《网上评论对消费者购买意向的影响研究-基于可信度和有用性的中介作用》21000字

网上评论对消费者购买意向的影响研究—基于感知可信度、感知有用性的中介作用摘要随着电子商务的发展，通过互联网购物开始在人们日常生活中的消费结构中占据重要地位。据CNIC《中国互联网发展统计》第44期报道，截至2019年6月，网购比例占网民总数的74.8%。网店早已成为必然现象。在这方面，研究互联网消费者的采购做法尤为重要。网上调查是消费者参考资料的重要来源，由于网上调查可提供有关消费者对货品的印象和印象的可靠资料，因此其中所载的资料可对消费者购买货品的意欲产生重大影响，研究网上评论尤其重要。通过对在线调查及其所包含信息的研究，互联网创业者可以采取相应措施，将他们的评论引导到影响消费者购买力的行为上。一群学生在购买网店的消费者中占很大比例。本研究以学生为实验对象，有助于了解学生的购物心理，更好地服务于这类消费群体。本研究采用问卷调查的方法，探讨了在线调查中情感倾向与消费者购买意愿之间的关系，分析了消费者感知商品可信度和在线评论在情感倾向与购买意愿之间的中介作用。以学生为例，通过问卷调查、问卷指导，创造网购条件，研究网上评论对消费者购买意向的情感倾向，进而以感知可信度、感知有用性是研究网络评论对购买意愿影响的中介变量。关键词：在线评论；感知有用性；感知可信度；购买意愿绪论研究背景随着信息技术的发展和电子商务在网络中的扩张，网络购物在人们日常生活的消费结构中扮演着重要的角色。根据《中国互联网络发展统计第42次报告》，截至2018年6月，中国网购用户占71.0%。网上商店已经被用户广泛使用。与实际购物不同，消费者在网上购物时很难通过感官直接了解商品的性质，而其他人的网上评论则为消费者了解自己的形象提供了重要帮助。在网络购物中，消费者不仅被动地接受产品形象信息，而且通过网络评论成为产品信息的传播者。在线评论中包含的信息往往会影响人们对商品的感知，从而影响人们购买商品的意愿。从信息的特征来看，在线评论中包含的信息不仅具有认知（智力）属性，还具有情感（感官）属性（Yap，soetaro&amp；Sweeney，2013）。认知特征主要指产品或服务的信息属性，情感特征主要指在线评论中表达的情感强度、情感极性、语言风格、生动性等情感色彩信息。网络审查的情感特征反映了评论员购买商品或服务的情感倾向，关于网络审查对消费者购买行为影响的研究直到最近几年才开始。2011年，查特杰首次提出了“在线评论”的概念。在此基础上，科学家们开始研究网络评论。以往对网上评论的研究在不同方面可以分为以下几点：网络评论的特点，如评论深度、评论明星、评论形式（文字或图片）、评论的及时性等。评论员的特点，如批评排名、网络中心等。同时，关于网络评论中的情感倾向与消费者购买意愿和购买行为之间关系的研究相对较少。目前，对在线评论情感倾向的研究主要是利用分词来分析情感倾向，分析和挖掘评论内容，并根据句子情感联想确定评论内容的情感倾向。钱颖和杨丁华（2015）讨论了在线评论中的情感倾向，并评估了积极内容对用户购买行为的影响。结果表明，正面评论的数量和正面评论的情绪倾向对用户的购买行为有显著影响。目前，在以往关于网络评论情绪化倾向的研究中，对其影响消费者决策的心理机制研究甚少，其中大部分仍在经济领域。研究意义1.2.1理论意义目前，学术界对网上评论的研究取得了相当大的进展，包括评论的一般特征，如数量、极性等。然而，相对较少的关于在线评论中的情绪倾向如何通过一定的中间变量影响购买意愿的研究，主要是通过词汇评估，以往的研究探讨了在线评论中的情绪倾向对消费者购买力的影响。从消费品购买决策过程来看，在线审查作为影响消费者心理感知的外部激励因素。在认知感知的概念中，感知的可信度一直是科学研究的课题。在购物决策过程中，信誉作为消费者的心理产品，将取决于许多因素，如产品质量高、购买成本合理、产品信誉好等。然而，认知需求也会在很大程度上影响个体对信息接收的广度和深度，在线评论的相关研究中将认知需求作为考虑因素的并不多，大部分学者忽略了这一重要的人格特征产生的作用。本文研究了网上评论对整体情感购买意愿的影响。本文通过问卷调查和网络购买情境模拟，以感知可信度和感知有用性为中介变量，探讨了网络评论的情感倾向与消费者购买意愿之间的关系，以促进相关理论的丰富和发展。实践意义本研究的现实意义在于使互联网服务提供商了解在线评论的特点，从而了解在线评论的情感偏好对消费者行为的影响程度，为其提供理论依据和方法，使互联网服务提供商引导对在线评论有积极影响的消费者，同时提高在线评论的积极影响。就企业而言，在线评论对于购买意愿的研究为企业管理活动提供有效的指导性建议。在网络与数据时代下研究在线评论对消费者购买意愿的作用机制以及各个维度的重要程度，能让企业认识到在线评论在口碑营销中起到的重要作用，使企业更清楚的了解市场环境与市场需求，有效分析消费者偏好。同时企业可以根据消费者对商品反馈信息，及时跟进产品完善，并结合其产品特点，做出有效的营销策略.企业还可以利用网上评论作为信息传播手段，扩大消费者群体，发展潜在客户管理和服务老客户，提高消费者忠诚度和满意度，实现企业效益和客户效益，提高企业经营效益。从消费者的角度来说，在线评论可以使消费者规避网络购物的虚拟性和可包装性带来的弊端，基本消除信息不对称现象。消费者可以对产品质量、产品性能、使用感受。这种对服务态度的理解使人们更清楚地认识到什么对消费者的购买意愿有积极的影响。因此，在线评论可以帮助消费者根据产品真实情况与自身需求状况的匹配度来做出合理的购买决策。关于第三方互联网销售平台，在线评论增强了消费者和购物网站之间的联系，高质量的在线评论使消费者更容易购买商品，购物便捷性会在一定程度上影响顾客是否再次访问该平台进行消费。因此，在线评论也有助于提高第三方网络销售平台的竞争力。此外，网商若能加强商品形象，塑造良好的品牌形象，增加顾客对商品的依恋感和兴趣，从而增加消费者对商品的信心，亦会有所帮助。这对于互联网服务提供商进行消费性采购活动、获得竞争优势、增加销售量和增加商业利润至关重要。国内外研究现状国外针对在线评论的研究要早于国内学者，Park着重研究了评论质量产生的影响；Sencal通过进行试验证明了在线评论和在线商品的类型等因素对购物意愿产生影响；郭俊鹏等人研究了在线评论中积极的情感偏见在购买决策中的作用。同时，在模型方面，国外也已形成了多样化的模型。Yuan

