 16262695.5实验分析结果 18308096结论与展望 19189086.1研究结论 1924616.2管理启示 1951636.3研究局限与展望 208955参考文献 20摘要 网络购物作为新时代下人们的一种购物方式,具有便利、快捷的特征,符合时代的潮流,逐渐发展成为一种普遍的人们购物习惯与生活方式。而且在线评价作为促使消费者进入网上购买商品和服务的重要参照和依据,对于引导广大消费者深入地了解网上商品和服务信息,促进其消费和购买行为具有重要意义。 本文从在线评论定义角度出发，在大量相关文献研究基础上,构建了实验模型,以在校大学生这一群体为主要研究对象,，通过实证分析对实验模型和假设进行验证及补充，结果表明评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与大学生购买行为之间存在显著的正向相关关系，并分别就正面评价与负面评价的上述四个特征对购买行为的影响作用进行研究，探讨评论倾向对在线评论影响机制的中介效应。 关键词：在线评论；购买意愿；平台管理1绪论1.1研究背景与问题随着购物平台的网络评论功能日益完善，在线评论从单纯的文字评论发展到附带图片和视频等多媒体内容的新兴评论，极大提升了消费者的购物体验，在线评论在消费者购买行为中起着重要作用。但同时，消费者进行消费购买行为的过程中,往往会伴随着信息不对称，当信息不对称发生时,会大大提高消费者对风险的感知,消费者往往会通过搜索相关信息来减少这种信息不对称,以此来降低自己的感知风险。基于此，本课题以网购使用频率高的大学生群体为研究对象，探讨在线评论与大学生购买意愿之间的作用机理，以在线评论为自变量，运用实证分析的方法研究在线评论对用户购买行为的影响，旨在为企业管理在线评论平台提出参考与建议。1.2研究目的与意义 近年来,随着移动互联网和无线通讯的发展,计算机技术不断创新,各类大型的数据和信息服务正受到影响,涉及到人们日常生活中的各个领域。在大数据时代背景下，消费者的消费机会增加，购买路径缩短，极大提升了消费体验，与此同时，也意味着选择成本的增大，当消费者面对各类纷繁复杂的商品信息时，在线评论是影响其购买行为的关键影响因素。本文通过对大学生网络评论数据的调查和收集，运用文献研究、实证分析等研究方法，探讨在线评论的数量、长度、形式、权威性和倾向性对消费者购买行为的影响。本研究的主要目的如下: （1）采用文献研究，梳理消费者购买行为中在线评论的影响力归因特征，构建基于在线评论特征的概念模型，并根据理论梳理提出假设前提； （2）通过实证研究对收集到的在线评论相关数据进行分析，探索在线评论对大学生购买行为的影响因素。 （3）根据以上研究结果,结合相关文献研究提出为在线评论平台的管理、促进用户购买行为的建议。1.2.1理论意义①梳理在线评论影响购买行为的理论内容。本文整理了国内外相关研究文献，展示了在线评论的研究现状，较为全面地阐述了在线评论对消费者购买行为的理论影响，为后续研究者的相关研究提供了理论依据。②提供研究在线评论影响机制的方向借鉴。本研究从关于线评论的数量、长度、形式、权威性和倾向性等方向对消费者购买行为的影响进行探究,在用户购买行为的研究方向上拓展了在线评论的理论指标，揭示了在线评论与购买行为的影响关系。③研究在线评论影响机制的思路启示。本课题将在线评论的文本挖掘与传统的用户需求分析方法相结合，完善在线评论的理论研究体系，丰富并发展了用户需求的定量研究方法，为之后的研究带来一定的启示作用。1.2.2实践意义 ①在线评论对用户在线购物行为而言非常重要，它可以帮助相关商品信息内容在用户之间传递，因此对电商企业来说，在线评论是一种无形的营销。因此，如果对电商企业而言，如果能够了解到在线评论对消费者在线购物决策行为的影响，必定能为企业带来巨大的效益。②随着网购比例的不断提高，网评已经成为用户获取商品和服务的重要信息来源和重要参考。因此，对网上评论进行分析，有利于消费者正确、全面地了解网上商品信息，从而做出购买决策。③理解在线评论的相关特征与作用，及其对消费者购买行为的影响,有利于商家的产品营销和平台治理提供方向。1.3国内外研究概况 （1）国外研究概况——在线评论理论起源与发展 在线评论的概念最早由国外学者Chatterjee【1】提出,在线评论是网络与商品或服务进行评价的主要途径，已经被学者们广泛讨论和研究。Sinha指出在线评论不仅是用户之间的一种信息交流，更是一种更为可靠的产品或服务信息平台【2】。ParkD认为，在线评论是指消费者商品或服务的主观评价，是对商品或服务的整体印象的反馈。网络评论功能主要体现在，对正面的消费体验进行分享与推广，和批评与揭露不好的商品或服务，【3】。Schindler通过分析网络评论的表达词句，探索研究了网络评论的倾向性【4】。 