梁增賢，劉晨希，王 玥

(中山大學(xué) 旅游學(xué)院，廣東 廣州510275)

0 引言

微信平臺(tái)、貼吧、博客等社交媒體已經(jīng)成為消費(fèi)者搜索和分享旅游產(chǎn)品信息的平臺(tái)[1-5]。在線評(píng)論作為電子口碑(eWOM:electronic word of mouth)的重要形式[6]，已經(jīng)被廣泛證明會(huì)影響消費(fèi)者決策[5，7]和購(gòu)買行為[8]，進(jìn)而改變旅游網(wǎng)站和旅游供應(yīng)商的信息提供方式[9-11]。截至2020年3月，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)7.10億，較2018年底增長(zhǎng)1億，占網(wǎng)民整體的78.6%。其中，手機(jī)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)7.07億，較2018年底增長(zhǎng)1.16 億，占手機(jī)網(wǎng)民的78.9%。2019年6月，中國(guó)在線旅行預(yù)訂用戶規(guī)模高達(dá)4.18億，其中60.8%的用戶在過(guò)去一年中有過(guò)旅游經(jīng)歷分享行為①。在線酒店產(chǎn)品變化慢，個(gè)體間差異大，市場(chǎng)選擇多，其在線評(píng)論的參考價(jià)值很高，歷來(lái)受到消費(fèi)者重視，也成為在線評(píng)論研究的主要對(duì)象。87%的國(guó)際旅游者會(huì)通過(guò)社交媒體安排行程，其中43%的人會(huì)閱讀在線評(píng)論[9]。旅游網(wǎng)站紛紛推出在線評(píng)論功能。然而，各網(wǎng)站的在線評(píng)論的格式和內(nèi)容不同[10]，評(píng)論的水平不斷提升?，F(xiàn)有研究表明，那些較長(zhǎng)且全面的評(píng)論比短評(píng)論更能吸引消費(fèi)者[12]。盡管旅游網(wǎng)站也在調(diào)整評(píng)論方式，開辟專家評(píng)論和有用投票，幫助消費(fèi)者判斷評(píng)論的有用性，但消費(fèi)者仍可能迷失在海量的評(píng)論信息中，存在著信息過(guò)載的風(fēng)險(xiǎn)[13-14]。由于在線評(píng)論對(duì)購(gòu)買意愿的顯著影響[15]，一些酒店有意識(shí)“操作”評(píng)論，甚至雇傭“水軍”刷好評(píng)，假扮消費(fèi)者去攻擊競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等[16]，導(dǎo)致評(píng)論失真[9]。與此同時(shí)，消費(fèi)者也在成長(zhǎng)，不會(huì)隨便接受評(píng)論邀請(qǐng)[17]，也不會(huì)輕易相信評(píng)論。近年來(lái)，消費(fèi)者越來(lái)越傾向于相信差評(píng)[14]，似乎更喜歡閱讀字?jǐn)?shù)較多的長(zhǎng)評(píng)論。那么，酒店在線評(píng)論越長(zhǎng)越極端就會(huì)越有用嗎? 本文以2 300條去哪兒網(wǎng)酒店評(píng)論為例，研究在線評(píng)論有用性的影響因素及其作用效果，以期了解消費(fèi)者如何識(shí)別在線評(píng)論，推動(dòng)旅游網(wǎng)站改進(jìn)在線評(píng)論功能，促進(jìn)酒店的在線營(yíng)銷。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 研究進(jìn)展

旅游在線評(píng)論的研究逐漸受到重視，主要分為兩類:一類是基于供給視角，研究在線評(píng)論對(duì)旅游產(chǎn)品銷量或績(jī)效的影響[1，18]；另一類基于需求視角，研究消費(fèi)者的在線評(píng)論行為規(guī)律以及在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策和行為的影響，這又可分為兩個(gè)方面:一是研究消費(fèi)者如何生產(chǎn)在線評(píng)論[19]，二是探討在線評(píng)論如何影響消費(fèi)者[15，20-21]。酒店在線評(píng)論較其他類型旅游產(chǎn)品而言更容易獲得，穩(wěn)定性和持續(xù)性較好，對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策和行為的影響相對(duì)穩(wěn)定，受到更多重視[1，4，8，15，22-25]，而有用性也成為酒店在線評(píng)論研究的焦點(diǎn)[14]。

