電子商務(wù)用戶評(píng)價(jià)信息有效性研究
——基于淘寶服裝類商品

武新麗，李 柔,令狐大智

輕敲幾下鍵盤，點(diǎn)幾下鼠標(biāo)，或者擺弄一下手機(jī)，然后安心在家等“寶貝”送上門來(lái)。在過(guò)去一年中，多少人有過(guò)網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷？答案是6.39 億人次[1]。商務(wù)部數(shù)據(jù)顯示，2018 年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模突破9 萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)25.4%，實(shí)物交易占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比重達(dá)18.4%[2]。我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物正在飛速發(fā)展，但由于網(wǎng)上交易的不確定性和商品信息的不對(duì)稱性，電子商務(wù)欺詐問(wèn)題仍然比較嚴(yán)重。國(guó)家工商行政管理總局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2018 年全國(guó)工商和市場(chǎng)監(jiān)管部門受理網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物投訴168.2 萬(wàn)件，同比增長(zhǎng)126.2%，連續(xù)多年排在服務(wù)類投訴首位。同時(shí)，安全聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示，2016 年網(wǎng)購(gòu)欺詐占網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)欺詐總投訴量的35.23%[4]，投訴占比較高的是虛假?gòu)V告、假冒偽劣、質(zhì)量不合格、經(jīng)營(yíng)者拒不履行合同約定等[3，4]。

網(wǎng)購(gòu)欺詐成為用戶使用電商類應(yīng)用的主要障礙，也成為我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展的瓶頸，影響了電子商務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。因此，消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物活動(dòng)中，除了進(jìn)行傳統(tǒng)的貨比三家之外，也會(huì)查看商家和商品的現(xiàn)有評(píng)價(jià)信息，期望從中了解商品的真實(shí)信息，便于進(jìn)行最終的購(gòu)物決策。因此，商品的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)逐漸成為影響消費(fèi)者進(jìn)行線上購(gòu)買決策的重要因素。中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)研究報(bào)告指出，77.5%的用戶認(rèn)為影響其網(wǎng)購(gòu)決策的主要因素是網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)，消費(fèi)者認(rèn)為用戶生成的內(nèi)容更加可信[5]。如何規(guī)范和充分利用網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)成為電商平臺(tái)和眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。

多年來(lái)，各大電商平臺(tái)通過(guò)引入消費(fèi)者評(píng)論打分機(jī)制建立商家和商品的評(píng)價(jià)體系，希望緩解網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)欺詐現(xiàn)象和減少商家與消費(fèi)者之間的信息不對(duì)稱。如淘寶平臺(tái)針對(duì)商品的“用戶總評(píng)價(jià)”指標(biāo)和針對(duì)商家的三級(jí)動(dòng)態(tài)評(píng)分體系，以及文本評(píng)論系統(tǒng)；京東商城的商品好評(píng)度和三級(jí)店鋪評(píng)分體系。便于消費(fèi)者通過(guò)觀察平臺(tái)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，判斷商家或商品的綜合質(zhì)量以指導(dǎo)購(gòu)物決策。但是，在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中，因評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)和商家多種營(yíng)銷手段應(yīng)用等原因，造成消費(fèi)者對(duì)商家或商品的總評(píng)信息與文本評(píng)價(jià)（留言）存在差異。如購(gòu)買者雖然對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量、發(fā)貨服務(wù)態(tài)度等方面存在不滿，但也會(huì)給予賣家好評(píng)；也有商家通過(guò)“好評(píng)返現(xiàn)”引導(dǎo)購(gòu)買者給予好評(píng)。陳紅玲[6]在針對(duì)景區(qū)評(píng)價(jià)的研究中發(fā)現(xiàn)游客點(diǎn)評(píng)分值與評(píng)價(jià)內(nèi)容存在差異。這些因素造成消費(fèi)者難以通過(guò)評(píng)價(jià)分值直觀地區(qū)分商家或商品的好壞。同時(shí)，海量的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論信息造成消費(fèi)者信息過(guò)載，成為消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)時(shí)的決策負(fù)擔(dān)。而網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)價(jià)摘要系統(tǒng)成為電商平臺(tái)幫助消費(fèi)者篩選評(píng)價(jià)主題的便捷工具。劉景方等通過(guò)對(duì)用戶標(biāo)簽摘要系統(tǒng)的分析指出其在簡(jiǎn)化閱讀評(píng)論任務(wù)的同時(shí)，增加了用戶選擇性偏見的可能[7]。

