虚假网络评论对消费者在线搜索与购买决策的影响

郑春东，孙为政，王 寒

(天津大学a.管理与经济学部;b.心理研究所，天津 300072)

近年来，随着移动电子商务技术及物流产业的高速发展，网络消费已经渗透到人们生活的方方面面，如餐饮、娱乐、购物、金融等。电子商务颠覆了人们传统的购物习惯，解决了诸如时间和空间上的限制，使消费者的购物过程方便而快捷。

在网购过程中，消费者往往先通过互联网获得产品信息和其他消费者的意见，再作出相应的购买决策。基于此，生产商、销售商开始重视利用网络口碑来对自己的产品和服务进行宣传和促销。然而互联网具有高度的开放性和匿名性的特点，任何用户都能以匿名的方式生产和发布信息，这些信息会被其他的互联网使用者浏览、传播，可以说互联网的存在为所有传播信息和发表观点的人开辟了一个几乎不受限制的空间。正是这种无限的自由性造成一些信息造假者能够在网上任意发表虚假言论，甚至操控购物网站上的商品评论，使消费者处于很大的决策风险之中。

针对这一现象，本研究通过问卷调查的方法，首先从虚假网络评论对消费者的信任感知和购物时间成本这两个角度，对被试进行问卷测量，然后基于不同的特征对虚假网络评论进行分类，分别研究各类虚假评论对消费者购买意愿影响的差异性。本文试图引入新的消费者在线搜索与购买决策影响因素——虚假网络评论，构建其对消费者购买意愿影响的理论模型，丰富该领域的研究理论。最后分别针对电商和消费者提出相应的建议，警示电商避免受到虚假网络评论的损害，造成顾客体验和忠诚度的下降。同时提醒价格信任导向的消费者不要盲目相信网络评论，避免遭受损失。

一、相关研究及假设

本文所要研究的虚假网络评论，从本质上来说属于口碑的研究范畴。Arndt(1967)指出口碑是接受者与传播者之间关于品牌、产品或服务的非商业性的口头沟通［1］。

现如今，电子商务和互联网社交平台的高速发展使口碑传播逐渐转到线上，形成一种综合了丰富的媒体形式的网络口碑。电商平台设计中的在线商品评论就属于网络口碑的一种体现形式。鉴于消费者网络购物的第一步是在网上搜寻相关产品信息和评论，因此在线商品评论的出现使得消费者更容易获取他人关于某产品或服务的评价，同时也给购买者提供了一个分享消费体验的平台。事实上，消费者的评论，包括产品晒单，已成为一个重要的营销手段，对于企业的产品销售发挥了重要的作用。以往的研究已经确定了促使消费者读或写商品评论的影响因素［2］。而关于网络口碑对消费者购买决策影响的相关研究，则分别从评论信息的数量、质量、有用性以及评论的方向和可信度等方面给予了实验证明。比如有学者指出评论信息的数量越多，消费者接触到这些信息的几率就越大，信息所起的作用就越明显［3－4］。相比数量，信息的质量在传播中起到的作用更大。Racherla 等(2012)指出:高质量信息是较为详细、客观的产品功能或使用经验的介绍，低质量信息则是简单的推荐或模糊陈述［5］，显然高质量的产品评论对消费者的决策更有用。此外，评论的长度［6］、内容的深度和评论者的购买经验［7］都与评论的有用性成正向相关关系。从评论方向的角度看，一些关于网络口碑的研究发现负面口碑对于消费者购买决策的影响效果要明显高于正面口碑(金立印，2007)［8］。但这一结论在郭国庆等(2010)的研究中并没有得到支持，其分析指出评论结构可能还会受到其他变量的影响［9］。而Pan 等(2011)在其研究中，通过引入“社会关系”因素，指出若评论在社会关系较强的朋友之间传播，对于经验品的购买，无论评论信息方向如何，信息搜集者对此信息都是信任的;而对于信任品，人们对于负面性的评价比正面性的评价具有更强的感知信任度。若是在社会关系较弱的群体之间，以上的区别将不再存在［10］。关于可信度的研究，郭国庆等(2010)引入了霍夫兰德传播说服模型，结合在线商品评论的特点，分别从信源、信息内容、接受者信任倾向和社会影响四个角度，提出在线评论可信度影响因素模型，指出评论者资信度、评论内容的质量、评论共识性和接受者信任倾向对于感知可信度具有正向影响［9］。