Kassarjian在研究消费者行为的过程中发现，消费者的消费购买行为是基于商品信息的比较与筛选【5】，消费者在进行购买行为之前，首先是明确购买动机，决定自己所需商品，然后搜索与商品相关的信息，进行筛选与比较，最后施行购买行为。Mudambi研究各类商品的网络评论发现，具有极端偏向性的评论会影响用户的购买行为【6】。Chintagunta在研究网络评论情绪对购买行为影响时发现，正面或负面评论会明显提高或降低消费者的购买欲望【7】。（2）国内研究概况——在线评论理论实证研究国内学者杜学美、丁璟妤认为，网络评论反映了消费者在购买商品或服务时的情感表达，包括三种情感倾向：积极、消极和中立【8】。李杰在研究中将评论情感进行分类，并通过神经网络算法进行识别【9】。 在线评论涉及的内容十分广泛,目前学者研究的方向主要体现在以下三个方面:（1）对评论发布者的研究，主要针对发布者的可靠性与影响力，黄静、朱丽妞在研究企业家评论信息发现，具有较高知名度的企业家，其评论影响力越大，消费者对其评论商品的信任程度越高【10】。（2）对评论本身特征的研究,如数量、长度、内容等，王伟等研究发现，网络评论的情感倾向会影响用户的购买行为【11】。（3）对评论的接受者的研究,如对评论的信任度、购买抉择的影响等，张艳辉在研究中发现用户对于在线评论的感知和影响程度与自身受到的教育程度和收入情况有关【12】。1.4技术路线与研究方法1.4.1技术路线本文研究技术路线如图：1.4.2研究方法 本文对在线评论对大学生购买行为的影响因素进行深入研究，为了达到研究目的，本文采取定性研究与定量研究相结合、理论分析与实证分析相结合的方法。具体如下： （1）文献研究法 本研究将采用文献研究的方法，研究的内容，通过利用各类信息资源对在线评论和购买行为的影响进行搜索、鉴别、整理、分析，为后续的理论分析以及实证研究奠定了理论基础。在此基础上，提出了本文的主要观点和研究假设。 （2）问卷调查法 本研究所用数据大多数采用问卷调查的方法进行收集，为确保问卷设计的可行性与可操作性，提前进行了深度访谈与预测。在回收样卷之前，对原始问卷的信度和效度进行检验，剔除问题养卷，最终回收样本问卷获取所需数据。 （3）统计分析法 本研究采用统计分析的方法对相关数据进行分析与研究，使用spss等统计分析软件处理数据，并对研究模型与假设进行验证。1.5论文创新点 本研究对在线评论对大学生购买行为的影响因素进行研究，主要创新点体现在以下两个方面： （1）从评论数量、评论长度、评论类型、评论倾向、评论者权威等多个维度出发，分析变量对购买行为的影响，丰富了研究变量，拓宽研究体系。（2）以在线评论的正负倾向为中介变量，研究评论倾向对在线评论与购买行为的影响的调节作用。2文献综述2.1在线评论的相关研究2.1.1在线评论的定义在线评论（OnlineReview）在消费者网购活动中起到了不可忽视的作用，在进行购买行为之前浏览相应商品的在线评论已成了大多数用户的消费习惯。关于在线评论的定义，许多学者提出了自己的观点。Hennig-Thurau（2004）【13】的研究认为，在线评论是对商品或服务的正面或者负面的主观表达，是消费者发布且储存在互联网上，可以被其他消费者阅读的语句。Park&Lee(2008)【14】将在线评论定义为“在线评论是对商品或服务的文字、图片信息，是对商家的评价与建议”。Mudambi&Schuff(2010)【15】将在线评论定义为“消费者在网站上创建并发布商品或服务的评论”。综合以上研究研究，在线评论的概念强调评论的主体是网络用户消费者，评论对象为相应产品，评论本身具备文字、图片等特征且发布于网站或第三方平台。因此，本文所用的在线评论特指电子商务网站用户发布的对消费产品的具有一定文字、图片、视频等的在线评价。2.1.1在线评论的特点 在线评论涉及的内容十分广泛,包含各大领域。在线评论一般包含在线文本与系统评分两个部分，在线文本是消费者发布在平台上包含文字、图片、视频等信息的评论内容，系统评价是消费者对产品或服务的一个总体评价，常见的评价体现为星级评分，星级越高表明消费者对商品或服务的满意程度越高。在线评论的评论信息在网上传播,故而,在线评论本质上就是一个信息传播的过程,评论发布者经过相应的网络平台渠道将评论内容信息传递给评论接收者的一个过程。郭国庆等(2010)【16】从信息内容要素、信息来源要素、信息接收者要素3个方面,构建出消费者在线评论的影响因素的模型基于此，本文将从在线评论的评论数量、评论长度、评论类型、评论者权威、评论倾向等维度，研究在线评论对购买行为的影响。2.2购买意愿 意愿的概念来自于心理学，是个人对某特定事物产生的个人主观性思维,它是一种主观上对发生概率的感知。