針對(duì)上述問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從構(gòu)建新的信用評(píng)價(jià)模型及算法、分析評(píng)價(jià)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)和從大數(shù)據(jù)分析的角度對(duì)買家評(píng)價(jià)信息的有效性問(wèn)題進(jìn)行研究。郭亦涵等通過(guò)建立新的信用評(píng)價(jià)模型進(jìn)行商家或商品的有效衡量[8]。樸春慧等在構(gòu)建新模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過(guò)權(quán)衡交易方的信用度和交易次數(shù)等信息，來(lái)衡量被評(píng)對(duì)象的加權(quán)平均分和信用度，以期得到較高的評(píng)價(jià)有效性[9]。施曉菁等利用評(píng)級(jí)和評(píng)論兩種信息合成FRMA 模型，進(jìn)行總體評(píng)價(jià)效用研究[10]。Ann 通過(guò)研究評(píng)論極性和評(píng)論等級(jí)間的關(guān)系，認(rèn)為評(píng)價(jià)內(nèi)容的完整性與評(píng)價(jià)星級(jí)共同影響評(píng)論有效性，而過(guò)度復(fù)雜的評(píng)論將降低評(píng)論的有效性[11]。劉景方等認(rèn)為針對(duì)不同類型的商品，基于標(biāo)簽的摘要系統(tǒng)對(duì)消費(fèi)者的感知有用性和滿意度產(chǎn)生不同的影響[7]。Nathalia 等發(fā)現(xiàn)評(píng)論中負(fù)向評(píng)價(jià)比例顯著正向影響消費(fèi)者對(duì)評(píng)論有效性的判斷，而比例越低則消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)可度越高[12]。朱翊敏和于洪彥通過(guò)劃分產(chǎn)品類型，分析了網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)極性、評(píng)價(jià)類型和產(chǎn)品類型對(duì)評(píng)論有效性的影響[13]。蔡淑琴等對(duì)基于回歸樹和衰減函數(shù)的IMM-RTDF 模型進(jìn)行評(píng)價(jià)有效性研究[14]。馮嬌等通過(guò)建立社會(huì)學(xué)習(xí)模型，認(rèn)為評(píng)論數(shù)量和等級(jí)在不同銷售期對(duì)不同產(chǎn)品的購(gòu)買決策有差異性影響[15]。錢敏等認(rèn)為先評(píng)與追評(píng)的方向、時(shí)間距離對(duì)消費(fèi)者感知評(píng)論可信度有差異化影響[16]。王建軍等[17]認(rèn)為陌生口碑和熟人口碑對(duì)消費(fèi)者感知價(jià)值和購(gòu)買意愿都存在顯著影響。

當(dāng)前，許多學(xué)者從多個(gè)角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)信息有效性問(wèn)題進(jìn)行了研究，取得了豐富的成果。但從消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)決策過(guò)程來(lái)看，其主要是基于產(chǎn)品的總評(píng)價(jià)分值進(jìn)行商品的初選。通過(guò)觀察網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)價(jià)與商品總評(píng)價(jià)分值的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，在商品的評(píng)價(jià)結(jié)論上兩者會(huì)存在一定程度的差異。因此，研究商品的網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)價(jià)內(nèi)容及其與點(diǎn)評(píng)分值間的關(guān)系將具有非常重要的意義，而當(dāng)前對(duì)此研究較少。本文以內(nèi)容提取和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)建立專用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)價(jià)信息，同時(shí)對(duì)比消費(fèi)者對(duì)商品的點(diǎn)評(píng)分值，以揭示兩者間的關(guān)系，進(jìn)而更真實(shí)地獲取消費(fèi)者的評(píng)價(jià)意愿，并為指導(dǎo)消費(fèi)者的商品選購(gòu)，幫助商家和電商平臺(tái)提升服務(wù)質(zhì)量、加強(qiáng)管理提出有價(jià)值的建議。

