线上评论能否反映商品的真实质量

线上评论能否反映商品的真实质量？

----线上评论反“L〞型分布的偏差与纠正提纲引言现有研究综述实证分析模型分析结论理论奉献于实践意义未来研究的展望引言1背景：口碑传播〔WOM,WordofMouth〕是消费者获取信息的重要途径[1][2]以线上商品评论为主要方式的网络口碑〔E-WOM〕，是消费者进行购置决策的重要依据。2问题架构现有研究认为线上商品评论呈正态分布并假设商品评价的均值是商品质量的无偏估计量，能有效地传递商品质量的信息从实际情况看，登陆中国大陆最大的电子商务网站—淘宝网，不难发现大多数商品的好评率普遍偏高如果所售商品质量如好评率所反映的一样，那为何顾客投诉的现象屡见不鲜呢？淘宝网“未及时评价默认为好评〞的评价机制对商品的好评率有何影响？本文的问题：在淘宝的评价机制下线上商品评论是否带有偏见？其分布是怎样的？如果线上商品评论是有偏见的，其均值在什么条件下能反映商品的真实质量。引言3前人的研究现有研究主要包括线上商品评论对消费者行为的影响，和线上商品评论对商品销售量的影响两个方面。消费者行为方面结论比较一致，强调线上口碑传播对消费者意愿与行为的影响[7~9]在商品销售量方面的研究，结论并不一致。总结来看，大多假设商品评论的均值是商品质量的一个无偏估计量，以此来预测未来商品的销量。然而该假设并没有得到相关文献的证实。有研究提出质疑，认为线上商品评论的分布是非对称的双峰分布，因此商品评论的均值是有偏误的[6]引言4本研究的新意在中国的电子商务环境下，淘宝网作为外乡最大的电商网站，其评价机制与国外网站有很大的不同,因此不能照搬国外研究的结论〔例：“默认好评〞机制，计分标准〕尚未发现针对国内电子商务网站的线上商品评论分布情况以及评价机制的实证研究和标准研究尚未发现针对国内线上商品评论的分布纠正偏差的相关研究实证分析1数据来源中国最大的电子商务平台淘宝网2数据筛选查阅“淘宝指数〞选取热销指数中排名分别在第三、第六和第九的智能、无线鼠标和数码相机三类商品以保证样本的数量和多样性排除商品评论数目小于30的样本以保证每个商品有足够多的评价数量用来比较。重复搜集2012年5月6日之前，4月6日之前以及3月6日之前的数据进行相同的分析以保证数据的稳定性。鉴于天猫商城与淘宝网的评价体系不同，排除天猫商城的商品以保证数据来源的对等性。实证分析3数据分析图1智能、无线鼠标和数码相机的线上商品评论的分布图2智能、无线鼠标和数码相机的在线商品评论的分布〔评论数>500条的商品〕实证分析数据分析检验非正态性〔K-S检验〕，SPSS17.0差评中评好评Kolmogorov-SmirnovZ7.3837.3145.927Asymp.Sig,(2-tailed)0.000<0.010.000<0.010.000<0.01表2正态分布的K-S检验结果“差评〞，“中评〞，“好评〞三个评价等级的p值都等于0.000，在0.01,0.05和0.1水平上都不显著。表示接受原假设认为该分布是正态分布的概率是零，因此K-S检验的结果说明线上商品评论的分布是非正态分布。实证分析结果： 本文得出线上商品评论的分布是非正态的，且极度正向偏移的近似于反“L〞型的分布。原因分析： 第一，这与淘宝网的“默认好评〞机制有关。 第二，这与淘宝网的评分机制有关 第三，这与外界环境的压力有关模型分析1根本假设 第一，购置商品之后，假设所有的消费者都主动撰写评论，那么线上商品评论服从正态分布。该假设已被前人通过实验法获得证明。 第二，消费者在对商品非常满意和非常不满时，才会主动撰写商品评论，对商品持中庸态度的消费者不会主动撰写评论。现有营销学和消费者行为学的文献已证明了，消费者的极端情绪是他们进行口碑传播的动机，而线上口碑传播的方式就是对商品撰写评论。 第三，消费者是理性人，他们对商品的评价可以如实地反映消费者的效用。模型分析符号定义模型分析假设商品固有的质量q服从均匀分布q:U[0,1]消费者的异质性服从均值是0，方差 是的标准正态分布，令消费者i的效用那么模型分析给定某个消费者i主动撰写评论的概率p为图3消费者i主动撰写评论的概率分布模型分析图4未主动评价的消费者i的效用被“默认好评〞提高之后的概率分布模型分析模型分析模型分析结论第一，实证研究发现线上商品评论的分布是非正态的，极度正向偏移的近似于反“L〞型的分布。这与现有研究认为线上商品评论呈正态分布并假设商品评价的均值是无偏估计量的结论不同，与国外的实证结果线上评论呈“J〞型双峰分布亦不相同。主要原因在于〔略〕第二，通过构建理论模型，进一步验证了线上商品评论的均值不是商品质量的无偏估计量，导致其偏差的原因是“默认好评〞机制和消费者主动评价的偏差。第三，为了纠正偏差，线上商品评论的均值作为无偏估计量的条件是，去除“默认好评〞机制的人为影响，或者使所有购置商品的消费者都主动撰写商品评论。由于后者在实际中不易被满足，因此，纠正“默认好评〞机制是当务之急。理论奉献与实践意义理论奉献第一，过去的研究大多关注线上商品评论的特征和对个体行为的影响[22~24]对于线上商品评论能否有效传递信息，能否正确地预测商品的销售的相关研究还没有到达共识。本文基于..发现..该研究成果弥补了我国电子商务线上商品评论分布相关研究的空白。第二，本文通过构建理论模型，得出线上商品评论的均值作为无偏估计值的条件。并发现线上商品评论的均值受“默认好评〞机制以及消费者自身评价偏见的影响。同时得出质量越差的商品，其评价被“默认好评〞纠正的程度越大。这些结果为线上商品评论对消费者行为的影响提供新的思路。第三，现有研究认为负面口碑比正面口碑更有价值[25~26]。本文的结果为现有文献关于负面口碑传播的价值提供更进一步的解释。

