基于透鏡模型的在線口碑傳播的有效性研究

杜學(xué)美，薛 平，宋述秀

同濟大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200092

引言

在線口碑是指人與人之間在網(wǎng)絡(luò)上通過互相對話或留言等方式對產(chǎn)品或服務(wù)的評價的信息溝通[1]。在線口碑在許多方面不同于傳統(tǒng)口碑[2]。首先，在線口碑的信息是匿名的；其次，許多顧客可以于不同時間、不同地點在網(wǎng)絡(luò)上接收到同一條信息；最后，在線口碑比傳統(tǒng)口碑更可以量化，時效更長。互聯(lián)網(wǎng)時代的快速發(fā)展使在線口碑在全球范圍內(nèi)傳播，人們可以通過在線論壇、博客、購物網(wǎng)站等多種方式交流，共享信息。在線口碑被認為是信息傳播者與信息接收者之間最具影響力的傳播工具之一。它也被認為是值得信賴的和有用的信息源，因為在線口碑更可能產(chǎn)生共鳴，減少消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的抵制，增加信任[3]。

雖然信息時代的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)的信息量迅速增長，但是給信息的發(fā)送者和接收者都帶來新的挑戰(zhàn)。對于信息的發(fā)送者來說，如何使他的發(fā)送內(nèi)容能夠有效地影響到接收者；對于信息的接收者來說，如何感知到有效的信息內(nèi)容。然而對在線口碑傳播有效性的問題的研究很少，國內(nèi)外學(xué)者大多關(guān)注在線口碑的有用性的問題，研究是什么因素決定了用戶的行為，而這一切都建立在在線口碑傳播有效的假設(shè)下。

本研究借鑒BRUNSWIK[4]提出的透鏡模型構(gòu)建在線口碑傳播過程的模型，并且引入自動文本分析技術(shù)生成語言指標，檢驗在線口碑發(fā)送者與接收者之間的在線口碑傳播是否有效，通過實證分析驗證模型及其假設(shè)。

1相關(guān)研究評述

1.1在線口碑的定義和特點

在線口碑最早由HENNIG-THURAU et al.[5]定義為：任何由潛在的、實際的或者之前使用的顧客做出的有關(guān)產(chǎn)品的任何積極或負面的評論，通過網(wǎng)絡(luò)使許多人了解到。已有研究對在線論壇[6]、用戶群體[7]、產(chǎn)品評論[8]、博客和社交網(wǎng)站[9]等幾種不同類型的在線口碑進行研究，與傳統(tǒng)口碑不同，在線口碑主要有以下特點：①體量更大。互聯(lián)網(wǎng)的特性使在線口碑的體量達到前所未有的大。②渠道分散。在線口碑有多種傳播平臺，使在線口碑可以跨平臺傳播，因此很難用特定的平臺進行測量。③持久性和可觀測性。在線口碑是以文字為載體，不受時間和地點的約束。④匿名性和欺騙性?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個匿名的網(wǎng)絡(luò)，因此部分信息發(fā)送者的投機行為可能會降低可信度和信息量[10]。⑤效價顯著。與傳統(tǒng)口碑相比，在線口碑信息發(fā)送者的評論更不容易被曲解[11]，且效價對產(chǎn)品銷量和在線評論的外部影響傾向都有積極的作用[12-13]。⑥顧客參與度。顧客參與度是保持競爭力、利潤和顧客忠誠度的關(guān)鍵。顧客在互聯(lián)網(wǎng)平臺上發(fā)表自己的評論，企業(yè)通過這些平臺提高營銷人員的客戶參與度，使營銷人員參與到顧客傳播在線口碑的過程中。因此，傳統(tǒng)的企業(yè)對顧客的參與活動已經(jīng)漸漸演變?yōu)橛衅髽I(yè)參與的顧客社區(qū)活動[14]。

1.2在線口碑發(fā)送者

從在線口碑發(fā)送者的角度，最早提出有關(guān)口碑發(fā)送者動機的主要因素有情緒宣泄、信息共享、興趣、緊張和放松[15]。之后LUARN et al.[16]發(fā)現(xiàn)，除了建立社交，利他主義、自戀、建立形象和獲得成就等個人建立也對顧客發(fā)送口碑有影響；黃敏學(xué)等[17]發(fā)現(xiàn)，消費者擁有更多的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系才會傾向于發(fā)布口碑，深化了社會存在的重要性研究。進一步研究發(fā)現(xiàn)，在線口碑的動機對于正面口碑和負面口碑有明顯不同。在正面口碑方面，JEONG et al.[18]研究餐廳用餐經(jīng)驗對顧客發(fā)表積極口碑的影響，得出食物質(zhì)量、對服務(wù)人員滿意度、整體用餐氛圍、價格合理程度對顧客發(fā)送積極口碑的動機都有顯著影響；LIEN et al.[19]發(fā)現(xiàn)娛樂、社交、信息、信任對于微信用戶發(fā)送積極口碑有正向影響；YAP et al.[20]研究正面口碑和負面口碑的發(fā)送者的認知和情緒發(fā)現(xiàn)，對于正面口碑發(fā)送者來說，個人滿足、社交利益和意見搜尋對發(fā)送正面在線口碑意愿有正向影響，然而這些動機并不會出現(xiàn)在負面口碑發(fā)送者的認知和情緒里，對于負面口碑發(fā)送者，預(yù)警他人成為了其動機之一。在負面口碑方面，ZHANG et al.[21]發(fā)現(xiàn)，與負面口碑相比，社交成果決策對正面口碑動機的影響更顯著；VERHAGEN et al.[22]認為，積極和消極情緒、顧客討論的產(chǎn)品以及幫助他人的動機對負面口碑發(fā)送意愿有顯著影響?？傮w而言， 在線口碑發(fā)送者通過購買或體驗產(chǎn)品，形成對產(chǎn)品的認知和情緒，進而將其表達為口碑。

1.3在線口碑接收者

從在線口碑接收者的角度，在線口碑是否有用、如何影響接收者的行為一直是研究的熱點。大量學(xué)者對在線口碑有用性進行研究，可以歸納為發(fā)送者因素、內(nèi)容因素、產(chǎn)品因素和接收者因素4個方面。①發(fā)送者因素可以分為發(fā)送者的身份、專業(yè)性和權(quán)威性。LIU et al.[23]發(fā)現(xiàn)，在線口碑發(fā)送者是否透露身份對在線口碑有用性有顯著影響，然而口碑發(fā)送者是否是權(quán)威專家卻并不顯著。但是有其他學(xué)者認為口碑發(fā)送者的權(quán)威性與在線口碑傳播效果正相關(guān)[24]。②ZHAO et al.[25]的研究表明，顧客預(yù)訂酒店的意愿受到口碑發(fā)送者的專業(yè)性影響，同時也受到口碑的長度以及口碑的及時性、詳盡性和效價的影響，即內(nèi)容因素?？诒谋憩F(xiàn)形式有很多種，研究最廣泛的是信息型線索和規(guī)范性線索。信息型線索即口碑的內(nèi)容因素，而規(guī)范性線索即星級評價和顧客排名等。QIU et al.[26]認為消費者可能因?qū)σ粭l負面口碑更感興趣而忽略總體評級。然而，F(xiàn)ILIERI[27]研究發(fā)現(xiàn)，雖然消費者主要受信息質(zhì)量的影響，但是消費者并沒有忽略總體評級或排名，而是據(jù)此了解產(chǎn)品的性能和質(zhì)量，也即信息型線索和規(guī)范性線索都對消費者通過在線口碑評價產(chǎn)品質(zhì)量和性能起到關(guān)鍵性作用。③口碑的效價與產(chǎn)品的類型顯著相關(guān)，即產(chǎn)品因素。體驗型產(chǎn)品口碑受負面口碑的影響較大[28]。WEATHERS et al.[29]發(fā)現(xiàn)提及產(chǎn)品特征的口碑對于搜索型產(chǎn)品的口碑傳播影響更顯著，而描述產(chǎn)品體驗即感受的口碑對于體驗型產(chǎn)品口碑傳播的影響更為顯著。④在線口碑有用性同時也受到在線口碑接收者自身因素的影響。潘曉波等[30]發(fā)現(xiàn)，消費者自身對在線口碑的態(tài)度矛盾性對正面在線口碑的主客觀性尤為明顯。除了上述4個方面，王長征等[31]就追加評論進行研究，發(fā)現(xiàn)對于口碑接收者，追加評論比初次評論的有用性更高，且前后矛盾和時間距離較長的評論有用性更高。