Sussman等提出的信息采納理論模型為理解多種因素對(duì)信息有用性的影響奠定了基礎(chǔ)[26]。該模型將影響信息有用性的因素歸為兩類:信息內(nèi)容的質(zhì)量(或評(píng)論特征因素)和信息源的可靠性(評(píng)論者特征因素)，且認(rèn)為只有有用的信息才會(huì)被采納。卓四清等將該模型用于研究在線評(píng)論[7]，用評(píng)論極端性、長(zhǎng)度和有用投票數(shù)作為評(píng)論特征因素，用評(píng)論者認(rèn)可度和個(gè)人信息披露作為評(píng)論者特征，而暴露時(shí)間作為控制變量。然而，有用投票數(shù)應(yīng)該是有用性的具體表現(xiàn)，而非影響因素。Liu等納入了更多變量，其中評(píng)論特征變量包括評(píng)論的星級(jí)、評(píng)論長(zhǎng)度、評(píng)論的情感傾向、評(píng)論的可讀性[9]；而評(píng)論者特征變量包括身份信息(評(píng)論者照片、真實(shí)姓名、真實(shí)地址)、專業(yè)性、聲譽(yù)(朋友數(shù)量、粉絲數(shù)量和精華帖數(shù)量)。Kwok等也遵循類似的模型，把評(píng)論特征因素分為定量和定性兩種，而評(píng)論者特征分為人口特征和評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)兩種[14]。此外，一些實(shí)證研究也探討了各種變量對(duì)有用性的影響及其對(duì)購(gòu)買決策和行為意向的作用[4，5，7-9，27-29]。除少數(shù)使用問(wèn)卷調(diào)查法的研究外[2，15]，大多數(shù)在線評(píng)論研究的變量選擇主要受限于旅游網(wǎng)站提供在線評(píng)論的信息維度[10，30]。

1.2 評(píng)論特征因素

評(píng)論特征因素是對(duì)評(píng)論有用性討論最多的變量類型，主要涉及長(zhǎng)度、全面性、情感傾向、極端性、圖片數(shù)和閱讀量等。

(1)評(píng)論的長(zhǎng)度指評(píng)論的字符數(shù)?，F(xiàn)有研究認(rèn)為評(píng)論越長(zhǎng)，越有用[7]。評(píng)論的長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論的有用性有顯著的正向影響[31，32]。評(píng)論的長(zhǎng)度暗示消費(fèi)者會(huì)閱讀具體內(nèi)容，而不僅依賴于閱讀量和有用投票數(shù)據(jù)[12]。盡管少數(shù)研究認(rèn)為內(nèi)容的深淺和多寡對(duì)評(píng)論的有用性并無(wú)顯著影響[2]，但大多數(shù)研究認(rèn)為評(píng)論越長(zhǎng)，提供的信息可能越全面[33]，越有用[14]。基于現(xiàn)有研究，本文假設(shè):

H1a:評(píng)論的長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(2)評(píng)論的全面性是指評(píng)論所涉內(nèi)容反映酒店情況的程度。全面性可能與長(zhǎng)度有一定關(guān)系，但并非絕對(duì)。因?yàn)樵S多長(zhǎng)評(píng)論實(shí)際上僅就某個(gè)方面的問(wèn)題進(jìn)行評(píng)論，強(qiáng)調(diào)深度；而全面性則關(guān)注涉及面，強(qiáng)調(diào)廣度。一般認(rèn)為，評(píng)論涉及的面越多，越容易得到關(guān)注，從而獲得更多有用投票[2，14]。因此，本文假設(shè):