许多学者以此为延申，对购买意愿进行定义Ajzen（1970）【17】认为，消费者根据他们对特定对象的意图采取行动，消费者在进行购买行为前，必须具备一定的购买意愿，购买意愿为购买活动的先驱条件或预测指标，如果扩展这个定义，购买意愿是指消费者进行购买活动的概率或可能性。DoddsandMonroe(2003)【18】认为购买意愿是消费者发生购买活动的主观概率或者可能性，它反应了消费者对相应商品的购买计划，是购买行为的前奏。 因此，购买意愿可以作为预测购买行为的重要度量指标。3研究假设与模型3.1变量确立与假设提出 本文以在线评论的评论数量、评论长度、评论类型、评论者权威的四个方面特征作为自变量，以用户购买行为作为因变量，并以评论倾向的正面倾向与负面倾向作为中间变量，分别就正面评价与负面评价的上述四个特征对用户购买行为的影响作用进行研究，进一步探讨评论倾向影响力的中介效应。3.1.1评论数量 评论数量即对应商品的在线评论的总数，该量级一定程度上反映了该商品的购买的整体规模，在线评论数量越多，商品购买的次数越多，消费者的整体购买倾向越高，同时，根据传播学原理，传播的信息源信息量规模越大，被信息接收者接收的概率越大，商品的评论信息越多，被用户所接收的概率也越大。Park（2008）从信息特征的角度，从信息的客观性、相关性、可行性、充足行出发，发现在线评论的信息数量对用户购买行为有一定影响。Duan（2008）从信息认知的角度出发，研究发现在线评论的数量能够提升消费者对商品的认知程度。孙春华（2012）【19】从在线评论的情感倾向出发，研究发现在线评论数量能影响消费者的感知影响。 根据以上研究，本文对在线评论数量提出如下假设：H1a：评论的数量正向影响购买意愿H2a：评论倾向在评论数量与购买意愿关系中具有中介效应3.1.2评论长度 评论长度是指在线评论的文本长度，作为文本信息源，评论长度体现了在线评论蕴含该商品的内容信息量的大小，一般来说，较长的评论信息，能够蕴含更多的商品信息，同时，也能反映出评论者对该条评论的用心程度，与对该商品的熟悉程度。Chevalier(2006)对书籍销量进行研究，发现在线评论的长度对书籍的销量影响显著，表明消费者信息接受与在线评论的文本长度正向相关。孙春华（2012）的研究发现，在线评论长度更长时，能够感知到的评论价值更高。Gupta（2010）在研究用户阅读在线评论的行为过程中发现书籍评论的长度会影响用户的阅读热情，从而影响商品信息的接收。 根据以上研究，本文对在线评论长度提出如下假设：H1b：评论的长度正向影响购买意愿H2b：评论倾向在评论长度与购买意愿关系中具有中介效应3.1.3评论形式 评论形式是指对在线评论内容的输出方式，如文字、图片、音频、视频等，具有多元性，网站在线评论形式通常以文本型为主，但随着科技技术的不断提升，购物网站的在线评论功能的日益完善，商品评论形式愈加多元化，与传统的文本评论不同，具有图片、音频、视频的在线评论，具有可视化的特点，更具备吸引力，包含了色彩、声音、动作等，其信息内容也愈加丰富，易于用户接收商品信息。认知理论认为，这类多元化信息通过外围路径之后，比文字型评论更具有吸引力，因此信息传递的有效性也得到了提高。基于此，本文对在线评论形式提出如下假设：H1c：评论形式的丰富程度正向影响购买意愿H2c：评论倾向在评论形式与购买意愿关系中具有中介效应3.1.4评论者权威 评论者权威关系到评论者的购买经验、专业性、可靠性、可信度和客观性，因此，具有一定同类商品购买、使用经验，熟知该类商品的相关知识，且能客观公正地评论的评论者具有较高的评论等级，能为用户提供更加全面的信息，正确地引导用户购买行为。Basuroy（2003）【20】研究电影票房时发现，专家评论能够刺激电影票房增长，这一现象在其他行业也能得到验证，这说明评论者的专业性能够影响购买意愿。常亚平（2012）【21】在研究阅读平台在线评论时发现，当评论发布者等级较高时，在线评论对用户的购买行为影响更大。基于此，本文对在线评论者权威提出如下假设： H1d：评论者权威正向影响购买行为H2d：评论倾向在评论者权威与购买意愿关系中具有中介效应3.2研究模型的构建基于以上假设，本文设计研究模型如图3-2，将对应假设进行验证。图3-2研究模型4研究设计与问卷4.1问卷设计与变量测量 本文研究涉及变量的度量包含评论数量、评论长度、评论形式丰富性、评论者等级、评论倾向和购买意愿六个变量，实验模拟在购买商品（以书籍为例）前变量间影响因素，采用“非常不同意”“不同意”“不确定”“同意”“非常同意”五个测量维度，分别用数字1到5代表。变量类型变量名称变量标号测量问题参考来源自变量评论数量Q1.1该商品的评论数量较多Park（2008）；

