网络环境下口碑信息可信度影响因素的实证研究

摘要：互联网的发展与普及，使得网络口碑对消费者购买行为的影响越来越显著，而网络环境下口碑信息的可信度问题也逐渐引起了国内外研究者的关注。本文分别从口碑来源可信度、传播渠道可信度以及信息内容可信度三个维度构建了网络环境下口碑信息可信度的影响因素模型。实证研究结果表明，评论者专业性、网站权威性、网站忠诚度、网站类型、商家信誉度、口碑类型以及口碑方向均显著影响网络口碑可信度，但关系强度及口碑信息的长度对网络口碑可信度则无显著影响。

关键词：网络口碑 可信度 实证研究

一、引言

互联网的普及与发展带来了新的互动环境和形式多样的网络交流工具，越来越多的网民愿意将自己的观点和见解发布到互联网上，与他人交流与分享。传统口碑因此突破了口头载体而获得了新的传播方式——网络口碑（Internet Word-of-mouth，IWOM）。然而与传统口碑不同，网络口碑往往来自匿名的发送者，而且多数是以文本形式进行传播，消费者很难依据信息来源来确定网络口碑的可信度①。如果能够通过相关研究发现影响网络口碑可信度的诸多因素，并对之进行定性及定量的分析，这对网络口碑理论、商家的网络口碑营销实战以及虚拟社区等网络平台的运营管理无疑都具有十分重要的意义。

二、文献综述

随着新兴信息技术的产生和扩散，网络环境下的可信度问题引起了国内外研究者的兴趣。Gao等指出某些商业网站存在着故意审查消费者在线等级的现象②；徐琳在分析网络口碑可信度的影响因素时发现，网站特征、关系强度、媒介依赖和消费者的信任倾向等因素均会对消费者的网络口碑可信度造成影响③；Cho等提出为了有效识别恶意的网络口碑，应该建立一个用户声誉系统④。以上研究主要是从传播渠道和信息来源两个视角出发，没有考虑口碑信息自身特征与可信度之间的作用关系。媒介可信度文献指出，可信度可分为来源可信度、渠道可信度和信息可信度三个维度。因此，本文将从口碑来源可信度、传播渠道可信度以及信息内容可信度三个维度对网络环境下口碑信息的可信度进行研究。

三、研究模型及假设

（一）口碑来源可信度

由于网络口碑信息的发布者具有匿名性，因此往往需要借助网站对口碑信息发布者的资信度进行评估，进而分析信息的真实性和可靠性。因此本文提出假设：

H1.1：口碑信息发布者的专业性和网络口碑可信度正相关。

关系强度是指信息传播者和信息接收者之间社会关系的强弱程度。网络口碑传播过程中，传播者和接收者往往互不相识，即双方处于弱关系状态，但接收者会因为具有与传播者相似的背景或经历，而对其产生相似和亲切感知，即强关系感知⑤。因此，本文提出假设：

H1.2：口碑信息接收者和传播者之间的关系强度和网络口碑可信度正相关。

（二）传播渠道可信度

网站权威性可以总体影响大众对该网站信息内容可信度的态度。权威性较高的网站，必定具有较高的知名度和良好的品牌形象，并且在其所在的领域中具有较高的影响力，得到用户和消费者的普遍认同。因此，本文提出假设：

H2.1：网站权威性和该网络平台上的口碑信息可信度正相关。

在虚拟环境下，消费者对网站忠诚度越高，则表明其与网站的关系越紧密，从而对该网站上发布或传播的信息就愈加信任③。因此，本文提出假设：

H2.2：网站忠诚度和该网络平台上的网络口碑可信度正相关。

有研究表明：与公司网站相比，来自网络论坛的信息会引发被试对产品更大的兴趣，原因是被试对网络论坛的信任度要比对公司网站的信任度更高⑥。因此，本文提出假设：

H2.3：网站类型对网络口碑可信度有显著影响。

目前大多数的C2C电子商务网站都已经建立了商家信誉评估系统，通过该信誉评估系统，消费者可以获取在线商家的信用等级及交易评价等，并以此判断某些商家是否值得信任。因此，本文提出假设：

H2.4：商家信誉度和该商家的网络口碑可信度正相关。

（三）信息内容可信度

相对于简单推荐型的口碑，属性评价型的口碑包含有更多以客观事实为基础的信息，有助于消费者对相应产品或品牌形成清晰的认知，而带有说服性目的的简单推荐型口碑则使消费者对产品或品牌的认知相对模糊⑦。因此，本研究提出如下假设： H3.1：属性评价型的网络口碑比简单推荐型的网络口碑可信度更高。

任何一种产品都同时包含一些优势或缺陷，因此往往会出现针对该产品的负面口碑⑧。此时，如果网站提供的全是该产品的正面口碑信息，消费者会怀疑该网站或商家采取了某些非正常手段对负面口碑进行了删除或屏蔽；反之，当网站提供的口碑信息既包括正面口碑又包括负面口碑时，会从一定程度上消除消费者对此方面的质疑。因此，本文提出假设：