实践意义商家消费者电子商务网站未来研究的展望扩大样本，进行类似研究来充实研究结论。为了使模型更容易处理，本文的模型假设持中评的消费者不主动评价。未来研究可以采用更严格的假设，获取更精确的条件。考虑效劳失败情境下，商家效劳补救〔应急措施〕对线上商品评论分布的影响？？？局部参考文献[]Chatterjee,P.“OnlineReviews:DoConsumersUseThem?〞AdvancesinConsumerResearch,2001,28,1,129-133.[]Chevalier,J.A.,D.Mayzlin.Theeffectofwordofmouthonsales:Onlinebookreviews.J.MarketingRes.2006.43(3)345–354.[]Li,X.andHitt,L.M.(2004),“Selfselectionandinformationroleofonlineproductreviews,〞WorkshoponInformationSystemsandEconomics(WISE2004),Washington,DC.[]Duan,W.,B.Gu,A.B.Whinston.2005.Doonlinereviewsmat-ter?Anempiricalinvestigationofpaneldata.Technicalreport,McCombsResearchPaperSeries,UniversityofTexasatAustin[]李健,在线商品评论对产品销量的影响,现代情报，2012.1.p164-167.[]Hu,N.,P.Pavlou,J.Zhang.2008.WhydoonlineproductreviewshaveaJ-shapeddistribution?Overcomingbiasesinonlineword-of-mouthcommunication.Workingpaper,SingaporeManagementUniversity,Singapore.[]Dellarocas,C.,N.FaragAwady,X.(Michael)Zhang.Exploringthevalueofonlineproductratingsinrevenueforecasting:Thecaseofmotionpictures.Workingpaper,RobertH.SmithSchoolofBusiness,UniversityofMaryland,CollegePark.2007.[]Laczniak,R.N.,DeCarloT.E.andRamaswamiS.N.“Consumers’ResponsestoNegativeWord-of-MouthCommunication:AnAttributionTheoryPerspective,〞JournalofConsumerPsychology(11:1),2001,pp.57-73.[]Hasan,Dr.SyedAkif;

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Forthcomingin:EuropeanJournalofSocialSciences.

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