如何削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)購(gòu)買意愿的負(fù)面影響:口碑分布呈現(xiàn)方式的討論

謝光明 石純來(lái) 施 莉 劉俊岐

(1.成都信息工程大學(xué) 物流學(xué)院, 四川 成都 610225; 2.西安電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 陜西 西安 710119;3.西南交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 四川 成都 610031)

0 引言

意識(shí)到網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)于消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的重要影響[1-2],電商企業(yè)紛紛致力于建設(shè)和完善網(wǎng)絡(luò)口碑平臺(tái),如允許已有評(píng)論者基于自身偏好或品味給予產(chǎn)品多維度評(píng)價(jià);以星級(jí)橫條分布圖、買家印象、好評(píng)-中評(píng)-差評(píng)數(shù)量等方式直觀呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)口碑的整體評(píng)價(jià)概況,以此幫助消費(fèi)者可以一目了然地了解產(chǎn)品的口碑分布,并且在位置上承接產(chǎn)品簡(jiǎn)介,居于任何口碑文本內(nèi)容之上。這使得信息技術(shù)在賦予消費(fèi)者參考他人口碑評(píng)價(jià)便捷性的同時(shí),也極大增加了同一產(chǎn)品或服務(wù)遭遇網(wǎng)絡(luò)口碑離散的可能性[3-5]。網(wǎng)絡(luò)口碑離散(Word-of-Mouth Dispersion)是指已有評(píng)論者有關(guān)單一產(chǎn)品(服務(wù))網(wǎng)絡(luò)口碑評(píng)價(jià)的差異程度[6]。電商企業(yè)堅(jiān)信,網(wǎng)絡(luò)口碑離散向消費(fèi)者傳遞著購(gòu)買決策的風(fēng)險(xiǎn)與消費(fèi)體驗(yàn)的不確定性,因此想方設(shè)法追求絕對(duì)的一致好評(píng),如2018 年 8 月,央視及焦點(diǎn)訪談連續(xù)報(bào)道了電商企業(yè)的“刷好評(píng)”行為,直指電商企業(yè)盲目追求一致好評(píng)所帶來(lái)的產(chǎn)品高額附加成本,甚至催生了如“網(wǎng)絡(luò)水軍”等惡性職業(yè)的出現(xiàn)[2]。然而,現(xiàn)實(shí)環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)口碑離散仍是常態(tài)[3,6-8]。由此實(shí)踐問題所展開的研究旨在為電商企業(yè)提供有關(guān)口碑離散管理的有效干預(yù)措施,強(qiáng)調(diào)口碑離散的積極意義,從而削減口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策可能的負(fù)面影響[3-5,9-10]。

然而現(xiàn)有研究在關(guān)于口碑離散負(fù)面影響的削弱上仍存在有待補(bǔ)充之處:一方面,已有研究多基于產(chǎn)品[3,8-9,11]、已有評(píng)論者[5,10]等視角進(jìn)行有關(guān)口碑離散負(fù)面影響削弱策略的討論,鮮有研究關(guān)注網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制討論;同時(shí),絕大多數(shù)研究中,網(wǎng)絡(luò)口碑分布的呈現(xiàn)方式均為典型的亞馬遜(Amazon.com)式,即星級(jí)橫條分布圖[3-5,8,11-13],忽略了網(wǎng)絡(luò)口碑分布呈現(xiàn)方式在網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱上的可能作用。在我國(guó),不同于亞馬遜式的星級(jí)橫條分布,如京東(Jd.com)采用三維評(píng)級(jí)(好評(píng)-中評(píng)-差評(píng))與買家印象相結(jié)合的方式,淘寶(Taobao.com)使用平均星級(jí)與買家印象相結(jié)合的方式。有研究指出,口碑分布的呈現(xiàn)方式可能會(huì)通過(guò)影響消費(fèi)者有關(guān)口碑離散程度的感知[3],進(jìn)而影響消費(fèi)者有關(guān)口碑離散的信息加工[3,14-15],并最終為消除口碑離散對(duì)購(gòu)買意愿的負(fù)面影響提供有益參考。

另一方面,已有網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因模型的構(gòu)建為削弱口碑離散的負(fù)向影響提供了較為可行的理論邏輯[3]:該模型認(rèn)為消費(fèi)者面對(duì)口碑離散的不同歸因選擇將帶來(lái)不同的購(gòu)買決策結(jié)果,即當(dāng)口碑離散被消費(fèi)者歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因(如自身品位差異等)而非產(chǎn)品原因(如性能不穩(wěn)定等)時(shí),口碑離散將被消費(fèi)者視為彰顯自我表達(dá)[3],表現(xiàn)開放心態(tài)[16],以及了解自我偏好的機(jī)會(huì)時(shí)[17],最終達(dá)到削弱口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿負(fù)面作用的效果,被稱為積極的歸因選擇(Positive attribution)[3]。如果積極的歸因選擇可以削弱甚至消除口碑離散對(duì)購(gòu)買意愿的負(fù)面影響作用,那么,該如何促使消費(fèi)者面對(duì)口碑離散時(shí)更多地做出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇?研究指出,歸因選擇是一種深層次的信息加工[18],如果能激活個(gè)體的分析式系統(tǒng),就能有效提高心力資源的占用程度,從而促使個(gè)體對(duì)信息進(jìn)行深入的歸因加工[19-20],而分析式系統(tǒng)的激活可通過(guò)引發(fā)元認(rèn)知困難降低個(gè)體的直覺自信得以實(shí)現(xiàn)[21-23],信息的不同呈現(xiàn)方式將通過(guò)影響個(gè)體直覺自信并作用于其元認(rèn)知困難[21,24]。

基于此,本文在已有口碑離散歸因模型的基礎(chǔ)上,以元認(rèn)知理論和雙系統(tǒng)理論為背景,從消費(fèi)者購(gòu)買意愿出發(fā),實(shí)證研究以下兩個(gè)問題:第一,分析式系統(tǒng)的激活是否有利于消費(fèi)者對(duì)口碑離散進(jìn)行積極的歸因選擇?第二,口碑分布的呈現(xiàn)方式是否對(duì)上述有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇機(jī)制存在調(diào)節(jié)作用?從物理呈現(xiàn)方式的視角去探索口碑離散這一風(fēng)險(xiǎn)信息的最佳表達(dá)方式,即口碑分布采用何種方式才能讓消費(fèi)者更多依賴分析式系統(tǒng)來(lái)對(duì)口碑離散信息進(jìn)行積極的歸因?

1 文獻(xiàn)回顧、理論基礎(chǔ)和假設(shè)提出

1.1 已有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱討論

網(wǎng)絡(luò)口碑離散為消費(fèi)者衡量口碑評(píng)價(jià)整體分布的共識(shí)程度提供了可能,同時(shí)也向消費(fèi)者傳遞著購(gòu)買決策的感知風(fēng)險(xiǎn)性與消費(fèi)體驗(yàn)的感知不確定性[25-26],因此,消費(fèi)者更偏好口碑低離散(即信息共識(shí)程度高)而非口碑高離散(即信息共識(shí)程度低)[3]。然而,相較于絕對(duì)的一致評(píng)價(jià),網(wǎng)絡(luò)口碑離散才是常態(tài)[3,5,7-8,13]。由此,對(duì)于電商企業(yè)而言,如何削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者及購(gòu)買意愿的負(fù)面影響具有切實(shí)的必要性。

通過(guò)匯總典型的實(shí)證研究結(jié)論可以發(fā)現(xiàn),一方面,部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)品只有被消費(fèi)后,消費(fèi)者才能對(duì)其質(zhì)量等信息做出評(píng)價(jià),產(chǎn)品品牌因素的影響也不可忽略,同時(shí)不同產(chǎn)品將為消費(fèi)者帶來(lái)享樂性或?qū)嵱眯缘男в?因此將研究關(guān)注點(diǎn)主要放在有關(guān)產(chǎn)品特征的討論上。如Herrmann等[9]通過(guò)數(shù)理模型推導(dǎo)討論網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)產(chǎn)品價(jià)格及需求的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)產(chǎn)品為搜索品時(shí),口碑離散造成產(chǎn)品價(jià)格高但需求較低,而當(dāng)產(chǎn)品為體驗(yàn)品時(shí),口碑離散造成產(chǎn)品價(jià)格和產(chǎn)品需求均較低;廖俊云和黃敏學(xué)[27]基于產(chǎn)品質(zhì)量視角,以團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站上的酒店銷量為研究對(duì)象,考察了網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)酒店銷量的影響作用,結(jié)果發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)酒店銷量具有顯著負(fù)向影響,且網(wǎng)絡(luò)口碑離散與高平均星級(jí)和高評(píng)論數(shù)量交互均將強(qiáng)化這種負(fù)向影響;Langana等[8]針對(duì)筆記本電腦和單反相機(jī)兩種產(chǎn)品進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)口碑離散與購(gòu)買意愿間的關(guān)系研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn),產(chǎn)品的享樂屬性對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑離散與購(gòu)買意愿間關(guān)系的存在積極調(diào)節(jié)作用,產(chǎn)品高品牌價(jià)值會(huì)正向強(qiáng)化這種積極作用。另一方面,部分研究從消費(fèi)者出發(fā),針對(duì)消費(fèi)者信息加工差異及已有評(píng)論者意見領(lǐng)袖角色方面進(jìn)行了深入研究,如 He 和Bond[3]通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)消費(fèi)者面對(duì)感知品味具有相似性的產(chǎn)品時(shí),網(wǎng)絡(luò)口碑離散將對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買意愿具有消極影響,但當(dāng)消費(fèi)者面對(duì)感知品味較為不相似的產(chǎn)品時(shí),網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的負(fù)向影響將被削弱,甚至在特定情況(如消費(fèi)者具有好奇心和獨(dú)特性需求時(shí))下對(duì)購(gòu)買意愿具有積極的促進(jìn)作用;Wang等[5]通過(guò)對(duì)比考察了電影、圖書及數(shù)碼產(chǎn)品后發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)產(chǎn)品銷量具有負(fù)向影響,但當(dāng)?shù)谌綄I(yè)評(píng)論也出現(xiàn)離散時(shí),原本網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)產(chǎn)品銷量的負(fù)向影響將得到弱化。

綜上所述,一方面,已有研究多從調(diào)節(jié)變量入手去探討有關(guān)口碑離散負(fù)面影響的削弱途徑,缺乏對(duì)相關(guān)削弱機(jī)制的補(bǔ)充。僅有少部分學(xué)者基于歸因理論構(gòu)建了有關(guān)口碑離散的歸因選擇模型,為了解消費(fèi)者有關(guān)口碑離散的解釋機(jī)理及削弱口碑離散負(fù)面影響提供了可行的分析邏輯[3,28],其認(rèn)為:消費(fèi)者會(huì)對(duì)口碑離散信息進(jìn)行主動(dòng)的歸因加工,不同的歸因選擇將帶來(lái)不同的決策結(jié)果,當(dāng)大多數(shù)其他評(píng)論者與個(gè)體的評(píng)價(jià)表現(xiàn)共識(shí)程度較高時(shí)(口碑低離散),消費(fèi)者傾向于將口碑離散歸因?yàn)閭€(gè)體以外的外部線索,如產(chǎn)品質(zhì)量表現(xiàn)不穩(wěn)定等,被稱為有關(guān)口碑離散的消極歸因(Negative Attribution);反之,當(dāng)這種共識(shí)程度較低時(shí)(口碑高離散),消費(fèi)者傾向于將口碑離散歸因?yàn)閭€(gè)體以內(nèi)的內(nèi)部線索,如已有評(píng)論者自身原因,當(dāng)口碑離散被消費(fèi)者歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因(使用方法錯(cuò)誤;自身品位差異等)時(shí),口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的負(fù)面作用將被削弱,被稱為有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇(Positive Attribution)。鑒于有關(guān)口碑離散歸因選擇模型在削弱口碑離散負(fù)面影響上的重要理論作用,本文將援引已有口碑離散積極歸因選擇結(jié)論,討論有關(guān)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制。