H3.2：同时有正、负面网络口碑比只有正面网络口碑的信息可信度更高。

研究显示，在线书评的平均长度与产品销售量有关。通常情况下，网络口碑长度越长，包含的信息就越充分，信息的质量也就更高。因此，本研究提出如下假设：

H3.3：口碑长度和网络口碑可信度正相关。

基于以上假设，本文构建了网络口碑可信度影响因素模型，如图1所示。

四、问卷设计和数据收集

本文使用的调查问卷共包括20个度量项目，所有变量的测度项均参考现有文献，并采用李克特五级量表进行测量，其中1代表非常不赞同，5代表非常赞同。

本研究正式发放问卷总数为200份，收回问卷182份，剔除空白过多或前后矛盾等无效的问卷，最终得到有效问卷153份。

五、数据分析与假设检验

（一）信度和效度检验

本文利用统计软件SPSS 17.0测量了量表的信度，所有因子的Cronbach'α值均大于0.7，这表明该量表具有较高的信度。本文对12个变量进行了主成分分析（PCA）来检验量表效度，首先进行了Bartlett球体检验，KMO值均大于0.5，进行最大方差旋转后都只提取一个成分，解释方差百分比均超过70%，显著性概率均为0.000，说明样本数据适合做因子分析。

（二）假设检验

本文采用结构方程模型（SEM）对理论模型中所假设的变量间关系进行了检验。使用PLS-Graph3.0软件对模型中各路径系数的估计结果及假设检验结果如表1所示。

由路径系数的统计分析结果可知，口碑来源可信度维度中的评论者专业性对网络口碑可信度有显著影响，假设H1.1成立；传播渠道可信度维度中的网站权威性、网站忠诚度、网站类型、商家信誉度均对网络口碑可信度有显著影响，假设H2.1、H2.2、H2.3、H2.4成立；信息内容可信度维度中的口碑信息类型、口碑方向对网络口碑可信度有显著影响，假设H3.1、H3.2成立；而口碑来源可信度维度中的关系强度及信息内容可信度维度中的口碑长度对网络口碑可信度的影响并不显著，假设H1.2、H3.3未得到支持。

六、管理启示

本文的研究结论对于企业的网络口碑营销以及虚拟社区等网络口碑传播平台的运营管理，均具有积极的实践意义。

（一）对企业进行网络口碑营销的管理启示

为了更为有效地进行网络口碑营销活动，企业在不断提升其在所处行业中的信誉度和知名度的同时，还应尽力搜寻本领域中具有较高专业能力的消费群体，并鼓励和刺激该类消费群体推荐产品或传播口碑信息，并且引导其将口碑信息发布在虚拟社区等社交网络上，而不是将其发布于企业的官方网站。

此外，企业还应该积极地引导和鼓励消费者尽可能详尽地去描述产品或服务的特征属性及使用经验，对于消费者做出的有关产品或服务的负面评价，企业应该尽快地给出合理的解释，而不是采用非正常手段对其删除或屏蔽。

（二）对于虚拟社区等网络平台的管理启示

由本文的实证研究结果可知，消费者对网站的声望、信誉与权威性的认知，显著地影响其对该网站所发布的口碑信息的信任程度。因此，网站应不断提升其在所属领域中的地位和声誉，建立并完善虚拟社区的在线规则，加强内部管理，杜绝受商家驱使的虚假口碑信息的存在，以保证作为第三方的客观、公正。

此外，网站还需要通过强化与客户之间的联系来建立客户的忠诚度，比如通过“在线俱乐部”等加强社区成员间的人际互动，增强社区的凝聚力；通过“VIP会员制”使部分优质客户享有一些专享权利，以强化他们与网站之间的联系。

参考文献：

①Park C ， Lee T M . Information direction ， website reputation and eWOM effect：A moderating role of product type [J] . Journal of Business Research ， 2009 ， 62（1）：61—67

②Gao G. Gu B，Lin M.The dynamics of online consumer review[EB/OL].[2009-01-07]. http：//digital.mit.Edu/wise2006/ papers/2B-1_WISE2006-GaoGuLin.pdf.

③徐琳. 网络口碑可信度影响因素的实证研究[J]. 财贸研究，2007（5）：113—117

④Cho J， Kwon K， Park Y. Q-rater： A collaborative reputation system based on source credibility theory [J]. Expert Systems with Applications， 2009， 36（2）：3751—3760

⑤Brown J J ， Reingen P H . Social Ties and Word - of - Mouth Referral Behavior [J]. Journal of Consumer Research， 1987， 14（3）：350—362

⑥Bickart B， Schindler R M. Internet forums as influential Sources of Consumer Information [J].Journal of Interactive Marketing， 2001， 15（3）：31—40

⑦Park D， Lee J. eWOM overload and its effect on consumer behavioral intention depending on consumer involvement [J]. Electronic Commerce Research and Applications， 2008， 7（4）：386—398

⑧孙春华，刘业政.网络口碑对消费者信息有用性感知的影响[J].情报杂志， 2009，28（10）：51—63

﹝本文系教育部人文社会科学研究青年项目“社会化商务中的虚拟用户关系网络结构、特征与协同模式研究”（项目编号：12YJCZH321）阶段性成果﹞

（丁学君，1978年生，辽宁辽阳人，东北财经大学管理科学与工程学院讲师，博士生。研究方向：电子商务、网络用户行为）