Duan（2008）；

孙春华（2012）Q1.2该商品的评论数量较少Q1.3该商品的评论数量多少不影响我的购买决策评论长度Q2.1该条评论长度较长Chevalier(2006)；

Gupta（2010）；

孙春华（2012）Q2.2该条评论长度适中Q2.3该条评论长度较短Q2.4该条评论长度长短不影响我的购买决策评论形式Q3.1我更倾向于文字型评论R.E.Mayer（2002）Q3.2我更倾向于形式丰富的评论（图片、音频、视频等）Q3.3评论形式丰富程度不影响我的我的购买决策评论者权威Q4.1评论者是普通用户Basuroy（2003）；

常亚平（2012）Q4.2评论者具备一定权威性（根据账号等级、购买经验等）Q4.3评论者权威性不影响我的我的购买决策中间变量评论倾向Q5.1该条评论是正面评论Herr（1997）Q5.2该条评论是负面评论因变量购买意愿Q6.1该商品评论提高了我的购买意愿Morwitz&

Schmittlein(1992)Q6.2该商品评论降低了我的购买意愿Q6.3该商品评论对我的购买决策没有影响表4-1问卷问题设计与理论来源4.2数据来源与样本特征 本实验研究调查对象针对经常进行网络购物且有查看在线评论习惯的人群，结合大学生群体的消费特征以及笔者的实际体验，选择以在校大学生作为研究样本。 研究问卷调查分为手工发放和网上发放两种方式，在问卷调查之前，首先声明问卷答案无论好坏对错且结果不做个别呈现，对外绝对保密，以确保受访者能够轻松地填写问卷，准确地反映自己的真实想法，在调查时注意大学生的性别、年龄等因素，尽量避免这些样本特征影响试验结果，以确保研究的真实性与有效性。发放问卷数（份）回收问卷数（份）问卷回收率（%）有效问卷数（份）问卷有效率（%）32832398.48%31396.90%表4-2问卷发放及其回收情况 本研究调查共投发问卷328份，回收了问卷323份，回收率为98.48%，剔除空缺信息、明显随意性填写、明显矛盾性填写等无效问卷，共计有效问卷313份，问卷有效率95.90%。5实验分析 本实验通过对问卷调查所获得的数据进行描述性统计分析、信度效度分析、相关分析、回归分析等一系列分析，来对模型与假设进行验证。5.1样本描述性统计分析 通过对大学生群体发放调查问卷，共计收集有效问卷313份，下表5-1是被调查对象样本特征分布。描述指标频数百分比性别男15248.56%女16151.44%研究生大一6219.81%大二8828.12%大三7523.96%大四7022.36%研究生185.75%是否具有网购经验是31299.68%否10.32%是否有查看在评论习惯是20264.54%否11135.46%是否受在线评论影响是15248.56%否16151.44%影响指标评论数量14546.33%评论长度20264.54%评论形式多样性19863.26%评论者权威15449.20%评论情感倾向8727.80%其他