另一方面,已有研究基對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略進(jìn)行了有益嘗試,卻多基于產(chǎn)品[3,8-9,11]和已有評(píng)論者視角[5,10],因此現(xiàn)有研究中,口碑分布呈現(xiàn)方式主要為典型的亞馬遜模式,即以星級(jí)橫條分布圖的方式呈現(xiàn)。然而,不同于亞馬遜模型,我國(guó)主流網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)存在多樣的口碑分布呈現(xiàn)方式,例如天貓商城和大眾點(diǎn)評(píng)采用的是平均星級(jí)與買家印象結(jié)合的方式,京東商城和淘寶網(wǎng)采用的是“好評(píng)-中評(píng)-差評(píng)”三維評(píng)級(jí)與買家印象相結(jié)合的口碑呈現(xiàn)方式。表1匯總了國(guó)內(nèi)主要網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的口碑呈現(xiàn)方式。盡管鮮有研究關(guān)注口碑分布呈現(xiàn)方式在有關(guān)口碑離散負(fù)向影響削弱上的可能影響,但有研究間接指出,口碑分布呈現(xiàn)方式會(huì)影響消費(fèi)者有關(guān)口碑離散高低程度的感知[3,14-15]。因此,在構(gòu)建有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制后,本文將結(jié)合我國(guó)主流網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)口碑分布呈現(xiàn)方式存在差異的事實(shí),從口碑分布的呈現(xiàn)方式入手,進(jìn)一步討論有關(guān)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略。

表1 國(guó)內(nèi)主要網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)口碑分布呈現(xiàn)方式的匯總Table 1Three presentation types of mixed opinions on major online platforms in China

1.2 網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制:分析式系統(tǒng)的影響

如何促使消費(fèi)者在面對(duì)口碑離散時(shí)更多地將這種離散的出現(xiàn)歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因?現(xiàn)有文獻(xiàn)并未給出任何明確的回答,已有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因選擇模型的構(gòu)建前提是,當(dāng)消費(fèi)者遭遇口碑離散時(shí)將通過(guò)認(rèn)知上的歸因加工來(lái)解釋其產(chǎn)生的原因[3]。而有研究表明,口碑有“爭(zhēng)議”才能有“話題”,但當(dāng)且僅當(dāng)這種“爭(zhēng)議”無(wú)法被輕易地解釋時(shí)才成立,即只有當(dāng)消費(fèi)者意識(shí)到需要對(duì)口碑離散的原因進(jìn)行深層次的認(rèn)知加工時(shí),口碑離散的積極意義才可能被發(fā)現(xiàn)[18]。因此,有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇實(shí)質(zhì)是一種消費(fèi)者通過(guò)深層次認(rèn)知加工發(fā)現(xiàn)口碑離散積極意義的過(guò)程,這種個(gè)體關(guān)于信息認(rèn)知加工中的認(rèn)知資源和心力資源耗費(fèi)的討論與雙系統(tǒng)理論的啟發(fā)式和分析式系統(tǒng)的運(yùn)行邏輯相吻合,因此本文引入了雙系統(tǒng)理論(啟發(fā)式vs.分析式)在有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因加工中的討論。

雙系統(tǒng)理論(Dual-process theory)認(rèn)為,個(gè)體一般使用兩種信息處理系統(tǒng)來(lái)對(duì)信息進(jìn)行認(rèn)知加工:建立在直覺基礎(chǔ)上的啟發(fā)式系統(tǒng)(Heuristic system),通常被稱為類型1;基于理性的分析式系統(tǒng)(Analytic system),通常被稱為類型2[29]。根據(jù)雙系統(tǒng)理論的觀點(diǎn),啟發(fā)式系統(tǒng)更多地采用直覺進(jìn)行快速的信息加工,總體上占用較少或者幾乎不占用個(gè)體的心力資源,主要依賴于先驗(yàn)知識(shí)(Prior knowledge)和基于自然聯(lián)想評(píng)估(Natural associative assessments)形成的直覺性判斷,例如相似性匹配(Similarity matching)、記憶流暢性(Memory fluency)、即時(shí)體驗(yàn)(Immediate experience)等,這種快速且無(wú)意識(shí)的信息加工過(guò)程更多依賴于外部線索,在本文即指將口碑離散歸因?yàn)楫a(chǎn)品自身原因(消極的歸因選擇),通常啟發(fā)式系統(tǒng)的激活主要是為了根據(jù)直覺對(duì)事物進(jìn)行快速的評(píng)估與判斷[30]。與之相反,分析式系統(tǒng)更多地依賴?yán)硇运季S對(duì)各種信息進(jìn)行綜合權(quán)衡加工,總體上會(huì)占用較多的心力資源,對(duì)信息的認(rèn)知加工相對(duì)較為緩慢,具有強(qiáng)烈的資源依賴特點(diǎn),此時(shí),決策個(gè)體會(huì)從客觀原因出發(fā),有意識(shí)地對(duì)信息進(jìn)行認(rèn)知加工,并作用于工作記憶(Working memory)帶來(lái)較強(qiáng)的認(rèn)知負(fù)荷(Cognition load),這種緩慢且有意識(shí)的信息加工更多地依賴內(nèi)部線索,在本文即指將口碑離散歸因選擇為已有評(píng)論者原因(積極的歸因選擇)。通常分析式系統(tǒng)的激活主要是為了通過(guò)對(duì)信息進(jìn)行推理和綜合權(quán)衡[21,30]。因此,啟發(fā)式系統(tǒng)又被稱為直覺性系統(tǒng)(Intuitive system),分析式系統(tǒng)又被稱為理性系統(tǒng)(Rational system)[31]。值得說(shuō)明的是,現(xiàn)有研究在雙系統(tǒng)理論類型的討論上存在差異[32],例如,部分學(xué)者專注于雙系統(tǒng)理論中的默認(rèn)干預(yù)(Default-interventionist)成分,強(qiáng)調(diào)個(gè)體在首先激活快速且直覺性的啟發(fā)式系統(tǒng)后,緊接著將伴隨分析式系統(tǒng)的激活,對(duì)信息進(jìn)行深入分析和權(quán)衡,最終修正最初啟發(fā)式系統(tǒng)的決策結(jié)果,因此,決策時(shí)間對(duì)于雙系統(tǒng)理論的討論有著重要作用[20,33]。然而,本文的關(guān)注點(diǎn)是認(rèn)知加工模式的不同所引起的歸因選擇結(jié)果的差異,而并未關(guān)注在這個(gè)過(guò)程中是否分析式系統(tǒng)對(duì)啟發(fā)式系統(tǒng)存在決策結(jié)果上的修正。即,本文認(rèn)為,無(wú)論最終的歸因結(jié)果是分析式系統(tǒng)直接引起的,還是分析式系統(tǒng)對(duì)啟發(fā)式系統(tǒng)進(jìn)行修正后的決策結(jié)果,本文均認(rèn)為是分析式系統(tǒng)被激活后的歸因選擇結(jié)果。

有關(guān)認(rèn)知心理學(xué)的研究表明,個(gè)體為了降低對(duì)信息管理的復(fù)雜程度,通常習(xí)慣性地對(duì)自己所遭遇的事物進(jìn)行分類,這導(dǎo)致個(gè)體更多地采用啟發(fā)式系統(tǒng)對(duì)事物進(jìn)行評(píng)估判斷[34]。消費(fèi)者通過(guò)解讀特定產(chǎn)品的口碑分布信息進(jìn)而推斷自身可能的購(gòu)買決策結(jié)果,口碑離散程度往往預(yù)示著產(chǎn)品按照承諾或預(yù)期的實(shí)現(xiàn)程度[3]。面對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的海量參考信息,消費(fèi)者希望快速完成信息加工,因此,消費(fèi)者更傾向于基于啟發(fā)式系統(tǒng)進(jìn)行口碑離散信息的推斷與決策。然而,通過(guò)引導(dǎo)消費(fèi)者在口碑離散信息處理過(guò)程中投入更多的認(rèn)知資源,將有利于促使消費(fèi)者使用分析式系統(tǒng)對(duì)口碑離散信息作出更為積極地歸因選擇。如果說(shuō)啟發(fā)式系統(tǒng)的激活止步于對(duì)信息的進(jìn)一步加工與探索,那么分析式系統(tǒng)的激活將有利于個(gè)體進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的邏輯推導(dǎo),而相較于歸因?yàn)楫a(chǎn)品原因,歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因需要更為客觀和深入的認(rèn)知加工,據(jù)此提出假設(shè)1如下:

H1較之啟發(fā)式系統(tǒng),分析式系統(tǒng)的激活將更有利于促進(jìn)被試做出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇。

1.3 網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略:口碑分布呈現(xiàn)方式的影響

1.3.1 口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)有關(guān)口碑離散積極歸因選擇的影響

如果分析式系統(tǒng)的激活有利于消費(fèi)者對(duì)口碑離散進(jìn)行積極的歸因選擇,進(jìn)一步本文需要明確,如何正向影響分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系?有關(guān)元認(rèn)知(Metacognition)的研究結(jié)果表明,信息的呈現(xiàn)方式將對(duì)個(gè)體在推理任務(wù)中的推理決策模型帶來(lái)深刻的影響,這為本文提供了可行的分析邏輯。