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Lin等运用偏最小二乘方法建立了PLR-SEM模型来研究消费者购物意愿影响模式。国内相关研究尽管起步较晚，但随着互联网的深入普及以及广泛的网购消费覆盖，在线评论与消费者购买意愿关系的研究也日渐深化，当前已有许多优秀的研究成果。陈晓红通过根据不同认知需求对消费者分类从而研究影响机制。张艳辉指出，有效评论数量、中差评、上传图片对评论的感知有用性具有显著的积极作用，还介入了卖家回复这一中介变量。梁霞通过对在线评论的效用和情感词分析，提出了一种基于在线评论的产品选择方法。在模型改进方面，国内也有了许多优秀研究。高宝忠等人研究了B2C平台的影响机制，建立了回归模型，对商品销售影响进行了在线评估。对杨明等对亚马逊网站的评论进行了系统分类，并对其效用进行了综合评价。余芳先生通过整合优化引进技术引进模式和成功的信息系统模型，建立了在线审查系统对消费者行为影响的理论模型。杜雪梅将接受者的专业技能纳入系统，建立了在线评估消费者购买意愿影响的模型。研究内容第一部分为绪论，主要介绍了本文的研究背景、意义、内容和方法。第二部分是文献综述：主要是在线评论，在线评论的可信度，消费者的购买意愿，结合国内外学者的相关研究。第三部分是假设研究和模型构建：本文的理论模型是在一般化理论的基础上构建的，并介绍相关假设。第四部分是研究目的：在国内外相关研究的基础上设计问卷。第五部分是数据分析和假设验证：主要使用SPSS软件进行数据分析，并在分析假设和理论模型数据的基础上进行验证。第六部分是结论和建议：数据分析摘要和基于结果的建议。研究方法文献分析法：通过查找各类资料，收集并整理关于本文可用的知识与数据。总结分析资料，为模型建模、问卷调查和结果分析的研究提供理论支持。问卷调查法:本文的数据主要来源为问卷收集。经过文献查找总结，并与本文研究的主题内容进行结合来设计问卷。本文将采用线上发放问卷的方式，预计将收集和分析100份已填写的调查表。数据分析：对从有效的SPSS问卷中获得的数据进行分析，首先进行描述性统计分析、信度分析和有效性分析，然后进行相应的回归分析。通过数据分析结果得出在线评论可信度对消费者购买意愿的影响，并验证各项研究假设。研究的创新点首先，在评论文本信息的在线评分系统方面，以往的研究多采用评分法对评论获得的词汇分数进行评分，但不是从评论文本的整体角度，情感偏好会给评论文本打分，这是不合理的。这项研究选择了真正的网店作为改进评分系统的手段。其次，本研究将网络评论分为正面评论和负面评论，并讨论了两种评论情景中变量之间的关系，比以往的在线评论研究更为重要。第三，本研究认为感知的有用性和有效性是在线评论情绪倾向和消费者购买意愿之间的中介变量，寻找影响购买欲望心理机制的在线评论情绪倾向，丰富心理学研究。

相关文献阐述购买意愿购买意愿的定义1977年，“意愿”被正式提出，Fishbein将其定义为个体可能采取某种行动的可能性，并指出了与意志表达不同的态度。然后，营销领域的欲望不断被科学家们扩展，这使我们能够逐步明确购买欲望（purchaseintvention）的定义。对于购买意愿，不同的学者在研究中有不同的定义。Hunter、Danes和Cohen（1987）认为，购买欲望是一种行为，反映了消费者在一段时间内为特定目的（商品或服务）购买的可能性。Dodds、molloe和Grewal（1991）将购买意愿定义为消费者尝试购买产品的程度。国内学者韩锐和田志龙（2005）认为，购买意愿反映了消费者购买产品的可能性。一般来说，国内外研究者普遍认为，购买意向是消费者自身心理评价的过程，代表了购买行为的可能性。1991年，多德的一项研究指出，购买意向是消费者购买某些商品或服务的可能性，这取决于消费者的感知。Ajzen（1991）认为，购买意愿取决于这种行为发生之前必须经历的过程。因此，购买力是衡量其消费行为的最终指标。Kanuk和Schiffman（1997）指出，准备购买可能会导致消费者在购买时的行为，从而结束态度－意愿－行为过程。恩格尔在1994年说，想要购买一种商品是消费者选择某种商品的偏好，因此它有一定的主观性，表明它的立场也可能导致行为的可能性。周美华（2015）将消费者购买的意愿称为购买某些商品或服务的内在主观感受。因此，消费者的购买意愿最终在某种程度上决定了购买决策过程，从而能够从对其信心的角度有效地评估后续采购活动。本文确定了购买意愿：消费者在互联网平台上选择任何产品或服务的可能性。在线评论的测量维度每天互联网上都有大量的在线评论，而且很多都是模糊的，在量化方面很有意思。从以往的研究可以看出，国内外学者对网络评论的测量可以分为两类。首先，从网络评论的总体结构以及评论员和接收者的特点来看，基于评论员的声誉专业性和权威性为特征，收件人的特点是参与程度、评论本身包括评论的数量和质量等特征包括及时性、回报性、情感极性等。其次，它侧重于需要研究的评论文本的具体内容，包括评论内容的情感倾向和趋势。2.1.3购买意愿与购买行为根据PhilipKotler（2000）的研究，消费者购买指的是发现、选择、购买、使用评估和回收商品或服务的过程，包括消费者的主观心理和客观实践活动。这一定义涵盖了消费者在所有消费阶段的主观和客观行为。随着网络技术的发展，“购物”的概念也从商业商店扩展到了互联网空间。消费者购买活动是消费者行为的一部分.消费者行为是一组行为，包括旨在购买、使用或处置消费品或服务的行为决策。20世纪60年代，尼科西亚首次提出了消费行为的概念，最初定义为不涉及转售的采购活动。2000年，美国市场营销协会（AAA）最终将消费者行为定义为“情感、感官、行为和环境因素之间的动态交互过程，这是人类在生活中执行交易功能时行为的基础”。考虑到这些定义的变化，“消费者行为”的概念在过去几乎等同于购买价格行为，然后逐渐扩展到购买前的需求、购买后的信息收集和行为，以及购买后的评论，这也是消费者行为的一部分。“购买意愿”（purchaseintvention）一词在心理学中不断演变，根据菲什宾的定义，购买欲望是指顾客期望购买某种产品的主观概率，即购买某种产品的可能性。顾客购买意向的前提是顾客有一定的购买意向，这与实际的购买行为密切相关。1979年，莫里森首次提供了买家购买意愿与其行为之间关系的信息，并提出了相应的数据收集方法。国内外许多学者的研究表明，购买力预测是积极的（FitzSimons&Morwitz，1996年；VanShoscreen，Makni，2009年）。在线评论在线评论的定义2001年，Chatterje首次提出了在线审查的概念，许多科学家对这一概念的理解和定义各不相同。Henning-Thurau（2004）等人的一项研究指出，在线评论是消费者通过互联网提供的关于产品的文本信息，包括产品的价格、特性和使用经验，可供其他潜在消费者使用或可通过询问评论员获得有关该产品的更详细信息。朴槿惠和李（2008）的研究发现，在线审查是消费者对通过互联网采购的商品所做的审查，包括正面和负面评论。后来，一些学者根据自己的研究成果给出了不同的在线评论定义，如mudambi和Schuff（2010），他们将在线评论定义为消费者在零售或第三方购买网站上发布的商品和服务的评价信息。崔（2012）认为，在线评论不仅是潜在消费者获取大量产品信息的重要渠道，也是在线传播产品信息的重要手段。各国学者对在线评论有不同的定义。