知识特征对图书在线评论有用性感知的影响研究

[摘 要] 基于知识特征视角，构建图书在线评论影响因素指标体系，利用Tobit模型分析知识特征对图书在线评论媒介有用性感知的影响。研究结果表明：知识特征对以赞同数和问答数作为因变量的在线评论有用性的作用效果存在差异。知识黏性对在线评论有用性有显著负向关系。知识宽度对在线评论有用性具有显著正向影响。知识密度对以问答数为因变量的在线评论有用性有显著的正向影响，而对以赞同数为因变量的在线评论有用性无显著影响。

[关键词] 在线评论 有用性 知识特征 Tobit 模型

[中图分类号] G230 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853 （2022） 03-0059-07

Research on the Impact of Knowledge Characteristics on the Book’ s Online Reviews Helpfulness

Wang Jian

（School of Economics and Management， Zhengzhou University of Light Industry， Zhengzhou， 450001）

[Abstract] Based on the perspective of knowledge characteristics， this paper constructs a system of influencing factors of online reviews. The approval number and number of Q&A of online reviews are used as evaluation indicators for the helpfulness of online reviews. Using Tobit Model to analyze the influence of knowledge characteristics on the helpfulness of online reviews. The results show that： There is a significant negative relationship between knowledge stickiness and the helpfulness of online reviews. Knowledge breadth has a significant positive effect on the helpfulness of online reviews. Knowledge density has a positive and significant effect on the number of Q&A of online reviews， but it has no significant effect on the approval number of online reviews.

[Key words] Online review Helpfulness Knowledge characteristics Tobit model

根据艾瑞咨询发布的2019年移动阅读行业研究报告显示，2019年中国移动阅读市场规模接近204.9亿元，同比增长22.4%，用户规模为3.9亿。购买数字化图书逐渐成為读者阅读的主要方式。知名市场研究公司朱比特研究机构的调查数据显示，超过75%的顾客网上购物之前，会参考在线评论，在线评论作为网络口碑的主要形式，对出版机构、 图书集成商、 图书分销商等有重要作用。在线评论是消费者观点的呈现，蕴含着人们对事物认识的信息、知识和智慧，体现了人对知识的动态发现过程和静态认知结果。在线评论知识共享实现了消费者与读者彼此之间经验、技能等具有价值性和稀缺性信息资源的交流讨论，完成由知识源向知识受体的传播和感知过程。知识交互的过程丰富了消费者对品牌节点的记忆网络，为其判断零售商服务质量提供更可靠信息，又可实现消费者之间的资源融合。购买前后体验的对比也可为其他消费者获取更丰富的产品知识，知识量越大，越能影响消费者对在线评论媒介效用的感知程度。因此，在线评论知识对消费者感知在线评论有用性具有重要意义。

已有研究主要分析知识量对在线评论有用性的影响，但知识具有黏性、密度、宽度等多种特征，知识黏性、知识密度和知识宽度等知识特征在已有研究中很少被关注。因此，本文基于知识特征视角，构建涵盖知识密度、知识黏性和知识宽度等影响因素指标体系，利用Tobit模型对研究假设进行检验，最后得出若干研究结论，并进行研究展望。

本研究提出了基于知识特征的在线评论有用性影响因素的测量维度，分析了知识特征对在线评论有用性的作用机制，从知识特征视角进一步丰富在线评论有用性影响因素的研究内容。得出的研究结果有助于消费者发表更加有用的在线评论信息、辅助读者快速识别有用的在线评论知识，实现卖家和第三方平台对在线评论的优化与管理和提高顾客购买决策效率。本研究的创新之处在于：（1）从知识特征视角分析在线评论有用性影响因素的作用效果。（2）不仅将在线评论赞同数作为在线评论有用性的直接评价指标，更引入在线评论问答数作为在线评论有用性的间接评价指标。（3）知识密度相对于知识量作为影响因素更能体现在线评论信息中知识蕴含的程度;知识宽度的引入讨论了有用的在线评论内容是否要进行多维度说明。最后探讨了知识黏性对在线评论有用性感知的影响。