元認(rèn)知是指反映或控制有關(guān)認(rèn)知活動(dòng)的某一方面的認(rèn)知知識(shí),即對(duì)認(rèn)知事物的認(rèn)知[23,31,35],是關(guān)于個(gè)體心智資源運(yùn)作的任一方面的知識(shí),以及對(duì)這種運(yùn)作的監(jiān)測(cè)、控制及導(dǎo)向過(guò)程[23]。根據(jù)Flavell等[36]人的研究,元認(rèn)知包含內(nèi)容廣泛,主要集中于三大基本元素:元認(rèn)知體驗(yàn)(Metacognitive experiences),元認(rèn)知知識(shí)的調(diào)動(dòng)(Metacognitive knowledge),元認(rèn)知技能的運(yùn)用(Metacognitive skills)。三大基本元素的運(yùn)作關(guān)系是:當(dāng)面對(duì)某一認(rèn)知任務(wù)時(shí),個(gè)體會(huì)對(duì)當(dāng)前任務(wù)的復(fù)雜度、風(fēng)險(xiǎn)性及熟悉度等進(jìn)行有意識(shí)地思考,形成具體的元認(rèn)知體驗(yàn);這樣的元認(rèn)知體驗(yàn)會(huì)調(diào)動(dòng)與之相對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)存于個(gè)體工作記憶中的元認(rèn)知知識(shí),使其與當(dāng)前的認(rèn)知任務(wù)產(chǎn)生聯(lián)系;最后,個(gè)體將根據(jù)該元認(rèn)知知識(shí)的指導(dǎo),運(yùn)用相應(yīng)的元認(rèn)知技能來(lái)完成該認(rèn)知任務(wù)。分析式系統(tǒng)屬于個(gè)體認(rèn)知策略的范疇,其本質(zhì)是一種元認(rèn)知技能。從元認(rèn)知三大元素的運(yùn)作關(guān)系可知,網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中,當(dāng)消費(fèi)者瀏覽特定產(chǎn)品的口碑信息時(shí),調(diào)運(yùn)上述元認(rèn)知技能的關(guān)鍵在于降低個(gè)體在瀏覽信息時(shí)的直覺自信(Reducing overconfidence),直覺自信是指?jìng)€(gè)體對(duì)自己依靠直覺來(lái)對(duì)事物進(jìn)行判斷的自信程度,如果個(gè)體認(rèn)為自己僅依靠直覺或外部線索就能做出正確決策的可能性較小,就會(huì)更多地運(yùn)用分析式系統(tǒng)這一元認(rèn)知技能[22]。進(jìn)一步,要想降低個(gè)體的直覺自信,就需要影響個(gè)體的元認(rèn)知體驗(yàn),利用一定的信息呈現(xiàn)方式便可實(shí)現(xiàn)[37]。

當(dāng)信息的呈現(xiàn)方式較為復(fù)雜或困難時(shí),個(gè)體對(duì)信息的處理會(huì)較為不流暢,進(jìn)而帶來(lái)有關(guān)該認(rèn)知任務(wù)的主觀難易感受,使個(gè)體形成一種元認(rèn)知困難的體驗(yàn)[23,31,38-39]?？偟膩?lái)說(shuō),如果信息加工較為簡(jiǎn)單或流暢,個(gè)體將傾向于使用啟發(fā)式系統(tǒng)(直覺思維)對(duì)信息作出判斷,反之,如果信息加工較為復(fù)雜或不流暢,個(gè)體對(duì)信息加工的直覺自信將被降低,個(gè)體將傾向于使用分析式系統(tǒng)對(duì)信息進(jìn)行認(rèn)知加工[21-23]。綜上所述,可以推測(cè),如果口碑分布的呈現(xiàn)方式令消費(fèi)者感知到口碑離散信息處理的不流暢,消費(fèi)者的直覺自信便會(huì)被降低,從而正向影響分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)口碑離散積極歸因選擇間的關(guān)系。

1.3.2 口碑分布呈現(xiàn)方式與認(rèn)知負(fù)荷

網(wǎng)絡(luò)口碑離散作為社會(huì)信息共識(shí)程度的衡量指標(biāo),傳遞著不確定性風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)[3,5]。同樣的風(fēng)險(xiǎn)信息在不同的表達(dá)框架(損失框架相對(duì)獲益框架)下會(huì)造成個(gè)體在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不同的行為表現(xiàn)[29]。已有文獻(xiàn)在關(guān)于降低個(gè)體決策時(shí)直覺自信的研究中有指明,能引起不同元認(rèn)知體驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)信息呈現(xiàn)方式可以顯著促進(jìn)分析式系統(tǒng)的運(yùn)用[14,40]。同時(shí),有學(xué)者表明,口碑離散的呈現(xiàn)方式將顯著影響消費(fèi)者有關(guān)口碑離散程度的感知[3,14-15]。因此,本文將在已有研究基礎(chǔ)上,嘗試從物理呈現(xiàn)方式的視角去探索口碑離散這一風(fēng)險(xiǎn)信息的最佳表達(dá)方式,即口碑分布采用何種方式才能讓消費(fèi)者更多依賴分析式系統(tǒng)來(lái)對(duì)口碑離散信息進(jìn)行積極的歸因?

本文推測(cè)口碑分布的呈現(xiàn)方式所帶來(lái)的信息不流暢或復(fù)雜性感知將顯著影響雙系統(tǒng)模型中究竟是孰占優(yōu)。但值得注意的是,信息的感知不流暢性或復(fù)雜性與雙系統(tǒng)模型間的關(guān)系還將受到來(lái)自個(gè)體所感知到的認(rèn)知負(fù)荷(Cognitive load)的影響[37]。認(rèn)知負(fù)荷指的是個(gè)體在認(rèn)知任務(wù)中用于信息加工所需的認(rèn)知資源的總和[41]。每一項(xiàng)需要有意識(shí)控制的認(rèn)知任務(wù)都將產(chǎn)生作用于工作記憶的認(rèn)知負(fù)荷。特定任務(wù)中,認(rèn)知負(fù)荷的產(chǎn)生可以被劃分為:由認(rèn)知要素本身帶來(lái)的內(nèi)部認(rèn)知負(fù)荷(Intrinsic cognitive load)和由認(rèn)知任務(wù)的格式或形式帶來(lái)的外部認(rèn)知負(fù)荷(Extraneous cognitive load)[24,41]。因此,當(dāng)需要對(duì)口碑離散信息進(jìn)行認(rèn)知加工時(shí),口碑離散程度所帶來(lái)的認(rèn)知負(fù)荷為內(nèi)部認(rèn)知負(fù)荷,而本文所討論的同一離散程度下不同的口碑分布呈現(xiàn)方式所帶來(lái)的認(rèn)知負(fù)荷則為外部認(rèn)知負(fù)荷,且口碑分布的呈現(xiàn)方式越復(fù)雜,信息處理越不流暢,對(duì)個(gè)體施加的外部認(rèn)知負(fù)荷越大[42]。

相關(guān)研究表明,信息處理的不流暢或復(fù)雜性感知與個(gè)體的認(rèn)知加工表現(xiàn)的關(guān)系為倒 U 型,即由于個(gè)體的工作記憶和心力資源具有稀缺性及有限性,適度的認(rèn)知負(fù)荷可以促使個(gè)體有意識(shí)地主動(dòng)進(jìn)行認(rèn)知加工[15,24],但若認(rèn)知負(fù)荷的總量過(guò)輕或過(guò)重,均會(huì)導(dǎo)致工作記憶無(wú)法正常啟動(dòng)認(rèn)知加工,特別是分析式系統(tǒng)所必需的有意識(shí)加工[22,24]。基于此,本文將首先對(duì)表2中我國(guó)主流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)現(xiàn)行口碑分布呈現(xiàn)方式進(jìn)行信息處理難易程度感知的相對(duì)劃分(簡(jiǎn)單-適度復(fù)雜-非常復(fù)雜),從而深入討論有關(guān)口碑離散積極歸因選擇的促進(jìn)機(jī)制及可行策略。

本文預(yù)測(cè),當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“適度復(fù)雜”時(shí),口碑信息處理的不流暢感知將正向調(diào)節(jié)分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)口碑離散積極歸因選擇間的關(guān)系,但并非所有能引起信息處理不流暢或復(fù)雜性感知的口碑分布呈現(xiàn)方式都具有上述正向調(diào)節(jié)作用,當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式帶來(lái)的認(rèn)知負(fù)荷未達(dá)到加工要求或超出負(fù)荷上限時(shí),不需要占用過(guò)多心力資源的啟發(fā)式系統(tǒng)占優(yōu),從而無(wú)法達(dá)到促進(jìn)分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)口碑離散積極歸因選擇間關(guān)系的作用,據(jù)此提出如下假設(shè),并匯總成如圖1所示概念模型圖。

圖1 概念模型Figure 1Conceptual framework

H2口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)分析式系統(tǒng)的激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用,即當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“適度復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇具有正向影響;當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“簡(jiǎn)單”或“非常復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇的影響不顯。

2 研究方法和研究結(jié)果

如果口碑分布的呈現(xiàn)方式可以通過(guò)給消費(fèi)者帶來(lái)信息處理的不流暢性或復(fù)雜性感知進(jìn)而調(diào)節(jié)分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系,那么需要明確現(xiàn)行三種主要呈現(xiàn)方式中到底哪一種可以正向調(diào)節(jié)。已有研究并沒有給出明確的回答,但神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)中的大量研究已通過(guò)考察消費(fèi)者在搜索和處理網(wǎng)頁(yè)信息時(shí)的視覺注意力表現(xiàn)來(lái)了解營(yíng)銷信息(如圖片、文字等)對(duì)消費(fèi)者注意力的吸引[43-44],這為本文提供了重要的間接啟示。參照神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)采用眼動(dòng)視覺指標(biāo)測(cè)量個(gè)體認(rèn)知加工程度的方法,本文將通過(guò)考察消費(fèi)者面對(duì)口碑分布不同呈現(xiàn)方式時(shí)的視覺注意力情況來(lái)對(duì)前述研究問題進(jìn)行額外的視覺指標(biāo)補(bǔ)充。

既定時(shí)間內(nèi),個(gè)體需利用有限的認(rèn)知資源完成信息的編碼、檢索及處理[41],眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)通過(guò)使用眼動(dòng)追蹤技術(shù)捕捉個(gè)體的眼動(dòng)視線軌跡,監(jiān)測(cè)個(gè)體面對(duì)特定信息時(shí)的視覺運(yùn)動(dòng)和注視方向,以此來(lái)反映個(gè)體對(duì)信息的認(rèn)知加工程度。眼動(dòng)反映了個(gè)體注意力資源的主動(dòng)或被動(dòng)分配情況,眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果分析中注視時(shí)間和注視頻次為最常用的視覺指標(biāo)[43,45]。注視是指為被試眼睛暫時(shí)保持靜止并且視野集中于特定目標(biāo)點(diǎn)時(shí)的短暫時(shí)間[45],注視時(shí)間和注視頻次均屬于注視類指標(biāo),二者均能有效地反應(yīng)被試的認(rèn)知加工負(fù)荷程度:注視時(shí)間(Fixation duration)是指瀏覽信息時(shí),視覺在某一目標(biāo)點(diǎn)持續(xù)的時(shí)間;注視頻次(Number of fixations)是指特定目標(biāo)點(diǎn)被個(gè)體注視的總次數(shù)。眼動(dòng)指標(biāo)反映個(gè)體對(duì)信息的認(rèn)知加工程度[43,45],根據(jù)假設(shè) 1,本文推測(cè),較之系統(tǒng),分析式系統(tǒng)下的被試會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑高離散表現(xiàn)出更長(zhǎng)的注視時(shí)間和更多的注視頻次。進(jìn)一步,由于口碑分布呈現(xiàn)方式所反映的信息處理不流暢性/復(fù)雜程度與個(gè)體的認(rèn)知負(fù)荷為線性關(guān)系[42],而信息處理的不流暢/復(fù)雜所帶來(lái)的認(rèn)知負(fù)荷與個(gè)體認(rèn)知加工表現(xiàn)為倒 U 型關(guān)系[15,24],即適度的認(rèn)知負(fù)荷可以促使個(gè)體有意識(shí)地進(jìn)行認(rèn)知加工,但認(rèn)知負(fù)荷過(guò)低或過(guò)重,都會(huì)導(dǎo)致個(gè)體工作記憶無(wú)法正常啟動(dòng)有意識(shí)的認(rèn)知加工[22,24],據(jù)此,根據(jù)假設(shè) 2,本文推測(cè),較之簡(jiǎn)單和非常復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式,當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“適度復(fù)雜”時(shí),由于對(duì)分析式系統(tǒng)的激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系起到正向調(diào)節(jié)作用,因此會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑高離散表現(xiàn)出更長(zhǎng)的注視時(shí)間和更多的注視。