1.4在線口碑傳播的有效性

由上文可知，國內(nèi)外大多數(shù)研究都在探討在線口碑的動機、效果和影響因素，但是這些研究都是基于在線口碑接收者可以有效接收口碑發(fā)送者信息的假設(shè)上，如果假設(shè)不成立，針對接收者的研究也就難以成立。因此，對于在線口碑傳播有效性的研究不可或缺。目前的相關(guān)研究主要集中在在線口碑的有用性。針對在線評論這一在線口碑的主要形式，MUDAMBI et al.[10]將其定義為顧客認為在線評論對自己是否有幫助的一種主觀感知。多數(shù)學(xué)者沿用了這一概念，利用有用性來研究在線口碑本身、口碑發(fā)送者或產(chǎn)品類型對消費者購買決策的影響。雖然也有學(xué)者研究在線口碑的有效性，如嚴建援等[32]，但其對于有效性的定義與上述有用性趨于相同，研究的內(nèi)容也與已有研究一致。目前基于傳播視角并同時考慮在線口碑發(fā)送者和接收者的傳播有效性的研究尚未發(fā)現(xiàn)。昝廷全等[33]在研究傳播有效性原理時認為，研究傳播有效的必要條件時需要同時考慮信息發(fā)送者和信息接收者。所謂“說者有意，聽者有心”描述的就是傳播過程中發(fā)生信息的損益和增加，與之相關(guān)的典型例子就是廣告。廣告主設(shè)計廣告時，不僅需要考慮需要宣傳的產(chǎn)品，還要考慮顧客的認知理解能力和心理訴求。在對應(yīng)的廣告內(nèi)容中需要表達出產(chǎn)品的重要信息，使不同特質(zhì)的顧客根據(jù)自己的理解形成對產(chǎn)品的認知，此外也要保證廣告的娛樂性，以滿足愉悅的心理需求，以此達到廣告?zhèn)鞑プ畲蟮挠行訹34]。廣告由企業(yè)通過大眾傳媒傳播給接收者，并且廣告內(nèi)容都是帶有說服性的正面表達產(chǎn)品信息。而與廣告不同，在線口碑是顧客個體通過網(wǎng)絡(luò)傳播表達顧客的看法、態(tài)度或情緒等，所以產(chǎn)品的正面信息、負面信息或者中性信息都有可能包含在內(nèi)[35]。在線口碑與廣告一樣屬于傳播的形式，包含更復(fù)雜多樣的信息，測量在線口碑傳播的有效性也更復(fù)雜，僅僅從口碑接收者或發(fā)送者單方面研究口碑傳播是遠遠不夠的。因此，本研究的在線口碑傳播是指在線口碑由發(fā)送者表達，到在線媒介的傳播，再由接收者感知并可能影響其對某個產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度、情緒以及未來購買意愿的傳播過程，并且借鑒STEWART et al.[36]對于廣告?zhèn)鞑ビ行缘亩x，本研究將在線口碑傳播的有效性界定為在線口碑接收者多大程度上感知發(fā)送者傳遞的信息，這一信息又能在多大程度上影響其對一個產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度、情緒狀態(tài)以及未來的購買意愿。這一定義強調(diào)的是整個傳播過程。

綜上，本研究從在線口碑發(fā)送者和接受者的角度對在線口碑傳播的有效性進行研究，以期望充實已有在線口碑在理論和實證方面研究的空白。

2理論模型和假設(shè)

2.1構(gòu)建模型所需的理論基礎(chǔ)

目前研究領(lǐng)域中主要提出以下在線口碑傳播模型：①兩級流動傳播模型是研究信息擴散問題的重要理論，并強調(diào)意見領(lǐng)袖在傳播過程中的重要性[37]。 ②在線口碑傳播過程理論模型，由BROWN et al.[38]對傳統(tǒng)口碑模型進行改進，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究在線口碑對消費者評價和購買決策的影響，體現(xiàn)了在線口碑獨特的優(yōu)勢。③基于信息過程模型的在線口碑傳播模式，由鄧衛(wèi)華等[39]借鑒信息過程模型，從動態(tài)的角度構(gòu)建虛擬社區(qū)口碑傳播鏈狀模式。上述模型中，兩級流動傳播模型是從宏觀角度出發(fā)，介紹口碑傳播的基本階段；BROWN et al.[38]的模型是對口碑動機和效果的研究；鄧衛(wèi)華等[39]提出的模型雖然涉及口碑信息傳播的過程，但沒有提及在線口碑發(fā)送者的發(fā)送信息階段，對于在線口碑接收者能否有效感知也沒有探討。針對以上不足，本研究借鑒BRUNSWIK[4]的透鏡模型探討在線口碑傳播過程的機理。

BRUNSWIK[4]的透鏡模型最初是用于描述個體知覺過程的模型，見圖1。

圖1BRUNSWIK原始透鏡模型Figure 1BRUNSWIK Original Lens Model

透鏡模型將感知的目標稱為遠端環(huán)境變量或者初始焦點變量，認為感知的目標是不能直接觀察到的，感知者需要依靠一些不完美的線索來完善自己的感知。不完美的線索被稱為近端線索，是可以觀察到的信息，能為認知和判斷提供依據(jù)。完善的感知即是終端焦點變量，代表了個體對于初始焦點變量的感知和判斷。近端線索與初始焦點變量的相關(guān)性代表線索的生態(tài)效度，而近端線索與終端焦點變量的相關(guān)性代表線索利用率，初始焦點變量與終端焦點變量之間的相關(guān)性被稱為功能效度。透鏡模型提供了一個研究感知者的過程工具，機體的感知過程像一束射線穿過一個凸透鏡，由此稱作透鏡模型。

早期透鏡模型被用于調(diào)查機體對環(huán)境的感知，屬于環(huán)境心理學(xué)的理論之一[40]。之后被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如審計[41]和顧客感知行為[42]等。透鏡模型不僅可以與其他傳播模型一樣用于研究人際溝通問題，同時透鏡模型中豐富的線索可以使學(xué)者從發(fā)送者和接收者兩個角度研究溝通的影響。王乃弋等[43]將透鏡模型用于研究音樂情緒交流，演奏者通過多種線索表達情緒，而聽眾利用這些線索識別演奏者的情緒，最后演奏者通過聽眾的線索反饋提高聽眾與演奏者線索利用的一致性；鄧盼等[41]利用透鏡模型研究公立醫(yī)院內(nèi)部控制評價的有效方法，從而追蹤審計師的判斷方法。由于在線口碑傳播是重要的人際溝通方式之一，因此本研究將透鏡模型應(yīng)用于在線口碑傳播的研究。

