负面网络评论对消费者购买意愿的影响

郑春东，郭伟倩，王 寒

（1.天津大学管理与经济学部，天津 300072；2.天津大学心理研究所，天津 300072）

一、引言

口碑（WOM, Word-of-mouth）传播是一种非正式的，人际间的传播（Arndt，1968[1]；Dichter，1966[2]），对于消费者的购买决策具有显著的影响[3]。近年来，随着电子商务的发展，口碑现象已转变为各种网络口碑（EWOM），网络消费者评论作为其中最重要的一种受到众多学者的广泛关注。相对于正面口碑，消费者觉得负面口碑更可信 (Chevalier & Mayzlin,2004)。因此，本文研究负面网络消费者评论对消费者购买意愿的影响。已有研究表明，负面网络口碑的数量、极性等对消费者有影响，不同于他们的研究。本文关注了好评与差评同时存在的情况下，负面网络评论的数量、质量、时间属性（时间关联性、时效性）对消费者购买意愿的影响。并且，涉入度被认为是由说服性信息引起的信息处理的一个重要调节器。

信息搜索是在线消费者最基本的行为，感知风险是影响消费者信息搜寻能力的因素，而负面网络消费者评论能够加强消费者的感知风险。因此，本文认为负面网络评论是在线消费者进行信息搜索的线索，并且负面消费者评论的质量、数量、时间属性（时间关联性、时效性）是其线索性属性。

二、理论背景与研究假设

网络口碑是指：“现有的、潜在的或者过去的消费者通过互联网发布的、可被大众和社会机构获得的、有关产品或是厂家的正面或负面的评论”[4]。

相比于传统的口碑传播，网络口碑具有自身的特点。首先，网络口碑好评与差评来源不同却在同一时间同一地点出现[5]。其次，网络口碑的评论者与接受者之间的关系强度可以是强关系，也可以是弱关系[6]。因此，网络口碑的可靠性是不同于传统口碑的。最后，网络口碑是可以测量的。通过口碑的内容，消费者可以明确地了解正面口碑和负面口碑的数量、质量。并且，网络口碑的持久性使得研究者可以测量口碑对于销售情况的影响程度[7]。已有学者研究了网络评论对于消费者的影响（如Dellarocas&Narayan，2006[8]），但他们的研究往往只关注了电子口碑的数量而没有关注电子口碑的质量及时间属性。

负面口碑对品牌评论的影响大于正面口碑，消费者觉得负面口碑比正面口碑更可信(Chevalier & Mayzlin，2004)。例如，当消费者给予产品差评的时候，他们可以明确地给出原因，而对于产品的好评或中评往往对其他消费者归类产品没有多大参考价值。因此，负面评论被认为对于购买决策更有用或是更有特征性，它对消费者的品牌评论和购买意愿具有更强的影响。

网络环境下的信息搜索是消费者的基本行为，通过实验得到100%的被试会在网络购物的时候进行信息搜索，并且将已有消费者评论提供的信息作为他们信息再搜索的线索。消费者的感知风险会降低其购买意愿，当消费者掌握较多的负面消息，他们会表现出更大的感知风险。因此，对负面消费者评论的线索性属性的研究非常具有现实意义。本文从消费者感知风险的角度研究负面网络消费者评论的线索性属性，然后从精细加工可能性模型的基础上解释涉入度是否会对负面网络消费者评论的线索性属性具有调节作用。在此基础上，本文提出了3 个假设。

（一）负面消费者评论的线索性

在互联网背景下，信息搜索是消费者最基本的行为。孙莹、杜建刚（2007）引入了消费者信息搜寻概念，指出了感知风险是影响消费者搜寻努力的因素，信息搜索会降低消费者的感知风险[9]。负面网络消费者评论能够减缓交易过程中的信息不对称，是降低消费者感知风险的影响因素。彭岚、周启海、邱江涛（2011）从减少消费者决策风险出发，构建了一个评论有用性影响因素模型，考察了评论等级、评论长度、好评率和使用互联网经验是影响评论有用性的重要因素[10]。因此，本文认为负面网络消费者评论是在线消费者的线索因素，而负面网络消费者评论的质量、数量、时间关联性、时效性是负面网络消费者评论的线索性属性。