為了更好地驗(yàn)證假設(shè)1和 2,本文還對(duì)可能的影響因素進(jìn)行了控制:消費(fèi)者熟練度(Skill),消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的不同熟練程度會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)口碑信息的不同認(rèn)知加工[46],因此,參與實(shí)驗(yàn)的被試者需要回答每個(gè)月網(wǎng)購(gòu)頻次的問項(xiàng)(語(yǔ)意量表:1=幾乎不,7=十分頻繁);平均星級(jí)(Average ratings),真實(shí)的網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)中消費(fèi)者會(huì)首先抵觸低平均星級(jí)的產(chǎn)品[47],因此實(shí)驗(yàn)中刺激物的平均星級(jí)均需要高于消費(fèi)者可接受的基礎(chǔ)平均星級(jí)水平,同時(shí)為了保證研究的有效性,實(shí)驗(yàn)中本文還開展了不同平均水平之間的比較;口碑?dāng)?shù)量(Volume),口碑?dāng)?shù)量的多少可能對(duì)消費(fèi)者有關(guān)產(chǎn)品口碑離散的評(píng)估施加社會(huì)影響[4],因此,將口碑?dāng)?shù)量統(tǒng)一為40條[3];被試樣本(Samples),由于網(wǎng)購(gòu)中最活躍的人群主要是30歲以下的年輕用戶,因此本文選擇大學(xué)生樣本作為被試樣本[48],由于考察視覺指標(biāo)的需要,被試應(yīng)視力正?；虺C正視力正常。S標(biāo)準(zhǔn)(S-standard),口碑低離散意味著無(wú)論是產(chǎn)品自身性能表現(xiàn)還是已有評(píng)論者的選擇偏好均較為穩(wěn)定,這時(shí)無(wú)論被試在決策中運(yùn)用啟發(fā)式系統(tǒng)還是分析式系統(tǒng),其決策結(jié)果并沒顯著差異,而有關(guān)雙系統(tǒng)理論的研究認(rèn)為,如果雙系統(tǒng)模型中啟發(fā)式系統(tǒng)和分析式系統(tǒng)的作用方向相同,個(gè)體行為的結(jié)果并不能準(zhǔn)確反映兩個(gè)系統(tǒng)的存在,相反,當(dāng)且僅當(dāng)兩者作用方向有所相反時(shí),不同決策系統(tǒng)對(duì)被試推理過(guò)程的影響作用才能得以體現(xiàn)[31],因此,實(shí)驗(yàn)中,本文僅針對(duì)口碑高離散的情況進(jìn)行不同口碑分布呈現(xiàn)方式的討論。實(shí)驗(yàn)設(shè)備(Equipment),實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2均在某高校電生理實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)室照明、隔音等效果良好,實(shí)驗(yàn)設(shè)備為由加拿大 SR Research 公司開發(fā)的 Eyelink2000 桌面式眼動(dòng)儀,配套設(shè)備中,計(jì)算機(jī)頻率為120hz ,液晶顯示屏為27寸,屏幕分辨率像素設(shè)置為1024,眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)程序在眼動(dòng)儀自帶程序EB(Experiment-Builder)上編制。實(shí)驗(yàn)中,被試瞳孔與液晶顯示器的距離為75 cm,與眼動(dòng)儀的水平距離為55 cm。

2.1 預(yù)實(shí)驗(yàn)

本文討論的核心變量為分析式系統(tǒng)的激活、口碑分布呈現(xiàn)方式、有關(guān)口碑離散積極的歸因選擇,同時(shí),為了達(dá)到實(shí)驗(yàn)研究在內(nèi)部效度上的較高要求,還對(duì)諸多相關(guān)變量進(jìn)行了控制。在核心變量和相關(guān)控制變量中,口碑分布呈現(xiàn)方式、平均星級(jí)、口碑?dāng)?shù)量由于涉及實(shí)驗(yàn)中的刺激材料,需要通過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。其中,口碑?dāng)?shù)量參照已有研究確定為40條[3],而為了進(jìn)行口碑分布呈現(xiàn)方式和平均星級(jí)的前測(cè),本文共招募過(guò)三批次(共計(jì) 101 名)被試參與其中。

階段 1:為了對(duì)口碑呈現(xiàn)方式進(jìn)行復(fù)雜程度劃分,需控制產(chǎn)品類型、價(jià)格、品牌、性別等的可能影響,首先得到有關(guān)口碑分布呈現(xiàn)方式簡(jiǎn)單、適度復(fù)雜及非常復(fù)雜的一般性劃分結(jié)論。因此,虛擬產(chǎn)品類型為一款巧克力[24],并剔除價(jià)格、性別、品牌等因素的影響,類型1 中網(wǎng)絡(luò)口碑高離散可直接通過(guò)計(jì)算數(shù)值星級(jí)評(píng)分的方差獲得(var.＞8.0,高離散)[3],類型 2 和類型 3 中網(wǎng)絡(luò)口碑高離散需由文本云標(biāo)簽“買家印象”來(lái)表現(xiàn):實(shí)驗(yàn)者分別提供 10 個(gè)積極口碑云標(biāo)簽,10個(gè)消極口碑云標(biāo)簽,20 名平均月網(wǎng)購(gòu)次數(shù)大于 3 次的被試(第一批被試)幫助形成了關(guān)于買家印象的高離散(詞性判斷:1=消極評(píng)價(jià),7=積極評(píng)價(jià)[49];選擇排名前 5 的積極口碑和排名前 3 的消極口碑[50]),另外 33 名被試(第二批被試)對(duì)形成的買家印象進(jìn)行離散程度評(píng)估(1=非常一致;7=非常不一致的);進(jìn)一步,通過(guò)張貼招募海報(bào)的方式從某高校中征集了48名大學(xué)生被試(第三批被試),隨機(jī)在電腦屏幕上依次展示三種不同的口碑分布呈現(xiàn)方式,瀏覽完每種呈現(xiàn)方式后,被試均需要回答有關(guān)該呈現(xiàn)方式信息處理復(fù)雜程度的題項(xiàng):“請(qǐng)問您閱讀該產(chǎn)品的口碑分布時(shí)感覺到的難易程度,(1=非常簡(jiǎn)單,7=非常困難)”“請(qǐng)問您閱讀該產(chǎn)品的口碑分布時(shí)您的閱讀速度(1=非常緩慢,7=非常迅速)”。最后,被試需要闡述其日常網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中可接受的最低平均星級(jí)(1-10星)和最低好評(píng)率要求(1-100%)。結(jié)果顯示,量表題項(xiàng)可信度較高(α=0.88),將2個(gè)題項(xiàng)的得分進(jìn)行平均,類型1、2、3分別為簡(jiǎn)單的呈現(xiàn)方式(Sample:M=21.31,SD=0.78)、適度復(fù)雜的呈現(xiàn)方式(Moderately complex:M=39.58,SD=0.89)、非常復(fù)雜的呈現(xiàn)方式(Very complex:M=45.35,SD=1.16)①需說(shuō)明的是:本文對(duì)于“簡(jiǎn)單”“適度復(fù)雜”“非常復(fù)雜”的命名和劃分僅是為了反映被試針對(duì)我國(guó)主流網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)三大口碑分布呈現(xiàn)方式在信息處理難易程度上的認(rèn)知差異,即上述“簡(jiǎn)單”“適度復(fù)雜”“非常復(fù)雜”是一種相對(duì)概念,不是絕對(duì)概念。,最低平均星級(jí)要求為6.1星(SD=1.69)、最低好評(píng)率要求為80%(SD=0.92)。

階段 2:由于后續(xù)實(shí)驗(yàn)二中涉及產(chǎn)品類型的討論,因此需在階段1 關(guān)于口碑分布呈現(xiàn)方式復(fù)雜程度的一般性劃分基礎(chǔ)上,進(jìn)一步形成不同產(chǎn)品類型的“買家印象”:階段 1 完成3 小時(shí)后,第一批被試(N=20)采用與階段 1 相同的方法形成關(guān)于搜索產(chǎn)品(智能手機(jī))的“買家印象”型口碑高離散狀態(tài)和體驗(yàn)產(chǎn)品(電影)的“買家印象”型口碑高離散狀態(tài),最終匯總為如表2所示的買家印象分布情況;第二批被試(N=33)采用與階段 1 相同的方法對(duì)最終形成的買家印象的口碑離散程度進(jìn)行評(píng)估。由此,便形成了實(shí)驗(yàn)二所需的搜索產(chǎn)品(智能手機(jī))口碑呈現(xiàn)方式的簡(jiǎn)單、適度復(fù)雜、非常復(fù)雜的劃分,體驗(yàn)產(chǎn)品(電影)口碑呈現(xiàn)方式的簡(jiǎn)單、適度復(fù)雜、非常復(fù)雜的劃分。

表2 實(shí)驗(yàn)中搜索型產(chǎn)品和體驗(yàn)型產(chǎn)品的買家印象示例Table 2Product attributes and reviewers′ impressions

2.2 實(shí)驗(yàn)1:有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制

實(shí)驗(yàn)1的目的是驗(yàn)證有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制,即分析式系統(tǒng)的激活是否更有利于消費(fèi)者將口碑離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因而非產(chǎn)品原因(假設(shè)1)。實(shí)驗(yàn)通過(guò)向被試提供不同的任務(wù)目標(biāo)來(lái)引導(dǎo)被試在口碑離散的歸因過(guò)程中激活分析式系統(tǒng)模式[31,33]。同時(shí),引入過(guò)程分離程序(Process dissociations procedure,PDP)作為操縱性檢驗(yàn),將被試的信息處理過(guò)程分離出無(wú)意識(shí)的自動(dòng)化成分(Heuristics reasoning, H,啟發(fā)式系統(tǒng))和有意識(shí)的控制成分(Rule-based reasoning, RB,分析式系統(tǒng)),考察分析式系統(tǒng)是否被有效激活。

2.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及流程

實(shí)驗(yàn)1的操作和測(cè)量變量包括:網(wǎng)絡(luò)口碑離散(高)、實(shí)驗(yàn)情境(啟發(fā)式情境相對(duì)分析式情境)、歸因選擇(產(chǎn)品原因相對(duì)已有評(píng)論者原因)、平均星級(jí)(5-7星)。筆者將有關(guān)特定離散水平的歸因選擇作為因變量[3],比較了不同實(shí)驗(yàn)引導(dǎo)下的被試在歸因選擇上的差異[24]。根據(jù)研究模型,本文預(yù)測(cè),相較于啟發(fā)式系統(tǒng)所支配的啟發(fā)性思維,當(dāng)被試處于分析式系統(tǒng)所支配的分析性思維時(shí),被試更傾向于將特定口碑離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因,即作出積極的歸因選擇。通過(guò)張貼被試招募海報(bào),實(shí)驗(yàn)1共召集了來(lái)自某高校的60名學(xué)生被試,他們?cè)诿吭聜€(gè)人可支配收入(92%的被試:1000-3000元)和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物熟悉度(SD=0.78))上差距較小,但在年齡(M=22.39,男生 68%,SD=2.38)上差異較大。