目前，大部分研究人員使用調(diào)查問卷方法調(diào)查個體的態(tài)度、情緒、認知，特別是在線口碑方面的實證分析中[44-46]，但是調(diào)查問卷的方法也會存在一定的問題。由于是被訪者自填問卷，其質(zhì)量難免會出現(xiàn)誤差。被訪者可能會被填答問卷時的環(huán)境和其他人影響，與問卷本身的設(shè)計也有關(guān)[47]。作為基于計算機的定量文本分析方法，自動文本分析(automatic text analysis, ATA)可以幫助研究人員克服問卷調(diào)查方法的一些不足，并提供額外的信息。消費者在線評論發(fā)生于產(chǎn)品或服務(wù)的體驗過程中，語言指標較少受意識操控[48]，消費者可能更愿意公開自己的真實情緒和信息。因此，與問卷調(diào)查方法相比，語言分析更為客觀，它消除了人工編碼的一些潛在偏差，如社會期望和個人偏好等，具有測量可靠性[49]。并且，ATA方法能夠自動提取統(tǒng)計學(xué)操作的信息、頻率或文字材料的主題等[50]。GRIMMER et al.[51]利用ATA挖掘政客之間博弈的對話或者演講，從大段的文章中提取出有用的文字進行政治趨勢分析；樂國安等[52]運用ATA測量微博160多萬用戶的社會情緒，這是調(diào)查問卷法無法達到的實時、直接的測量。因此，本研究擬在提出在線口碑傳播模型之后，進一步引入ATA方法簡化模型，以便于企業(yè)層面的操作。目前ATA相關(guān)軟件主要有基于隱馬爾科夫模型的Lucene.Net、PHP文本分析統(tǒng)計、Pennebaker開發(fā)的LIWC等。LIWC是一個包含海量詞庫的軟件，用LIWC對文本進行量化分析可以得出不同類別的詞語在整個文本中的百分比[53]。牛耘等[54]用LIWC識別微博中用戶的情緒。本研究使用LIWC的語言指標識別研究模型中的相關(guān)線索。

2.2建立模型

根據(jù)前文對在線口碑傳播及其有效性的界定，基于BRUNSWIK透鏡模型構(gòu)建在線口碑傳播模型，見圖2。依據(jù)透鏡模型理論，在線口碑接收者通過外界線索形成自己的態(tài)度和情緒，并做出決策。線索是反映目標主體部分或整體性質(zhì)的信息，但與原始模型不同，因為相對環(huán)境來講，發(fā)送者是有思想的，他在形成在線評論轉(zhuǎn)達他的態(tài)度和情緒信息時也會使用線索，因此本研究將線索分為遠端線索和近端線索。在線口碑發(fā)送者基于對所購買的產(chǎn)品或服務(wù)體驗形成的態(tài)度和情緒而生成信息傳播目的，融入自己的態(tài)度和情緒并運用遠端線索形成在線口碑，這一過程為編碼。接收者通過感知近端線索識別發(fā)表出來的在線口碑中的發(fā)送者態(tài)度和情緒信息，這一過程為解碼。遠端線索傳播到近端線索的過程為傳播。

傳播目的和遠端線索之間的相關(guān)性代表生態(tài)效度，它表明了在多大程度上在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒信息可以傳輸?shù)竭h端線索。解碼過程中，近端線索與感知的傳播目的之間的相關(guān)性代表線索利用率。線索利用率越大，說明近端線索被接收者利用的越多，感知越準確。傳播過程中，將遠端線索與近端線索之間的相關(guān)性定義為感知效度，它表明在線口碑發(fā)送者編碼的遠端線索在多大程度上能夠被接收者作為近端線索感知到。整個模型中，發(fā)送者的傳播目的與接收者感知的傳播目的之間的相關(guān)性叫功能效度，它揭示了在多大程度上發(fā)送者傳遞的態(tài)度和情緒能夠被接收者準確的感知到。而接收者感知的信息可能影響其對該產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒，乃至其未來購買意愿。

對于上述模型，首先識別傳播線索，然后檢驗在線口碑傳播的生態(tài)效度、感知效度、線索利用率和功能效度。

圖2在線口碑傳播模型Figure 2Online Word-of-mouth Propagation Model

(1)傳播和再購買意愿

口碑傳播過程從口碑發(fā)送者購買行為出發(fā)，形成態(tài)度和情緒，進而影響對產(chǎn)品或服務(wù)的再購買意愿。態(tài)度和情緒對未來再購買意愿的影響已得到大量的研究證實[55]。需要指出的是，態(tài)度是人們基于對事物所持的不同的觀點或看法而呈現(xiàn)出來的一種外在狀態(tài)[56]，情緒是指基于人的個體本能的需要自發(fā)產(chǎn)生的身體和心理的狀態(tài)，因此需要區(qū)別討論。這些態(tài)度和情緒也有助于在線口碑發(fā)送者形成自己的傳播目的，傳播目的包含在線口碑發(fā)送者想要傳遞給其他人的態(tài)度和情緒，本研究將其作為目的態(tài)度和目的情緒。

在線口碑的發(fā)送者的傳播目的可能與他們對產(chǎn)品或服務(wù)實際的態(tài)度和情緒不完全一致，因為發(fā)送者傳播的過程中可能受到一些因素的影響，如有的消費者會故意夸大其不好的經(jīng)歷、貶低產(chǎn)品。個性的差異也可能會影響這一過程，如消費者的學(xué)歷、年齡、性別都會影響其傳播目的[57]?？傮w來說，雖然發(fā)送者對產(chǎn)品或服務(wù)的實際態(tài)度和情緒可能無法完全反映于其傳播目的里，但其態(tài)度和情緒應(yīng)該與傳播目的高度相關(guān)。因此，本研究提出假設(shè)。

H1通過在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒可以預(yù)測其對產(chǎn)品或服務(wù)未來的再購買意愿；

H2通過在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒可以預(yù)測其對產(chǎn)品或服務(wù)的傳播目的。

(2)編碼

根據(jù)上述模型，遠端線索可以幫助發(fā)送者有效的傳播其態(tài)度和情緒，且不同的遠端線索代表不同的情緒和認知，此外編碼過程可能會改變或遺漏信息[58]。個體的感情是極端復(fù)雜的，也可能并不能只通過這些傳播線索就把內(nèi)在的情緒完全外在化。但如果發(fā)送者想要傳播他們的態(tài)度和情緒，他希望接收者可以感知到他的態(tài)度和情緒，那么他就會把自身的態(tài)度和情緒編碼在這些遠端線索里。因此，他們很可能通過文本評論暗示其對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒。這樣，在線口碑發(fā)送者的傳播目的和遠端線索應(yīng)該顯著相關(guān)，而且通過遠端線索應(yīng)該可以預(yù)測在線口碑發(fā)送者的傳播目的，這一關(guān)系就是在線口碑傳播模型中的生態(tài)效度。因此，本研究提出假設(shè)。

H3在線口碑發(fā)送者的傳播目的與遠端線索顯著相關(guān)。

H4遠端線索可以預(yù)測口碑發(fā)送者的傳播目的。

(3)傳播

在傳播過程中，遠端線索被接收者識別并轉(zhuǎn)化為近端線索。在線口碑發(fā)送者希望在線口碑接收者能夠識別遠端線索，進而感知他們的傳播目的，在線口碑接收者則希望能夠識別遠端線索從而找到對自己有用的信息。但在傳播中可能有一些因素干擾，使接收者感知的信息與發(fā)送者想要傳播的重點呈現(xiàn)出不一致。近端線索與遠端線索的相關(guān)性越大，表明發(fā)送者發(fā)送的信息與接收者感知的信息越相似，表明感知效果越好。接收者感知的遠端線索越多，表明在線口碑傳播的過程越有效。而遠端線索與近端線索的相關(guān)程度就是在線口碑傳播模型中的感知效度。因此，本研究提出假設(shè)。