H1：负面网络消费者评论是消费者网购过程中进行搜索的线索，而评论的质量、数量、时间关联性与时效性是线索性属性。

（二）负面网络消费者评论对购买意愿的影响

Lee, Park, Han 等人证明了负面消费者评论的比例与质量会影响消费者的品牌态度。负面消费者评论的质量越高，比例越大，消费者的品牌态度越低[11]。根据以往的经验，本文认为，时间属性也是影响消费者购买意愿的属性。因此本研究在前人的基础上，将影响消费者购买意愿的负面消费者评论的属性扩展为质量、数量、时间关联性与时效性。

H2：负面网络消费者的线索性属性会对消费者的购买意愿产生影响。

1.负面消费者评论的从众效应

Burnkrant and Consineau 定义从众效应为：建立群体标准的舆论趋向，与群体标准保持一致的个人趋向。最近的消费者研究将从众效应定义为由于参照对象的评论或购买行为而改变自己的产品评论、购买意愿和购买行为[12]。现有的从众效应的研究显示，越多的人持有相同的意见，那么对于那个意见的顺从水平就越高[13]。因此，高数量的负面网络消费者评论更能引起购买风险的感知。

H2a：随着负面网络消费者评论数量的增加，消费者的购买意愿越低。

2.负面消费者评论的质量

营销研究从信息的说服性来关注评论质量，客观和易理解的强信息比主观和情绪化的弱信息更加有效。Kelley O'Reilly & Sherry Marx 认为网络口碑信用的评估因素包括评论的逻辑性与清晰性[14]。本文按照评论的清晰性与逻辑性来评定网络消费者评论的质量。清晰性是指评论中信息的可获取性，即读者能否准确的明白评论所说内容。逻辑性是指信息的理由充分性。高质量的负面消费者评论信息性更强，理由更充分。因此，文章认为高质量的负面消费者评论是更有说服性的。

H2b：负面网络消费者评论的质量是影响消费者购买意愿的因素，质量越高，消费者的购买意愿越低。

3.负面消费者评论的时间属性

负面消费者评论的时间关联性是指评论时间的集中性，在相同类别的评论内容情况下，评论时间集中的评论被认为是能反映那段时间的产品普遍特点的。而时效性是指负面网络消费者评论的时间距消费者浏览的时间远近程度。通过调查得知，大部分的消费者认为是网络评论是具有时间效用的。如果时间太久，则被认为是没有参考价值的。据此提出假设。

H2c：负面消费者评论的时间关联性是影响消费者购买意愿的因素，时间关联性越高购买意愿越低。

H2d：负面消费者评论的时效性是影响消费者购买意愿的因素，时效性越高，购买意愿越低。

（三）涉入度的调节作用

涉入度是指个人相关性或者重要性[15]。很多学者已经证明涉入度和信息处理之间具有很强的关联。随着涉入度的升高，个人会更有意愿去了解突显的信息，在信息加工的信息理解阶段他们越仔细思考信息传达的意思。但是，当涉入度低的时候，个人更依赖次要线索诸如信息源的信用、对信息源的赞同、评论的数量，调查中的图片数量，对于图片的叙述等[10]。

根据信息加工理论，高涉入度的消费者会更加仔细思考所给商品信息及评论内容，并作出仔细思考，从而负面网络消费者评论的线索性属性会对其购买意愿的影响更大。而低涉入度的消费者更可能忽略具体的评论信息而根据评论的质量与数量作决定。

H3：消费者的涉入度水平会调节负面消费者评论对消费者购买意愿的影响。

H3a:高涉入度的消费者对于负面消费者评论的属性因素的感知更敏感。

H3b:低涉入度的消费者对于负面消费者评论的质量的感知更敏感。

三、研究方法

本实验包括两部分。实验一研究了网络消费者差评是否会成为消费者网购过程中的线索性因素，并进一步检验了网络消费者差评的质量、数量、时间关联性与时效性是否是线索性差评的属性。实验二在实验一的基础上研究了线索性差评的属性及涉入度对消费者购买意愿的作用。

（一）前测

为了后续试验的科学性，尽可能消除实验要素外其他因素的影响，本实验首先做了一组前测，确定了实验产品与属性，网络消费者评论的数量，评论行数。

1.实验产品与属性

被试为随机选择的40 名被试。实验产品的选择标准是对于被试合适的产品：首先，实验产品的目标消费者应该为普通大众，并且被广大消费者所了解；其次，产品的品牌需要虚拟，即需假设一个新产品，来消除消费者对已知品牌的先前认知及偏好的影响。