實(shí)驗(yàn)1的具體流程是:

1)在正式實(shí)驗(yàn)前,實(shí)驗(yàn)者了解了被試的視力等身體情況,檢測(cè)被試是否存在色盲,測(cè)試合格的被試需完成基本信息問卷的填寫。

2)在簡(jiǎn)短的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明后,被試依次被引導(dǎo)進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室并熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境,接著,引導(dǎo)被試將下巴放在眼動(dòng)支架上進(jìn)行固定,并調(diào)整坐姿至自己舒適的位置,然后點(diǎn)擊任意鍵啟動(dòng)眼動(dòng)儀。

3)為了確保實(shí)驗(yàn)中被試的視線能處于信息采集的最佳區(qū)域內(nèi),實(shí)驗(yàn)者需在正式實(shí)驗(yàn)開始前對(duì)被試進(jìn)行“九點(diǎn)校準(zhǔn)”以保證眼動(dòng)儀能始終追蹤到被試的眼球軌跡。

4)為了幫助被試快速地熟悉實(shí)驗(yàn)操作,被試需完成2組額外的圖片瀏覽任務(wù)。

5)正式實(shí)驗(yàn)開始后,被試被隨機(jī)分為啟發(fā)式組和分析式組,并各自進(jìn)入對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)情境。跳轉(zhuǎn)屏幕后,被試將瀏覽到相同的口碑分布情況,完成瀏覽后,被試均需要在下一界面回答有關(guān)口碑離散歸因選擇的問項(xiàng)測(cè)量。上述決策情境的瀏覽時(shí)間和跳轉(zhuǎn)均由被試自己決定①實(shí)驗(yàn)1并未對(duì)被試的瀏覽時(shí)間進(jìn)行限制的原因是:第一,真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境中,消費(fèi)者可以自由選擇瀏覽時(shí)間;第二,如前文所述,納入時(shí)間因素的考慮后,可能存在分析式系統(tǒng)對(duì)啟發(fā)式系統(tǒng)的修正情況,但本文僅關(guān)注決策的最終選擇結(jié)果,并不側(cè)重于“修正”過(guò)程的討論,即無(wú)論是分析式系統(tǒng)作用下的決策結(jié)果,還是分析式系統(tǒng)對(duì)啟發(fā)式系統(tǒng)的修正結(jié)果,本文均視為是分析式系統(tǒng)被激活后的決策結(jié)果。下文實(shí)驗(yàn)2相同。;3種決策情境界面的呈現(xiàn)順序?yàn)殡S機(jī)呈現(xiàn);每個(gè)被試均將做出3次歸因選擇;整個(gè)過(guò)程中,眼動(dòng)儀將自動(dòng)記錄被試完成每項(xiàng)任務(wù)時(shí)的眼動(dòng)指標(biāo)及任務(wù)按鍵[43]。

6)完成歸因選擇后,作為操縱性檢驗(yàn),被試需完成過(guò)程分離程序問卷(PDP)的填寫。

7)完成所有步驟后,實(shí)驗(yàn)人員向被試表示感謝并附上勞酬和小禮品,被試離開實(shí)驗(yàn)室。

兩種實(shí)驗(yàn)情境的引導(dǎo);借鑒已有研究做法[37],實(shí)驗(yàn)一通過(guò)不同的任務(wù)情境來(lái)引導(dǎo)被試進(jìn)行系統(tǒng)模式選擇:啟發(fā)式情境中,被試被告知“請(qǐng)想象您正在某網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)進(jìn)行瀏覽,接下來(lái)請(qǐng)閱讀相關(guān)信息后回答問題,答案沒有對(duì)錯(cuò)之分。”

分析式情境中,被試被告知“此次實(shí)驗(yàn)的目的是檢驗(yàn)?zāi)谝揽肯嚓P(guān)信息進(jìn)行決策時(shí)的科學(xué)推理能力,請(qǐng)想象您正在某網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)進(jìn)行瀏覽,接下來(lái)請(qǐng)積極的、認(rèn)真地、理性地閱讀相關(guān)信息,并做出問題回答?！?/p>

口碑分布信息:實(shí)驗(yàn)1是為了驗(yàn)證分析式系統(tǒng)的激活對(duì)積極歸因選擇的促進(jìn)作用,還未涉及不同口碑呈現(xiàn)方式的比較,因此,實(shí)驗(yàn)1中口碑分布形式仍采用典型的亞馬遜模式;同時(shí),如前文所述,考慮到雙系統(tǒng)模型的討論,本文僅對(duì)口碑高離散的情況進(jìn)行討論;為了避免被試面對(duì)單一口碑離散信息時(shí)察覺到實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡目赡?幫助營(yíng)造更貼近現(xiàn)實(shí)的購(gòu)物情境,保證實(shí)驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性,實(shí)驗(yàn)1圍繞前測(cè)中最低平均星級(jí)6.1星,還同時(shí)引入了高(7星)低(5星)平均星級(jí)的討論。最終匯總為如表3所示口碑分布材料。

表3 實(shí)驗(yàn)1中的刺激材料Table 3Stimulus pictures in study 1

2.2.2 變量測(cè)量

網(wǎng)絡(luò)口碑高離散:參照已有研究[3],本文將方差大于8.0的口碑離散視為高離散。

歸因選擇:參照已有研究[53],對(duì)于歸因選擇的測(cè)量,本文使用了語(yǔ)意量表問項(xiàng):“您認(rèn)為造成上述口碑分布的原因是產(chǎn)品自身原因還是已有評(píng)論者原因?”(1=產(chǎn)品原因(如質(zhì)量、性能表現(xiàn)不穩(wěn)定),7=已有評(píng)論者原因(如喜好、口味偏好差異))。分值越高代表被試越傾向于將口碑離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因。

2.2.3 結(jié)果分析及討論

操縱性檢驗(yàn)及結(jié)果.為了驗(yàn)證在情境導(dǎo)入后分析式系統(tǒng)是否有被順利激活,本文對(duì)過(guò)程分離程序中的直覺成分(H)和理性成分(RB)進(jìn)行了分離。被試需回答由基本比率忽略問題(Base-Rates Problem)、聯(lián)合問題(Conjunction Problem)、比率偏差影響問題(Ratio-Bias Effect Problem)組成的過(guò)程分離問卷[39]。問卷被設(shè)計(jì)為“包含版本(Inclusion version)”和“排除版本(Exclusion problems)”,每一組被試均需同時(shí)接受“包含版本”和“排除版本”,以基本利率問題(Base-Rates Problem)為例,現(xiàn)將測(cè)量過(guò)程說(shuō)明如下:包含版本(Inclusion version)要求被試根據(jù)學(xué)生的統(tǒng)計(jì)分布情況進(jìn)行邁克的學(xué)科判斷,如根據(jù)第一種情況下的統(tǒng)計(jì)分布,邁克有 85% 的概率是人文學(xué)生,如果被試無(wú)法通過(guò)統(tǒng)計(jì)概率判斷,就會(huì)根據(jù)關(guān)于邁克的文字描述進(jìn)行猜測(cè),感覺邁克是人文學(xué)生,在這里,根據(jù)統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行判斷是一種有意識(shí)的信息提取,而通過(guò)文字描述進(jìn)行猜測(cè)則主要反映了無(wú)意識(shí)加工。排除版本(Exclusion version)要求被試不要用提供的統(tǒng)計(jì)分布信息進(jìn)行邁克的學(xué)科判斷,如根據(jù)第一種情況下的統(tǒng)計(jì)分布,被試需首先有意識(shí)回憶剛才的統(tǒng)計(jì)分布概率(85%)并將其進(jìn)行刻意排除,即認(rèn)為邁克有 15%的概率是人文學(xué)生,這時(shí)如果被試在排除版本中仍回答邁克有 85%的概率是人文學(xué)生的話,說(shuō)明發(fā)生了回憶加工失敗現(xiàn)象,其相應(yīng)發(fā)生的概率就作為被試在排除版本的成績(jī),主要反映了被試在有意識(shí)加工回憶失敗后的無(wú)意識(shí)加工的影響。兩組被試(啟發(fā)式組相對(duì)分析式組)中,每組被試均需同時(shí)進(jìn)行PDP問卷“包含版本”和“排除版本”的測(cè)量,進(jìn)而每組被試能分別得到“包含版本”下的正確數(shù)的概率和“排除版本”下的錯(cuò)誤數(shù)的概率,最終依據(jù)公式算得每組被試的 RB (理性成分)和 H(直覺成分)。

如表4的結(jié)果所示,包含版本中被試在分析式情境下的正確數(shù)概率(0.74)高于啟發(fā)式情境下的正確數(shù)概率(0.69),但排除版中被試在分析式情境下的錯(cuò)誤數(shù)概率(0.43)顯著低于啟發(fā)式情境下的錯(cuò)誤數(shù)概率(0.64),進(jìn)一步對(duì)理性成分進(jìn)行分離估值,結(jié)果顯示,分析式情境下被試對(duì)信息進(jìn)行處理的理性成分(RB理性情境)顯著高于啟發(fā)式情境下的理性成分(RB直覺情境)(t(58)=5.39,p=0.007＜0.01),因此,操縱性檢驗(yàn)通過(guò),分析式系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)中有被順利激活。

表4 操縱性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4Mean proportion of dominant answers for inclusion problems, nonstatistical answers for exclusion problems,and estimates of H and RB across instruction conditions

歸因選擇結(jié)果。根據(jù)概念模型,在實(shí)驗(yàn)1中本文預(yù)測(cè)分析式系統(tǒng)的激活對(duì)消費(fèi)者關(guān)于口碑高離散的積極歸因選擇具有促進(jìn)作用,即消費(fèi)者更多的將口碑高離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因而非產(chǎn)品原因。以組內(nèi)變量——口碑高離散為自變量,歸因選擇為因變量;以組間變量——雙系統(tǒng)模式為調(diào)節(jié)變量,加入重復(fù)測(cè)量因素——平均星級(jí),本文進(jìn)行了方差分析。結(jié)果顯示:平均星級(jí)的主效應(yīng)成立(F(2, 60)=47.22,p=0.003＜0.01,1-β=0.61),即平均星級(jí)越高越有利于消費(fèi)者對(duì)口碑高離散做出積極的歸因選擇,但是,平均星級(jí)與其他變量不存在交互作用(F＜1,NS);最重要的是,與假設(shè)1的推測(cè)一致,當(dāng)消費(fèi)者面對(duì)口碑高離散信息時(shí),分析式系統(tǒng)的激活有利于促進(jìn)消費(fèi)者做出更加積極的歸因選擇(F(1, 60)=36.19,p=0.005＜0.01,1-β=0.73)。表5羅列了口碑高離散下,不同決策情境下的消費(fèi)者在歸因選擇結(jié)果上述的平均差異:無(wú)論平均星級(jí)如何,分析式情境下,消費(fèi)者將口碑高離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者的傾向均顯著高于啟發(fā)式情境(M分析式情境=4.68 vs.M啟發(fā)式情境=2.77,t(28)=7.15,p=0.008＜0.01,1-β=0.68)。研究結(jié)果支持了假設(shè) 1,即分析式系統(tǒng)的激活較之啟發(fā)式系統(tǒng)會(huì)更有利于促進(jìn)被試做出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇。