H5在線口碑發(fā)送者的遠端線索與在線口碑接收者的近端線索顯著相關(guān)。

(4)解碼

在線口碑接收者感知近端線索后，將這些線索解碼，并轉(zhuǎn)化為自身的態(tài)度和情緒，解碼就是在線口碑接收者通過識別近端線索推斷在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒。已有研究表明接收者可以通過內(nèi)容線索或情緒詞等近端線索識別發(fā)送者的態(tài)度和情緒[59]。但同樣，因為個體差異和環(huán)境影響，盡管近端線索可能在很大程度上反映了遠端線索的信息，但接收者也可能不能準確地解碼或推斷出信息。但總體來說，本研究認為在線口碑接收者的感知傳播目的應(yīng)與近端線索顯著相關(guān)，而且近端線索可以解釋在線口碑接收者的感知傳播目的，若相關(guān)性越大，說明近端線索被接收者利用的越多，感知越準確。這一關(guān)系就是在線口碑傳播模型中的線索利用率，它也代表了解碼的有效性。因此，本研究提出假設(shè)。

H6在線口碑接收者的感知傳播目的與近端線索顯著相關(guān)。

H7近端線索可以解釋在線口碑接收者的感知傳播目的。

(5)接收者態(tài)度情緒與未來購買意愿

在線口碑接收者通過解碼已有信息，感知到發(fā)送者的傳播目的，形成自身對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒，進而建立自己對產(chǎn)品或服務(wù)的未來購買意愿。特別是當(dāng)接收者對于某一產(chǎn)品或服務(wù)的信息一無所知時，他可能會觀察評論的態(tài)度和情緒,進而采用或者部分采用評論中的情緒。在線評論文本可能因此改變在線口碑接收者對相應(yīng)的產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒，進而影響其未來購買意愿。但也有可能接收者是另一相似產(chǎn)品或服務(wù)的忠誠顧客，這一傳播只影響了其對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒，卻沒有影響其購買意愿或行為。但總的來說，個人對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒應(yīng)該與其未來購買意愿具有顯著相關(guān)性。因此，本研究提出假設(shè)。

H8通過口碑接收者的感知傳播目的可以預(yù)測其對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒。

H9通過口碑接收者對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒可以預(yù)測其未來購買意愿。

(6)功能效度

網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使人們使用文字傳達了大量的關(guān)于自己的信息?？诒l(fā)送者通過適當(dāng)使用語言線索來傳播評價、態(tài)度和情緒，而口碑接收者通過語言線索感知發(fā)送者想要傳播的評價、態(tài)度和情緒，這種感知的準確程度在模型中可由功能效度來體現(xiàn)。因此，本研究提出假設(shè)。

H10口碑發(fā)送者的傳播目的與口碑接收者感知的傳播目的顯著相關(guān)。

由圖2可知，判斷遠端線索和近端線索是一個十分復(fù)雜的過程。為了方便企業(yè)層面的識別和操作，本研究借助自動文本分析方法提出簡化模型，探究自動文本分析方法產(chǎn)生的語言指標能否替代遠端線索和近端線索。簡化模型見圖3，用自動文本分析的語言指標代替遠端線索和近端線索，同時為了增強說服性，下文首先對能否替代進行檢驗，如果能夠替代，簡化模型將不再研究圖2模型中的感知效度。簡化模型還省略了對在線口碑發(fā)送者的傳播目的和口碑接收者感知口碑發(fā)送者的傳播目的的測量，因為目的最終通過態(tài)度和情緒表現(xiàn)出來。

首先對產(chǎn)品或服務(wù)的在線評論進行ATA分析，然后使用ATA生成的語言指標預(yù)測在線口碑接收者的態(tài)度和情緒。為了進一步探索ATA產(chǎn)生的語言指標的性質(zhì)，對語言指標與問卷調(diào)查方法進行相關(guān)性分析，并把語言指標對消費者態(tài)度和情緒的預(yù)測效用與星級評價進行比較。

圖3簡化的在線口碑傳播模型Figure 3Simplified Model of Online Word-of-mouth Propagation

圖3表明了簡化的在線口碑傳播模型中的假設(shè)關(guān)系，假設(shè)闡述如下。

(1)ATA指標與傳播線索之間的關(guān)系

在簡化模型驗證中，最基本的問題是ATA指標是否可以捕獲在線口碑參與者遠端線索和近端線索的本質(zhì)含義，如果可以捕獲，才能用ATA指標替代遠端線索和近端線索。在傳播過程中，由發(fā)送者編碼的遠端線索和由接收者解碼的近端線索都是語言線索。ATA是一種有效識別文本文件中語言線索的工具[60]，個人的內(nèi)部心理過程和情緒的信息可以轉(zhuǎn)化為情緒化的字眼或其他語言特征來傳達[61]。因此，本研究采用ATA從文本識別這些語言線索，識別在線口碑傳播中包含的遠端線索和近端線索。

語言指標有很多種類，已有研究確定了一些重要的語言指標與問卷調(diào)查的情緒和態(tài)度之間的關(guān)系。例如，積極情緒的信息發(fā)送者多使用積極情緒詞、少否定詞、少第一人稱代詞、多其他代詞；負面情緒的信息發(fā)送者多用否定和消極情緒詞，較多使用第一人稱代詞[62]。HANCOCK et al.[63]認為與較高積極情緒相比，較低積極情緒的發(fā)送者用更少的否定詞和感嘆號。與此同時，消費者使用積極和消極情緒詞來傳達他們的情緒和態(tài)度。因此，本研究認為與積極情緒及其子類相關(guān)的語言指標包括積極情緒詞、樂觀等，與積極情緒線索有關(guān)，并與消極情緒詞呈負相關(guān)。與消極情緒相關(guān)的語言指標包括否定詞、第一人稱代詞、消極情緒詞、憤怒等，與在線口碑傳播線索中的消極情緒詞呈正相關(guān)，與積極情緒詞呈負相關(guān)。因此，本研究提出假設(shè)。

H11a積極情緒的語言指標與在線口碑發(fā)送者的遠端線索的積極情緒詞顯著相關(guān)，消極情緒的語言指標與在線口碑發(fā)送者的遠端線索的消極情緒詞顯著相關(guān)。

H11b積極情緒的語言指標與在線口碑接收者的近端線索的積極情緒詞顯著相關(guān)，消極情緒的語言指標與在線口碑接收者的近端線索的消極情緒詞顯著相關(guān)。

(2)編碼和解碼

本研究中，消費者有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒是通過問卷調(diào)查測量的，如星級評價、態(tài)度和情緒。而語言指標同樣能反映消費者的態(tài)度和情緒，如張磊等[64]利用用戶評論語言指標進行人格分析。

BOHANEK et al.[65]認為主觀評價利用參與者記憶里整體的經(jīng)歷體驗，而文本使用的是記憶中具體的信息。由上面的分析可知，這兩種類型的測量捕獲的是不同類型的記憶，因此，可以提供不同的信息。進一步得出結(jié)論，文本分析指標測量的與參與者自己告訴我們的信息是不同的。正如上面所討論的，語言指標反映了消費者的情緒或認知過程。在在線口碑中，消費者通過把評價和情緒信息編碼成語言線索，進而與其他消費者交流。消費者對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒通常是通過問卷調(diào)查來評估。因為ATA可以捕獲參與者在線口碑中包含的信息的態(tài)度和情緒，所以語言指標能夠預(yù)測在線口碑參與者的問卷調(diào)查的態(tài)度和情緒，并顯著相關(guān)。

每個在線評論都包括星級評價和文字評價兩部分，而星級評價已被廣泛用于預(yù)測在線口碑參與者關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒。語言指標是從文本評論生成的客觀指標，也可以用來預(yù)測在線口碑參與者的態(tài)度和情緒。如上所述，語言指標可能捕獲與問卷調(diào)查的整體評估不同方面的信息。因此，本研究認為語言指標比星級評價更能解釋在線口碑參與者的態(tài)度和情緒。因此，本研究提出假設(shè)。