王平和大宝（2012）认为，网上发布的消费者评论以某种形式（主要是文字），对商品的评价是好是坏，我对商品或服务的购买和使用也有个人的看法。莫赞和李燕飞（2015）认为，在线评论是商品消费者评价的信息，涉及产品的方方面面。通过这些信息，消费者可以根据他人对商品的评价来预测商品的质量，从而节省时间，降低购买风险。张姣、邹仕（2018）认为，网络评论是电子题词的一种，这是消费者对网店提供的产品的评价。虽然不同的学者对在线评论的定义不同，但其核心是相同的，即：本文采用了CUI（2012）在线评论的定义：潜在用户可以访问大量的产品信息，是通过互联网分发产品的重要方法。在线评论情感倾向的测量关于在线评论情绪倾向的测量，一些研究从点评（1-5颗星）对于评价情感倾向的评论（王振利，2012），也有很多研究，其中许多研究使用分词来分析评论文本的情感。所谓的情感文本分析是利用数据提取和自然语言处理等技术对文本内容进行情感判断，从而了解文本内容的情感倾向（刘玉林，春丽容，2018）。目前，一位基于情绪分析的网络专栏作家得出了一些结论。吴卫芳、高保忠等（2017）研究了评论对酒店满意度的影响，结合情感分析技术对每种类型的相关情感进行了外推，并建立了分析酒店特征和用户满意度的模型。赵阳和李奇奇（2018）研究了使用情感分析技术评估淘宝海域的在线用户评论特征，确定用户满意度，然后应用情感分析模型获得不同维度的用户满意度。结果表明，商品是影响离岸用户满意度的最重要因素。在线评论的表达很复杂。消费者在消费过程中可能对某些特征感到满意，也可能对某些特征感到不满意。例如，对某件衣服的评价（“漂亮的衣服，就是质量，很多线条”，“真的超级漂亮的外套，就是有点“开始”，“上部的效果还可以，就是质量太差”），如果这些评论的情感倾向只是采用定量这个词，那么正面和负面情绪词汇的评分分别为5和5，与其他正面和负面情绪词汇不同，评分将为零，两者都是中性评论，但这两种评论的情绪倾向，可能是完全不同的。因此，在线评论的情感取向不能通过简单的分词和词汇评估来衡量。本研究从整体角度分析了评论文本的情感偏好，并评估了评论文本相对于读者对评论情感力量的感知。在线评论的特点从本质上讲，在线评论是一种修辞，但与传统的亲自传播口译不同，它是互联网时代的独特产品。德拉罗卡斯在研究报告中指出，在线评论不同于传统的口译，因为它是一个典型的门户网站，接触面更广，传播速度更快，受众也更广。它不受时间和时间的影响，使个人能够在各种条件下快速交换信息。事实上，消费者获得信息的机会越大，获得信息的成本就越低，花费的时间也就越少。通过已经进行的研究，可以得出在线评论具有以下特点：1）匿名性。网上公布的匿名性使消费者更容易表达自己对自己购买商品经历的看法和看法，甚至是不满和抱怨。同时，这种匿名性和消费者之间的弱耦合也提高了在线评论的可靠性。2）速度性。互联网评论是通过互联网技术进行的，信息传播几乎是同步的，消费者可以第一时间通过互联网评论交流购买体验。3）可用性。网站上的大多数在线评论都具有长期的安全性，从而提供了丰富而完整的在线评论，而考虑到在线评论数量不断增加，消费者可以通过搜索工具轻松获得所需的信息。4）非线性。在线评论接收者也是在线评论者和可能的接收者。（5）广泛性。通过互联网的技术支持，在线评论交流不再局限于空间和空间。消费者可以随时随地发布和浏览在线评论。2.2.4在线评论与消费者购买意愿的关系国内外许多学者研究了网上评论对消费者购买意愿的影响。关于在线评论的内容，park、Lee和Han（2007）的评论员和评论接收者的特征发现，评论的质量和数量与消费者的购买意愿直接相关，其对数量和质量的影响与消费者的参与互动：对于参与度较低的消费者，其数量对消费者购买意愿的影响大于评论质量，覆盖率高的消费者受评论质量的影响大于数量。Park和Kim（2008）认为，评论的类型可能会对特定专业消费者购买商品的意愿产生更大的影响，而对于经验不足的消费者，评论的数量会对他们购买商品的意愿产生更大的影响。Sparks、Perkins和Buckley（2013）认为，消费者的评论比管理者的评论更真实，照片上的评论增强了购买意图的可靠性和可信度。国内学者肖安民（2012）以在线评论研究为例，证明评论质量对消费者的购买决策有积极影响。余立平、史志杰和王斌（2014）指出，在线评论的数量和质量以及在线评论接收者的特征（专业能力、消费和感知风险）对在线购买意愿有积极影响。杜慧英、王兴芬和庄文英（2017）通过建立概念模型，研究了在线评论影响消费者购买意愿的因素。研究结果表明，在线评价因素作为消费者最直接的接触或感知方式，对消费者的购物决策影响最大。这些结果表明，在线审查的许多方面都会对消费者购买商品的意愿产生重大影响，并在购买商品中发挥重要作用。在线评论的情感分析2.3.1消费情感消费情感（consumptionemotion）埃雷威尔斯在1998年首次提出了这个概念。不同的学者对这个概念有不同的看法。Dube和Menon（2000）将消费者情绪视为使用或消费商品时产生的情绪状态。消费者情感的形成是一个动态的过程，在这个过程中，消费者可以体验到积极的情绪，如满足、快乐和兴奋，以及沮丧、后悔、悲伤和愤怒等消极情绪。目前，主动消费者和被动消费者之间的关系存在争议。Baker、levy和greval（1992）认为情绪是两极的，消费者不能同时感受到积极和消极情绪。然而，研究表明，消费者可以同时感受到积极和消极的情绪。PhillipsandBaumgartner（2002）指出，消费者在消费过程中可以同时感受到不同的情绪，比如恐惧和兴奋。由于消费者情绪是消费者基于对所购买商品（或服务）的特征的感知而做出的情绪反应，因此在线评论中的情绪倾向通常传达对商品情绪或积极或消极情绪的批评，在线评论中对潜在消费者情绪信息的处理可能会影响对商品形象的感知。在线评论感知可信度与购买意愿的关系网上评论的情感焦点往往反映了评论员对所对购买商品的不同方面的看法和态度，这可能会影响潜在消费者购买商品的意愿。近年来，国内外学者也开始研究网络情感倾向与消费者购买意愿和购买行为之间的关系。Herr和其他人认为，当网上评论有积极的情绪时，它会增加消费者对商品的兴趣，提高他们的购买意愿，而当他们被负面看待时，会降低消费者购买商品的意愿。金莉（2010）采用实验方法证明，与正面评论相比，负面评论更容易影响消费者的购买意愿。钱颖和杨丁华（2015）从情感取向的角度探讨了在线评论中身体内容与购买意愿之间的关系。结果表明，评论内容的正面反馈总量和正面情绪对用户的购买有正向影响，评论文本的正面反馈总量和情绪倾向之间存在显著关系，只有当网络上的正面评论时，当文本中的情绪化倾向较高时，正面评论的数量才能对用户的购买行为产生明显的积极影响。感知可信度感知可信度的定义在线评论的可信度只是消费者对在线评论的信心水平，直接取决于评论接收者的直观判断。