[详细]00%评论频率每次都评论6320.13%经常评论5015.97%偶尔评论8326.52%每次都不评论8828.12%只有对产品满意/不满意的时候评论299.27%表5-1样本统计特征5.2变量描述性统计分析 本文整理有效问卷整理基本情况，得到本研究各变量基本数据描述统计，如下表5-2。描述指标指标均值指标标准差变量均值变量标准差评论数量该商品的评论数量较多3.761.243.841.10该商品的评论数量较少3.841.25该商品的评论数量多少不影响我的购买决策3.911.18评论长度该条评论长度较长3.851.253.881.10该条评论长度适中3.881.24该条评论长度较短3.911.26该条评论的长度长短不影响我的购买决策3.891.19评论形式我更倾向于文字型评论31.07我更倾向于形式丰富的评论（图片、音频、视频等）3.941.20评论形式丰富程度不影响我的购买决策3.941.17评论者权威评论者是普通用户3.761.253.781.12评论者具备一定权威性（根据账号等级、购买经验等）3.761.26评论者权威性影响我的购买决策3.831.22评论倾向该条评论是正面评论3.831.253.831.13该条评论是负面评论3.831.17购买意愿该商品评论提高了我的购买意愿3.871.253.871.10该商品评论降低了我的购买意愿3.841.21该商品评论对我的购买决策没有影响3.891.21表5-2变量统计特征5.3信度和效度分析5.3.1信度分析 信度即可靠性，用以体现检测结果的一致性与稳定性，是衡量测量量表质量的重要指标。目前，最常用的信度系数是Cronnbach创造的Alpha系数，即Cronnbach'sAlpha系数。Alpha系数介于0-1之间，系数越大，说明问卷可信程度越高。通常认为，Alpha系数0.65以下为不可信；0.65-0.70为部分可信；0.70-0.90为量表信度可以接受；0.90以上表示信度很好。一般研究探索中，Alpha系数在0.7以上量表信度便可以接受。本研究中的各变量的信度系数如下表5-3.1所示。变量项数Cronbach'sAlpha评论数量30.883评论长度40.912评论形式30.872评论者权威30.881评论倾向20.858购买意愿30.8805-3.1变量信度分析 从表5-3.1中，本文所研究的六个变量评论数量、评论长度、评论形式丰富性、评论者等级、评论倾向和购买意愿的Alpha系数均超过0.8，说明这些变量的测量题项设计十分成功，各测量题项之间表现出较好的一致性，问卷各变量信度均符合要求。5.3.2效度分析效度即有效性，反映一个测验能够测到该测验所预测内容的程度，即测量接近真实的程度。内容效度是指检测题目对研究内容的逻辑性与适当性，即问卷题目设计应合理。本实验问卷项目基于大量国内外成功问卷，且进行了多轮预试，因此本实验问卷内容效度较好。结构效度是指检测能够测量研究理论的程度 ，本实验采用因子分析对问卷结构效度进行检验。探索性因子分析 (1)自变量的探索性因子分析 对评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威四个自变量的KM0和巴特利特球体检验如下表5-1。KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.761巴特利特球形度检验近似卡方2369.864自由度78显著性.000表5-1四个自变量检验 如表所示，KMO值0.761>0.7，显著性0.000<0.05，符合研究要求。 通过主成分分析(PCA)提取自变量中的21个问项的公因子，对主成分所得因子进行旋转，得到旋转后的因子负荷矩阵，因子分析结果如下表5-2所示旋转成分矩阵因子1234评论长度该条评论长度较短0.895-0.0070.022-0.023该条评论长度较长0.889-0.059-0.064-0.013该条评论长度适中0.888-0.013-0.0190.040该条评论长度长短不影响我的购买决策0.8840.031-0.064-0.029评论数量该商品的评论数量较少-0.0600.9160.0190.016该商品的评论数量较多0.0170.893-0.066-0.011该商品的评论数量多少不影响我的购买决策0.0000.888-0.008-0.076评论者权威评论者是普通用户-0.0210.0250.9010.007评论者具备一定权威性（根据账号等级、购买经验等）-0.060-0.0530.899-0.046评论者权威性不影响我的我的购买决策-0.027-0.0280.891-0.011评论形式我更倾向于形式丰富的评论（图片、音频、视频等）-0.037-0.029-0.0180.902我更倾向于文字型评论0.007-0.0250.0110.892评论形式丰富程度不影响我的我的购买决策0.009-0.016-0.0420.882特征值3.2292.5462.4772.184解释方差的比例%24.38618.74218.70118.446累计解释方差的比例%24.38643.12961.83080.276表5-1自变量因子分析结果根据表5-2所示，自变量评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威的13个问项提取出4个公因子，特征值分别为3.229、2.546、2.477、2.184均大于1，所有公因子累计对自变量的解释达80.276大于50%，说明调节变量评论倾向的各测量项有较好的收敛效度，从因子荷载值分析，公因子1-4分别对应了变量评论长度、评论数量、评论者权威、评论形式，综上，调节变量评论倾向的因子分析结果较好。（2）评论倾向探索性因子分析 对中间变量评论倾向的KM0和巴特利特球体检验如下表5-1所示。KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.739巴特利特球形度检验近似卡方509.707自由度3显著性.0005-1中间变量评论倾向检验如表所示，KMO值0.739>0.7，显著性0.000<0.05，符合研究要求。 通过主成分分析(PCA)提取中间变量中的2个问项的公因子，对主成分所得因子进行旋转，得到旋转后的因子负荷矩阵，得出因子载荷矩阵如下表5-2所示旋转成分矩阵因子1评论倾向该条评论是负面评论0.936该条评论是正面评论0.936特征值1.753解释方差的比例%87.626累计解释方差的比例%87.6265-2评论倾向因子分析结果 根据表5-2所示，中间变量评论倾向的2个问项只提取出1个公因子，特征值1.753大于1，解释方差87.626%大于50%，说明调节变量评论倾向的各测量项有较好的收敛效度，综上，调节变量评论倾向的因子分析结果较好。（3）购买意愿探索性因子分析 对因变量购买意愿的KM0和巴特利特球体检验如下表5-1所示。KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。.742巴特利特球形度检验近似卡方495.158自由度3显著性.0005-1购买意愿KM0和巴特利特球体检验如表所示，KMO值0.742>0.7，显著性0.000<0.05，符合研究要求。 通过主成分分析(PCA)提取因变量中的3个问项的公因子，对主成分所得因子进行旋转，得到旋转后的因子负荷矩阵，因子分析结果如下表5-2所示旋转成分矩阵因子1购买意愿该商品评论降低了我的购买意愿0.909该商品评论对我的购买决策没有影响0.895该商品评论提高了我的购买意愿0.890特征值2.419解释方差的比例%87.626累计解释方差的比例%87.6265-2购买意愿因子分析结果 根据表5-2所示，因变量购买意愿的三个问项只提取出1个公因子，特征值2.419大于1，解释方差87.626%大于50%，说明因变量购买意愿的各测量项有较好的收敛效度，综上，因变量购买意愿的因子分析结果较好。验证性因子分析 通过以上因子分析，本研究对各变量的效度进行验证性因子分析，分析结果如下图表5-3.2.2。整体拟合数据表检验参数χ2