表5 不同決策情境下的歸因選擇結(jié)果的平均值Table 5Mean causal attribution choices by decision conditions and WOM average

注視時(shí)間及注視頻次。為了更好的驗(yàn)證假設(shè)1,本文對(duì)每張刺激材料進(jìn)行了注視時(shí)間和注視頻次的統(tǒng)計(jì),并通過(guò)計(jì)算不同實(shí)驗(yàn)情境下(分析式情境相對(duì)啟發(fā)式情境)被試注視時(shí)間和注視頻次的均值對(duì)不同情境下被試的視覺注意力進(jìn)行了更加細(xì)致的分析。以注視時(shí)間和注視頻次為因變量進(jìn)行混合多元方差分析(Mixed MANOVA),結(jié)果表明,來(lái)自決策情境的主效應(yīng)成立(F(1, 60)=20.32,p=0.003＜0.01,1-β=0.70),即決策情境的差異會(huì)顯著影響被試對(duì)口碑離散信息的認(rèn)知加工;來(lái)自平均星級(jí)的主效應(yīng)均成立(F(2, 60)=5.50,p=0.003＜0.01,1-β=0.64);但決策情境與平均星級(jí)間不存在交互關(guān)系(F(1, 60)=1.00,NS)。圖2,圖3分別呈現(xiàn)了不同實(shí)驗(yàn)情境和平均星級(jí)水平下的視覺注意力的平均水平,從圖中可以看出,分析式情境下被試(理性組)對(duì)口碑離散信息的平均注視時(shí)間和平均注視頻次均顯著高于啟發(fā)式情境下的被試(直覺組),這說(shuō)明,當(dāng)被試面對(duì)口碑離散信息時(shí),分析式系統(tǒng)的激活較之啟發(fā)式系統(tǒng)會(huì)引發(fā)被試更長(zhǎng)的注視時(shí)間和更多的注視頻次。

圖2 不同實(shí)驗(yàn)情境、不同星級(jí)水平下注視時(shí)長(zhǎng)均值比較(單位s/秒)Figure 2Fixation durations by decision conditions and WOM average (unit: seconds)

圖3 不同實(shí)驗(yàn)情境、不同星級(jí)水平下注視頻次的均值比較Figure 3Number of fixations by decision conditions and WOM average

需要指出的是,分析式系統(tǒng)的激活會(huì)較之啟發(fā)式表現(xiàn)出更長(zhǎng)的注視時(shí)間和更多的注視頻次,但更長(zhǎng)的注視時(shí)間和更多的注視頻次與最終有關(guān)口碑離散積極歸因選擇之間的關(guān)系有待進(jìn)一步驗(yàn)證。因此,將決策情境(分析式相對(duì)啟發(fā)式)轉(zhuǎn)化為虛擬變量,注視時(shí)間和注視頻次分別為中介變量,被試歸因選擇數(shù)值為因變量,檢驗(yàn)注視時(shí)間和注視頻次的中介作用。回歸結(jié)果顯示,決策情境對(duì)歸因選擇的影響顯著(t(56)=3.49,β=0.36,P=0.004＜0.01),決策情境對(duì)注視時(shí)間的影響顯著(t(57)=7.04,β=0.66,P=0.003＜0.01),將決策情境和注視時(shí)間都放入回歸模型中,注視時(shí)間對(duì)歸因選擇的影響顯著(t(55)=4.81,β=0.48,P=0.003＜0.01),但決策情境對(duì)歸因選擇的影響不再顯著(t(55)=0.72,β=0.08,NS);同樣,決策情境對(duì)注視頻次的影響顯著(t(57)=20.92,β=0.82,P=0.003＜0.01),決策情境對(duì)歸因選擇的影響顯著(t(56)=13.50,β=0.21,P=0.004＜0.01),然而將決策情境和注視頻次都放入回歸模型后,注視頻次對(duì)歸因選擇的影響顯著(t(55)=17.30,β=0.69,P=0.004＜0.01),但決策情境對(duì)歸因選擇的影響不再顯著(t(55)=0.51,β=0.06,NS)。因此,注視時(shí)間和注視頻次的中介作用顯著,說(shuō)明分析式系統(tǒng)激活將帶來(lái)個(gè)體注視時(shí)間的增長(zhǎng)和注視頻次的增加,進(jìn)而最終促使被試做出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇,從視覺指標(biāo)上,進(jìn)一步支持了假設(shè)1。

實(shí)驗(yàn)1的結(jié)果支持了本文有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱機(jī)制的構(gòu)建,即被引導(dǎo)以理性思維處理口碑離散信息的被試在注視時(shí)長(zhǎng)和注視頻次上均顯著高于被引導(dǎo)以直覺思維處理口碑離散信息的被試,研究結(jié)論在不同的平均星級(jí)水平上仍然成立。在實(shí)驗(yàn)1的基礎(chǔ)上,實(shí)驗(yàn)2將從口碑分布呈現(xiàn)方式出發(fā),對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的削弱策略進(jìn)行討論。

2.3 實(shí)驗(yàn)2:有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略

實(shí)驗(yàn)2的目的是驗(yàn)證有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略,為了解決上述問題,實(shí)驗(yàn)2在實(shí)驗(yàn)1的基礎(chǔ)上進(jìn)行了兩方面的拓展:首先,實(shí)驗(yàn)2對(duì)口碑分布呈現(xiàn)方式的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行了直接測(cè)量,根據(jù)研究模型及實(shí)驗(yàn)1的檢驗(yàn)結(jié)果,本文預(yù)測(cè):當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“適度復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的積極歸因選擇有正向影響;但當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“簡(jiǎn)單”或“非常復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的積極歸因選擇的影響不顯著(假設(shè) 2)。其次,實(shí)驗(yàn)2將產(chǎn)品屬性(Product attributes)納入了討論范疇,已有研究發(fā)現(xiàn),與搜索型產(chǎn)品相比,消費(fèi)者對(duì)有關(guān)體驗(yàn)型產(chǎn)品的評(píng)價(jià)、廣告等參考信息時(shí)會(huì)更多地持懷疑態(tài)度[49],這種對(duì)信息的懷疑態(tài)度可能會(huì)一定程度上影響消費(fèi)者有關(guān)口碑離散程度的感知,進(jìn)而造成有關(guān)口碑離散歸因選擇的差異,因此產(chǎn)品類型的納入僅為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及流程

實(shí)驗(yàn)2的操作和測(cè)量變量包括:網(wǎng)絡(luò)口碑高離散、口碑分布呈現(xiàn)方式(簡(jiǎn)單相對(duì)適度復(fù)雜相對(duì)非常復(fù)雜)、歸因選擇(產(chǎn)品原因相對(duì)已有評(píng)論者原因)、產(chǎn)品屬性(搜索型相對(duì)體驗(yàn)型)、平均星級(jí)(5~7星)。通過(guò)張貼被試招募海報(bào),實(shí)驗(yàn)2共召集了來(lái)自某高校的168名學(xué)生被試,他們?cè)谀挲g(M=22.39,男生 57%,SD=0.88),每月個(gè)人可支配收入(84%的被試:1000~3000元;15%的被試:3000及以上)及網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物熟悉度(SD=0.71)上均差異較小。實(shí)驗(yàn)2中需要對(duì)產(chǎn)品的屬性進(jìn)行操縱,而搜索型產(chǎn)品與體驗(yàn)型產(chǎn)品的范疇劃分尚存有爭(zhēng)議之處,因此本文沿用已有研究的做法,將智能手機(jī)作為搜索型產(chǎn)品[49],將電影產(chǎn)品作為體驗(yàn)型產(chǎn)品[52]。

實(shí)驗(yàn)2的具體流程是:

1)在正式實(shí)驗(yàn)前,實(shí)驗(yàn)者了解了被試的視力等身體情況,檢測(cè)被試是否存在色盲,測(cè)試合格的被試需完成基本信息問卷的填寫。

2)在簡(jiǎn)短的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明后,被試依次被引導(dǎo)進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室并熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境,接著,引導(dǎo)被試將下巴放在眼動(dòng)支架上進(jìn)行固定后并調(diào)整坐姿至自己舒適的位置,然后點(diǎn)擊任意鍵啟動(dòng)眼動(dòng)儀。

3)為了確保實(shí)驗(yàn)中被試的視線能處于信息采集的最佳區(qū)域內(nèi),實(shí)驗(yàn)者需在正式實(shí)驗(yàn)開始前對(duì)被試進(jìn)行“九點(diǎn)校準(zhǔn)”以保證眼動(dòng)儀能始終追蹤到被試的眼球軌跡。

4)為了幫助被試快速地熟悉實(shí)驗(yàn)操作,被試需完成2組額外的圖片瀏覽任務(wù)。

5)正式實(shí)驗(yàn)開始后,根據(jù)口碑分布呈現(xiàn)方式的不同,被試被隨機(jī)分為簡(jiǎn)單組(Sample condition)、適度復(fù)雜組(Moderately complex condition)及非常復(fù)雜組(Very complex condition),并各自進(jìn)入對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)界面。跳轉(zhuǎn)屏幕后,各組別的被試將瀏覽到對(duì)應(yīng)口碑分布下的6種決策情境。完成每一張決策情境的瀏覽后,被試均需要在下一界面回答有關(guān)口碑離散歸因選擇的問項(xiàng)測(cè)量。與實(shí)驗(yàn)1相同,上述決策情境的瀏覽時(shí)間和跳轉(zhuǎn)仍由被試自己決定。對(duì)于每組的被試來(lái)說(shuō),6張刺激物界面信息除平均星級(jí)和產(chǎn)品類別存在差異外,其他均相同;6張刺激物界面的呈現(xiàn)順序?yàn)槔》皆O(shè)計(jì)(Greco-Latin square design);每個(gè)被試均將經(jīng)歷6種決策情境。整個(gè)過(guò)程中,眼動(dòng)儀將自動(dòng)記錄被試完成每項(xiàng)任務(wù)時(shí)的眼動(dòng)指標(biāo)及任務(wù)按鍵[43]。

6種決策情境的操縱:6種決策情境共包含了由口碑離散程度(高離散)、產(chǎn)品屬性(搜索型相對(duì)體驗(yàn)型)及平均星級(jí)(5星-6星-7星)組成的6種決策情境。同實(shí)驗(yàn)1相同,高低平均星級(jí)的引入目的是幫助營(yíng)造更貼近現(xiàn)實(shí)的購(gòu)物情境,保證實(shí)驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性,也可以避免了被試面對(duì)單一口碑離散信息察覺到實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡目赡堋?/p>

6)完成歸因選擇后,被試需填寫由口碑分布呈現(xiàn)方式、消費(fèi)者知識(shí)(Consumer knowledge)及認(rèn)知負(fù)荷(Cognitive load)測(cè)量題項(xiàng)組成的操縱性檢驗(yàn)問卷,以及回答用于測(cè)量分析式系統(tǒng)激活的認(rèn)知反射測(cè)試(Cognitive reflection test,CRT)。