一、指標(biāo)設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)的設(shè)計(jì)

許多學(xué)者基于消費(fèi)者視角，從商品質(zhì)量、信息質(zhì)量、配送質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量四個(gè)層面對(duì)賣家信用信息進(jìn)行評(píng)價(jià)[8-12]；淘寶、天貓、京東等電商平臺(tái)也主要從這四個(gè)層面收集消費(fèi)者的反饋和評(píng)價(jià)信息，并通過(guò)評(píng)分確定商家或商品的信用，同時(shí)進(jìn)行展示。部分學(xué)者基于上述四個(gè)層面的信息，通過(guò)研究各指標(biāo)的內(nèi)在變化特性和相互關(guān)系，分析消費(fèi)者評(píng)價(jià)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的影響作用[10-17]。當(dāng)前針對(duì)商家及其商品的通用評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究已經(jīng)比較充分，也得到了理論界和產(chǎn)業(yè)界的認(rèn)可。本文主要基于網(wǎng)絡(luò)文本評(píng)價(jià)與點(diǎn)評(píng)分值之間的關(guān)系，研究消費(fèi)者評(píng)價(jià)信息的有效性問(wèn)題。因此，通用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系將借鑒前人的研究成果[8-17]，結(jié)合當(dāng)前實(shí)踐，使用上述四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量。其中，產(chǎn)品質(zhì)量描述消費(fèi)者收貨后對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的體驗(yàn)評(píng)價(jià)，包含產(chǎn)品發(fā)貨是否正確、產(chǎn)品是否為真品、產(chǎn)品是否完好三個(gè)細(xì)節(jié)層面[8-12]。信息質(zhì)量描述消費(fèi)者對(duì)商家宣傳信息的一致性體驗(yàn)評(píng)價(jià)，主要指實(shí)際產(chǎn)品與網(wǎng)上宣傳描述的一致性程度，用產(chǎn)品與描述是否相符來(lái)評(píng)價(jià)[8-12]。配送質(zhì)量描述從商品下單到收到貨物過(guò)程中消費(fèi)者的心理接受度評(píng)價(jià)，考慮到當(dāng)前各商家主要通過(guò)第三方物流配送，因此只評(píng)價(jià)商家的出貨速度，即賣家的發(fā)貨速度[8-12]。服務(wù)質(zhì)量則從商品的售前售后兩個(gè)角度衡量，考慮到電商平臺(tái)的特殊性和買賣雙方溝通集中在銷售前后的短期內(nèi)，售前評(píng)價(jià)主要考慮買賣雙方的溝通便利程度和商家對(duì)消費(fèi)者問(wèn)題解答的滿意度；售后評(píng)價(jià)主要衡量商家的售后服務(wù)態(tài)度，體現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)售后咨詢和商家短期退換貨應(yīng)對(duì)的相關(guān)滿意度[8-12]。具體見圖1。

圖1 通用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[8-12]