综上所述，目前关于在线评论的属性和可信度方面的研究已经较为全面，但对于信息的内在特性研究仍显不足。事实上，仅由信息的数量、质量、方向或评论可信度等因素并不能使消费者达到有效利用信息的目的，而恰恰是信息内容本身的差异性对消费者的态度和行为才起到决定性的作用。以往的研究多围绕何种评论可信度更大，但在实际购买中并不仅仅是可信的评论才会影响消费者的购买行为，虚假评论的存在同样会对消费者的信息搜索和购买决策产生影响。尤其是近几年以商业利益为导向逐渐发展并泛滥于互联网上的“网络水军”的出现，俨然已经成为商家互相“尔虞我诈”的工具。卖家们雇佣网络水军对其产品质量、信誉等发表不实的评论，或对其竞争者进行恶意中伤。对消费者来说，这样的虚假评论不但不会对其购买决策产生帮助，反而会影响其信息搜索的过程，严重损害消费者的利益。因此关于虚假网络评论的相关研究已成为国内外研究的热点，但多数研究都是围绕如何检测虚假评论，比如谭文堂等(2012)利用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性，提出一种基于电阻网络的无关虚假网络评论自动检测法［11］。Wang等(2012)提出一种异质图的概念，获取评论者、评论、店家的联系，并量化评论者可信度，从而实现虚假网络评论的检测［12］。宋海霞等(2013)则从评论自身的基本特征和评论与其他评论之间的关联性两个方面，基于自适应K 均值聚类的方法，发现虚假评论还存在评分与内容不一致、评论与同一产品或服务评论集中的其他评论不连贯等现象［13］。Hu 等(2012)通过分析亚马逊图书评论的数据也证明了虚假评论是真实存在的，并指出虚假评论一般具有很强的主观情绪和极佳的易读性，消费者可以通过观察评论的写作风格来判断其真实性［14］。

虽然消费者在信息搜索的过程中根据某些特征能够识别出虚假信息，但这会给消费者增加不必要的复杂性，使其在信息过滤的过程中浪费较多的时间和精力，尤其对于具有最大化倾向的消费者，其选择的过程将变得更为困难。而且如果消费者感知到虚假评论的存在，将会难以作出判断和选择，甚至会对所有评论的真实性产生质疑。Zhao 等(2013)在实验中就证实了虚假评论的存在会增加消费者不确定性感知度［15］。因此提出假设:

H1a:虚假网络评论的存在会增加消费者的时间成本。

H1b:虚假网络评论的存在会降低其他真实评论的可信度。

根据对在线商品评论的特征进行的分析，并访谈了5 位具有丰富网购经验的消费者，本文最终将互联网上的各种虚假评论分为三类:宣传造势类、恶意诋毁类、以优抵差类。

(1)宣传造势类:此类虚假评论主要通过对产品进行大量的正面评价，甚至采用夸张的手法，使其产品在消费者心中树立良好的口碑，激发消费者的购买热情。

在对评论信息有用性的研究中，Baek 等(2012)指出消费者在对评论有用性进行评价时，对于经验品，评论的边缘线索(评论的等级、评论的可靠性)更为有效;而对于搜寻品，评论的核心线索(评论的内容)更为有效［16］。这说明消费者在购买经验品时，对于信息的处理作精细加工的可能性较低，主要遵循分析的边缘路径转变态度;而对于搜寻品的购买，主要采用分析的中心路径。因此宣传造势类虚假评论可能会因为消费者所购买产品类别的不同而对其产生不同的影响，基于此提出假设:

H2a:宣传造势类虚假网络评论对购买经验品的消费者的购买意愿影响显著。

H2b:宣传造势类虚假网络评论对购买搜寻品的消费者的购买意愿影响不显著。

(2)恶意诋毁类:此类虚假评论主要通过对其竞争者的产品进行诽谤、差评、制造谣言等，给予大量的负面评价，使其产品在消费者心中的地位迅速降低。

此类虚假评论属于不正当竞争行为，对于商家来说具有较大的影响。然而对于消费者，并不是所有人都会受到此类虚假信息的影响。袁喜娜等(2010)在对韩国网上影评和票房收入间关系的实证研究中，将消费者分为“革新者”和“模仿者”两种类型:“革新者”也称理性购买者，一般在购物前会有明确的目标，出于理性的驱使，在获取产品或服务的相关信息后，独立决定是否购买;而“模仿者”也称跟风者，在使用某款新产品或服务前，会先观察别人的行为，一般此类消费者在搜寻商品信息时不一定有明确的目标，易受其他人的影响［17］。因此提出假设:

H3a:恶意诋毁类虚假网络评论对“模仿者”的购买意愿影响显著。

H3b:恶意诋毁类虚假网络评论对“革新者”的购买意愿影响不显著。

(3)以优抵差类:此类虚假评论主要是在商品差评过多时，卖家通过雇佣网络写手对其产品给予大量好评，以稀释差评数量，维持好评率，减轻差评过多带来的影响。

商家在对评论进行人为操纵的过程中，虽然操纵结果会使产品维持较高的好评率，但差评的绝对数量仍然会影响消费者对产品的印象。因此，这种评价稀释机制对转变消费者购买态度的作用效果有限，但可能会受价格调节。当产品价格较高时，消费者会因感知风险的存在而形成较低的购买意愿，而当价格较低时，消费者可能会觉得即使受到欺骗，损失也是可以承受的，其购买意愿不会受到太大影响。因此提出假设:

H4a:以优抵差类虚假网络评论对于购买高价产品的消费者购买意愿影响显著。

H4b:以优抵差类虚假网络评论对于购买低价产品的消费者购买意愿影响不显著。

结合以上研究假设建立本研究的理论模型框架如图1所示。

图1 研究的理论模型

二、实验设计

本文的实验测量采用情景模拟实验法，通过五个问卷对研究假设进行验证。在每个实验中，要求被试阅读一段关于网购情景的描述性文字，并设想自己就处于该情境中，操纵其需求感知，然后对其进行问卷测试，这一方法已被以往的学者使用并验证是有效的［18］。问卷测试时先让被试浏览商品描述及相应的规格介绍，测量其对产品的购买意愿。之后让其浏览关于该商品的虚假评论，测量其对该虚假评论的信任度并重新测量购买意愿。关于购买意愿的测量，采用Park 等(2007)所使用的量表［19］。该量表采用7 点评分的形式，由两个项目组成，包括“我会购买该产品”，“我会将该产品推荐给我的朋友”。

关于宣传造势类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响，本研究共设计了两个问卷，分别选取图书和数码产品代表经验品和搜寻品，验证关于两类产品的宣传造势类虚假评论对消费者购买意愿影响的差异。在经验品的选择方面，由于图书是典型的消费后才能确定质量的产品且消费者基本不会发生重复购买行为，因此笔者在亚马逊图书排行榜中选取了一本排名比较靠前的书作为实验样品。而搜寻品的选择，考虑到要有明确的规格参数介绍，价格又能使大多数人接受，因此选择了MP3 作为实验样品。实验共发放调查问卷200 份，全部收回，有效问卷181 份。

对于恶意诋毁类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响，本研究同样选取MP3 作为实验样品。实验共发放调查问卷120 份，全部收回，有效问卷106份。