/dfRMSEACFINFIGFIAGFIIFITLI1.0500.0130.9980.9590.9550.9390.9980.998表5-3.2.2验证性检验拟合参数 根据表5-3.2.2，卡方值与自由度的比率χ2/df为1.050，小于3，均方差误餐近似值RMSEA为0.013，小于0.05，其他拟合指数CFI、NFI、GFI、AGFI、IFI、TLI分别为0.998、0.959、0.955、0.939、0.998、0.998，各项数值均大于0.9，说明数据与模型拟合程度高，效度较好。5.4相关分析 本研究使用SPSS24.0分析各变量相关性，分析结果如下表5-4相关性评论数量评论长度评论形式评论者权威评论倾向购买意愿评论数量1评论长度0.6060821评论形式0.3736910.8088141评论者权威0.4836130.1880350.531141评论倾向0.1627710.1814470.6637080.1968051购买意愿0.5681480.9965930.8481350.8675220.9415621注：本研究采用皮尔逊相关系数双尾检验表5-4变量相关系数 从表5-4可知，各变量之间呈正相关关系，其中因变量购买意愿与变量评论长度、评论形式、评论者权威、评论倾向的相关系数分别为0.996593、0.848135、0.867522、0.941562均大于0，8，呈现显著正相关性，而购买意愿与评论数量之间相关系数为0.568148，两者具有弱相关性。5.4回归分析 在对各变量之间的关系进行相关分析的基础上，本研究各变量进行回归分析，进一步探究变量之间的关系。 （1）四个自变量与购买意愿之间的关系 四个自变量与因变量购买意愿的回归分析结果如表5-4.1 项目回归系数t值p值vif常数4.2616.510.000**-评论数量0.372.050.031*2.42评论长度0.074.650.001**3.62评论形式0.292.110.018*2.82评论者权威0.163.620.009**2.34样本量313R

²0.211调整R

²0.216F11.256*

p<0.05**

p<0.01表5-4.1四个自变量与购买意愿回归分析结果 根据表5-4.1的回归结果显示，四个自变量与购买意愿的回归分析得出，模型F的统计量为11.256大于临界值F(4,308)=2.401（α=0.05查表得），p值分别为0.031、0.001、0.018、0.009均小于0.05，通过F检验与T检验，说明自变量评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与因变量购买意愿的回归结果显著，模型拟合程度较好，调整R

²为0.216，意味着评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威可以解释购买意愿的变化的21.6%的变化原因，而根据评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威回归系数分别为0.37、0.07、0.29、0.16，常数系数为4.26，可写出模型公式购买意愿=4.26+0.37*评论数量+0.07*评论长度+0.29*评论形式+0.16*评论者权威，说明四个自变量与购买意愿显著正相关，同时可以也说明对购买意愿的影响程度评论数量>评论形式>评论者权威>评论长度。 以上分析结果验证了假设H1a，H1b，H1c，H1d。（2）评论倾向与购买意愿之间的关系中间变量与因变量的回归分析结果如表5-4.2.1与表5-4.2.2项目回归系数t值p值vif常数3.8016.710.000**-评论倾向0.021.620.048*1.04样本量313R