H1b:評(píng)論的全面性對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(3)評(píng)論情感傾向是指評(píng)論內(nèi)容反映評(píng)論者對(duì)酒店的正向或負(fù)向情感，具體表現(xiàn)為評(píng)論內(nèi)容中褒義詞和貶義詞的使用情況。現(xiàn)有研究表明，評(píng)論的主觀情感傾向與評(píng)論的有用性顯著相關(guān)[13]。評(píng)論的正向情感傾向?qū)υu(píng)論的有用性有正向影響[34-35]，甚至直接影響購(gòu)買決策[36-38]。積極的情感傾向、較高的正負(fù)情感混雜度、較高的主客觀表達(dá)混雜度對(duì)評(píng)論的有用性具有顯著的正面影響[32]。負(fù)面或者消極的評(píng)論會(huì)喚起消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，導(dǎo)致潛在消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品購(gòu)買決策的動(dòng)搖[16]。消費(fèi)者更容易被先前消極的評(píng)論所影響，尤其是整體評(píng)論都比較消極的時(shí)候[30]。因此，本文假設(shè):

H1c:評(píng)論情感傾向?qū)υu(píng)論有用性存在顯著負(fù)相關(guān)。

(4)評(píng)論的極端性是指評(píng)論獲得過(guò)高或過(guò)低的評(píng)分。一些研究認(rèn)為評(píng)論的極端性與情感傾向相關(guān)[32]。由于旅游網(wǎng)站通常根據(jù)評(píng)分高低排列酒店，為了獲得更靠前的網(wǎng)頁(yè)位置，酒店往往跟評(píng)論者協(xié)商評(píng)分。評(píng)分可能為妥協(xié)的結(jié)果，而評(píng)論的內(nèi)容才是評(píng)論者真實(shí)意見的表達(dá)，因而極端性與情感傾向并不一定相關(guān)。一些研究認(rèn)為，極端好評(píng)會(huì)獲得更多關(guān)注，有用性增強(qiáng)[36-38]；另一些研究認(rèn)為極端差評(píng)被認(rèn)為更真實(shí)有用[39]。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究進(jìn)一步認(rèn)為，中差評(píng)對(duì)評(píng)論有用性具有顯著的正向影響作用[16]，而極端的評(píng)論較中立的評(píng)論更為有用[34]。因此，本文假設(shè):

H1d:評(píng)論的極端性對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(5)評(píng)論圖片數(shù)越來(lái)越受到重視。由于圖片的記憶效果更好[40]，圖片比文字更容易對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生積極影響[41]，“無(wú)圖無(wú)真相”逐漸成為消費(fèi)者判斷有用性的標(biāo)準(zhǔn)。然而也有研究指出，雖然圖片和文字都會(huì)顯著影響消費(fèi)者的認(rèn)知，但只有文字會(huì)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買意愿產(chǎn)生顯著影響[42]。一些研究更是認(rèn)為，高認(rèn)知需求的消費(fèi)者更關(guān)注文字，高情感需求的消費(fèi)者更關(guān)注圖片[43]。遠(yuǎn)期消費(fèi)者受文字評(píng)論影響更大，而近期消費(fèi)者受到圖片評(píng)論的影響更大[11]。因此，本文假設(shè):

H1e:評(píng)論圖片數(shù)對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(6)評(píng)論閱讀量是一個(gè)累計(jì)值，一些旅游網(wǎng)站以閱讀量作為評(píng)論的熱度依據(jù)，并置頂熱點(diǎn)評(píng)論，有可能影響有用投票。閱讀量越大，說(shuō)明評(píng)論易受關(guān)注，增加了獲得有用投票的可能。因此，本文假設(shè):

H1f:評(píng)論閱讀量對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

1.3 評(píng)論者特征因素

隨著網(wǎng)絡(luò)水軍的參與以及酒店等旅游供應(yīng)商的介入，評(píng)論者的真實(shí)性和可信度受到質(zhì)疑[44]。許多研究表明，閱讀者會(huì)關(guān)注評(píng)論者的相關(guān)信息以判斷信息的有用性[9，45-46]，包括評(píng)論者的網(wǎng)絡(luò)中心度(內(nèi)部和外部)、等級(jí)、經(jīng)驗(yàn)或?qū)I(yè)性。

(1)中心度(centrality)是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)特性分析的關(guān)鍵步驟，是衡量個(gè)體在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中影響力的重要指標(biāo)[47]，分為內(nèi)向中心度和外向中心度兩種?，F(xiàn)有研究表明，個(gè)體節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心度與其可信任感之間具有相當(dāng)強(qiáng)的正向相關(guān)性[48]。評(píng)論者內(nèi)向、外向中心度會(huì)直接影響其發(fā)表評(píng)論的有用性[48]?；谏鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)理論，本文假設(shè):