考慮到服裝類商品的特殊性，其信息質(zhì)量更多依賴于消費(fèi)者的主觀感受，如色差、模特氣質(zhì)特性、個(gè)人穿著舒適度要求的差異等；同時(shí)文本評(píng)價(jià)中，消費(fèi)者更多地突出描述自己感觸最深的因素，往往對(duì)其他因素忽略不提[18]。因此，本文在通用指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，借鑒文獻(xiàn)13—16 的研究成果，建立針對(duì)服裝類商品的專用評(píng)價(jià)體系，新增指標(biāo)包括：賣家信用等級(jí)、價(jià)格區(qū)間、價(jià)值、尺寸大小、是否再來(lái)和點(diǎn)評(píng)結(jié)論[13-16]。其中，賣家信用等級(jí)和消費(fèi)者的信用水平用當(dāng)前電商平臺(tái)評(píng)價(jià)體系中的信用度表示，如淘寶平臺(tái)的紅星標(biāo)志，每顆紅星代表一個(gè)等級(jí)；基于對(duì)服裝類商品的消費(fèi)者文本評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析，以及服裝類電商品牌的快速興起，本文將“產(chǎn)品是否為真品”與“質(zhì)量與手工”做合一處理；價(jià)格區(qū)間刻畫商品的價(jià)格范圍，根據(jù)選取的數(shù)據(jù)對(duì)象范圍，本文將0—50 元?jiǎng)澐譃? 區(qū)間，50—100 元?jiǎng)潪? 區(qū)間，100—150 元?jiǎng)潪? 區(qū)間，150—200 元?jiǎng)澐譃? 區(qū)間，200 元以上劃為5 區(qū)間；“價(jià)值”表示消費(fèi)者對(duì)商品物有所值的認(rèn)可程度，以網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)中的情感用詞進(jìn)行梳理，“尺寸”用于描述服裝的合身程度；“是否再來(lái)”描述該消費(fèi)者表達(dá)是否再來(lái)購(gòu)買和推薦他人購(gòu)買的意愿，點(diǎn)評(píng)結(jié)論表達(dá)買家對(duì)本次購(gòu)物活動(dòng)的整體性的最終評(píng)價(jià)；選用電商平臺(tái)中該商品的消費(fèi)者總評(píng)價(jià)進(jìn)行刻畫，其中T 表示好評(píng)，M 表示中評(píng)，F(xiàn) 表示差評(píng)。

本文采用正負(fù)極性判定[14-16]，對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的文本信息進(jìn)行數(shù)字化處理，標(biāo)注為0、1、2。其中，1 表示正向評(píng)價(jià)，如質(zhì)量好，與圖片相符，發(fā)貨速度快，賣家態(tài)度好等；2 表示負(fù)向評(píng)價(jià)，如質(zhì)量差，與圖片描述不相符，發(fā)貨慢，賣家態(tài)度惡劣等；0 表示中性評(píng)價(jià)或無(wú)描述，主要指文本評(píng)論中沒(méi)有涉及的指標(biāo)，因?yàn)槲疵枋霰硎鞠M(fèi)者認(rèn)為該項(xiàng)內(nèi)容達(dá)到預(yù)期，未帶來(lái)過(guò)高或過(guò)低的“驚喜”[18]。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

考慮到淘寶網(wǎng)作為我國(guó)最大的C2C 電商平臺(tái)，本文以淘寶網(wǎng)為分析對(duì)象，對(duì)淘寶網(wǎng)上消費(fèi)者（買家）對(duì)商家（賣家）信用評(píng)價(jià)的數(shù)字化統(tǒng)計(jì)進(jìn)行研究。消費(fèi)者原始評(píng)價(jià)信息如圖2 所示。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，獲得評(píng)價(jià)信息383 條，其中差評(píng)125 條、中評(píng)122 條、好評(píng)136 條。在此基礎(chǔ)上，隨機(jī)抽取20%數(shù)據(jù)，作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。

圖2 消費(fèi)者評(píng)價(jià)信息

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

本節(jié)應(yīng)用IBM Modeler14.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，分別建立基于通用和專用指標(biāo)體系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘模型。其中，模型1 對(duì)應(yīng)通用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，模型2 對(duì)應(yīng)專用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為便于描述，本文分別稱之為通用模型和專用模型。