²0.377调整R

²0.330F15.256*

p<0.05**

p<0.01表5-4.2.1正面评论倾向与购买意愿回归分析结果根据表5-4.2.1的回归结果显示，中间变量正面评论倾向与因变量的回归分析得出，模型F的统计量为15.256大于临界值F(1,311)=3.872（α=0.05查表得），p值为0.048小于0.05，通过通过F检验与T检验，说明正面评论倾向与购买意愿的回归结果显著，模型拟合程度较好，调整R

²为0.330，意味着正面评论倾向可以解释购买意愿变化的33.0%的变化原因，而根据正面评论倾向的回归系数0.02，常数系数3.80，可写出模型公式购买意愿=3.80+0.02正面评论倾向。项目回归系数t值p值vif常数3.6515.060.000**-评论倾向-0.060.930.023*1.00样本量313R

²0.218调整R

²0.216F91.762*

p<0.05**

p<0.01表5-4.2.2负面评论倾向与购买意愿回归分析结果 根据表5-4.2.2的回归结果显示，中间变量负面评论倾向与因变量的回归分析得出，模型F的统计量为91.762大于临界值F(1,311)=3.872（α=0.05查表得），p值为0.023小于0.05，通过通过F检验与T检验，说明负面评论倾向与购买意愿的回归结果显著，模型拟合程度较好，调整R

²为0.218，意味着负面评论倾向可以解释购买意愿变化的21.8%的变化原因，而根据负面评论倾向的回归系数-0.06，常数系数3.65，可写出模型公式购买意愿=3.80-0.06负面评论倾向。以上分析结果验证了假设H3。（3）四个自变量与评论倾向之间的关系四个自变量与中间变量评论倾向的回归分析结果如表5-4.3项目回归系数t值p值vif常数4.489.360.000**-评论数量0.302.810.031*1.32评论长度0.353.930.001**1.44评论形式0.292.170.030*1.22评论者权威0.316.250.000**1.52样本量313R

²0.164调整R

²0.147F9.815*

p<0.05**

p<0.01表5-4.3四个与评论倾向回归分析结果根据表5-4.3的回归结果显示，四个自变量与中间变量评论倾向的回归分析得出，模型F的统计量为9.815大于临界值F(4,308)=2.401（α=0.05查表得），p值分别为0.031、0.001、0.030、0.000均小于0.05，通过F检验与T检验，说明评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与评论倾向的回归结果显著，模型拟合程度较好，调整R