H3a:內(nèi)向中心度對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

H3b:外向中心度對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(2)評(píng)論者等級(jí)指評(píng)論者獲得旅游網(wǎng)站認(rèn)定的等級(jí)，主要參考閱讀者的評(píng)價(jià)。一般來(lái)說(shuō)，評(píng)論者發(fā)表評(píng)論，尤其是專家評(píng)論的數(shù)量越多，等級(jí)越高，越能得到更多消費(fèi)者的認(rèn)可[46，49]。相較于男性，女性更看重評(píng)論者的等級(jí)[50-51]。然而，由于部分高等級(jí)的評(píng)論者可能是經(jīng)常活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)水軍，部分閱讀者并不信任等級(jí)。一些研究甚至認(rèn)為，評(píng)論等級(jí)與評(píng)論有用性顯著負(fù)相關(guān)[52]。因此，本文假設(shè):

H3c:評(píng)論者等級(jí)對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

(3)評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)是評(píng)論者發(fā)表評(píng)論的數(shù)量、獲得有用投票和發(fā)表專業(yè)評(píng)論數(shù)量的綜合考量。現(xiàn)有研究表明，相較于女性，男性更看重評(píng)論者的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)性[50-51]。評(píng)論者的專業(yè)身份和豐富經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛴行p少閱讀者對(duì)評(píng)論的消極偏見[53]。評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)越高，評(píng)論越有效[45]。為此，本文假設(shè):

H3d:評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)對(duì)評(píng)論有用性存在顯著負(fù)相關(guān)。

1.4 評(píng)論有用性模型

評(píng)論曝光天數(shù)反映的是評(píng)論發(fā)表的時(shí)效性[2]。曝光的時(shí)間越長(zhǎng)，評(píng)論可能獲得的有用性投票就越多[54]。不同網(wǎng)站評(píng)論的置頂方式不同，一些網(wǎng)站將最新評(píng)論置頂，而另一些將有用性高的評(píng)論置頂，客觀上會(huì)影響曝光天數(shù)與有用性投票的關(guān)系。Filieri等基于最新評(píng)論置頂?shù)哪Ｊ阶C明了曝光的時(shí)效性對(duì)有用性的影響顯著但較為微弱[2]。去哪兒網(wǎng)同時(shí)提供了兩種置頂方式，且默認(rèn)最新置頂。汪濤等的研究更為細(xì)化，認(rèn)為體驗(yàn)型產(chǎn)品時(shí)間間隔近可以提高評(píng)論的有用性感知，而對(duì)于物質(zhì)型產(chǎn)品，時(shí)間間隔近卻降低評(píng)論的有用性感知[55]。由于曝光天數(shù)既不屬于評(píng)論本身特征，也不反映評(píng)論者特征，本研究將其作為獨(dú)立控制變量，假設(shè)認(rèn)為:

H2:評(píng)論曝光天數(shù)對(duì)評(píng)論有用性存在顯著正相關(guān)。

有用性是指評(píng)論的效價(jià)(valence)，以旅游網(wǎng)站的有用投票數(shù)為指標(biāo)[7]，或者問(wèn)卷調(diào)查中的有用性感知[33]，其中最為普遍的測(cè)量方式是計(jì)算評(píng)論獲得的有用投票數(shù)[14]。一些研究為了避免個(gè)別過(guò)高有用投票對(duì)總體結(jié)果的回歸效果，使用了有用性投票數(shù)除以網(wǎng)站評(píng)論有用性總投票數(shù)作為代理指標(biāo)[32]?；谛畔⒉杉{理論模型，結(jié)合以往研究提出的影響因素，并考慮了去哪兒網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)維度，本文建立酒店在線評(píng)論的有用性模式，見圖1。