二、實(shí)證分析

（一）綜合對(duì)比和指標(biāo)重要性排序

本節(jié)對(duì)兩模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度進(jìn)行對(duì)比分析，可得通用模型準(zhǔn)確度為83.33%，專用模型準(zhǔn)確度為85.95%。表明基于商品特性的專用指標(biāo)體系優(yōu)于通用指標(biāo)體系，準(zhǔn)確度提高了2.61%。

進(jìn)一步對(duì)具體指標(biāo)在預(yù)測(cè)中的重要性進(jìn)行排序，結(jié)果見圖3。從圖3 結(jié)果可知：對(duì)兩模型而言，質(zhì)量與手工都占據(jù)重要性的首位，說(shuō)明從文本評(píng)價(jià)角度來(lái)看，消費(fèi)者首先關(guān)注的是產(chǎn)品質(zhì)量；隨后兩模型其他的指標(biāo)重要性排序出現(xiàn)差異——通用模型下，按指標(biāo)重要性排序分別是賣家服務(wù)態(tài)度、產(chǎn)品與網(wǎng)上描述是否相符、產(chǎn)品是否完好、賣家發(fā)貨速度、發(fā)貨是否正確、售后服務(wù)；專用模型下，尺寸成為次重要指標(biāo)，其他專用指標(biāo)位于通用模型各指標(biāo)的中間位置。

圖3 指標(biāo)重要性排序圖

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性對(duì)比分析

1. 通用模型與文獻(xiàn)[8]結(jié)論對(duì)比分析

對(duì)比文獻(xiàn)[8]與通用模型的指標(biāo)重要性排序結(jié)果，重要程度最高的都為質(zhì)量，說(shuō)明調(diào)查問(wèn)卷的分析結(jié)論與針對(duì)文本評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論相一致，體現(xiàn)了消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)中首先關(guān)注的是商品質(zhì)量，也說(shuō)明用戶評(píng)價(jià)信息能夠較真實(shí)地反映消費(fèi)者的意愿。

與圖片描述的相符度在通用模型中的影響程度高于文獻(xiàn)[8]。考慮到本文的研究對(duì)象為服裝，作為非完全標(biāo)準(zhǔn)化商品，受消費(fèi)者觀感的影響較大，需要消費(fèi)者更多地感性認(rèn)同。因此，當(dāng)服裝這類商品只能通過(guò)圖片和文字的描述來(lái)判斷時(shí)，買家對(duì)圖片和文字的描述的相符度要求上升。

發(fā)貨速度的要求相較于文獻(xiàn)[8]也有所上升。這是由于在信息技術(shù)引領(lǐng)下，消費(fèi)者從支付開始就可以知道物流各環(huán)節(jié)的時(shí)間信息，而商家從上傳物流單信息到物流公司正式顯示物流節(jié)點(diǎn)信息存在較長(zhǎng)的時(shí)間差；同時(shí)，網(wǎng)購(gòu)支付與收貨間的時(shí)間差也是發(fā)貨速度影響因素之一。從消費(fèi)者心理而言，大都希望能夠在付款后盡快看到實(shí)際物流信息和收到貨物，因此對(duì)發(fā)貨速度的要求上升。而在文獻(xiàn)[8]的問(wèn)卷設(shè)計(jì)中，沒(méi)能很好地處理上述原因造成的消費(fèi)者心理變化因素。因此，基于文本評(píng)論的挖掘，能夠更好地反映消費(fèi)者的真實(shí)購(gòu)物體驗(yàn)。

售后服務(wù)的要求相較于文獻(xiàn)[8]也有所上升，這也是由于消費(fèi)者心理變化所引起。從消費(fèi)者心理學(xué)來(lái)講，大部分消費(fèi)者在未真實(shí)購(gòu)買產(chǎn)品前，缺乏對(duì)產(chǎn)品購(gòu)買和使用的全方位考慮，后期維護(hù)在調(diào)查中常被忽略。而作為消費(fèi)者評(píng)價(jià)信息，都由消費(fèi)者購(gòu)買后填寫，評(píng)價(jià)信息更為完善、全面。因此，基于文本評(píng)論的挖掘，能夠更好地反映消費(fèi)者的真實(shí)購(gòu)物體驗(yàn)。因此，對(duì)文本評(píng)價(jià)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)論更能夠獲得更真實(shí)的消費(fèi)者商品體驗(yàn)數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)效果優(yōu)于傳統(tǒng)的調(diào)查問(wèn)卷。