1 文献综述与研究假设

1.1 在线评论有用性及其影响因素

有用性的概念最早由戴维斯（Davis）在技术接受模型（TAM）中提出，被定义为用户主观认为使用某一系统可以提高工作绩效的程度。消费者使用在线评论最主要的目的是更容易地进行购买决策，因此把在线评论有用性定义为可以为消费者购买决策过程提供有价值的诊断信息。在线评论有用性不仅表现为可以辅助消费者购买决策，也可以为零售商提供商业指导。但在线评论信息在数量上爆发式的增长和参差不齐的评论质量使用户快速简便地获取有用的评论内容变得困难。淘宝、京东等电子商务网站在线评论社区利用赞同数投票形式对用户生成的评论内容的效用进行直接评价，辅助消费者筛选有用的在线评论信息，同时也设立问答区域，促进发评者和接收者对在线评论内容进行互动交流。基于对在线评论有用性影响因素的荟萃分析显示，虽然已有研究的理论基础不一致，但在线评论有用性影响因素的研究变量可以归纳为与评论内容相关的影响因素（评论长度、评论可读性、评论星级和评论时间等）和与评论者相关的影响因素（评论者自我信息披露、评论者经验、评论者等级、评论者好友和评论者粉丝等）。

1.2 基于知识特征的在线评论有用性影响因素

知识特征是对知识所具特点的概括总结。知识特征的分类具有多种形式。尼尔森（Nelson）和温特（Winter）等提出知识具有复杂性和专属性等特征，野中郁次郎提出显性知识和隐性知识的分类，认为显性知识和隐性知识可以相互转化。知识特征也可以从黏性、密度、宽度等视角进行划分。石乘齐将知识特征的层次构建划分为知识宽度、知识存量等绝对测度和重要性、相似性等相对测度。基于以上对知识特征的研究，本研究将知识密度、知识黏性和知识宽度等知识特征作为在线评论有用性影响因素的研究变量。

不同知识类别的组合形成不同的知识宽度，在线评论知识宽度是对评论内容中异质知识数量的统计，产品属性特征、情感特征、服务水平特征和物流质量特征4类异质知识特征词从不同角度对消费者购买经历进行说明，有助于完善和丰富消费者的认知需求。在线评论知识密度是以相对指标反映知识量的程度，知识密度越大，说明消费者获取更多知识的可能性越大。知识在转移的过程中，接收方的吸收能力、因果关系模糊等原因会产生认知成本，形成知识转移障碍，影响消费者对在线评论的感知。根据艾瑞克冯（Ericvon）对知识黏性的定义，在线评论获得、转移和使用知识时产生成本，表示在线评论知识具有黏性。

1.3 知识密度与在线评论有用性

严建援等从在线评论知识数量角度对在线评论有用性进行分析，认为产品质量、使用感受和物流速度可以增强消费者感知有用性。但较长评论中无用信息的存在会稀释知识对在线有用性的作用效果。因此，基于知识特征，本研究引入知识密度这一相对指标，将在线评论知识占评论信息的比重定义为在线评论知识密度。知识密度越大表示拥有的专属知识越多，可以作为评估知识优势的指标。王浣尘将知识密度定义为知识内容中必不可少的知识量所占的比重。因此，知识密度越大，说明在线评论相对有用的知识越多，对在线评论的有用性越高。故提出假设H1：

H1：在线评论知识密度与评论有用性有正向关系。

1.4 知识黏性与在线评论有用性

黏性是知识的特点之一。在转移和应用过程发生的阻滞现象即为知识黏性。苏兰斯基（Szulanski）认为知识黏性造成知识流动的困难性。在知识转移过程中，知识对其拥有者具有一定的黏附性，形成转移障碍，影响消费者对在线评论有用性的感知。相关研究认为在线评论信息以合适的段落数呈现，有助于提高在线评论知识转移的流畅性。知识黏性越低，知识转移的数量越多，消费者对在线评论有用性的感知程度越高。因此，提出假设H2：