在以优抵差类虚假网络评论对消费者购买意愿影响的实验中，分别选取低价和高价iphone 手机壳作为实验样品。为排除其他干扰因素，问卷的画面设计中，除产品名称和价格不同外，其他方面设计完全一样。实验共发放问卷200 份，全部收回，有效问卷194 份。

以上五类问卷中的消费者评论部分都是笔者根据各类虚假评论的特征，使用PS 软件改编的，质量接近真实评论。

由于问卷中关于虚假评论对消费者网购时间成本的影响量表是本研究开发的，因此在正式实验之前要对该量表的信度和效度进行检验。本研究关于时间成本的量表共有两个题项，分别从搜索时间成本和购买决策时间成本的角度进行考虑。首先，信度检验的结果显示该变量的Cronbach’s α 系数为0.705，超过了0.7 这一较高信度接受水平，分项对总项的相关系数最低为0.548，大于0.4 的可接受水平。因此该量表的内部一致性较高，信度较好。对于效度的检验结果如表1、表2所示。

表1 KMO 和Bartlett 检验结果

由于该变量只有两个题项，因此该时间成本变量的KMO 值为0.5 属于正常范围，并且Bartlett 检验的统计值显著性概率为0.000，小于0.01，说明数据具有相关性。

表2 方差解释

由表2可见，时间成本的两个题项成功提取了一个因子，解释了总体方差变异度的77.405%。此外该变量的因子载荷都在0.8 以上，各题项共同度均大于0.4 的可接受水平，结构效度良好。因此可以进行正式实验。

三、数据分析

1.描述性统计

对回收的所有有效问卷中关于“时间成本”题项的数据进行汇总、分析，结果该变量的量表评价均值M=5.42，而关于题项“当我质疑某些评论的真实性时，对其他评论的信任也会降低”，实验被试评价均值M=5.25。因此可以说明消费者在网购过程中，相比浏览真实的商品评论，如果对评论的真实性产生质疑，大部分消费者会花费更多的时间用于信息的甄别、筛选以及购买决策的制定，大大增加了消费者的时间成本。此外，还会降低购物网站中其他真实评论的可信度，进而降低评论的有用性。至此，H1a、H1b 获得支持。

2.配对样本t 检验

分别对回收的五类问卷中关于消费者前后购买意愿的题项做配对样本t 检验，检验结果汇总如表3所示。

表3 各类虚假网络评论对消费者购买意愿影响配对样本t 检验结果

(1)宣传造势类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响。首先对经验品实验收集的数据进行分析，分别测量消费者浏览评论前后的购买意愿，采用t 检验的方法比较其前后购买意愿差异显著性。结果表明，消费者在浏览过该图书的宣传造势类虚假评论后的购买意愿增强的效果是显著的(t(76)=5.693，p ＜0.05)，H2a 得证。但从均值来看，购买意愿提高效果不大，仅为0.5 分值的提升。而对搜寻品的问卷数据进行t 检验，结果发现:t(103)=0.991，p ＞0.05，说明无法拒绝零假设，即不能说明消费者前后购买意愿的差异是由于浏览过虚假网络评论造成的，而且从均值来看，消费者在浏览虚假评论前(M=5.438)与浏览后(M=5.365)的购买意愿也几乎没有变化，因此H2b 得证。