圖1 在線評(píng)論有用性模型

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)收集

去哪兒網(wǎng)(www.qunar.com)是中國(guó)領(lǐng)先的旅游搜索引擎，提供旅游產(chǎn)品和服務(wù)搜索、預(yù)訂和在線評(píng)論功能。去哪兒網(wǎng)每月訪問(wèn)人數(shù)均超過(guò)1億人次，人均單日訪問(wèn)次數(shù)均高于其他旅游網(wǎng)站，每月通過(guò)去哪兒網(wǎng)App預(yù)訂產(chǎn)品和服務(wù)的次數(shù)超過(guò)16 萬(wàn)人次②。去哪兒網(wǎng)用戶每次預(yù)訂酒店都會(huì)對(duì)比至少5家同類酒店，對(duì)每家酒店瀏覽至少5篇在線評(píng)論。本文選擇了去哪兒網(wǎng)在北京、廣州、成都、西安、杭州和珠海6個(gè)城市中評(píng)論熱度最高的18家酒店(每個(gè)酒店評(píng)論數(shù)量均在1 000條以上)，通過(guò)八爪魚軟件和人工補(bǔ)錄的方式，刪除那些沒有實(shí)質(zhì)性內(nèi)容、重復(fù)評(píng)論或疑似水軍評(píng)論后，共計(jì)得到2 300條包含研究所需維度的在線評(píng)論及評(píng)論者相關(guān)信息。其中，八爪魚軟件可以直接抓取的數(shù)據(jù)包括評(píng)論的內(nèi)容、評(píng)論者身份、頭銜等文字信息和評(píng)分等級(jí)、閱讀量、有用性投票數(shù)、評(píng)論者發(fā)表過(guò)的評(píng)論數(shù)、關(guān)注去哪兒網(wǎng)的人數(shù)量、去哪兒網(wǎng)上粉絲的數(shù)量等定量數(shù)據(jù)。為彌補(bǔ)軟件自動(dòng)抓取信息的不全，課題組人工補(bǔ)錄了每條評(píng)論的圖片數(shù)量、評(píng)分和評(píng)論者的專家點(diǎn)評(píng)數(shù)。此外，課題組也根據(jù)設(shè)定的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)部分變量人工賦值，見表1。

表1 變量描述說(shuō)明

2.2 研究變量

如表1所示，本研究涉及12個(gè)變量，包括1個(gè)因變量、10 個(gè)自變量和1 個(gè)控制變量。其中，評(píng)論的曝光天數(shù)、評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論的圖片數(shù)、評(píng)論的閱讀量、內(nèi)向中心度、外向中心度和經(jīng)驗(yàn)水平為直接獲取數(shù)據(jù)；評(píng)論內(nèi)容的全面性、評(píng)論情感傾向、評(píng)論的極端性和權(quán)威性為根據(jù)相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)和等級(jí)人工賦值。目前，大多數(shù)旅游網(wǎng)站如攜程、去哪兒都設(shè)置了評(píng)論的評(píng)分功能，瀏覽者可以對(duì)評(píng)論進(jìn)行有用性投票。例如，去哪兒網(wǎng)在每條評(píng)論之后設(shè)置了評(píng)論的有用性按鈕，瀏覽者閱讀評(píng)論后可以做出有用性投票。為避免個(gè)別評(píng)論投票數(shù)過(guò)高導(dǎo)致有用性指標(biāo)量級(jí)差太大，考慮到去哪兒網(wǎng)并未提供總投票數(shù)，故本文采用該評(píng)論有用性投票數(shù)除以網(wǎng)站評(píng)論最高的有用性投票數(shù)作為代理指標(biāo)。

3 結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

效度分析中，KMO 值為0.741，P值為0.000，表明所有數(shù)據(jù)具有可靠的內(nèi)容效度。由于各個(gè)變量分別采用實(shí)際數(shù)值(連續(xù)變量)、二元虛擬變量(1或0)和等序變量(1-5或1-7)，需要采取不同的量化方式加以無(wú)量綱化，降低數(shù)據(jù)量級(jí)對(duì)結(jié)果的影響。根據(jù)李玲玉等提出的無(wú)量綱化方法選擇三原則，即變異性、差異性和穩(wěn)定性[56]，評(píng)論的全面性、評(píng)論情感傾向和評(píng)論者等級(jí)基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(Z-score法)；評(píng)論曝光天數(shù)、評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論圖片數(shù)、評(píng)論閱讀量、內(nèi)向中心度、外向中心度和評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，即離差標(biāo)準(zhǔn)化(Min-Max法)，部分缺失值采取均值法補(bǔ)充；所有虛擬變量則采用實(shí)際數(shù)值。變量描述統(tǒng)計(jì)和自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣見表2，其中均值和標(biāo)準(zhǔn)差仍用原始數(shù)據(jù)。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)和自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