2. 通用模型和專用模型結(jié)論對(duì)比分析

針對(duì)圖3 分析通用模型和專用模型中各指標(biāo)權(quán)重變化。在專用模型中，質(zhì)量與手工的重要性排第一位，第二位是尺寸，第三位是與描述的相符度。相比于通用模型，尺寸成為影響消費(fèi)者體驗(yàn)的第二因素，描述相符度則成為重要性較低的指標(biāo)，說(shuō)明對(duì)于服裝類商品，消費(fèi)者更關(guān)注其合用性。這與該類商品的自身特性有關(guān)：消費(fèi)者穿衣的寬松、大小習(xí)慣存在明顯差異，而網(wǎng)購(gòu)的服裝不能試穿且標(biāo)準(zhǔn)化的尺碼并不適合于所有類型服裝，影響了消費(fèi)者的使用體驗(yàn)，因此網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者對(duì)其關(guān)注提高。也說(shuō)明，在進(jìn)行服裝類商品的網(wǎng)購(gòu)時(shí)，消費(fèi)者的心理承受力較大，更多關(guān)注是否能用，體現(xiàn)了消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)中?；谏唐返膶?shí)用性進(jìn)行取舍。而價(jià)值、是否再來(lái)、買家信用因素分別排在6 位、7 位、8 位，都用于衡量網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者的個(gè)人價(jià)值感受和對(duì)商品以外因素的期望，說(shuō)明消費(fèi)者在商品的文本評(píng)價(jià)中，更關(guān)注商品本身的使用體驗(yàn)，而對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值和非商品體驗(yàn)則關(guān)注較少。

綜合模型分析結(jié)果，可以得出：網(wǎng)購(gòu)中，影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的指標(biāo)重要性受到商品品類特征的顯著影響。對(duì)于服裝類商品，網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者最為關(guān)注的因素分別為：質(zhì)量和手工、尺寸、與描述相符度、服務(wù)態(tài)度和發(fā)貨速度。因此，服裝類商家應(yīng)該重視這些指標(biāo)，提高相應(yīng)的服務(wù)水平和描述準(zhǔn)確度。同時(shí)，根據(jù)Hawkins 和Convey 的“自我概念”理論[17]，由于購(gòu)買同一商品的消費(fèi)者具有相近似的“自我概念”，其個(gè)人價(jià)值感受和對(duì)商品以外因素的體驗(yàn)具有等價(jià)性。因此，文本評(píng)價(jià)中的價(jià)值和是否再來(lái)指標(biāo)也會(huì)影響消費(fèi)者評(píng)分，商家可在做好基礎(chǔ)指標(biāo)的前提下，提高產(chǎn)品質(zhì)量與消費(fèi)者預(yù)期的相符度，實(shí)施消費(fèi)者忠誠(chéng)計(jì)劃等。

（三）模型檢驗(yàn)分析

利用兩個(gè)模型和測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn)，并結(jié)合原始數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分類匯總，見表1。由表1（a）可知，通用模型對(duì)差評(píng)數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率為98.40%；好評(píng)數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率為54.02%，錯(cuò)誤率達(dá)45.99%；中評(píng)數(shù)據(jù)中91.67% 為差評(píng)，8.33% 為好評(píng)。從表1（b）可知，專用模型對(duì)差評(píng)數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率為98.40%；好評(píng)數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率為72.99%，錯(cuò)誤率達(dá)27.01%；中評(píng)數(shù)據(jù)中92.50% 為差評(píng)，7.50%為好評(píng)。