(2)恶意诋毁类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响。本实验中设计了两个题项分别检测消费者对于产品规格和网络评论的关注程度来区分消费者的类型，采用7 点里克特量表进行测定，数据分析中将平均分值不小于5 的消费者归为“革新者”，即商品的评论对此类消费者产生的影响较小;将平均得分在5 以下的消费者归为“模仿者”，即此类消费者的购买决策受网络评论影响较大。其中革新者数据为56 份，模仿者数据为50 份，分别对两个样本群体做t 检验。结果发现两个样本群体在浏览了虚假评论前后的购买意愿差异都是显著的。说明无论消费者对评论的关注度是否会有差异，恶意诋毁类评论的大量存在都会降低消费者的购买意愿，只不过“革新者”比“模仿者”受到评论的影响小。“革新者”在浏览评论前(M =5.6)后(M =4.4)购买意愿均值约降低1.19(t(55)=6.104，p ＜0.05)。而“模仿者”购买意愿均值(M =5.15)在浏览评论后(M =2.49)降低了2.66(t(49)=8.933，p ＜0.05)，直接从“有购买意愿”变为“无购买意愿”。H3a 获得了支持，而H3b 没有被支持。

(3)以优抵差类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响。实验数据的t 检验结果表明，对于低价产品，消费者在浏览评论前后购买意愿会有所降低，且差异显著(t(100)=4.152，p ＜0.05)，而消费者在浏览高价产品评论之后购买意愿差异并不显著(t(92)=0.522，p ＞0.05)。进一步将实验数据中由设置选项所测得的消费者视低价产品为高价产品和视高价产品为低价产品的数据以及实际中使用非iphone手机的数据剔除后，二者显著性趋势基本不变。由此可见，实验四和实验五的结果刚好与H4 相反。为探究其原因，笔者又各发放了25 份问卷进行调查，发现同样具有这一趋势。笔者对被试进行访谈，发现能够接受高价格产品的消费者，高价给其带来的信任感知要高于负面评论对其产生的影响;而低价格的产品，消费者本身对其质量信任较低，所以如果出现大量负面评论，就会加强这种不确定性感知，而且低价产品的替代品数量较多，因此其购买意愿会明显改变。这也与Hu 等(2011)在实验中证明的消费者通常会用价格而非产品评价得分作为产品质量的标志［20］的研究结果一致。

四、结论与建议

1.主要研究结论

本文以我国网络商城中存在的虚假商品评论这一现实问题和国内外关于口碑及在线商品评论的相关研究为基础，以网购消费者为研究对象，根据各大电商平台上存在的虚假评论特点将其分为宣传造势、恶意诋毁和以优抵差三种类型，并构建了各类虚假网络评论对消费者购买意愿的影响模型。

在实际数据的测量分析后，得出以下结论:首先，宣传造势类虚假评论对购买经验品的消费者购买意愿具有显著影响，消费者在阅读过部分虚假评论后，购买意愿普遍具有增长的趋势。研究中为实验方便及增加可控性，选择了图书进行实验，而现实生活中，进行在线图书购买的消费者数量并不多，被试可能本身对于购买图书的意愿不高，因此实验数据虽然差异显著，但是前后均值增量不高，如果换成购买电影票，可能此类虚假评论所产生的影响效果更好。而此类虚假评论对购买搜寻品的消费者的购买意愿影响不显著，因为消费者在购买搜寻品时更加注重的是该产品的规格属性是否满足需求，如果产品无法满足消费者对功能的诉求，无论产品热度多高，评论多好，消费者的购买意愿都很难发生改变。其次，对于恶意诋毁类的虚假评论对消费者购买意愿影响的数据结果部分支持了H3。由于浏览商品评论已成为消费者网购过程中必不可少的环节，对于更加看重商品评论的“模仿者”，这种恶意诋毁类虚假评论的存在对其购买意愿的影响特别显著;对于“革新者”，其在浏览虚假评论前后购买意愿差异也是显著的，说明即使其受网络评论影响较小，但如果某商品出现大面积的负面信息，也必然会对其决策产生干扰。虽然“革新者”与“模仿者”都会产生显著的差异，但“革新者”形成的最终购买意愿还是正向的(M ＞4)。最后，对于稀释差评类的虚假评论，其数据分析结果刚好与H4 相反，究其原因，高价格产生的高质量感知会减小负面评论的影响效应，而负面评论会增强低价格形成的不确定性感知。