H12積極或消極情緒的語言指標與在線口碑發(fā)送者對產(chǎn)品或服務(wù)的問卷調(diào)查的態(tài)度和情緒顯著相關(guān)。

H13a語言指標可以預(yù)測在線口碑發(fā)送者對產(chǎn)品或服務(wù)的問卷調(diào)查的態(tài)度和情緒。

H13b語言指標比星級評價更能解釋在線口碑發(fā)送者對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒。

H14積極或消極情緒的語言指標與在線口碑接收者對產(chǎn)品或服務(wù)的問卷調(diào)查的態(tài)度和情緒顯著相關(guān)。

H15a語言指標可以預(yù)測在線口碑接收者對產(chǎn)品或服務(wù)的問卷調(diào)查的態(tài)度和情緒。

H15b語言指標比星級評價更能解釋在線口碑接收者對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒。

3研究設(shè)計

3.1變量測量

本研究運用基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)調(diào)查方法獲取數(shù)據(jù)，對模型進行驗證。問卷調(diào)查的對象主要是學(xué)生群體，以學(xué)生群體為研究對象的原因是：①中國網(wǎng)民中學(xué)生占比最高，中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的報告顯示，截至2017年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達7.51億，互聯(lián)網(wǎng)普及率54.3%，其中學(xué)生的比例高達24.8%；②該群體占購物群體的27.7%，其知識程度較高，往往具有較高的信息搜尋行為；③樣本具有普遍性，易于收集數(shù)據(jù)。在區(qū)域的選擇上，本研究不限制被調(diào)查者的地理位置。因為餐館比較貼近日常生活，是人們經(jīng)常交流的話題，團購以及第三方評論網(wǎng)站(如大眾點評網(wǎng))的突起，在線評論對日常生活(包括就餐等)也產(chǎn)生較大影響。因此，本研究以餐館為調(diào)查背景。

根據(jù)相關(guān)研究，本研究模型中的變量定義如下。

①星級評價。星級評價是消費者給予產(chǎn)品或服務(wù)的綜合評分。

②態(tài)度。在線口碑參與者對于餐館的態(tài)度，包括壞-好、不喜歡-喜歡、不實惠-實惠、贊賞-批評4個方面。

③情緒。在線口碑參與者對餐館的情緒分為整體積極情緒和整體消極情緒。

④傳播目的。在線口碑發(fā)送者計劃與其他消費者進行分享并期望口碑接收者可以感知自己關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度和情緒，即目的態(tài)度和目的情緒。

⑤感知目的。在線口碑接收者感知到的口碑發(fā)送者的傳播目的，對其的測量類似于傳播目的，表示接收者認為發(fā)送者在多大程度上將其態(tài)度和情緒傳達給他，即感知態(tài)度和感知情緒。

⑥再購買意愿和未來購買意愿。未來是否會光顧餐館，再購買意愿是針對在線口碑發(fā)送者的測量，未來購買意愿是針對在線口碑接收者的測量。

⑦遠端線索。傳播線索分為語言線索和非語言線索，語言線索又分為內(nèi)容線索和口頭線索。內(nèi)容線索包括食物、服務(wù)、環(huán)境、價格、位置和信譽；口頭線索包括積極情緒詞、消極情緒詞、表達強烈情緒的詞、表達感受不強烈的詞、反映不確定性的詞和間接短語。非語言線索包括表情符號和標點符號等。口碑發(fā)送者需要描述寫在線評論時各傳播線索被使用的程度。

⑧近端線索。與遠端線索一致，同樣包括內(nèi)容線索、口頭線索和非語言線索。在線口碑接收者需要說明閱讀在線評論之后各傳播線索用于在線評論的程度。

⑨LIWC指標。語言指標是通過LIWC從在線評論中生成的，本研究集中在與態(tài)度和情緒效價有關(guān)的語言指標，特別是測量情緒的，主要包括積極情緒和消極情緒兩大類。還有一些與態(tài)度和情緒有關(guān)的，如人稱代詞、標點符號等。所有語言統(tǒng)計指標都表示為單詞占總詞數(shù)的百分比的形式。

各變量的測量見表1。

3.2數(shù)據(jù)收集

本研究的數(shù)據(jù)收集工作分為兩個階段。

第1階段參與者需要完成對餐館的基本調(diào)查。完成之后，參與者需要回憶他們最近一次在當(dāng)?shù)夭宛^的體驗，研究中不指定餐館，主要調(diào)查參與者的就餐體驗，回答一些關(guān)于餐館消費體驗的問題，如總體星級評價、態(tài)度、情緒和未來的購買意愿，并請參與者根據(jù)體驗撰寫一個在線評論，字數(shù)為75字～200字。然后請參與者填寫其余的調(diào)查問題，包括傳播目的和傳播線索能在何種程度上用以傳達他們的態(tài)度和情緒、網(wǎng)上評論的經(jīng)驗以及個人基本信息。

第2階段首先，參與者回答有關(guān)餐館的涉入、對在線評論信任度等問題；然后，假定參與者最近想去一家新餐館就餐，就餐之前閱讀一條第1階段收集到的可用評論。閱讀后，完成其余的調(diào)查部分，包括感知發(fā)送者的態(tài)度和情緒、自身的態(tài)度和情緒、對餐館的未來購買意愿、參與者感知各線索的程度以及個人信息。

2016年12月開始發(fā)放問卷，經(jīng)過1個月的數(shù)據(jù)收集，剔除無效問卷后，共收集到第1階段155份問卷，其中有效問卷134份；第2階段95份問卷，其中有效問卷90份。將第1階段的評論發(fā)送者與第2階段的接收者關(guān)于90條評論的回答合并形成最終的分析數(shù)據(jù)。90條評論文字長度平均值、標準偏差和范圍分別為109字、30字和75字～177字。受訪者描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

4實證檢驗

4.1信度和效度檢驗

用Cronbach′sα系數(shù)測量信度，整個量表的系數(shù)值為0.884，分量表的α值也都大于0.700，具有較高的可信度。對于效度分析，采用KMO樣本測度和Bartlett球體檢驗，KMO值為0.804(大于0.700)，Bartlett球體檢驗的近似卡方統(tǒng)計值的顯著性概率小于0.001，具有檢驗效度。LIWC海量的詞庫保證了語言指標的效度和可靠性。在此基礎(chǔ)上進一步進行因子分析，分析結(jié)果表明，公因子內(nèi)的題項負載大于0.630。在其他公因子上負載小于0.400，具有較好的聚合效度。在區(qū)分效度檢驗方面，本研究用Lisrel進行區(qū)分效度分析，各相應(yīng)變量在限制模型和不限制模型有顯著不同，因此潛在構(gòu)面間區(qū)分效度良好。采用Harman單因素檢驗共同方法偏差，共同方法偏差程度小于50%。采用方差膨脹因子檢驗多重共線性，各VIF值均小于10，表明多重共線性較小。因此，問卷數(shù)據(jù)可以進行進一步分析。

表1變量的測量Table 1Measurement of Variables

表2受訪者描述性統(tǒng)計結(jié)果Table 2Results for Interviewees Descriptive Statistics

此外，為了檢驗傳播線索的可信度，對前期形成的傳播線索進行信度檢驗，以確保傳播線索是可靠的。本研究用組間相關(guān)性測量信度，整體傳播線索的可靠性較高，也有的可靠性相對較低，如位置的可靠性為0.291，信譽的可靠性為0.169，表情符號和語法標記的可靠性趨于0，將可靠性較低的傳播線索從數(shù)據(jù)分析中剔除，最終保留的可靠性較高的傳播線索包括食物、服務(wù)、環(huán)境、價格、積極情緒詞、消極情緒詞、加強短語、削弱短語和間接短語，食物的可靠性為0.832，服務(wù)的可靠性為0.789，環(huán)境的可靠性為0.841，價格的可靠性為0.758，積極情緒詞的可靠性為0.837，消極情緒詞的可靠性為0.663，加強短語的可靠性為0.786，削弱短語的可靠性為0.840，間接短語的可靠性為0.814，可行性系數(shù)均大于0.600。