H2：在线评论知识黏性与在线评论有用性有负向关系。

1.5 知识宽度与在线评论有用性

知识宽度是指拥有知识元素的丰富程度，反映了主體知识多样化程度。知识多样化程度强调知识不仅在数量上的增长，同时强调知识的异质特征。有限的异质知识数量无法对知识接收者产生较大的效用，知识效用评价也较低。因此，实现知识效用的最大化需要改变知识宽度。消费者所重视的产品评论观点、体验感受和产品服务等内容构成在线评论知识的宽度，知识宽度与在线评论效用密切相关。根据上述分析，提出假设H3：

H3：在线评论知识宽度与在线评论有用性有正向关系。

研究概念模型见图1。

2 研究设计

2.1 变量选取与数据处理

因变量为两个，分别为在线评论赞同数和在线评论问答数。国外有多篇文献利用赞同数评价在线评论有用性。因此，在线评论赞同数作为评价指标之一有广泛的研究基础。在线评论问答数体现了消费者之间的互动程度，实现了对读者疑问的解答。问答数的增加表明消费者可以为读者提供更多有用知识的可能性变大，影响消费者对在线评论有用性的感知程度。亚马逊网站利用消费者的问答数进行排名，问答数越多说明在线评论质量越高。问答数量也体现消费者对评论内容的关注度，反映评论的有用性[34]。因此，本研究以在线评论问答数作为在线评论有用性的第二个评价指标。

自变量为在线评论知识特征的三个维度，包括知识密度、知识黏性和知识宽度。对在线评论知识特征三个维度进行测量的关键是对在线评论知识的识别。本研究将产品属性特征、情感特征、产品体验、服务水平特征和物流质量特征5个消费者最为关注的内容作为在线评论知识。利用语义分析系统ICRCLAS和Excel表格统计在线评论知识特征的相关数据。通过上文对知识特征与在线评论有用性的相关研究，对知识密度、知识黏性和知识宽度的测量方法进行定义并进行描述性统计分析，具体数据如表1所示。

2.2 Tobit模型

在线评论有用性投票数和问答数的取值范围都为大于0的正整数，因变量存在受限情况。以传统的最小二乘法回归进行估计，参数会产生偏差，并且估计量是不一致的，而Tobit模型的主要特征为因变量是以受限方式观测，其模型可以表达为以下形式：

样本数据的描述性统计分析如表2所示。

其中，  a、a、a、b、b、b等分别为各自变量的回归系数， e，e为残差项。

3 实证结果分析

本研究回归结果见表2，模型1和模型2分别代表以在线评论赞同数和问答数作为因变量进行Tobit回归的结果。

由表2的回归结果可知，在模型1和模型2中，在线评论知识黏性与在线评论有用性具有显著的负向关系，在线评论知识宽度与在线评论有用性具有显著的正向关系;知识密度与在线评论有用性具有正向关系，在模型1中没有通过显著性检验，但在模型2中通过显著性检验。