²为0.147，意味着评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威可以解释评论倾向的变化的14.7%的变化原因，而根据评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威回归系数分别为0.30、0.35、0.29、0.31，常数系数为4.48，可写出模型公式评论倾向=4.48+0.30*评论数量+0.35*评论长度+0.29*评论形式+0.31*评论者权威，说明评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与评论倾向显著正相关，同时可以也说明对评论倾向的影响程度评论者权威>评论长度>评论者数量>评论形式。根据上述分析结果可以验证H2a，H2b，H2c，H2d。5.5实验分析结果 本研究根据上述分析方法对前文所提出的假设进行了实验分析，实验结果反映如表5-5。假设假设内容检验结果H1a评论的数量正向影响购买意愿成立H1b评论的长度正向影响购买意愿成立H1c评论形式的丰富程度正向影响购买行为成立H1d评论者权威正向影响购买行为成立H2a评论倾向在评论数量与购买意愿关系中具有中介效应成立H2b评论倾向在评论长度与购买意愿关系中具有中介效应成立H2c评论倾向在评论形式与购买意愿关系中具有中介效应成立H2d评论倾向在评论者权威与购买意愿关系中具有中介效应成立H3正面评论倾向正向影响购买意愿，负面评论倾向负向影响购买意愿成立表5-5实验分析结果6结论与展望6.1研究结论 研究以在校大学生为研究对象，进行了在线评论对购买行为的影响因素研究。 首先整理了国内外在线评论与购买意愿的相关研究，在以往研究文献的基础上，提出了在线评论的四个因变量：评论数量、评论长度、评论形式和评论者权威，中间变量：评论倾向，建立了理论研究模型，通过实验研究，对收集到的313份有效问卷数据进行实验分析，深入分析了评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与购买意愿的影响关系，并探讨了评论倾向的中介效应。 以下为本文所得的研究结论： （1）关于在线评论的四个特征：评论数量、评论长度、评论形式和评论者权威，均与消费者的购买意愿有着显著正向相关关系。相关关系表现为：当评论数量较长时，消费者的购买意愿较高；当评论长度较长时，消费者的购买意愿较高；当评论形式较为丰富时，消费者的购买意愿较高；当评论者权威较高时，消费者的购买意愿较高。 （2）评论倾向对消费者购买意愿的影响两级分化，即正面评论倾向于正向影响购买意愿，负面评论倾向于负向影响购买意愿。 （3）评论倾向在评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威与购买意愿影响关系间起到了中介效用。一方面，在线评论的评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威直接影响到消费者的购买意愿，另一方面又通过评论倾向的中介作用影响消费者购买意愿。6.2管理启示 尽管本研究设定了特定的研究对象——大学生，模拟实际购买情况（在购买书籍时）进行研究，但研究结论也为对电商企业管理在线评论平台，提高品牌竞争力有着一定的启示作用。 根据本文研究结果，管理建议包括以下几个方面：（1）企业应对在线评论平台管理工作给予足够重视。 现代企业的竞争体现在方方面面，无论是商品本身质量，还是销售的经营管理，亦或是售后服务与口碑控制，都深入影响着企业间的竞争与发展。在线评论作为消费者网络购物时的重要参考依据，管理好在线评论平台可以引导着消费者做出积极的购买行为，提升商品在消费者之间的口碑，对建立品牌价值有着重要意义。尤其是各大购物网站竞争激烈，同质化商品日益泛滥的情况下，企业通过提升用户在线评论平台的使用体验，可以高效地建立品牌优势，提高用户粘性，培养忠实用户，对企业的长远发展有着不可忽视的作用与意义。（2）对用户在线评论采取一定激励措施。通过本研究的结论不难看出，在线评论对提高消费者的购买意愿，促进消费购买行为有着重要作用，而这些都建立在在线评论的数量与质量上的。因此企业可以采取一定的激烈措施，激烈用户发布较长且评论形式多样化的评论，引导权威用户评价，还应及时对在线评论进行回复处理，能够树立企业形象，赢得消费者信任。（3）加强口碑控制，特别是负面评论。与正面评论相比，负面评论对消费者购买意愿的影响更大，为显著负面效应。企业应当重视对平台在线评论的口碑控制，既要重视和收集消费者的在线评论反馈（尤其是负面评论），也要及时对症下药，回复并处理在线评论中所展现的反馈信息，并加以整理利用，不断改善商品，形成良性循环。6.3研究局限与展望 本研究还存在一些局限与不足，主要有以下几点： （1）研究样本数量有限，代表性不足。本次研究中仅收集到了313份有效数据，样本参与人群主要为在校大学生，实验研究的普遍性与代表性不足。 （2）本研究的调研方法比较单一，仅使用问卷调查的方式获取书籍，后续研究可以采用更多的调研方法与思路，多方面多角度收集样本数据。 （3）本研究对在线评论的影响特征针对于评论数量、评论长度、评论形式、评论者权威和评论倾向，无法涵盖在线评论对购买行为影响的所有归因，研究宽度不足，后续研究可以拓宽研究思路，例如商品类型、网购平台权威等，深入分析影响因素。参考文献【1】ChatterjeeP.OnlineReviews:DoConsumersUseThem？[J].AdvancesinConsumerResearch,2001,28.【2】ParkDH,LeeJ.eWOMoverloadanditseffectonconsumerbehavioralintentiondependingonconsumerinvolvement[J].ElectronicCommerceResearchandApplications,2009,7(4):386-398.【3】Ngo-YeTL,SinhaAP.Theinfluenceofreviewerengagementcharacteristicsononlinereviewhelpfulness:Atextregressionmodel[J].DecisionSupportSystems,2014,61:47-58.【4】SchindlerRM,BickartB.Perceivedhelpfulnessofonlineconsumerreviews:Theroleofmessagecontentandstyle[J].JournalofConsumerBehaviour,2012,ll(3):0-0.【5】KassarjianHH,CohenJB.CognitiveDissonanceandConsumerBehavior[J].CaliforniaManagementReview,1965,8(l):55-64.【6】MudambiSM,SchuffD.Whatmakesahelpfulonlinereview？astudyofcustomerreviewson[M].SocietyforInformationManagementandTheManagementInformationSystemsResearchCenter,2010.【7】ChintaguntaPK,GopinathS,VenkataramanS.TheEffectsofOnlineUserReviewsonMovieBoxOfficePerformance:AccountingforSequentialRolloutandAggregationAcrossLocalMarkets.[J].MarketingScience,2010,29(5):944-957.【8】杜学美,丁璟妤,谢志鸿,等.在线评论对消费者购买意愿的影响研究[L].管理评论,2016,28(3):173-183。【9】李杰,李欢.基于深度学习的短文本评论产品特征提取及情感分类研究[J].情报理论与实践,2018,41(2):143-148。【10】黄静,朱丽鼠周南.企业家微博信息对其形象评价的影响机制研究[J].管理世界,2014(9):107-U9。【11】王伟,王洪伟.特征观点对购买意愿的影响:在线评论的情