根據(jù)表2可知，雙尾皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，55個(gè)相關(guān)系數(shù)中，42個(gè)低于0.4，只有9個(gè)高于0.5，且自變量的單位特征根均不等于0，條件指數(shù)數(shù)值均低于30，膨脹因子均低于10。根據(jù)Leeflang 等的標(biāo)準(zhǔn)[57]，表明自變量間不存在多重共線性問(wèn)題。從均值和標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果看，有用性的均值很低，投票數(shù)僅為0.079 3次。根據(jù)原始數(shù)據(jù)分析，在2 300條評(píng)論中，認(rèn)為有用的為439條，僅占19.09%；其中大多數(shù)評(píng)論僅獲得5次以下的有用性投票，最高的也就104次。評(píng)論的長(zhǎng)度和閱讀量均值分別為88.29 個(gè)字符和46.78次，但各條評(píng)論的長(zhǎng)度和閱讀量差異較大。對(duì)比閱讀量和投票數(shù)的均值可知，大多數(shù)閱讀者不會(huì)對(duì)評(píng)論投票，只有當(dāng)評(píng)論非常有用時(shí)才會(huì)給予有用投票。沒有獲得有用投票的評(píng)論并非完全無(wú)用，而是它不夠有用。

3.2 多元線性回歸分析

為了更好地比較每一個(gè)評(píng)論特征與評(píng)論者特征變量和控制變量(評(píng)論曝光天數(shù))對(duì)因變量有用性解釋程度，本文進(jìn)行了5組線性回歸模型操作:(1)模型一僅放入控制變量評(píng)論曝光天數(shù)；(2)模型二放入了除評(píng)論圖片數(shù)以外的所有評(píng)論特征變量和控制變量；(3)模型三放入所有評(píng)論特征變量和控制變量；(4)模型四放入所有評(píng)論者特征變量和控制變量；(5)模型五放入所有變量，上述5組回歸模型結(jié)果見表3。

表3 多元線性回歸結(jié)果

由表3可知，評(píng)論曝光天數(shù)對(duì)評(píng)論有用性具有顯著的正向作用(B=0.070，t=14.451)，評(píng)論曝光時(shí)間越長(zhǎng)，越有用。此結(jié)果與Li等的研究一致[54]，但與卓四清和馮永洲的研究相反。卓四清等人的研究認(rèn)為評(píng)論暴露的時(shí)間越長(zhǎng)，其后續(xù)獲得有用性投票會(huì)越少[7]；隨著時(shí)間的推移，評(píng)論有用性呈現(xiàn)出衰減的狀態(tài)[1]。事實(shí)上，這與近年來(lái)旅游網(wǎng)站置頂熱門評(píng)論和專家評(píng)論有關(guān)。這導(dǎo)致部分曝光的熱門帖獲得有效投票的機(jī)會(huì)增加，因而有用性增強(qiáng)。少數(shù)熱門評(píng)論長(zhǎng)期占據(jù)顯著位置，獲得更高投票。

模型二和模型三表明，評(píng)論的圖片數(shù)對(duì)評(píng)論的有用性產(chǎn)生顯著的正向影響，圖片越多、越有效，模型的解釋力也上升。與此同時(shí)，評(píng)論圖片數(shù)與評(píng)論的長(zhǎng)度具有一定的替代效應(yīng)，模型二中未考慮評(píng)論圖片數(shù)時(shí)，評(píng)論的長(zhǎng)度對(duì)有效性產(chǎn)生積極正向作用。當(dāng)模型三納入評(píng)論圖片數(shù)時(shí)，評(píng)論的長(zhǎng)度對(duì)有用性影響系數(shù)變小，可以判定評(píng)論圖片數(shù)一定程度上代替了評(píng)論的長(zhǎng)度對(duì)有用性的影響。