通过测试，数码相机最终被选为实验产品，数码相机的像素水平为后续试验中我们设计的消费者差评的评论点。

2.评论数量及行数

我们通过25 名被试来确定实验中评论的数量及每条评论的行数。全部的被试都有过网购经历并会将网评作为购买参考，其中绝大部分的被试会阅读10 条以上的网评（96%），每条评论为2~3 行。因此实验将网购评论的数量控制在10 条以内并不会引起消费者的反感，评论的长度为两行。

（二）实验一

本实验是用来验证网络消费者差评的质量、数量、评论的时效性，评论时间的关联性是否为线索性消费者差评的属性。实验首先设计了网络消费者差评，并通过一个前测检验了所设计消费者差评质量的高低，确定了网络消费者差评的时效性高低的时间范围，时间关联性高低的时间范围。确定上述因素的区分后，实验模拟了购物情景，检测消费者是否会将网络差评的质量、数量、时间关联性、时效性作为线索性因素。

1.设计与被试

前测的被试为72 名，他们被随机分为两组，分别用来检测实验模拟差评的质量和时间属性（时间关联性与时效性）。正式试验的被试为232 名，他们被随机分配到5 种情景中，这5 种情景中，消费者看到的差评是不同的，分别验证网络差评的质量、数量、时间关联性、时效性是否会成为线索性属性。

2.实验过程

前测中，被分到质量检测那组的被试，首先被给予一段引导语，引导他们进行购买情境的商品评论阅读阶段，随后，被试阅读模拟消费者差评并打分。对于每条消费者差评，我们使用两项5 分量表进行打分，题项分别检测评论的清晰性与逻辑性。

对于被分到时间属性检测的那组被试，首先询问了他们是否有网购经历及是否有阅读评论的习惯，然后让其回答以下两个问题：“在阅读网购评论时，你认为评论时间过了多久就没有参考价值了？”“在阅读网购评论时，你认为多条网评的时间在多久之内他们是比较集中的？”

正式试验中，我们将被试随机分为5 组，每组做一套问卷。问卷的开始具有一段相同的引导语，然后分别附上了不同的消费者评论。这些评论分别检测了负面消费者的质量、数量及时间属性（时间关联性、时效性）的线索性效果。

3.实验结果

模拟高质量的消费者差评的清晰性与逻辑性（理由充分）的得分均在3 分以上，而模拟低质量的消费者差评的得分在3 分以下，且基本都在2.5 分以下。因此，实验检测的模拟评论是成功的。

对于消费者差评的时间关联性的检验显示，当评论集中在一周内，100%的被试认为评论是有时间关联的。而当两条评论的时间间隔超过一个月，80%的被试认为这两条评论是无关联的。因此，我们确定，消费者评论具有时间关联为一周，无关联为一个月。

对于消费者评论实效的研究显示，当评论的时间距消费者的浏览时间为一个月时，94%的被试认为其是有时效性的，当其浏览时间为三个月时，82%的被试认为仍是具有时效性的。而当评论的时间距消费者的浏览时间超过两年，88%的被试认为评论已失去时效性。因此，本实验将评论时间距消费者的浏览时间为一个月内为高实效性，三个月为弱实效性，两年外为无实效性。

正式实验中，剔除掉无效问卷后，得到五套问卷的结果，如表1 所示：

实验结果显示，网络消费者差评的质量、时间关联性和时效性是线索性因素，并且，通过比较一条低质量消费者差评与多条低质量消费者差评结果的不同可以得出，网络消费者差评的数量也是线索性因素。至此，质量、时间关联性、时效性与数量都被证明是线索性差评的因素。假设1 得到验证。

表1 差评属性的线索性检测结果

（三）实验二

本实验研究了线索性网络消费者差评的属性对消费者购买意愿的影响，及消费者涉入度的调节作用。

1.设计与被试

由于涉及到线索性消费者差评的数量，实验使用 1 个 2（涉入度：高、低）*2（质量：高、低）的因子设计来检测不同涉入度下，1 条不同质量的线索性网络消费者差评对购买意愿的影响。而用1 个2（涉入度：高、低）*2（质量：高、低）*2（线索性：高、低）*2（时效性：高、低）全因子设计来验证多条线索性网络消费者差评的质量、关联性、时效性对消费者购买意愿的影响。在这两种设计下，线索性网络消费者差评的比例均为50%。被试共765 名，他们首先被随机分到两个情景，然后再各自被分为10 个小组参与实验。借鉴Lee(2008)的研究，本实验采用基于场景的方法控制涉入度。