7)完成所有步驟后,實(shí)驗(yàn)人員向被試表示感謝并附上勞酬和小禮品,被試離開實(shí)驗(yàn)室。

2.3.2 變量測(cè)量

網(wǎng)絡(luò)口碑高離散:與實(shí)驗(yàn)1相同,實(shí)驗(yàn)2將方差大于8.0的口碑離散視為高離散[3]。

歸因選擇:與實(shí)驗(yàn)1對(duì)于歸因選擇的測(cè)量方法不同,實(shí)驗(yàn)2的測(cè)量為4個(gè)獨(dú)立問項(xiàng):“您認(rèn)為該產(chǎn)品出現(xiàn)上述口碑分布的原因多大程度上是由產(chǎn)品自身造成的,如質(zhì)量問題等(1=幾乎不相關(guān),9=很大程度上是)”“您認(rèn)為該產(chǎn)品出現(xiàn)上述口碑分布的原因多大程度上是由以往買家自身特征造成的,如品味差異等(1=幾乎不相關(guān),9=很大程度上是)”“如果您最終購(gòu)買了該產(chǎn)品并感到不滿意,您將歸咎于已有評(píng)論者的錯(cuò)誤引導(dǎo)(1=非常不同意,9=非常同意)”“如果您最終購(gòu)買了該產(chǎn)品并感到不滿意,您將歸咎于產(chǎn)品質(zhì)量表現(xiàn)問題(1=非常不同意,9=非常同意)”[3]。

2.3.3 結(jié)果分析與討論

操縱性檢驗(yàn)及結(jié)果:

1)口碑分布呈現(xiàn)方式:問卷使用了來(lái)自Pocheptsova等[53]研究中的5級(jí)語(yǔ)意差異問項(xiàng)來(lái)對(duì)口碑分布呈現(xiàn)方式的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),“上述口碑分布信息閱讀的難易程度?(1=非常容易,5=非常困難)”。結(jié)果顯示,口碑呈現(xiàn)方式閱讀的難易程度由低到高依次為:簡(jiǎn)單組,適度復(fù)雜組,非常復(fù)雜組(M非常復(fù)雜組=3.43,M適度復(fù)雜組=3.04,M簡(jiǎn)單組=1.24,t(167)=2.45,p=0.002＜0.05,1-β=0.80),口碑分布呈現(xiàn)方式的操縱有效。

2)消費(fèi)者知識(shí):消費(fèi)者知識(shí)或多或少會(huì)影響消費(fèi)者的信息選擇及信息處理,其由消費(fèi)者主觀知識(shí)(Subjective knowledge:消費(fèi)者認(rèn)為自己了解什么)、消費(fèi)者客觀知識(shí)(Objective knowledge:消費(fèi)者實(shí)際了解什么)及先前經(jīng)驗(yàn)(Prior experience:如已有購(gòu)買經(jīng)歷等)組成。為控制消費(fèi)者知識(shí)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可能影響,問卷考察了各組別間消費(fèi)者知識(shí)的差異性:對(duì)于消費(fèi)者主觀知識(shí)的測(cè)量,本文改編自 Flynn等[54]關(guān)于消費(fèi)者主觀知識(shí)的測(cè)量題項(xiàng),由5個(gè)題項(xiàng)組成,如“在我的朋友圈中,我對(duì)電影產(chǎn)品的了解算得上是‘專家’之一(1=非常符合,6=非常不符合)”;對(duì)于消費(fèi)者客觀知識(shí)和先前經(jīng)驗(yàn)的測(cè)量,參照已有研究的做法[52],由一個(gè)6級(jí)得分制的語(yǔ)意差異問項(xiàng)測(cè)量 “請(qǐng)問您對(duì)該產(chǎn)品的熟悉程度(1=不了解,6=十分了解)”。結(jié)果顯示,有關(guān)消費(fèi)者知識(shí)的測(cè)量題項(xiàng),總方差解釋量達(dá)71.18%,量表的信度系數(shù)達(dá)0.81,表明對(duì)于消費(fèi)者知識(shí)的測(cè)量結(jié)果是可接受的;各組別間消費(fèi)者知識(shí)無(wú)顯著差異(M簡(jiǎn)單組=2.09,M適度復(fù)雜組=1.89,M非常復(fù)雜組=2.01,F(2, 165)=1.80,p=0.07＞0.05),這說(shuō)明消費(fèi)者知識(shí)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果并沒有干擾。

3)認(rèn)知負(fù)荷:對(duì)于認(rèn)知負(fù)荷的測(cè)量,本文參考已有研究[37],針對(duì)被試心理負(fù)荷程度和刺激材料加工難度兩個(gè)維度,共計(jì)兩個(gè)問項(xiàng),對(duì)本文的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測(cè)量,“閱讀上述口碑分布信息,我的智力投入?(1=非常少的智力投入;9=非常高的智力投入)”,“閱讀上述口碑分布信息,我感覺的任務(wù)難度?(1=非常簡(jiǎn)單)”。結(jié)果顯示,三種口碑分布呈現(xiàn)方式中認(rèn)知負(fù)荷從高到低依次為:M非常復(fù)雜組=1.81,M適度復(fù)雜組=1.53,M簡(jiǎn)單組=0.84 (t(167)=1.80,p=0.003＜0.01,1-β=0.72)。

4)認(rèn)知反射測(cè)試(CRT):實(shí)驗(yàn)二通過(guò)認(rèn)知反射測(cè)試(CRT)來(lái)測(cè)量自變量分析式系統(tǒng)的激活程度,認(rèn)知反射測(cè)量的是個(gè)體抵抗直覺反應(yīng)傾向并基于理性推理產(chǎn)生客觀性答案的能力[55],常被用于判斷雙系統(tǒng)決策中分析式系統(tǒng)的激活[37]。因此,在實(shí)驗(yàn)2中每個(gè)被試均需回答有關(guān)認(rèn)知反射測(cè)試的三個(gè)題項(xiàng)(如:“購(gòu)買球拍和球總共花費(fèi)了1.1英鎊。球拍比球貴 1 英鎊,請(qǐng)問球的價(jià)格是多少?(1 英鎊=100 便士)正確答案=5便士 直覺性回答=10便士”,詳見附錄C),單個(gè)題項(xiàng)回答正確記為分?jǐn)?shù) 1 ,回答錯(cuò)誤(直覺性回答)記為分?jǐn)?shù) 0 ,得到每個(gè)被試的 CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù),進(jìn)一步以此計(jì)算簡(jiǎn)單組、適度復(fù)雜組、非常復(fù)雜組在 CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)上的均值,據(jù)此通過(guò)認(rèn)知反射測(cè)試的分?jǐn)?shù)檢驗(yàn)分析式系統(tǒng)的激活。CRT結(jié)果表明,適度復(fù)雜情境下的被試組別在 CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)的正確率上顯著高于簡(jiǎn)單情境下的被試組別和非常復(fù)雜情境下的被試組別(M適度復(fù)雜組=2.69,M非常復(fù)雜組=1.84,M簡(jiǎn)單組=1.52,t(167)=9.63,p=0.005＜0.01,1-β=0.68)。

歸因選擇結(jié)果:

實(shí)驗(yàn)2中,通過(guò)對(duì)4個(gè)問項(xiàng)的差異程度進(jìn)行計(jì)算,本文創(chuàng)造了一個(gè)相對(duì)的歸因分值,分值越大表示越積極的歸因選擇(歸因?yàn)橐延性u(píng)論者)。為了檢驗(yàn)口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)分析式系統(tǒng)的激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系是否存在調(diào)節(jié)作用,依據(jù)假設(shè) 2,本文將口碑分布呈現(xiàn)方式作為調(diào)節(jié)變量,CRT 測(cè)試正確率作為分析式系統(tǒng)激活的測(cè)量,被試歸因選擇數(shù)值作為因變量,并對(duì)其中連續(xù)變量進(jìn)行中心標(biāo)準(zhǔn)化操作后,構(gòu)造了CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式的乘積項(xiàng),以此檢驗(yàn)口碑分布呈現(xiàn)方式的調(diào)節(jié)作用。

1) 本文首先考察了“適度復(fù)雜”與“簡(jiǎn)單”口碑分布呈現(xiàn)方式下的對(duì)比情況:引入虛擬變量代表口碑分布呈現(xiàn)方式的差異,分層回歸模型(Hierarchical regressions)的結(jié)果顯示,當(dāng)模型中未納入乘積項(xiàng)時(shí),CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)對(duì)被試歸因選擇具有積極促進(jìn)作用(t(165)=5.39,β=0.41,P=0.003＜0.01)即CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)正確率越高的組別越傾向于做出有關(guān)口碑離散積極的歸因選擇,同時(shí),口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)被試歸因選擇具有顯著正向影響(t(165)=8.12,β=0.34,P=0.003＜0.01),這說(shuō)明當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí),將有利于被試做出有關(guān)口碑離散積極的歸因選擇。然而,當(dāng)模型納入乘積項(xiàng)后,CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)對(duì)被試歸因選擇的影響變得不再顯著(t(165)=2.77,β=0.09,NS),口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)被試歸因選擇仍具有顯著正向影響(t(165)=5.92,β=0.60,P=0.005＜0.01),但CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式的乘積項(xiàng)對(duì)被試歸因選擇卻為顯著正向影響(t(165)=9.01,β=0.69,P=0.003＜0.01),這說(shuō)明當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇具有正向影響,但當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“簡(jiǎn)單”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇的影響不顯著。

2) 本文其次還考察了“適度復(fù)雜”與“非常復(fù)雜”口碑分布呈現(xiàn)方式下的對(duì)比情況:引入虛擬變量代表口碑分布呈現(xiàn)方式的差異,分層回歸模型(Hierarchical regressions)的結(jié)果顯示,當(dāng)模型中未納入乘積項(xiàng)時(shí),CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)對(duì)被試歸因選擇具有積極促進(jìn)作用(t(165)=4.91,β=0.70,P=0.004＜0.01)即CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)正確率越高的組別越傾向于做出有關(guān)口碑離散積極的歸因選擇,同時(shí),口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)被試歸因選擇具有顯著正向影響(t(165)=6.88,β=0.49,P=0.003＜0.01),這說(shuō)明當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí),將有利于被試做出有關(guān)口碑離散積極的歸因選擇。然而,當(dāng)模型納入乘積項(xiàng)后,CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)對(duì)被試歸因選擇的影響變得不再顯著(t(165)=1.62,β=0.06,NS),口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)被試歸因選擇仍具有顯著正向影響(t(165)=7.50,β=0.56,P=0.003＜0.01),但CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式的乘積項(xiàng)對(duì)被試歸因選擇卻為顯著正向影響(t(165)=8.72,β=0.72,P=0.004＜0.01),這說(shuō)明當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇具有正向影響,但當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“非常復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇的影響不顯著。