模型1（在线评论赞同数为因变量）的回归结果表示，知识密度与在线评论有用性具有正向的关系（a = 0.634），但不显著（P = 0.1432），因此假设H1不成立。本研究认为在线评论知识内容的异质性是导致在线评论知识密度对在线评论有用性的影响效果不显著的主要原因。在线评论知识密度强调知识数量占在线评论总数的比重，但相同特征知识在数量上增加并不能引发消费者感知有用性的提高。例如某一在线评论内容为“没有辜负期待，书的质量很好，内容还没有看期望值很高，纸质很好，纸质很好，纸质很好吖吖吖重要的事情说三遍。书真的很棒，满分推荐”，该条在线评论中“纸质很好”的评论内容多次重复，虽起到强调作用，但同一知识特征数量的增加并不能显著提高在线评论有用性，这也在另一方面证明知识宽度对在线评论有用性的显著影响。知识宽度是指在线评论涵盖异质知识的程度，是对在线评论异质知识程度的计量。本研究中知识宽度的回归系数为0.9347，且在1%的水平下显著（P = 0.0000），假设H3得到验证，说明在线评论知识宽度越大，越有助于消费者感知在线评论有用性。知识黏性的回归系数为负数（a = -0.3927），且在5%的水平下显著（P = 0.0441），说明假设H2得到支持，知识黏性越大，消费者对在线评论感知的有用性程度越低。本研究认为认知成本产生知识黏性，影响消费者识别有用的在线评论知识，造成在线评论有用性感知程度下降。

模型2（在线评论问答数为因变量）的回归结果表示，知识密度对在线评论有用性具有显著的正向影响（b = 0.6687，P = 0.0312），但与赞同数作为因变量的回归结果存在截然相反的结论（a = 0.6340，P = 0.1432），其原因可能是在线评论问答数表明消费者对在线评论知识存在疑惑，需要更多在线评论知识消除消费者的不确定性和增加对在线评论知识的信任度，因而导致知识密度在以赞同数和问答数为因变量的回归模型中的系数存在差异。上文中提到的“书的质量很好”和“纸质很好”两个产品体验知识，其中“纸质很好”是对“书的质量很好”的一个细致化说明，虽然两者属于同一知识特征下的产品体验说明，但“纸质很好”这一产品体验的描述更加细致，更有助于消费者了解产品情况，可以减少消费者的不确定性。因此，问答环节下同一知识特征的知识描述出现重叠而导致知识密度的提高也有助于在线评论有用性的增强。知识黏性的回归系数（b）为-0.3734，在10%的水平下显著，假设H2成立。对比在线评论赞同数回归结果下知识黏性的系数，发现两模型回归系数相近，都在-0.38左右，因此可以认定知识黏性在赞同数投票环节和问答环节中对在线评论有用性具有相同程度的负向作用。而知識宽度的增加对于减少消费者的不确定性、提高对在线评论有用性的感知具有显著正向作用（b = 0.8774，P = 0.0000），这也验证假设H3的正确性，即问答环节，知识宽度对在线有用性具有正向作用。根据Tobit回归分析结果，本研究的研究假设的验证结果如表3所示。

4 结论与展望

本研究细分知识特征的维度，利用Tobit模型研究知识特征对在线评论有用性的作用效果。实证结果表明：

知识密度与在线评论赞同数无显著的正向关系，而与在线评论问答数呈正向的关系。这说明知识密度的增加有助于缓解和消除在线评论接收者对知识的不确定性和不信任性，而对持有信任态度的在线评论信息接收者无显著影响。知识黏性对在线评论赞同数和问答数都有显著的负向关系，因此知识黏性对在线评论有用性具有负向影响。这说明提高在线评论有用性需要降低在线评论知识黏性，可以通过合理安排评论内容的段落、增强在线评论知识接收方的吸收能力和强化在线评论内容的因果关系等途径提高在线评论内容的流畅性，实现知识黏性的降低。知识宽度与在线评论赞同数和问答数分别具有显著的正向关系，因此知识宽度对在线评论有用性具有正向影响。消费者在发表在线评论知识时，应扩展在线评论知识的宽度，从产品属性特征、情感、体验、服务水平和物流质量等多方面进行说明，才能为读者提供更加有用性的在线评论。

注 释

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（收稿日期：2019-06-10）

[基金项目] 本文系黑龙江省教学科学“十三五”规划2020年度重点课题“混合教学环境下学习绩效评价研究”（GJB132304）研究成果之一。

[作者简介] 王俭，管理学博士，郑州轻工业大学经济与管理学院讲师、硕士生导师。

出版科学，2022，30（3）：59-65