2.实验过程

被试被随机分到高低涉入度组的十个小组中。实验过程包括3 部分。第一，被试要求用30 秒阅读情景涉入度材料。第二，要求被试浏览商品信息界面截图与相应的评论。第三，对涉入度、线索性属性（质量、关联性、时效性）及购买意愿打分。

3.实验结果

（1）操控检验

为了检测涉入度操控，采用三项七分量表（Kwon Jung，Leslie Tey）进行打分[16]，3 个问题分别是：“当你阅读和评论产品信息和评论信息时你感兴趣吗？”“你在阅读和评估商品信息和评论信息时仔细吗？”“你在阅读商品信息和评论信息时专心吗？”，通过涉入度3 道题加权平均分及独立样本T 检验，证明涉入度操控是成功的（M高=5.499145，N高=390，M低=5.349462，N低=372；P=0.048）。

为了检测质量、关联性、时效性的操控，将打分结果汇总并各自进行平均值与独立样本T 检验。其中质量的检验分为一条差评质量检验（M高=4.98，N高=81，M低=4.53，N低=87；P=0.062） 与多条差评质量检验 （M高=5.23，N高=283，M低=4.02，N低=311；P=0.000），质量操控是成功的。并且关联性（M高=4.87，N高=295，M低=4.50，N低=299；P=0.002）与时效性（M高=5.05，N高=299，M低=205，N低=295；P=0.000）的操控也是成功的。

（2）因变量

为了验证质量对消费者购买态度的影响，首先对只有一条消费者差评的组进行了独立样本T 检验。实验结果显示一条消费者差评情况下，高质量的消费者差评明显导致更低的购买意愿（M高=3.88，M低=4.74），并且二者的购买意愿是有显著差异的（P=0.000） 从而说明了网络消费者差评的线索性因素——质量是影响消费者购买意愿的因素。

接着对多条消费者差评的实验数据进行单因素方差分析。实验结果如表2 显示：在多条网络消费者差评的情况下，差评的质量的主效应是显著的（M高=3.85，M低=4.72；P=0.000）, 这与一条负面消费者差评的结果是一致的。假设2b 得到验证。

通过比较一条与多条负面消费者差评的在高低质量下的购买意愿可看出，无论是高质量还是低质量，多条消费者差评的情况下，购买意愿都低于一条消费者差评的情况。从而说明了负面消费者差评数量对购买意愿的影响。数量越多，购买意愿越低。假设2a 得到验证。

由表2 可以看出负面消费者评论的时间关联性的主效应是显著的，且时间关联性强的负面消费者评论引起更低的消费者购买意愿，从而假设2c 得到证明。

表2 整体主体间效应的检验

而从表2 中我们并未看出负面网络消费者评论的时效性对购买意愿的影响作用。其主效应是不显著的（P=0.525）。可见消费者对于负面网络消费者评论的时间并不敏感，假设2d 并未得到验证。为检验是否是由于涉入度的调节作用导致时效性作用的不显著，本文又分别进行了高低涉入度下方差分析。如表 3、4。

从表3、4 中，我们仍未得到负面网络消费者评论的时效性对于消费者购买意愿的显著作用。可见，时效性并不能对消费者的购买意愿产生显著的影响。即假设2d 仍然未得到证明。

低涉入度的主效应检验结果显示，只有负面消费者差评的质量是影响消费者购买意愿的因素（p=0.001）。又通过比较一条负面消费者评论与多条负面消费者评论在高低质量下购买意愿的平均值得分（如表5），我们看出，低涉入下，无论是高质量还是低质量。一条差评下的消费者购买意愿都大于多条差评下的消费者购买意愿得分。从而假设3b 得到证明。