表1 模型數(shù)據(jù)匯總

對(duì)比表1 結(jié)論并結(jié)合原始數(shù)據(jù)可知：在對(duì)用戶的文本評(píng)價(jià)挖掘分析中，對(duì)于差評(píng)結(jié)論，網(wǎng)購(gòu)用戶綜合打分與其文字評(píng)論的一致性較高；對(duì)于好評(píng)結(jié)論，兩者的一致性較低，有較大比例數(shù)據(jù)判定結(jié)論與實(shí)際總評(píng)結(jié)果相反；對(duì)于中評(píng)結(jié)論，則更傾向于差評(píng)，因此可將其作為差評(píng)看待。

由于文本評(píng)價(jià)是消費(fèi)者根據(jù)自身體驗(yàn)專門撰寫的，結(jié)合前述分析，本文認(rèn)為消費(fèi)者的文本評(píng)價(jià)更能體現(xiàn)其真實(shí)購(gòu)物體驗(yàn)。而電商平臺(tái)的綜合評(píng)分會(huì)受到商家或商品營(yíng)銷手段、消費(fèi)者的同情心理和合用性心理的影響。如淘寶平臺(tái)部分商家采取打出“5 分好評(píng)，返優(yōu)惠券或返現(xiàn)”的營(yíng)銷行為。結(jié)論也說(shuō)明在消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)中，差評(píng)及其評(píng)論的可信度更高，消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)中可能會(huì)更多地關(guān)注差評(píng)。這是商家在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理中需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。

表2 賣家信用評(píng)價(jià)

（四）模型預(yù)測(cè)分析

隨機(jī)抽取的某商家近一周的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，原始評(píng)價(jià)見表2。

表3 模型評(píng)價(jià)對(duì)比數(shù)據(jù)

由表2 可知，商家1 最近一周服飾鞋包的好評(píng)、中評(píng)、差評(píng)比例為2347∶5∶2。根據(jù)前文結(jié)論，中評(píng)和差評(píng)可歸為一類，則好評(píng)、差評(píng)的比例為339∶1；商家2 的相關(guān)比例為105∶1。

利用模型對(duì)商家評(píng)論信息、消費(fèi)者文本評(píng)價(jià)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，結(jié)論見表3。由表3 可知，原始數(shù)據(jù)各指標(biāo)的好評(píng)中出現(xiàn)一定程度的差評(píng)，原因同前節(jié)論述；同樣也可能因?yàn)椴糠志W(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者即便對(duì)商品存在一定程度不滿意，仍勉強(qiáng)給予好評(píng)。因此，這類評(píng)價(jià)在商品總評(píng)中應(yīng)是無(wú)效的。它會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)電商平臺(tái)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的認(rèn)可度，無(wú)法讓消費(fèi)者對(duì)商品的好壞得出一個(gè)比較清晰的結(jié)論，也會(huì)影響消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)體驗(yàn)。

同時(shí)，在經(jīng)過(guò)兩個(gè)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘后的結(jié)論更接近消費(fèi)者的真實(shí)意愿。如好評(píng)T 中出現(xiàn)不滿意“2”的情況遠(yuǎn)少于沒(méi)有進(jìn)行預(yù)測(cè)分析的結(jié)論；通用模型僅在服務(wù)態(tài)度中出現(xiàn)差評(píng)占1.17%，專用模型在尺寸大小中出現(xiàn)差評(píng)占0.9%。因此通過(guò)兩個(gè)模型可以比較正確的判斷商家或商品的信用評(píng)價(jià)，有利于買家對(duì)商品好壞的判斷，提高電商平臺(tái)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的可信度，節(jié)約了消費(fèi)者的隱性成本。