4.2原模型假設(shè)檢驗結(jié)果

4.2.1傳播和再購買意愿假設(shè)檢驗

表3給出在線口碑發(fā)送者態(tài)度和情緒對其再購買意愿的回歸分析。表3中，R2=0.869，表明在線口碑發(fā)送者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒可以解釋其再購買意愿的0.869的方差，說明在很大程度上在線口碑發(fā)送者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒可以預(yù)測其再購買意愿。從標準系數(shù)看，態(tài)度和積極情緒與再購買意愿呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)分別為1.074和0.203，均在0.001水平上顯著；消極情緒與再購買意愿呈負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.365，在0.001水平上顯著；且消極情緒系數(shù)絕對值比積極情緒的大，說明消極情緒的作用更強烈一些。H1得到驗證。

表3在線口碑發(fā)送者態(tài)度和情緒對其再購買意愿的回歸結(jié)果Table 3Regression Results for Attitudes and Emotions of Online Word-of-mouth Senders to Repurchase Intention

注：***為在0.001水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，下同。

將口碑發(fā)送者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒分別作為自變量，目的態(tài)度、其目的積極情緒和目的消極情緒分別作為因變量進行回歸分析。結(jié)果表明，R2=0.787，態(tài)度和情緒能解釋傳播目的0.787以上的方差，H2得到驗證。

4.2.2傳播過程相關(guān)假設(shè)檢驗

為了驗證編碼過程的相關(guān)假設(shè)，表4分別給出遠端內(nèi)容線索和遠端口頭線索與在線口碑發(fā)送者的傳播目的的3個指標的相關(guān)分析結(jié)果。無論是遠端內(nèi)容線索還是遠端口頭線索，與在線口碑發(fā)送者傳播目的的3個指標之間的相關(guān)系數(shù)都在0.801～0.965之間，均在0.010水平上顯著，說明具有極強的相關(guān)性，H3得到驗證。

表4在線口碑發(fā)送者的傳播目的與遠端線索相關(guān)性分析結(jié)果Table 4Correlation Analysis Results for Propagation Intention and Far-end Clue of Online Word-of-mouth Senders

注：**為在0.010水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，下同。

對遠端線索與在線口碑發(fā)送者傳播目的的3個指標進行回歸分析。結(jié)果表明，遠端線索可以解釋在線口碑發(fā)送者傳播態(tài)度0.946的方差，可以解釋積極情緒0.947的方差，可以解釋消極情緒0.967的方差。H4得到驗證。H3和H4得到驗證說明在線口碑傳播具有生態(tài)效度。

為了驗證傳播過程的相關(guān)假設(shè)，表5和表6給出在線口碑發(fā)送者和接收者在內(nèi)容線索和口頭線索上的相關(guān)性分析結(jié)果。表5中，在線口碑發(fā)送者的遠端內(nèi)容線索與接收者的近端內(nèi)容線索之間均具有顯著相關(guān)性，并且對應(yīng)的內(nèi)容線索之間具有程度為中到強的相關(guān)性，如食物之間的相關(guān)系數(shù)為0.495，服務(wù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.435，環(huán)境之間的相關(guān)系數(shù)為0.474，價格之間的相關(guān)系數(shù)為0.752。由表6可知，在線口碑發(fā)送者的遠端口頭線索與接收者的近端口頭線索之間均具有顯著相關(guān)性，并且對應(yīng)的口頭線索之間具有中度相關(guān)性，如積極情緒詞之間的相關(guān)系數(shù)為0.483，消極情緒詞之間的相關(guān)系數(shù)為0.418，加強詞之間的相關(guān)系數(shù)為0.662，削弱詞之間的相關(guān)系數(shù)為0.572，間接短語之間的相關(guān)系數(shù)為0.516。通過上述分析可知，在線口碑發(fā)送者的遠端線索與接收者的近端線索之間具有顯著相關(guān)性，H5得到驗證，即在線口碑傳播具有感知效度。

表7給出在解碼過程中對近端內(nèi)容線索和近端口頭線索與在線口碑接收者感知的傳播目的的3個指標之間的相關(guān)性分析結(jié)果。近端內(nèi)容線索和近端口頭線索與在線口碑接收者感知的傳播目的的3個指標的相關(guān)性均在0.744～0.942之間，說明有極強或強的相關(guān)性。H6得到驗證。

表5在線口碑發(fā)送者、接收者內(nèi)容線索相關(guān)性分析結(jié)果Table 5Correlation Analysis Results for Content Clues of Online Word-of-mouth Senders and Receiviers

注：*為在0.050水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，下同。

表6在線口碑發(fā)送者、接收者口頭線索相關(guān)性分析結(jié)果Table 6Correlation Analysis Results for Verbal Clues of Online Word-of-mouth Senders and Receivers

表7在線口碑接收者的感知傳播目的與近端線索的相關(guān)性分析結(jié)果Table 7Correlation Analysis Results for Perceived Propagation Intention and Near-end Clues of Online Word-of-mouth Receivers

對近端線索與在線口碑接收者感知的傳播目的的3個指標進行回歸分析。結(jié)果表明，近端線索可以解釋感知的態(tài)度、感知的積極情緒和感知的消極情緒的方差分別為0.940、0.956和0.964。H7得到驗證。H6和H7得到驗證說明在線口碑傳播線索利用率較高。

4.2.3接收者態(tài)度和未來購買意愿假設(shè)檢驗

以感知態(tài)度、感知積極情緒、感知消極情緒作為自變量，以口碑接收者態(tài)度、積極情緒、消極情緒為因變量，進行回歸分析。結(jié)果表明，感知態(tài)度和感知消極情緒均能解釋0.671以上的態(tài)度和情緒，但感知積極情緒對于積極情緒具有較差的解釋性，只能解釋0.281的方差。因此，H8得到部分驗證。對于接收者感知的積極情緒不能有效轉(zhuǎn)化為自身的積極情緒，可能的原因是，消費者對于評論中的積極情緒可能持謹慎態(tài)度，一方面因為“網(wǎng)絡(luò)水軍”(職業(yè)的好評師)等專業(yè)口碑的影響，另一方面由于很多消費者受到商家的積分、好評送禮品、返現(xiàn)金等誘惑，很可能違心地發(fā)布積極口碑。

對在線口碑接收者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒分別與其未來購買意愿進行回歸。由R2可知，在線口碑接收者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒可以解釋其未來購買意愿的0.720的方差，說明在很大程度上在線口碑接收者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒可以預(yù)測其未來購買意愿，且從標準系數(shù)看，態(tài)度和積極情緒與未來購買意愿呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)分別為0.600和0.271，在0.001水平上顯著；消極情緒與未來購買意愿呈負相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.387，在0.001水平上顯著；且消極情緒系數(shù)絕對值比積極情緒的大，說明消極情緒的作用更強烈一些。因此，H9得到驗證。

4.2.4功能效度假設(shè)檢驗

對在線口碑發(fā)送者的傳播目的的3個指標和接收者感知的傳播目的的3個指標進行Pearson相關(guān)分析，結(jié)果見表8。在線口碑發(fā)送者與接收者之間的態(tài)度、積極情緒和消極情緒都有很強的相關(guān)性，絕對值在0.641～0.943之間。因此，H10得到驗證，即在線口碑傳播具有功能效度。

表8在線口碑發(fā)送者傳播目的和接收者感知傳播目的之間的相關(guān)性分析結(jié)果Table 8Correlation Analysis Results for Propagation Intention of Online Word-of-mouth Senders and Perceived Propagation Intention of Receivers

表9語言指標與發(fā)送者和接收者的傳播線索、情緒、態(tài)度和星級評價的相關(guān)性分析結(jié)果Table 9Correlation Analysis Results for Linguistic Index with Propagation Clue, Emotions, Attitudes and Star-class Assessment of Online Word-of-mouth Senders and Receivers