徐琳（2007）认为，消费者感知在线评论对强度相关因素的可信度感知、网站特征以及消费者的信任倾向；丁学君（2012）认为信息接收者的身份特征、个人喜好、性格特点与在线评论发布者越相似，越容易让信息接收者对此在线评论产生相信认同感，进而扩展为对平台商家的信任。根据媒体信度理论，影响信息信度的三个因素是信息感知的可靠性、来源的可靠性和信道的可靠性。在很大程度上影响消费者对网上评论可信度看法的因素，首先是评论本身的量化指标、信息质量和互动特征等信息因素；其次是与在线评论来源相关的因素，如评论者的专业水平、评论者的可靠性、消费者意见与评论者的相似性等。最后对平台的客观性、平台的权威性、平台的专业性等因素进行了在线评论。有关商品的在线评论需要通过网络购物平台进行发布，杜伟强、于春玲、赵平（2011）的研究结果证明网站平台具有专业权威性之类特征，会在消费者心中拥有更高的影响力和更好的品牌形象；李巍（2011）认为口碑发布的平台特性会正向影响消费者对商品的判断，因此，消费者对平台的感知在一定程度上影响了消费者对平台在线评论的感知。目前在线评论平台大致分为产品本身购物平台、专业点评网络在线平台、第三方在线社交平台，其中大部分消费者对于专业点评在线平台与第三方在线社交平台更加信任，在线评论更可靠。基于上述研究的结果，得出的结论是，当消费者认为平台比较客观时，他们对在该平台上发布的在线评论越信任，对在线评论的接受度越高。互联网专栏作家应该发表评论，这些评论是针对那些有过商品购买经验或对商品、品牌有过一些了解的消费者，以及他们自己在网络平台上购买和使用商品的经验来发表的，即所谓的在线商品评论。目前大多数电商平台为了区分良性消费者留言与恶性消费者留言，会对留言者进行评级，郭国庆（2010）的研究结果证明信誉度越高的消费者的留言会更加容易被其他消费者采纳，认为其感知可信度越高。郑雨（2017）认为当在线评论中含有的专业性词汇越多，留下专业性见解时，对其他消费者的信任越大。因此，根据上述研究的结果，可以得出这样的结论：当消费者认为网上的评论比较专业时，他们对这个评论员发表的网上评论就越信任，在网上接受的越多。在线评论内容的质量也会影响在线评论可信度的感知。许多潜在的消费者由于对商品的无知，可以得到关于这种商品的在线评论，作为确定购买的重要因素。FeiXue（2011）认为评论的内容质量对消费者购买意愿、品牌认知等方面产生影响；丁学君（2012）认为在线评论信息的准确客观性等因素会影响在线评论的内容质量。随着网购的发展，目前在线评论的表现形式包含文字、实拍图、追加评论和问答等，这些方式都可以使评论的信息质量加强，增加其价值。因此，基于上述研究总结的在线评论内容质量越高，消费者对描述在线评论的信心就越大，在线评论的敏感度就越高。因此，本文认为平台的客观性、评论员的专业性和信息内容的质量是影响在线评论可信度的因素。感知可信度的维度在确定感知可信性的基础上，各种研究对感知可信性进行了区分。Sheth（1991）认为感知可信度包括五个方面：情感价值、社会价值、认知价值、功能价值和条件价值；Patrick（2002）认为感知可信度应分为五个方面：质量、情感、行为价格和货币价格声誉；Septia等人（2016）认为，感知可信度应分为三个维度：产品价值、社会价值和自我价值。杨晓燕等人（2006年）改变了谢特的多维性，为其情感、社会、认知、功能价值增加了四个维度。陶德鹏等人（2009年）将可靠性感知分为两部分：从功能价值、社会价值和情感价值到三个维度，从利润损失到利润损失。从上面的细分可以看出，科学家对可信度的认知差异主要涉及情感价值、社会价值和功能价值。根据服装商品的特点，本研究将感知的可信度分为质量和情感价值两个维度。在线评论感知可信度与感知可信度的关系目前进行的研究表明，在线评论的情感倾向与消费者对感知的信心之间存在联系。赵立梅，陶冶（2018）研究采用结构方程模型，探讨了影响感知可信度的因素，结果表明在线评论的情感极性越强，用户的敏感度越大。Dohaetal.的研究表明，在线情绪一致性的程度可能会影响消费者的认知，即在80%的案例中，正面的评论是最可信的，如果负面的评论更高，那么消费者通常会被解释为这个产品真的不受欢迎。在之前的研究中，情感力量、网络评论的极性可能会影响消费者对商品价值的感知。感知可信度与购买意愿的关系Zeithaml（1988年）根据客户的心理特征，一项关于购买力可靠性感知的研究得出结论，对客户的信任越大，销售商品的利润越高。Tama（2004年）的实证研究表明，消费者对感知的信心可以提高他们的购买力，而不是满意度。Amini、Falk和Schmitt（2014）的研究指出，消费者从第一印象中获得的可靠性会影响他们的购买意愿。在随后的使用阶段，消费者形成新的评价，并影响其随后的购买行为。至于对信任的认知和对购买的渴望，国内学者也有一定的研究成果。吴晓波、周浩（2012）对3G用户的感知可信度和持续使用倾向进行了研究，结果表明，用户感知可信度的某些方面对其进一步使用有积极影响。钟凯、张重庆（2013）的研究表明，在所有维度的感知可信度中，情感价值对购买意愿的影响最大，其次是功能价值和社会价值。徐水、李锋（2017）以游客对华南旅游行为的意向为例，探讨了对目的地图像可信度和结果表明，在目的地的信任感和游客的意图之间，中间人的行为是显而易见的。王特奈、黄丽瑶（2019）本文以携带短视频为例，研究现实主义感知对消费者购买意愿的影响。研究结果表明，消费者对手机短视频的感知会影响他们的购买意愿、用户态度和用户参与中介活动的程度。感知有用性感知有用性的定义“感知有用性”的概念首次应用于信息管理系统的研究领域。戴维斯和其他人（1989）将其用于技术接受模型，并提出了著名的技术接受模型，其中对感知有用性意味着系统用户获得的信息的有用程度。在Davis等人、Sussman和Siegal（2003年）等研究之后，提供了采用模型的信息。该模型假设信息的质量及其来源的可靠性影响信息感知有用性，从而影响信息的接受和行为选择。现阶段，随着网络技术的飞速发展，感知有用性的概念逐渐从信息系统领域扩展到营销领域。随着“功能感知”的概念越来越多地被引入营销领域，其重要性开始发生变化。目前，“感知有用性”的概念已被用于在线评论的更广泛背景下，也就是说，它是一个“感知有用性”概念，它是一个“感知有用性”概念。E.教育在艾特肯、格雷和劳森（2008）的在一项基于广告效果定义的研究中，在线产品评论读者可以理解评论员想要表达的信息在多大程度上会影响产品或服务读者的态度、情绪状态和支持。在我们的学者Penan（2011）等人中，在线评论的有用性定义为一种主观感知，即在线评论是否能帮助消费者获取相关信息，并帮助做出购买决策。郝媛（2011）认为，在线评论的有用性意味着消费者意识到在线评论对商品评估和决策有多大帮助。简言之在线产品审查的价值是由接受产品的人决定的。基于上述定义，本研究的价值是指消费者对在线评论感知有用性。在线评论感知可信度与感知有用性的关系目前，关于网络评论与感知有用性关系的研究主要集中在评论的其他方面，较少关注情绪偏好。