僅從模型三可知，在所有評(píng)論特征的變量中，除了評(píng)論的極端性外，評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論的全面性、評(píng)論閱讀量和評(píng)論圖片數(shù)對(duì)有用性具有顯著正向作用，評(píng)論的情感性傾向呈現(xiàn)顯著負(fù)向作用。這說(shuō)明，評(píng)論越長(zhǎng)、評(píng)論的內(nèi)容越全面，或評(píng)論閱讀量越高，抑或評(píng)論圖片數(shù)越多，評(píng)論有用性越高；而評(píng)論的情感傾向越趨于正面，評(píng)論的有用性越低。與積極樂(lè)觀的評(píng)論相比，人們更傾向于認(rèn)為那些表達(dá)負(fù)面情感的評(píng)論是真實(shí)有用的，而不是“網(wǎng)絡(luò)水軍”的“灌水”。

模型四和模型一表明，增加所有評(píng)論者特征變量后，模型的解釋力上升。除評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)之外，其余評(píng)論者特征變量對(duì)有用性存在不同程度的顯著影響，其中內(nèi)向中心度和評(píng)論者等級(jí)存在顯著的正向影響，而評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)存在微弱的負(fù)向影響。這說(shuō)明，人們更愿意相信那些等級(jí)較高、粉絲數(shù)量較多的評(píng)論者做出的評(píng)論，而認(rèn)為那些評(píng)論太多的評(píng)論者所發(fā)表的評(píng)論更沒用。閱讀者可能認(rèn)為那些經(jīng)常發(fā)表評(píng)論的人是“網(wǎng)絡(luò)水軍”。

模型五表明，在同時(shí)考慮控制變量與評(píng)論特征和評(píng)論者特征時(shí)，除評(píng)論的極端性和評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)外，其余變量均對(duì)有用性產(chǎn)生不同程度的顯著影響，其中評(píng)論曝光天數(shù)、評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論的全面性、評(píng)論閱讀量、評(píng)論圖片數(shù)、內(nèi)向中心度和評(píng)論者等級(jí)呈現(xiàn)顯著正向影響，而評(píng)論情感傾向和外向中心度具有顯著的負(fù)向影響。評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)具有負(fù)向影響，但顯著性較弱。評(píng)論的極端性具有較弱的相關(guān)系數(shù)和較弱的顯著性，且在模型二和模型三中均不顯著，故可判定為影響不顯著。

從模型三、模型四和模型五的結(jié)果看，評(píng)論特征變量對(duì)有用性的解釋力大于評(píng)論者特征變量。這說(shuō)明，相比于評(píng)論者，人們?cè)谂卸ㄔu(píng)論的有用性時(shí)，更關(guān)注評(píng)論本身。

4 結(jié)論與討論

本文通過(guò)多元線性回歸進(jìn)行實(shí)證分析，在以往在線評(píng)論研究的基礎(chǔ)上，重新檢驗(yàn)了影響酒店在線評(píng)論有用性的因素及其作用機(jī)制，具體的理論貢獻(xiàn)有3個(gè)方面:

第一，建立了比早期研究更為全面科學(xué)的評(píng)估模型。與卓四清和馮永洲的6個(gè)變量模型[7]、Liu等的10個(gè)變量模型[9]以及張艷輝等的7變量模型[16]相比，本文建立的有用性評(píng)價(jià)概念模型(圖1)涉及3 個(gè)維度的11個(gè)變量。同時(shí)，采納Filieri等研究的結(jié)論[2]，把曝光天數(shù)作為控制變量來(lái)分析，使得分析結(jié)果更符合實(shí)際，更為全面地解釋了評(píng)論有用性的影響機(jī)制。

第二，為消費(fèi)者如何識(shí)別評(píng)論有用性提供了新的理解和實(shí)證論據(jù)。評(píng)論特征因素對(duì)評(píng)論有用性的影響總體大于評(píng)論者特征因素，消費(fèi)者更關(guān)注評(píng)論本身，而非評(píng)論者。評(píng)論的長(zhǎng)度、評(píng)論的全面性、評(píng)論閱讀量、評(píng)論圖片數(shù)、內(nèi)向中心度和評(píng)論者等級(jí)對(duì)有用性呈現(xiàn)顯著正向影響，而評(píng)論情感傾向和外向中心度具有顯著的負(fù)向影響。然而，評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)對(duì)評(píng)論有用性的負(fù)向影響微弱，評(píng)論的極端性對(duì)評(píng)論有用性并未產(chǎn)生顯著影響，見表4。

