一、引 言

近年来,随着电子商务和互联网技术的发展,越来越多的消费者通过电商平台购买商品,2018年全球电子零售额达到2.8万亿美元[1]。消费者发布的关于所购商品质量或服务体验比商家发布信息的可信任度更高,使得在线评论逐渐成为消费者获取产品质量信息、做出购买决策的重要来源和依据[2]。Bright Local[3]调查发现,18～34岁的年轻人中有80%发表过在线评论,信任在线评论和个人推荐的比例高达91%,足以体现在线评论在补充商品信息描述和减少消费者购买不确定性等方面的重要作用。然而,巨额网络销售量带来的是海量且内容质量参差不齐的在线评论信息,如何帮助在线用户对商品和服务进行甄别,快速高效的获取更有价值的信息,做出正确的购买决策,成为学术界和产业界共同关注的问题。

在线评论有用性研究主要基于计算机为媒介传播的文本模式分析,从文本内容特征、评论形式特征等方面探讨与有用性之间的相关性。自Mudambi和Schuff[4]将在线评论有用性定义为在线评论在消费者决策过程中的感知价值以来,已经引发了大量的相关研究探索。基于此,本文以2008—2018年间Web of Science数据库中刊载的在线评论有用性文献为对象,发挥文献计量法在研究整体情况的描述、规范和解释的功能,全方位揭示国外在线评论有用性研究的现状、热点主题与发展演进,预测未来一段时间的趋势,以期提高研究效率。

二、研究设计

(一)数据来源

本文以Web of Science核心合集数据库为数据来源,包括科学引文索引扩展版(SCI-E)、社会科学引文索引(SSCI)、科学技术会议索引(CPCI-S),检索方法选择高级检索,检索式为:“TS=((online review or online comment) and (usefulness or helpfulness or helpful or utility) not (health or medic or desease or clinical))”,时间跨度=“2008—2018”,初步检索得到826篇文献,进一步人工剔除研究范围、类型不符的文献,最终得到436篇文献作为研究对象。

(二)研究方法

本文采用文献计量学和科学知识图谱方法对国外文献进行分析。分别从发文趋势、区域发文质量、高被引文献等不同的视角，对文献进行统计计量分析,并借助VOSViewer、SciMAT等可视化软件，绘制领域研究核心结构和发展进程的知识图谱,进一步透视在线评论有用性研究的热点主题和发展演进过程。

三、文献计量分析与结果

(一)发文趋势分析

2008—2018年在线评论有用性研究的发文量总体上处于上升趋势, 2008—2013年增长缓慢,年发文量不超过20篇,累计发文量77篇。2014年开始发文量呈指数增长,2015年达到67篇,2018年达到历史最高91篇,说明近三年是相关研究的蓬勃发展期,发文量将保持持续上升态势。

(二)区域发文质量分析

统计数据显示2008—2018年共有30个国家和众多机构的学者发表了相关文献,本文选取了总发文量排名前十的国家,将论文发文量、篇均被引频次和地区进行拟合。在文章数量方面,美国和中国总发文量分别为149篇和127篇,远超韩国(31篇)、英国(30篇)、印度(25篇)等发文量差距不大的国家,是在线评论有用性研究较为活跃的地区。在研究质量和影响力方面,美国篇均被引频次最高,为48.3,研究质量优异。中国发文量虽位列第二,但篇均被引频次仅为20.3,影响力略低。韩国、澳大利亚、西班牙、德国虽然发文数量不多,篇均被引频次却较高,分别为35.4、30.9、27.4、27.2。

(三)高被引文献分析

高被引文献体现了国别、机构和个人学科发展、科研能力和学术声誉对领域研究的贡献程度。美国坦普尔大学福克斯商学院Mudambi和Schuff[4]从感知价值角度,对在线评论有用性进行定义的基础上,通过对亚马逊1587条评论分析表明评论极性、深度和产品类型都会影响消费者的有用性感知。Forman等[5]指出,评论者身份信息披露是消费者做出购买决定和评估在线评论可信性的主要依据。Ghose和Ipeirotis[6]从评论的主观性、信息性、可读性和语言正确性等方面,探讨评论对销量和有用性感知有重要影响。Duan等[7]采用文本挖掘技术从评论文本中提取语义特征,指出具有极端意见的评论能获得更多有用性投票。Pan和Zhang[8]认为,评论效价和长度都会对评论有用性产生积极影响,但在产品类型的调节下,相关结论存在差异,而评论内容的创新性与有用性之间存在曲线关系。Korfiatis等[9]基于评论内容整合性、可理解性和表达性的三要素理论模型,指出中立、极端评论的可读性和平均长度与有用性存在正向关系。Yin等[10]利用情绪和认知处理文献中的框架,证实负面评论中的焦虑和愤怒情绪是影响有用性的关键因素。Baek等[11]基于双过程理论指出,评价等级、评论者可信度等外部线索和评价内容等中心线索都影响评论的有用性。Salehan和Kim[12]采用情感挖掘技术构建在线评论有用性预测模型,指出标题中积极情绪较高的评论会吸引更多阅读者,而中立评论对消费者购买决策具有正向影响。Schindler和Bickart[13]通过模拟网络购物活动发现,适度长度和积极的评论与有用性相关,非评价性产品信息和评论者信息披露与有用性相关,而拼写和语法错误与价值较低的评论相关,表达性俚语和幽默与价值较高的评论相关。

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