Forman（2008）的一项研究发现，评论员个人数据披露的程度可能会影响人们对评论有用性的看法。Ghose&；IPERIOTIS（2011）研究了文本提取方法，本文认为，注释语言的可读性、信息性和主观性在一定程度上会影响读者对注释有用性的感知。廖胜林、蔡春江和李贤（2013）认为，在线评论的排名和深度可能会显著影响评论的有用性。李其庚、赵晓红和俞明阳（2017）的研究表明，在线评论的反馈，就像类型一样，对感知有用性有显著影响。在不同类型的消费者监督（促进关注和保护）中，对影响模式的批评本质上是不同的。目前，很少有研究表明，在线评论的情感取向会影响消费者对效用的感知。mudambi和Schuff（2010）的一项研究发现，对于有经验的产品，消费者认为中间评估比极端评估更有用。郝媛、钱、李和军（2010）使用文本挖掘技术评估了这部电影。结果表明，在网上评论中，积极情绪、消极情绪和积极情绪倾向的混合会显著影响评论的感知有用性。Jomajestyanna（2016）的一项研究发现，在线评论的情感极性维度对感知有用性有显著的积极影响。吴江和刘一清（2017）的一项研究发现，评论的情感指向性和感知有用性之间存在反u型关系，消费者对中间评论的感知比极端评论更有帮助。另一方面，研究表明，相比中期估计，消费者更可能认为它非常有用（CAO，2011）。感知有用性与购买意愿的关系最近国内外研究人员也都在致力于研究在线评论的感知有用性如何影响消费者购买商品的意愿。Kim和Jihyun（2008）进行的一项研究发现，当消费者觉得销售渠道对搜索产品信息更有用时，他们会增加通过销售渠道搜索产品信息的频率，并更频繁地通过渠道购买产品。肖铁和王梦龙（2016）发现，在线评论的实际感知对购买意愿、消费者的情感评价和购买态度有显著的正向影响。这些研究表明，对效用的感知在很大程度上影响了消费者购买商品的意愿。在线评论感知可信度、感知有用性与购买意愿的关系以往的研究很少考虑在线感知可信度和感知有用性在情感决策和购买意愿之间的中介作用。以往的研究仅限于在线评论的其他方面与信任感和购买意愿的互动，洪峰、郑辉、周颖、欧建桥（2018）结果表明，网上评论的数量、质量、回报和可信度影响学生的购买意愿。同时，感知可信度在这些维度和购买意愿之间起中介作用。王方杰（2019）的研究发现，学生在网上旅游过程中，网上评论与购物意愿之间的信任具有中介作用。然而，目前很少有人将在线评论的情感指向性视为三个变量的原因之一。到目前为止，JoeWeyne（2016）的一项研究发现消费者在网上评论的不同维度中感知评论的有用性可读性、极性、及时性等尽管研究消费者对评论有用性和商品信誉的认知是情感倾向评论和购买意愿之间的中介功能，但上述研究表明，在线评论对消费者的情感取向消费者的信誉和效用，以及可信度和感知能力可能会影响购物者购买商品的意愿。

研究模型与问卷设计研究模型的构建与假设3.1.1模型中变量的定义SOR是认知学说提出的认知理论。教育心理学中提到了学习理论.不清楚是谁提出的。也许布鲁纳是认知的，也被称为认知学派，学习理论与行为学派的理论相反。认知科学家认为，学习者通过认知过程（CognitiveProcess）存储和组织各种材料，形成知识结构（CognitiveStructure）。认知源于正式的心理学系，该系认为人的学习通过感觉、感知、人脑主体的主观组织作用，提出学习是在顿悟的基础上进行的，而不是在尝试和错误的基础上进行的。“学习”理论认为，就学习的心理现象而言，刺激与反应（R）之间的负关系是直接的和机械的。认为人的行为是由“身体内部状态”的概念来定义的，意识是由意识控制的中介环节，它用S-O-R公式取代S-R公式（作为中介环节），学习不是在刺激和反应之间形成联系，而是根据主观构造，形成“认知结构”，学习中的主体不是机械地接受刺激，被动地做出反应，而是积极地、有选择地接受刺激和处理；研究学习问题，重点是人的内在过程和条件、智力活动的性质（包括感知、学习、记忆、语言、思维）及其活动方式。3.1.2问题提出1.以往研究的不足首先，在文本信息的在线评估方面，以往的研究中最常用的方法是分词、注释中获得的词汇表评估或注释中获得的评估，而不考虑注释文本在总体上的情感取向。其次，关于在线评论和购买意愿，消费者评论的有用性被称为中间变量，但没有人研究过在线评论的情感指向性。第三，在以往有关网上情绪倾向的研究中，很少有人把消费者评论的效用和消费者对评论中所描述的商品的信心视为研究其对消费者购买商品意愿的影响的中间变量。2.研究问题首先，问卷调查研究网上调查中的情绪倾向（正反两方面）对消费者购买力的影响。其次，作为消费者对商品信任度和评论效用的中介变量，研究了其在评论中情感倾向与消费者购买商品意愿之间的在线作用。3.研究假设的提出和SOR模型的构建假说研究1：正面情绪网上评论明显地预示着购物欲望，负面情绪倾向明显地对购物欲望产生负面影响。研究假设2：在正面的在线评论中，消费者的感知信心显著地预估了购买欲望，负面的在线评论中，消费者的感知信心显著的负面预测了购买欲望。研究假设3：消费者对在线评论感知有用性对购买力预测产生了巨大的负面影响。研究假设4：消费者对商品的信心在情绪倾向和购买意愿之间起着中介作用。研究假设5：消费者对在线评论感知有用性在情绪倾向和购买意愿之间起着中介作用。图STYLEREF1\s3SEQ图\*ARABIC\s11SOR模型的构建问卷设计与数据收集3.2.1问卷设计的目的本问卷的设计的目的是测量在线评论对消费者购买意愿的影响程度，期望通过调查了解在线点评的现状以及消费者对在线点评的感受，以为后续在线点评的发展提出建议和对策。3.2.2问卷设计本文主要采用问卷调查来获取数据，首先，在国内外成熟定量表的基础上，结合具体研究，设计了符合本文要求的问卷调查，研究了影响消费者信心的范围，并进行了小规模的初步研究，验证了问卷调查的可信度和有效性，最终将制定一份正式的调查表，并进行大规模的数据收集。本问卷主要围绕各方面进行设计，一是基本情况的调查，包括被调查者的性别，年龄，文化程度，职业，收入，网购时长，购物平台。二是对网购经验和在线点评的基本情况调查，包括是否有过网购经验和是否会观看在线点评。三是对网购平台的看法，包括网购平台的权威性、可靠性、客观性以及网购品提供信息的可靠信。四是对商品的了解熟悉程度。五是对商品评论的看法。六是观看评论后的感受。问卷的收集和发放此次问卷的发放对象是全体人群，主要是针对使用过网购的人群，问卷通过在线和线下相结合的形式去发放问卷，一共发出227份，收回200份，回收率为88%。3.2.4数据统计与分析1.描述性统计与分析本次问卷调查通过问卷星和线下发放得到，对象主要为在平台上线评论过的年轻人，共收集了200份有用的样本。首先用SPS软件对样品进行描述性统计分析，整理得到以下结果，如下表所示。表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s11基本信息描述性统计分析表名称选项频数百分比（%）中位数您是否有过至少一次的网购经验（任意平台）?