4.3簡化模型假設(shè)檢驗結(jié)果

為了檢驗ATA指標與傳播線索之間的關(guān)系。首先對語言指標、遠端線索和近端線索進行Pearson相關(guān)檢驗，結(jié)果見表9。遠端線索的積極情緒詞與語言指標的積極情緒在0.050水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.642，與語言指標的消極情緒在0.010水平上顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.723。遠端線索的消極情緒詞與語言指標的積極情緒在0.050水平上顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.674；與語言指標的消極情緒在0.010水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.823。可以看出，遠端線索的情緒詞與語言指標的情緒之間都顯著相關(guān)。因此，H11a得到驗證。

由表9可知，近端線索的積極情緒詞與語言指標的積極情緒在0.050水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.612；與語言指標的消極情緒在0.050水平上顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.647。近端線索的消極情緒詞與語言指標的積極情緒在0.050水平上顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.634；與語言指標的消極情緒在0.010水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.818。可以看出，近端線索的情緒詞與語言指標的情緒之間都顯著相關(guān)。因此，H11b得到驗證。

考慮簡化模型的編碼和解碼過程，表9給出語言指標與在線口碑發(fā)送者的態(tài)度、星級評價和情緒的Pearson相關(guān)性檢驗結(jié)果。可以看出，語言指標的積極情緒與口碑發(fā)送者的態(tài)度、星級評價和積極情緒在0.050水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.621、0.577和0.638；與口碑發(fā)送者的消極情緒在0.050水平上顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.656。語言指標的消極情緒與口碑發(fā)送者的態(tài)度和星級評價在0.050水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.668和-0.691；與口碑發(fā)送者的積極情緒和消極情緒在0.010水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.708和0.732。因此，積極或消極情緒的語言指標與在線口碑發(fā)送者的問卷調(diào)查的態(tài)度、星級評價和情緒顯著相關(guān)。因此，H12得到驗證。

表9也給出語言指標與在線口碑接收者的態(tài)度、星級評價和情緒之間的相關(guān)性檢驗。結(jié)果表明，語言指標的積極情緒與口碑接收者態(tài)度、積極情緒、消極情緒在0.050水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.639、0.535、-0.585；與口碑接收者的星級評價在0.010水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.712。語言指標的消極情緒與口碑接收者的態(tài)度、星級評價、積極情緒、消極情緒在0.010水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.698、-0.793、-0.741、0.762。因此，H14得到驗證。

以在線口碑發(fā)送者的問卷調(diào)查的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒分別作為每個回歸的因變量，以語言指標作為自變量，采用逐步多元回歸確認語言指標在預(yù)測在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒上的貢獻。通過回歸分析發(fā)現(xiàn)，語言指標中的否定、積極情緒、消極情緒、悲傷和沮喪、焦慮或恐懼、感嘆號、肯定、第三人稱代詞、第一人稱單數(shù)和復(fù)數(shù)能夠顯著預(yù)測問卷調(diào)查的態(tài)度并解釋其0.852的方差，能顯著預(yù)測在線口碑發(fā)送者的整體積極情緒并解釋其0.923的方差，能顯著預(yù)測在線口碑發(fā)送者的整體消極情緒并解釋其0.924的方差。也就是說，語言指標與在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和總體情緒顯著相關(guān)并解釋問卷調(diào)查的態(tài)度、整體積極情緒、整體消極情緒的85%以上的方差。因此，H13a得到驗證。

以在線口碑發(fā)送者的問卷調(diào)查的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒分別作為每個回歸的因變量，首先將星級評價引入回歸模型，然后再將語言指標引入模型。回歸結(jié)果表明，星級評價是在線口碑發(fā)送者的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒的重要預(yù)測因子，解釋方差分別為0.646、0.647、0.482；引入語言指標后，R2明顯增長，分別為0.918、0.957、0.957，說明語言指標比星級評價能解釋更多的方差。因此，H13b得到驗證。

以在線口碑接收者的問卷調(diào)查的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒分別作為每個回歸的因變量，語言指標作為自變量，對其進行逐步多元回歸。語言指標中的消極情緒、積極情緒、總計第一人稱、樂觀、悲傷和沮喪能夠預(yù)測在線口碑接收者的態(tài)度并解釋其0.669的方差，預(yù)測整體積極情緒并解釋其0.727的方差，預(yù)測整體消極情緒并解釋其0.438的方差。也就是說，語言指標與在線口碑接收者的態(tài)度和情緒顯著相關(guān)。因此，H15a得到驗證。

同樣的，將在線口碑接收者的問卷調(diào)查的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒分別作為每個回歸的因變量。首先將星級評價引入回歸模型，然后再將語言指標引入模型?；貧w結(jié)果表明，星級評價能夠預(yù)測在線口碑接收者的態(tài)度、整體積極情緒和整體消極情緒，解釋的方差分別為0.777、0.544、0.601；引入語言指標后，R2顯著增加，分別為0.869、0.739、0.876，說明語言指標比星級評價能解釋更多的方差。因此，H15b得到驗證。

4.4結(jié)構(gòu)方程模型綜合分析

綜上所述，研究假設(shè)除H8部分得到驗證外，其余假設(shè)均成立。由于在在線口碑傳播過程模型中有部分假設(shè)未成立，因此本研究運用結(jié)構(gòu)方程模型對整體假設(shè)進行綜合路徑分析，以修正在線口碑傳播過程模型，同時將前文得出的語言線索納入結(jié)構(gòu)方程模型中。

如前文所述，問卷數(shù)據(jù)的聚合效度、區(qū)分效度、共同方法偏差、多重共線性等指標良好，利用Lisrel 8.7對模型進行綜合檢驗和修正。由檢驗結(jié)果可知，總體模型擬合部分指標是可以接受的，χ2(268)=1 013.05，NFI=0.901(大于0.900)，NNFI=0.890，CFI=0.903(大于0.900)，RMSEA=0.180。然而，在線口碑發(fā)送者傳播目的與遠端線索、近端線索與接收者感知的傳播目的之間有的路徑不顯著，予以剔除。修訂后的模型擬合指標得到提升，χ2(279)=1 030.37，NFI=0.904(大于0.900)，NNFI=0.900(大于0.900),CFI= 0.906(大于0.900)，RMSEA=0.177。通過修正前和修正后的模型擬合指標的對比可以看出，部分擬合指標不理想可能是因為簡單數(shù)據(jù)化的語言線索難以準確反映復(fù)雜的傳播過程的因果關(guān)系。

修正后的結(jié)構(gòu)方程模型見圖4。

由圖4可知，結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)果與圖2所示的模型表現(xiàn)出較高的一致性。在線口碑參與者主要通過傳播線索進行溝通，如積極情緒詞和消極情緒詞在溝通中具有很重要的作用。總體看來，在線口碑發(fā)送者的態(tài)度和情緒對其未來購買意愿和傳播目的都有較大的影響，其中消極情緒對未來購買意愿有顯著的負向影響，因此要更加關(guān)注消極情緒的產(chǎn)生。在線口碑發(fā)送者將傳播目的通過遠端線索表達出來，目的態(tài)度通常表現(xiàn)為服務(wù)、環(huán)境和積極情緒詞，目的積極情緒則表現(xiàn)在食物、環(huán)境和積極情緒詞3個方面，而目的消極情緒更多地表現(xiàn)為消極情緒詞。在線口碑發(fā)送者和接收者對于傳播線索有著明顯的對應(yīng)性，在線口碑接收者的感知傳播目的(即感知目的、感知積極情緒和感知消極情緒)來自于食物、服務(wù)、環(huán)境、價格、積極情緒詞和消極情緒詞，感知目的多基于食物、服務(wù)、價格和積極情緒詞，而消極情緒詞對感知積極情緒和感知消極情緒都有影響。在線口碑接收者的感知傳播目的可以有效的轉(zhuǎn)化為接收者的態(tài)度和情緒，并進而影響其未來購買意愿。綜上所述，在線口碑傳播總體上是有效的。