在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上，專用模型優(yōu)于通用模型；專用模型中新引入指標(biāo)的重要程度整體較高，且預(yù)測(cè)T（好評(píng)）中出現(xiàn)F（差評(píng)）的比例減少，再次說(shuō)明專用模型優(yōu)于通用模型。因此專用性的評(píng)價(jià)指標(biāo)更有適于對(duì)評(píng)價(jià)信息的挖掘和利用。同時(shí)，也說(shuō)明在進(jìn)行商品評(píng)價(jià)體系的建立中，要綜合考慮各類商品的自身特點(diǎn)，關(guān)注消費(fèi)者對(duì)該類商品的特殊偏好。

三、結(jié) 論

本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)有效性低的問(wèn)題，基于商品特性分別建立通用和專用消費(fèi)者文本評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。研究結(jié)果表明：（1）針對(duì)商家或商品的點(diǎn)評(píng)分值結(jié)論與消費(fèi)者的文本評(píng)價(jià)結(jié)論存在差異，消費(fèi)者更偏好于在點(diǎn)評(píng)分值上給予更加正面的評(píng)價(jià)，而在文本評(píng)價(jià)中表達(dá)真實(shí)購(gòu)物體驗(yàn)。因此，差評(píng)數(shù)據(jù)能更真實(shí)地反映消費(fèi)者購(gòu)買體驗(yàn)，中評(píng)數(shù)據(jù)意味著消費(fèi)者的真實(shí)評(píng)價(jià)更接近于差評(píng)，好評(píng)數(shù)據(jù)中有一些結(jié)論與事實(shí)相反。（2）基于文本評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論更接近于消費(fèi)者真實(shí)感受，能夠較好地消除評(píng)價(jià)中的非真實(shí)體驗(yàn)因素。（3）消費(fèi)者對(duì)不同品類商品的關(guān)注點(diǎn)存在差異。對(duì)服裝類商品而言，消費(fèi)者更偏好于商品的合用性，實(shí)用是其進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)點(diǎn)評(píng)的立足點(diǎn)。（4）針對(duì)商品品類的專用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系優(yōu)于通用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其能夠更真實(shí)和準(zhǔn)確地獲取消費(fèi)者評(píng)價(jià)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品或商家的有效監(jiān)管。研究結(jié)果也說(shuō)明，在當(dāng)前評(píng)價(jià)指標(biāo)體系下，關(guān)注差評(píng)及其文本評(píng)價(jià)，可能更有助于發(fā)現(xiàn)商家或商品的真實(shí)信息。

因此，對(duì)于電商平臺(tái)而言，應(yīng)針對(duì)消費(fèi)者對(duì)各類商品的特定偏好，建立完善的分類評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；同時(shí)，將基于數(shù)據(jù)挖掘的文本評(píng)價(jià)分析結(jié)論融入現(xiàn)有的評(píng)價(jià)體系，以更準(zhǔn)確地獲取和展現(xiàn)消費(fèi)者評(píng)價(jià)，掌握商品或商家的信用信息，提高評(píng)價(jià)的有效性，提升評(píng)價(jià)體系的可用性和指導(dǎo)作用。

對(duì)于商家而言，應(yīng)在關(guān)注消費(fèi)者點(diǎn)評(píng)分值的同時(shí)，更多地關(guān)注消費(fèi)者文本評(píng)價(jià)的內(nèi)容，尤其是負(fù)面評(píng)價(jià)中的內(nèi)容，更加積極有效地維護(hù)客戶關(guān)系，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)解釋和反饋。同時(shí)，商家應(yīng)針對(duì)自身商品的特性，根據(jù)消費(fèi)者的主要關(guān)注點(diǎn)進(jìn)行商品品質(zhì)改進(jìn)和提升，以更好地適應(yīng)消費(fèi)者需求，減少中評(píng)和差評(píng)，提升消費(fèi)者評(píng)價(jià)的一致性，以獲取更多的銷售機(jī)會(huì)。

同時(shí)，政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以利用基于文本評(píng)價(jià)挖掘所獲取的消費(fèi)者體驗(yàn)和產(chǎn)品質(zhì)量信息，實(shí)施更加主動(dòng)和全面的監(jiān)管。