表4 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

第三，研究結(jié)果證明了閱讀量與有用性的差異，更高的閱讀量并不代表更有用。早期研究使用閱讀量表征“有用性”，或者使用閱讀量作為重要變量的做法需要持慎重態(tài)度[23，25]，因?yàn)殚喿x量并不能反映閱讀者對(duì)它的興趣或價(jià)值判斷。本研究表明，有用投票率是很低的(閱讀量中只有7.93%的有用投票率)，類似的情況在其他網(wǎng)站也一樣[10]。閱讀者只有在認(rèn)為非常有用的情況下才會(huì)投票，是理性分析后做出的選擇。實(shí)證結(jié)果表明，經(jīng)驗(yàn)豐富的評(píng)論者所做的評(píng)論和極端評(píng)論都容易博得眼球，增加閱讀量[36-38]，這些評(píng)論往往被閱讀者認(rèn)為“水份”很大，并不表示有用(見表4)。

網(wǎng)站不斷改善，酒店也在更新信息的供給方式，網(wǎng)絡(luò)“水軍”可能“魔高一丈”，但消費(fèi)者也在進(jìn)步，旅游研究不能忽視消費(fèi)者的自我成長(zhǎng)來(lái)單方面討論評(píng)論的供給。旅游在線評(píng)論的有用性應(yīng)該基于一個(gè)動(dòng)態(tài)的共變過(guò)程來(lái)研究。本研究與先前研究所呈現(xiàn)的結(jié)果差異可能不是地域間、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)間或者群體間的差異，而是時(shí)間上的差異。早期的在線評(píng)論研究表明，評(píng)論者的經(jīng)驗(yàn)、等級(jí)、中心度等特征對(duì)閱讀者判斷有用性影響很大[45，48]，然而隨著網(wǎng)絡(luò)“水軍”的出現(xiàn)，消費(fèi)者對(duì)評(píng)論者特征的信任度下降，轉(zhuǎn)而更關(guān)注評(píng)論信息特征。在所有評(píng)論信息特征中，“有圖有真相”[42-43]、“越長(zhǎng)越可信”[31]、“極端好評(píng)或差評(píng)最可信”等信條曾被認(rèn)可[36-39]，然而信息供給方也在這方面“灌水”，長(zhǎng)評(píng)論的有用性已經(jīng)被質(zhì)疑[2]，本文也證明了評(píng)論的極端性是無(wú)用的。

旅游網(wǎng)站和酒店應(yīng)該更注重評(píng)論質(zhì)量的提升，而非花費(fèi)太多資金用于邀請(qǐng)專家或職業(yè)評(píng)論人來(lái)做評(píng)論。在有限的時(shí)間里，閱讀者很少閱讀一個(gè)酒店的全部評(píng)論，無(wú)論評(píng)論長(zhǎng)短或極端，他們只會(huì)關(guān)注自己感興趣的部分。旅游網(wǎng)站應(yīng)該建立多元評(píng)論平臺(tái)，提供各種長(zhǎng)度、內(nèi)容和情感傾向的評(píng)論，以滿足不同閱讀者的關(guān)切。旅游網(wǎng)站也可以進(jìn)一步優(yōu)化評(píng)論檢索功能，提供內(nèi)容維度的檢索，以便閱讀者在海量評(píng)論中找到自己感興趣的內(nèi)容。操縱評(píng)論可能在短期內(nèi)能夠達(dá)到營(yíng)銷目的，但卻可能是殺雞取卵，最終損害消費(fèi)者對(duì)酒店評(píng)論的信任。在一個(gè)信息分享、共同成長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中，消費(fèi)者的理性和經(jīng)驗(yàn)也在提高、增加，那些長(zhǎng)期保持信息真實(shí)的旅游網(wǎng)站和酒店將最終獲得消費(fèi)者的有用評(píng)價(jià)。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探討消費(fèi)者自我成長(zhǎng)與在線評(píng)論有用性之間的關(guān)系。

注釋

①中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告.北京，2020年4月28日。

②艾瑞咨詢研究院.2016年去哪兒用戶媒體價(jià)值研究報(bào)告.2016年10月。