是19999.5是否10.5您在网购过程中是否会参考查看产品的相关在线评论？是19999.5是否10.5您的性别:男7839.0女女12261.0您的年龄:18岁以下2613.018-25岁18-25岁9748.526-35岁3115.536-45岁189.045岁以上2814.0您的文化程度:高中及以下5527.5大专大专4924.5本科8442.0硕士94.5博士31.5您的职业:学生8140.5上班族上班族7738.5个体经验者178.5自由职业168.0其他94.5您的月收入情况:1000元以下2814.01000-5000元1000-5000元11356.55000-8000元4020.08000元以上199.5您接触网络购物的时长1年以下168.03-5年1-3年6733.53-5年2010.05年以上9748.5您最近一次的网络购物平台淘宝6030.0京东京东5125.5拼多多3417.0美团2713.5饿了么2110.5大众点评63.0表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s12基础指标名称样本量最小值最大值平均值标准差中位数1、您是否有过至少一次的网购经验（任意平台）?2001.0002.0001.0050.0711.0002、您在网购过程中是否会参考查看产品的相关在线评论？2001.0002.0001.0050.0711.0001、您的性别:2001.0002.0001.6100.4892.0002、您的年龄:2001.0005.0002.6251.2342.0003、您的文化程度:2001.0005.0002.2800.9682.0004、您的职业:2001.0005.0001.9751.1052.0005、您的月收入情况:2001.0004.0002.2500.8132.0006、您接触网络购物的时长:2001.0004.0002.9901.0703.0007、您最近一次的网络购物平台:2001.0007.0002.6001.4872.000从上述分析可以看出被调查对象的分布情况，平均值反映集中趋势，标准偏差为波动。变量频率分析结果表明，分布基本满足本研究的要求。其中男性占39%，女性占61%，女性比重较多，所以本次调查重点研究的是女性。在十八至二十五岁的人士中，超过48.5%，与网上处理青少年问题的主要对象组别相若。受过高等教育的人比受过高等教育的人多。比重为42.5%，其次是专科学历，比重为24%。在职业的调查结果中，主要集中的是在校学生，占比40%，其次是上班族，占比38.5%。在月收入的调查结果中，月收入集中在1000-5000元和5000-8000元居多，分别为56.5%和20%。在购买时长的调查结果中，五年以上的居多，占比48.5%。在最近一次的网络购物平台调查中，选择淘宝的居多，占比30%。汽车是京东，占比25.5%。在您是否有过至少一次的网购经验（任意平台）？和您在网购过程中是否会参考查看产品的相关在线评论？的调查中，99.5%的被调查中表示有网购经验并且会查看。以上的调查结果基本符合此次调研的要求，根据在线调查涵盖的主要群体的特点，具有一定的代表性。2.信度与效度分析（1）效度分析表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s13效度分析结果名称因子载荷系数共同度（公因子方差）因子1因子2因子3因子4因子5因子6因子71、您是否有过至少一次的网购经验（任意平台）?0.0840.1100.069-0.725-0.120-0.100-0.1120.5872、您在网购过程中是否会参考查看产品的相关在线评论？-0.1220.0110.1620.181-0.146-0.0360.6520.5221、您的性别:-0.1060.045-0.0230.0380.1080.8040.1120.6862、您的年龄:-0.2970.0220.815-0.143-0.007-0.018-0.1080.7863、您的文化程度:0.169-0.216-0.0870.2030.751-0.032-0.1070.7014、您的职业:-0.030-0.1730.8300.014-0.1870.1010.0880.7735、您的月收入情况:-0.106-0.1000.654-0.0170.514-0.202-0.0150.7556、您接触网络购物的时长:-0.1710.148-0.007-0.1240.7230.188-0.0790.6317、您最近一次的网络购物平台:0.063-0.068-0.175-0.163-0.0290.1230.7540.650该评论平台具有权威性0.5030.211-0.2230.586-0.069-0.125-0.1160.724该评论平台具有可靠性0.3280.4090.1320.521-0.0850.189-0.0250.608该评论平台具有客观性0.1610.455-0.0160.548-0.071-0.048-0.1760.571该评论平台提供的信息是有用的0.3430.335-0.0210.5620.015-0.0730.0310.553总体而言，该评论者对商品有一定了解度0.6120.394-0.0600.0940.076-0.1040.0450.561总体而言，该评论者对商品有一定熟悉度0.1390.702-0.0210.195-0.124-0.077-0.1370.590与亲朋好友相比，该评论者对商品认知更加清晰0.5520.3810.0160.0660.062-0.0490.1690.490与亲朋好友相比，我对该评论者的评论更加信任0.2030.503-0.202-0.1020.088-0.3890.2040.546该商品评论是具有客观性的0.7050.241-0.0390.114-0.142-0.199-0.1220.644该商品评论是具有详细的0.3180.711-0.0050.052-0.0100.1250.0190.626该商品评论是与商品内容相关的0.5910.3310.0310.0850.140-0.2580.0830.560该评论使我对商品更加了解0.7080.230-0.1830.202-0.082-0.103-0.0470.648该评论的内容是值得信赖的0.4170.637-0.0520.0760.0280.1300.0180.60614阅读评论后，我有购买该商品的想法0.7850.082-0.2020.044-0.0600.008-0.0980.67815阅读评论后，我不确定会购买该商品，寻求其他了解途径0.1410.729-0.1380.083-0.014-0.023-0.0380.57916阅读评论后，我不愿意购买该商品0.7360.055-0.1190.0180.0100.391-0.0280.712KMO值0.830-巴特球形值1833.346-df300-p值0.000-采用KMO值、共性、方差解释、因子负载系数等指标综合分析，分析了研究的合理性和有用性，并通过系数分析确定了数据的有效性程度。