2.对策建议

现如今，随着电子商务的发展和成熟，各大电商逐渐向综合化平台转型，产品种类覆盖趋于一致，服务趋于大同，用户体验正逐渐成为限制电商销售额度的关键，因此电商要不断提升消费者购物体验，增加用户对购物网站的黏度。而虚假网络评论的存在对电商的发展和消费者的利益都产生了一定的危害。基于此，本文分别针对电商和消费者提出以下几点建议:

(1)注重商品评论界面的管理，过滤虚假评论，降低用户感知不确定性。因为电商销售的大多是第三方产品，虽然商品评论与电商平台无关，但会影响消费者。消费者质疑商品评论会降低其对整体评论的信任，同时增加其搜索和决策的时间成本，降低其购物体验，影响其再惠顾意愿。因此电商要对商品评论界面重点管理，通过一定的技术手段过滤虚假评论，或通过诸如对评论效用进行量化评分，再根据得分高低控制评论出现次序［21］等方式减小虚假网络评论的影响及危害。

(2)对恶意诋毁类虚假评论进行及时有效的回复，降低消费者受影响程度。目前个别电商的评论区域不仅有消费者评论及其有用性的评价，还有电商对于消费者评论的回复。电商回复不仅可以对消费者的不满作出解释和承诺，减轻潜在消费者的质疑，而且可以增强电商平台的人性化感知，增强用户的购物体验。但目前的电商回复内容单一，逻辑简单，解释性不强。电商应意识到恶意诋毁类虚假评论的危害，针对恶意差评避免机械式回复，作出合理解释，引导消费者形成正确的购物态度。

(3)消费者要对网络评论提高警惕，不要盲目相信价格效应。从实验数据分析可知，消费者在浏览过经验品的宣传造势类虚假评论后购买意愿发生显著改变，说明消费者易受此类虚假评论的影响做出冲动性购买，因此建议消费者在进行经验品选购时，不要轻信网络评论，尤其当评论中含有主观倾向和煽动性用词时，更要提高警惕。本研究的实验同时也证明了消费者在浏览过高价产品的以优抵差类虚假网络评论后，购买意愿没有明显改变。说明高价产品的差评稀释策略对抵消差评影响、维持产品口碑具有一定的效果，因此建议消费者在进行网购的过程中，不要由于信息不对称，就盲目相信高价格等于高质量，忽略真实的商品评论，造成不必要的损失。

3.不足与展望

本文研究过程中也存在一定的局限性。首先在实验样品的选择方面比较单一，可能无法代表产品种类的全体。未来的研究可以选择其他产品作为实验样品，检验本研究结论的普适性。其次，本研究中的商品评论是笔者根据各类虚假网络评论的特点，并结合实际商品评论进行改编而成，虽然评论逻辑清楚，内容翔实，质量接近真实且又包含各类虚假评论的主要特征，但相关评论是在问卷上被展示出来，网购情景真实性较低。未来的研究可以设计一个虚拟的购物网页，让消费者能够在一个类似真实的网购场景中，浏览商品介绍及评论。再次，实验中对恶意诋毁类虚假评论影响效果的检验中，由于问卷设计中所展示出的评论都是虚假评论，因此给消费者带来的负面效果较大，真实情景中，除了虚假评论，消费者也会接触到真实评论，所以本实验影响效果会比真实情况显著。对于以上不足，未来的研究可以在实验方法上进行改进，选择更为有效的方法，使测试结果更加趋于真实。最后，本文研究的虚假网络评论主要是出现在购物平台上的在线商品评论，而由于电子商务的快速发展，各种各样的论坛、第三方评论网站的出现以及消费者搜索产品信息方式的不同，消费者受到虚假评论的影响也应该有所差异。Vuylsteke 等(2010)就指出尽管中国消费者很少直接使用搜索引擎进行产品信息的搜寻，但这也是研究消费者信息搜索行为的一个重要途径［22］。因此未来的研究可以从消费者搜索方式的角度研究相关虚假网络评论对其影响的差异性。

［1］ARNDT J. Role of product-related conversations in the diffusion of a new product［J］. Journal of Marketing Research，1967，4(3):291－295.