5結(jié)論

5.1研究結(jié)果

(1)在線口碑傳播的有效性

運用本研究提出的在線口碑傳播模型檢驗在線口碑發(fā)送者態(tài)度、情緒-購買意愿、傳播目的與在線口碑接收者感知的傳播目的-態(tài)度、情緒、未來購買意愿之間的若干關(guān)系，同時檢驗在線口碑發(fā)送者與接收者之間的關(guān)系，如生態(tài)效度、感知效度、線索利用率和功能效度?；诓宛^背景，通過問卷調(diào)查和統(tǒng)計分析得出在線口碑傳播是有效的。但是接收者感知到的發(fā)送者想要傳播的積極情緒不能有效轉(zhuǎn)化為自身的積極情緒，其原因可能是因為存在刷好評的現(xiàn)象，使口碑接收者對口碑發(fā)送者的積極口碑不信任。

圖4結(jié)構(gòu)方程修正模型Figure 4Modified Model of Structural Equations

(2)在線口碑傳播線索的識別

本研究基于ATA簡化了在線口碑傳播模型。為檢驗該模型，基于以上對于餐館的調(diào)查研究，得出9個可靠的傳播線索，包括食物、服務(wù)、環(huán)境、價格、積極情緒詞、消極情緒詞、加強詞、削弱詞和間接短語。檢驗結(jié)果表明，溝通的態(tài)度和積極情緒的傳播主要通過服務(wù)、環(huán)境、積極情緒詞、消極情緒詞和削弱詞5個線索，負面情緒的傳播主要通過積極情緒詞、消極情緒詞、削弱詞3個線索，語言線索等積極情緒詞和消極情緒詞在在線口碑傳播過程中扮演了重要的角色。然而，兩項非語言線索均不具有可靠性，這意味著非言語線索可能無法可靠地在網(wǎng)上傳播交流。

(3)傳播線索在在線口碑傳播中的作用

本研究探討的在線評論中包含的傳播線索包括內(nèi)容線索、口頭線索和非語言線索，發(fā)現(xiàn)內(nèi)容線索和口頭線索在在線口碑傳播過程中起著非常重要的作用，而非語言線索被證明信度較低。這與已有研究有所不同，可能是文化的差異，中國的在線口碑參與者或許更傾向于用語言線索表達內(nèi)心的態(tài)度和情緒。研究發(fā)現(xiàn)語言指標比星級評價能更好地解釋在線口碑參與者的態(tài)度和情緒。此外，本研究初步證明自動文本分析方法用于研究在線口碑傳播的可能性。

5.2理論意義和實踐意義

(1)本研究區(qū)別于其他研究在線口碑有用性的問題，率先引入透鏡模型研究在線口碑從在線口碑發(fā)送者到口碑接收者的整個傳播過程。為研究在線口碑有效性填補理論空白，為進一步產(chǎn)生和控制口碑傳播過程的相關(guān)研究領(lǐng)域提供新的研究思路。

(2)本研究表明在線口碑傳播具有有效性，企業(yè)及在線口碑發(fā)送者應(yīng)重視在線口碑的作用及其傳播過程，以達到營銷或傳播的目的。

(3)本研究初步確定了在線口碑傳播參與者常用的傳播線索及其作用，企業(yè)和在線口碑發(fā)送者應(yīng)充分利用這些傳播線索，例如，企業(yè)可以提高產(chǎn)品或者服務(wù)質(zhì)量以增加積極情緒詞和積極情緒的產(chǎn)生，減少否定和消極情緒詞的產(chǎn)生，進而增加整體效益。當(dāng)然，口碑接收者也可以通過關(guān)鍵傳播線索的識別來影響自身的選擇。

(4)本研究檢驗了文本比星級評價所具有的優(yōu)勢，因此企業(yè)在關(guān)注星級評價的同時，更要注意文本評論的重要影響。企業(yè)可以建立專門的評論平臺，有目的地引導(dǎo)消費者增加正向傳播的有效性，也可以通過微信、微博等大眾平臺鼓勵消費者傳播有關(guān)內(nèi)容線索和口頭線索的積極信息，以提高受眾的有效正向接收。但本研究也發(fā)現(xiàn)了消費者面對積極評論的謹慎態(tài)度，因此在傳播積極評論的同時應(yīng)當(dāng)提高評論的可靠性，如評論者實名認證、配實物圖、引導(dǎo)評論融入更多的關(guān)鍵傳播線索等。

(5)本研究初步證明了自動文本分析方法可以預(yù)測在線口碑參與者的態(tài)度、積極情緒和消極情緒，企業(yè)應(yīng)充分利用這一工具，分階段、分季度查看在線口碑體現(xiàn)的狀態(tài)，以間接了解本企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量水平。

5.3研究局限

本研究雖然力求構(gòu)建科學(xué)嚴謹?shù)睦碚撃Ｐ秃蛯嵶C分析，但是仍然存在一些局限。

(1)根據(jù)本研究提出的在線口碑傳播模型，在線口碑傳播的有效性會受到多個方面的影響，包括在線口碑發(fā)送者方面的權(quán)威性、可信度等，產(chǎn)品方面的類型、特點和價格等，在線口碑的長度和風(fēng)格等，在線口碑傳播的媒介和口碑展現(xiàn)的網(wǎng)站的頁面設(shè)計、口碑排序等，接收者的主觀需求、專業(yè)程度、在閱讀口碑時的專注力以及時間寬裕程度等個體差異性。由于本研究聚焦于通過識別傳播線索及其作用探討在線口碑接收者在多大程度上能準確感知發(fā)送者傳遞的信息，故暫未對上述因素展開深入研究，此外有些因素的研究與現(xiàn)實情況有一定差異。如受問卷設(shè)計的影響，口碑發(fā)送者在問卷中撰寫的文本口碑會有意地對餐館各方面做評價，并表達自身的看法和態(tài)度，但現(xiàn)實中有的口碑可能偏產(chǎn)品屬性的評價，有的偏推薦，有的則偏情緒表達等，而這些情況下的傳播有效性問題可能會有所不同。對于一些“偏激”的口碑，接收者可能采取有意忽略的方法，僅捕捉對自己有價值的信息。因此，本研究提出的在線口碑傳播模型僅是研究傳播有效性的初始框架，后續(xù)研究可以通過調(diào)整模型，如增加調(diào)節(jié)變量和中介變量等方法，深入探討在線口碑傳播有效性的影響因素。

(2)本研究中所有調(diào)查數(shù)據(jù)收集都是基于餐館，收集的評論數(shù)量相對較少，且樣本僅源于大學(xué)生群體，并不代表全體查看在線口碑的用戶，這些都可能會影響研究結(jié)論的普遍性。因此仍需要收集更大的、更多樣化的樣本，并應(yīng)涉及更多的行業(yè)，以進一步檢驗本研究的結(jié)論。

(3)盡管本研究發(fā)現(xiàn)傳播線索中的位置、信譽、表情符號和語法標記的可靠性低，但表情符號和語法標記已被廣泛認為是互聯(lián)網(wǎng)傳播的重要線索[64]?？赡艿脑虺宋幕町?，也是因本研究收集到的數(shù)據(jù)中包含表情符號和語法標記的樣本數(shù)不夠大，影響了有關(guān)此類非語言線索的研究結(jié)果。HSIEH et al.[75]的研究表明，表情符號和語法標記的使用頻率與評論的效價和信息發(fā)送者與信息接受者的熟悉程度有關(guān)。因此后續(xù)研究可以從此處入手，以確定更完整的傳播線索列表。