KMO值用于确定信息提取的适用性，排除不合理的研究，描述信息提取的水平，确定因子负载系数（测量）与任务项之间的关系，从上表可以推断出所有研究的总值大于0.4，说明了从研究中有效提取信息的可行性。此外，值为0.830及以上0.6的KMO数据可以有效地从信息中提取。此外，七项因素的分散系数分别为16961%、13504%、8308%、8145%、6144%、5171%、4917%及63149%。这意味着可以有效地提取项目信息的数量。最后，结合因子负载系数，确定因子（测量）是否与研究对象的关系，如果是，其影响是什么，如果不是，则需要修改。绝对值大于0.4时因子负载系数表示参数与因子之间的相关性.表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s14KMO和Bartlett的检验KMO值0.830Bartlett球形度检验近似卡方1833.346df300p值0.000从上表可以看出，使用了KMO和Bartlett测试来验证符合性：KMO值为0.830，KMO值大于0.8，研究数据非常适合信息提取（具有高回报的侧反射）。（2）信度分析信度分析用于研究定量数据（尤其是态度量表题）的回答可靠准确性；第一：第一个α系数分析，如果高于0.8，表示有较高的可信度；如果该值介于0.7-0.8之间，则表示更高的可信度；如果该值在0.6到0.7之间，则指定有效性的程度是可以接受的；如果该值小于0.6，则表示温度较差；其次，如果CITC值低于0.3，则可考虑删除该项；第三：如果删除“α”项，则系数的值远高于删除该项后可考虑的α系数；第四：总结分析。通过SPSS统计分析测量的Cronbach系数值为0.746.因此问卷效度高。表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s15Cronbach信度分析－简化格式 项数样本量Cronbachα系数252000.746检验结果表STYLEREF1\s3SEQ表\*ARABIC\s16单样本t检验分析结果名称样本量最小值最大值平均值标准差tp1、您是否有过至少一次的网购经验（任意平台）?2001.0002.0001.0050.071201.0000.000**2、您在网购过程中是否会参考查看产品的相关在线评论？2001.0002.0001.0050.071201.0000.000**1、您的性别:2001.0002.0001.6100.48946.5650.000**2、您的年龄:2001.0005.0002.6251.23430.0910.000**3、您的文化程度:2001.0005.0002.2800.96833.3230.000**4、您的职业:2001.0005.0001.9751.10525.2820.000**5、您的月收入情况:2001.0004.0002.2500.81339.1440.000**6、您接触网络购物的时长:2001.0004.0002.9901.07039.5060.000**7、您最近一次的网络购物平台:2001.0007.0002.6001.48724.7280.000**该评论平台具有权威性2001.0005.0003.9750.93260.3130.000**该评论平台具有可靠性2001.0005.0003.5300.78263.8050.000**该评论平台具有客观性2001.0005.0003.6300.97952.4520.000**该评论平台提供的信息是有用的2001.0005.0003.8450.92558.7980.000**总体而言，该评论者对商品有一定了解度2001.0005.0003.9450.80968.9220.000**总体而言，该评论者对商品有一定熟悉度2001.0005.0003.6100.90156.6570.000**与亲朋好友相比，该评论者对商品认知更加清晰2001.0005.0003.6200.91156.2020.000**与亲朋好友相比，我对该评论者的评论更加信任2001.0005.0003.3851.10643.2890.000**该商品评论是具有客观性的2001.0005.0003.9850.72677.6010.000**该商品评论是具有详细的2001.0005.0003.5350.80761.9110.000**该商品评论是与商品内容相关的2001.0005.0003.8750.80268.3630.000**该评论使我对商品更加了解2001.0005.0004.1000.78973.4540.000**该评论的内容是值得信赖的2001.0005.0003.5050.80261.8060.000**14阅读评论后，我有购买该商品的想法2001.0005.0004.0050.85466.3540.000**15阅读评论后，我不确定会购买该商品，寻求其他了解途径2001.0005.0003.5350.78263.9130.000**16阅读评论后，我不愿意购买该商品2001.0005.0003.9850.85965.5810.000***

p<0.05**

p<0.01例t检验研究所得的定量数据是否明显不等于任何特定的数字，例如样本方面明显不中立（中性指标3）；首先，分析每个分析元素的显著性（P值小于0.05或0.01）；第二：如果有兴趣；具体比较平均尺寸，描述具体差异；第三：对分析进行总结。从上表可以看出：以上25项内容，全部均呈现出显著性（p<0.05），意味着共25项的平均值均与数字0.0有着统计意义上的差异。具体分析可知：以上共25项内容，它们的平均值会明显的高于数字0.0。总结可知：以上共25项内容的平均值均与数字0.0有着统计意义上的差异。