表3 低涉入组主体间效应的检验

表4 高涉入组主体间效应的检验

表5 不同涉入度下购买意愿平均值

观察高涉入下的主效应检验，除了时效性外，其他因素的效应都是显著的，并且因素之间的相互作用对消费者购买意愿的影响也是显著的。需要说明的是，此处，质量对消费者购买意愿的影响不是很明显，但是由于质量与其他因素的交互作用都是明显的，仍可认为质量对购买意愿仍是有显著影响的。从而，假设3a 得到证明。至此，假设3 得到了证明。

四、结论

本研究主要有三个发现：第一，在海量的网络信息下，为降低感知风险，消费者会将负面网络消费者评论作为搜索的线索，并且，负面网络消费者评论的质量、数量、时间关联性与时效性是其线索性因素。第二，负面网络消费者评论的线索性因素（除时效性）是影响消费者购买意愿的因素。第三，消费者的涉入度会调节线索性负面消费者评论的线索性因素对购买意愿的影响。高涉入下，负面网络消费者评论的线索性因素对购买意愿的影响是显著的。而低涉入的情况下，仅有负面网络消费者评论的数量与质量对购买意愿起作用。

本文通过网络消费者评论对网络口碑的研究作出了贡献。由于电子口碑可测量性的特点，本文考虑了4 个变量：质量、数量、时间关联性与时效性。这4个变量中，时间关联性与时效性在之前的口碑研究中并未被使用过。另外，本文将这4 个因素从网络信息搜索的线索角度进行阐释，这在之前的口碑研究中也是未被提过的。

本文的结论对销售者（或网店管理者）有所启示。网评的管理在未来是不可缺少的，它会对网络销售者造成或有利或不利的影响。并且，由于负面评论比正面评论的效应更大，所以销售者应该对负面网络消费者评论关注更多。为了消除高质量的恶意差评对于产品销售的影响。首先，可加强第三方平台对评论系统的管理。其次，网络店铺要完善网评回复机制与售后服务，当消费者给予差评后，能够给出合理的解释，并提出解决办法。最后，销售者可根据消费者的点击流量来区分消费者的涉入度，并对高低涉入度的消费者采取不同的策略。

本文只证明了线索性负面网络消费者的属性因素会对消费者的购买意愿造成影响，并没有研究解决方案。后续研究可以围绕网络消费者差评的反馈机制进行。

[1]Arndt J.Selective processes in word of mouth [J].Journal of Advertising Research,1968(3).

[2]Dichter E.How word-of-mouth advertising works[J].Harvard Business Review,1966(6).

[3]黄敏学,王峰,谢亭亭.口碑传播研究综述及其在网络环境下的研究初探[J].管理学报,2010(1).

[4]Hennig T T, Gwinner K P, Walsh G, et al.Electronic wordof-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet?[J].Journal of Interactive Marketing, 2004 (1).

[5]Chatterjee, P.Online reviews: do consumers use them?[J].Advances in Consumer Research, 2001 (1).

[6]董大海,刘琰.口碑、网络口碑与鼠碑辨析[J].管理学报,2012(3).

[7]Chevalier J A,Mayzlin D.The effect of word of mouth on sales: online book reviews[J].Journal of Marketing Research,2006(43).

[8]Dellarocas C, Narayan R.A statistical measure of a population’s propensity to engage in post-purchase online wordof-mouth[J].Statistical Science,2006(2).

[9]孙莹,杜建刚.消费者购前信息搜寻努力及影响因素[J].山西师大学报(社会科学版)研究生论文专刊,2007(34).

[10]彭岚,周启海,邱江涛.消费者在线评论有用性影响因素模型研究[J].计算机科学,2011(8).

[11]Lee J, Park D H, Han I.The effect of negative online consumer reviews on product attitude: An information processing view [J].Electronic Commerce Research and Applications,2008(7).

[12]Lascu D H, Zinkhan G.Consumer conformity: review and applications for marketing theory and practice [J].Journal of Making Theory and Practice,1999(7).

[13]Granovetter M, Soogngl R.Threshold models of diversity:Chinese restaurants, residential segregation, and the spiral of silence[J].Sociological Methodology,1988(18).

[14]O'Reilly K, Marx S.How young, technical consumers assess online WOM credibility [J].Qualitative Market Research: An International Journal,2011(4).

[15]Antil J H.Conceptualization and operationalization of involvement[J].Advances in Consumer Research，1984(1).

[16]Jung K, Tey K.Searching for boundary conditions for successful brand extensions[J].Journal of Product & Brand Management，2010(4).