［2］PARK Cheol，LEE Thaemin. Antecedents of online reviews’usage and purchase influence:An empirical comparison of US and Korean consumers［J］. Journal of Interactive Marketing，2009，23(4):332－340.

［3］LIU Yong. Word of mouth for movies:Its dynamics and impact on box office revenue［J］. Journal of Marketing，2006，70(3):74－89.

［4］DELLAROCAS C，ZHANG Xiaoquan，AWAD N F. Exploring the value of online product reviews in forecasting sales:The case of motion pictures［J］. Journal of Interactive Marketing，2007，21(4):23－45.

［5］RACHERLA P，MANDVIWALLA M，CONNOLLY D J.Factors affecting consumers’trust in online product reviews［J］. Journal of Consumer Behaviour，2012，11(2):94－104.

［6］殷国鹏，刘雯雯，祝珊.网络社区在线评论有用性影响模型研究——基于信息采纳与社会网络视角［J］. 图书情报工作，2012(16):140－147.

［7］廖成林，蔡春江，李忆.电子商务中在线评论有用性影响因素实证研究［J］.软科学，2013(5):46－50.

［8］金立印.网络口碑信息对消费者购买决策的影响:一个实验研究［J］.经济管理，2007(22):36－42.

［9］郭国庆，陈凯，何飞.消费者在线评论可信度的影响因素研究［J］.当代经济管理，2010(10):17－23.

［10］PAN Leeyun，CHIOU Jyhshen. How much can you trust online information?Cues for perceived trustworthiness of consumer-generated online information［J］. Journal of Interactive Marketing，2011，25(2):67－74.

［11］谭文堂，朱洪，葛斌，等.垃圾评论自动过滤方法［J］.国防科技大学学报，2012(5):153－157.

［12］WANG Guan，XIE Sihong，LIU Bing，et al. Identify online store review spammers via social review graph［J］.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology，2012，3(4):61.

［13］宋海霞，严馨，余正涛，等.基于自适应聚类的虚假评论检测［J］.南京大学学报:自然科学版，2013(4):433－438.

［14］HU Nan，BOSE I，KOH Noisian，et al. Manipulation of online reviews:An analysis of ratings，readability，and sentiments［J］. Decision Support Systems，2012，52(3):674－684.

［15］ZHAO Yi，YANG Sha，NARAYAN V，et al. Modeling consumer learning from online product reviews［J］. Marketing Science，2013，32(1):153－169.

［16］BAEK Hyunmi，AHN Joongho，CHOI Youngseok. Helpfulness of online consumer reviews:Readers’objectives and review cues［J］. International Journal of Electronic Commerce，2012，17(2):99－126.

［17］袁喜娜，张海林，姜旭平，等.网络口碑营销分析——基于韩国网上影评和票房收入的实证研究［J］.营销科学学报，2010(1):45－46.

［18］ROOK D W，FISHER R J. Normative influences on impulsive buying behavior［J］. Journal of Consumer Research，1995，22(3):305－313.

［19］PARK Dohyung，LEE Jumin，HAN Ingoo. The effect of online consumer reviews on consumer purchasing intention:The moderating role of involvement［J］. International Journal of Electronic Commerce，2007，11(4):125－148.

［20］HU Nan，LIU Ling，SAMBAMURTHY V. Fraud detection in online consumer reviews［J］. Decision Support Systems，2011，50(3):614－626.

［21］李志宇.在线商品评论效用排序模型研究［J］.现代图书情报技术，2013(4):62－68.

［22］VUYLSTEKE A，WEN Zhong，BAESENS B，et al. Consumers’search for information on the internet:How and why China differs from Western Europe［J］. Journal of Interactive Marketing，2010，24(4):309－331.