研究结果与分析讨论研究结果正面评论情境下研究结果分析描述统计结果及变量间相关本研究结果分为两部分，一部分是在正审查的背景下研究变量之间的关系，另一部分是在负审查的背景下研究不同变量之间的关系。首先在正审查的背景下考虑不同变量之间的关系。表5-1提供了各种变量和相关结果的统计数据。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s11描述统计结果及变量间相关分析（N=200）变量MSD12345在线评论情感倾向16.862.61感知有用性21.273.930.32质量价值19.703.370.430.51情感价值19.753.750.380.500.69感知可信度39.456.560.440.550.910.93购买意愿18.563.880.340.440.640.650.70从表5-1可以初步得出积极在线评论的情感倾向与购买价格意愿之间存在显著相关性的结论，关系到对效用可信度的感知。从购买力的角度来看，感知的可信度很重要。信任感知的两个维度之间存在着明显的正相关关系。正面在线评论感知可信度对购买意愿的影响假设将网络情绪倾向性评价作为基于购买欲望的中介变量对感知有用性、感知可信度质量和情感价值的独立变量，对情绪倾向与购买意愿之间中介作用的正面在线评价中感知有用性与感知可信度两个维度进行测试。首先，使用Hayes（2012）开发的SPSS中的模型4，可以验证在线情绪倾向和购买意愿之间的中介关系对感知有多有用。结果见表5-2。结果表明，网络评论中的积极情绪倾向在直接预测购买意愿方面起着显著作用）β=0.51，t=6.35，p<001），在启用中间变量效用敏感度后，仍有显著的积极购买意愿预测）β=0.33，t=4.22，p、正面在线评论的情感倾向明显地预示着对效用的感知）β=0.48，t=5.90，p<001），预测购买意愿的感知有用性值也是显著的β=0.37，t=7.09，p<001。此外，正面在线评论中对效用的感知情绪倾向与购买意愿95%置信区间的中介效应[0.10,26]不含0，表明情感倾向与购买意愿之间正面在线评论中感知有用性的重要性。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s12感知有用性的中介模型检验结果（N=200）结果变量预测变量整体拟合指数回归系数显著性RR²Fβt购买意愿正面在线评论情感倾向0.340.1240.280.516.35感知有用性正面在线评论情感倾向0.320.1034.900.485.90购买意愿正面在线评论情感倾向0.490.2448.510.334.22感知有用性0.377.09然后验证两维信度的中间效应.结果载于附表5至3。结果表明，网络评论中的积极情绪倾向在直接预测购买意愿方面起着显著作用）β=0.51，t=6.35，P<0001并对灵敏度的两个测量值都有显著的积极预测（质量值：β=0.55，t=8.30，p<0001，情感值：β=0.54，t=7.11，p。当包含两个中间变量时：情感值和质量值，在线积极评论购买意愿的情绪取向不太明显β=0.14，t=0.19，p>0.05），表明信度感知的两个维度在它们之间是完全中间的。此外，BOOTSTRAP95%置信区间的质量值和情感效应不包含0（质量值：[0.13,0.32]，情感值：[0.14,0.33]），表明质量值和情感值是中介作用的一部分。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s13质量价值与情感价值的中介模型检验结果（N=200）结果变量预测变量整体拟合指数回归系数显著性RR²Fβt购买意愿正面在线评论情感倾向0.340.1240.280.516.35感知有用性正面在线评论情感倾向0.4360.188.850.558.30购买意愿正面在线评论情感倾向0.380.1450.680.547.11正面在线评论情感倾向0.700.4999.280.060.09情感价值0.395.84情感价值0.417.07负面评论情境下研究结果分析描述统计结果及变量间相关接下来在负面评论的背景下探讨了不同变量之间的关系。附表5至4载列变数的统计数字及有关结果。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s14描述统计结果及变量间相关分析（N=200）变量MSD12345在线评论情感倾向15.474.23感知有用性23.654.810.22质量价值9.754.460.002-0.30情感价值9.844.39-0.009-0.280.87感知可信度19.598.56-0.003-0.300.970.98购买意愿9.254.34-0.02-0.280.860.890.91从表4-4可以初步推断，负面在线评论与购买意愿之间没有实质性联系，但网上负面评论、情绪倾向和感知在很大程度上与感知有用性相关，而不是真实感。感知的可信度及其两个维度在很大程度上关系到购买价格的意愿，以及效用感和购买意愿之间的关系。负面在线评论感知可信度对购买意愿的影响假设负面在线评论情绪倾向作为一个独立的变量，以感知有用性、感知质量的可信度和情感价值为中介变量，以检验购买意愿为变量，检查情绪趋势的负面在线评论是否愿意购买。首先，利用Hayes（2012）编写的SPSS中的Model4验证了在线评论（正面）情绪趋势和购买意愿中感官可信度与感知之间的中介效应。结果载于附表5至5。结果表明，情绪倾向的负面在线评论对购买力没有实质性的预测，但其对效用的感知是积极的预测β=0.24，t=3.86，p.随着对感知有用性的中间变量的加入，负面在线评论情绪倾向在预测购买意愿方面仍然没有明显的作用，但在预测效用方面可能会有显著的负面作用）β=-0.26，t=5.06，p<001），表明感知有用性完全是两者之间的中介功能。此外，对上下限置信区间[-0.11和－0.03]百分之九十五的BOOTSTRAP95%的有用中介效应的感知不含0，表明感知有用性的完全中介作用显著。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s15感知有用性的中介模型检验结果（N=200）结果变量预测变量整体拟合指数回归系数显著性RR²Fβt购买意愿负面在线评论情感倾向0.020.0010.17-0.02-0.41感知有用性负面在线评论情感倾向0.210.0414.900.243.86购买意愿负面在线评论情感倾向0.280.0812.930.040.07感知有用性-0.26-5.06然后验证两维信度的中间效应.结果载于附表5至6。结果表明，无论是质量价值还是情感价值，都明显地预估了购买意愿（质量价值）：β=0.34，t=7.03，p<0001，情感价值：β=0.58，t=11.94，p<001），但负面评论的情感倾向与这两个维度和购买力没有显著关系。在线负面评论情绪趋势中的两个维度感知可信度和购买Bootstrap95%之间中介效应的意愿置信区间为0（质量成本：[-0.04，0.03]，情感价值：[-0.07，0.05]），认为负面在线评论情绪倾向与购买意愿显著中介效应之间不存在感知可信度的两个维度。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s16质量价值与情感价值的中介模型检验结果（N=200）结果变量预测变量整体拟合指数回归系数显著性RR²Fβt购买意愿负面在线评论情感倾向0.020.0010.17-0.02-0.41质量价值负面在线评论情感倾向0.0020.000.0020.0020.03情感价值负面在线评论情感倾向0.020.00132.72-0.03-0.31购买意愿负面在线评论情感倾向0.910.88