3)同時(shí)口碑分布呈現(xiàn)方式與平均星級(jí)、產(chǎn)品屬性之間并不存在明顯的交互作用,這意味著即使考慮了平均星級(jí)的水平差異以及產(chǎn)品屬性的可能差異后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果仍具有穩(wěn)健性。盡管不作為本文的主要關(guān)注點(diǎn),但平均星級(jí)對(duì)歸因選擇的主效應(yīng)成立(F(2, 165)=22.85,p=0.004＜0.01,1-β=0.77),產(chǎn)品屬性對(duì)歸因選擇的主效應(yīng)成立(F(1,165)=175.31,p=0.003＜0.01,1-β=0.70),并且平均星級(jí)與產(chǎn)品屬性對(duì)被試歸因選擇的交互作用顯著(F(1,165)=8.56,p=0.004＜0.01,1-β=0.64),這說(shuō)明,盡管被試普遍偏好于在高平均星級(jí)水平下對(duì)口碑高離散做出更加積極的歸因選擇,但是無(wú)論平均星級(jí)水平如何,被試對(duì)體驗(yàn)型產(chǎn)品的積極歸因選擇傾向始終高于對(duì)搜索型產(chǎn)品的積極歸因傾向。綜上所述,研究結(jié)論支持了假設(shè) 2。

注視時(shí)間及注視頻次:

為了從眼動(dòng)視覺生理指標(biāo)上驗(yàn)證假設(shè)2,與實(shí)驗(yàn)1相同,本文對(duì)每張刺激材料進(jìn)行了注視時(shí)間和注視頻次的統(tǒng)計(jì),并通過(guò)計(jì)算不同組別情境(簡(jiǎn)單組相對(duì)適度復(fù)雜相對(duì)非常復(fù)雜)被試注視時(shí)間和注視頻次的均值對(duì)不同組別被試的視覺注意力進(jìn)行了更加細(xì)致的分析。圖4-7分別呈現(xiàn)了不同口碑分布呈現(xiàn)方式、不同平均星級(jí)水平下注視時(shí)間和注視頻次的均值比較;不同口碑分布呈現(xiàn)方式、不同產(chǎn)品屬性下的注視時(shí)間和注視頻次的均值比較。從圖中可以看出,各組別被試對(duì)刺激材料的平均注視時(shí)間和平均注視頻次隨著平均星級(jí)水平的增加而增加;當(dāng)面對(duì)的產(chǎn)品屬性為體驗(yàn)型時(shí),各組被試對(duì)口碑離散信息進(jìn)行加工的平均注視時(shí)間會(huì)長(zhǎng)于產(chǎn)品屬性為搜索型時(shí),對(duì)口碑離散信息進(jìn)行加工的平均注視頻次也會(huì)多于產(chǎn)品類型為搜索型時(shí);更重要的是,無(wú)論是引入平均星級(jí)的討論,還是引入產(chǎn)品屬性的討論,結(jié)果均表明,相比較于簡(jiǎn)單組的被試和非常復(fù)雜組的被試,處于口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜組的被試對(duì)口碑離散信息的平均注視時(shí)間最長(zhǎng)(M適度復(fù)雜組=18.79 s,M簡(jiǎn)單組=8.99 s,M非常復(fù)雜組=11.50 s,F(2, 1008)=72.64,p=0.005＜0.01,1-β=0.70),對(duì)口碑離散信息的平均注視頻次最多(M適度復(fù)雜組=53.08,M簡(jiǎn)單組=28.74,M非常復(fù)雜組=31.74,F(2, 1008)=380.76,p=0.004＜0.01,1-β=0.66)。

圖4 不同口碑呈現(xiàn)方式、不同平均星級(jí)水平下注視時(shí)間的均值比較(單位s/秒)Figure 4Fixation durations by WOM average and presentation type of mixed opinions (unit: second)

圖5 不同口碑呈現(xiàn)方式、不同平均星級(jí)水平下注視頻次的均值比較Figure 5Numbers of fixations by WOM average and presentation type of mixed opinions

圖6 不同口碑分布呈現(xiàn)方式、不同產(chǎn)品屬性下注視時(shí)間的均值比較(單位s/秒)Figure 6Fixation durations by product attribute and presentation type of mixed opinions (unit: second)

盡管適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式下被試表現(xiàn)出最長(zhǎng)的注視時(shí)間和最多的注視頻次,但注視時(shí)間和注視頻次與最終有關(guān)口碑離散積極歸因選擇之間的關(guān)系有待進(jìn)一步驗(yàn)證。因此,將CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)為自變量,口碑分布呈現(xiàn)方式為調(diào)節(jié)變量,注視時(shí)間和注視頻次分別為中介變量,被試歸因選擇數(shù)值為因變量,本研究最終構(gòu)建了有調(diào)節(jié)的中介模型。對(duì)相關(guān)連續(xù)變量進(jìn)行中心化處理后,本文通過(guò) Bootstrapping 方法來(lái)檢驗(yàn)上述有調(diào)節(jié)的中介模型:使用 SPSS 20.0及SPSS PROCESS宏(2.12版),模型設(shè)定5000次重復(fù)抽樣,構(gòu)造置信度為95%的偏差校正非參數(shù)百分位置信區(qū)間,選擇模型8。

圖7 不同口碑分布呈現(xiàn)方式、不同產(chǎn)品屬性下注視頻次的均值比較Figure 7Numbers of fixations by product attribute and presentation type of mixed opinions

1)本文首先考察了“適度復(fù)雜”與“簡(jiǎn)單”口碑分布呈現(xiàn)方式下的對(duì)比情況,結(jié)果表明,注視時(shí)間對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介作用顯著(B=0.55, SE=0.10, LLCI=0.17, ULCI=1.62),注視頻次對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介作用顯著(B=0.45, SE=0.13, LLCI=0.23, ULCI=1.80);條件間接效應(yīng)顯示注視時(shí)間對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介效應(yīng)在口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí)(B=0.52, SE=0.09, LLCI=0.21, ULCI=1.28)大于簡(jiǎn)單時(shí)(B=0.46, SE=0.09, LLCI=0.16, ULCI=1.97),注視頻次對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介效應(yīng)在口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí)(B=0.52, SE=0.10, LLCI=0.26, ULCI=1.72)大于簡(jiǎn)單時(shí)(B=0.38, SE=0.09, LLCI=0.22, ULCI=1.50);但在引入注視時(shí)間的中介作用后,CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)歸因選擇的交互影響不顯著(B=0.60, SE=0.18,NS),在引入注視頻次的中介作用后,CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)歸因選擇的交互影響不顯著(B=0.71, SE=0.22,NS);最重要的是,判定指標(biāo)的結(jié)果顯示,適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)CRT測(cè)試分?jǐn)?shù)影響歸因選擇的注視時(shí)間存在調(diào)節(jié)作用(INDEX=0.40, SE=0.10, BootLLCI=0.004, BootULCI=0.039),適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)影響歸因選擇的注視頻次存在調(diào)節(jié)作用(INDEX=0.62, SE=0.08, BootLLCI=0.003, BootULCI=0.050)。

2)以相同的檢驗(yàn)方式,本文還考察了“適度復(fù)雜”與“非常復(fù)雜”口碑分布呈現(xiàn)方式下的對(duì)比情況,結(jié)果表明,注視時(shí)間對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介作用顯著(B=0.74, SE=0.09, LLCI=0.22, ULCI=1.71),注視頻次對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介作用顯著(B=0.60,SE=0.12, LLCI=0.30, ULCI=1.62);條件間接效應(yīng)顯示注視時(shí)間對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介效應(yīng)在口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí)(B=0.87, SE=0.16, LLCI=0.26, ULCI=1.80)大于非常復(fù)雜時(shí)(B=0.70, SE=0.11,LLCI=0.21, ULCI=1.69),注視頻次對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)和被試歸因選擇間的中介效應(yīng)在口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí)(B=0.82, SE=0.09, LLCI=0.36, ULCI=1.88)大于非常復(fù)雜時(shí)(B=0.58, SE=0.12, LLCI=0.31, ULCI=1.63);但在引入注視時(shí)間的中介作用后,CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)歸因選擇的交互影響不顯著(B=0.78, SE=0.11,NS),在引入注視頻次的中介作用后,CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)與口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)歸因選擇的交互影響不顯著(B=0.81, SE=0.17,NS);判定指標(biāo)的結(jié)果顯示,適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)影響歸因選擇的注視時(shí)間存在調(diào)節(jié)作用(INDEX=0.55, SE=0.09, BootLLCI=0.004, BootULCI=0.046),適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)CRT 測(cè)試分?jǐn)?shù)影響歸因選擇的注視頻次存在調(diào)節(jié)作用(INDEX=0.71, SE=0.11, BootLLCI=0.004, BootULCI=0.059)。

綜上所述,納入視覺注視指標(biāo)(注視時(shí)間和注視頻次)討論后的有調(diào)節(jié)的中介模型成立,研究結(jié)果支持了假設(shè) 2。實(shí)驗(yàn)2對(duì)同一口碑離散水平的不同呈現(xiàn)方式進(jìn)行了直接操縱,在分析式系統(tǒng)與積極歸因選擇間關(guān)系的基礎(chǔ)上補(bǔ)充了口碑分布呈現(xiàn)方式在有關(guān)口碑離散積極歸因選擇促進(jìn)策略上的討論。結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“適度復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇具有正向影響,但當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為“簡(jiǎn)單”或“非常復(fù)雜”時(shí),分析式系統(tǒng)的激活對(duì)有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇的影響不顯著,這說(shuō)明,口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)分析式系統(tǒng)的激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間的關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用。同時(shí),作為控制變量的討論,本文還發(fā)現(xiàn),被試表現(xiàn)出在平均星級(jí)水平較高或產(chǎn)品屬性為體驗(yàn)型時(shí)對(duì)口碑高離散具有更強(qiáng)的積極歸因傾向。

3 研究結(jié)論與討論

本文圍繞如何削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的負(fù)面影響這一核心問題,基于雙系統(tǒng)理論和歸因理論構(gòu)建了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制,即分析式系統(tǒng)對(duì)有關(guān)口碑離散積極歸因選擇的促進(jìn)影響,并在此基礎(chǔ)上,基于元認(rèn)知理論提出了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱策略,即口碑分布呈現(xiàn)方式對(duì)分析式系統(tǒng)的激活與有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。通過(guò)對(duì)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn):(1)當(dāng)面對(duì)口碑離散信息時(shí),消費(fèi)者分析式系統(tǒng)的激活將有利于促進(jìn)其作出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇,即更多地將口碑離散歸因于已有評(píng)論者偏好差異等原因,而非歸因?yàn)楫a(chǎn)品質(zhì)量表現(xiàn)等原因;(2)當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式為適度復(fù)雜時(shí),分析式系統(tǒng)的激活將有利于消費(fèi)者在有關(guān)口碑離散的綜合判斷歸因中做出了積極的歸因選擇;但并不是所有能引起信息不流暢性感知的口碑分布呈現(xiàn)方式都能顯著促進(jìn)分析式系統(tǒng)激活與有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的積極歸因選擇,當(dāng)口碑分布呈現(xiàn)方式帶來(lái)的認(rèn)知負(fù)荷未滿足消費(fèi)者的認(rèn)知需要(簡(jiǎn)單呈現(xiàn)方式)或者超過(guò)了消費(fèi)者的承載上限(非常復(fù)雜呈現(xiàn)方式)時(shí),分析式系統(tǒng)的激活均對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散積極的歸因選擇無(wú)顯著影響;(3)即使在引入平均星級(jí)水平和產(chǎn)品屬性的討論后,上述研究結(jié)論仍成立。探明網(wǎng)絡(luò)口碑分布呈現(xiàn)方式的重要作用不僅為削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的負(fù)面影響研究提供了可行的削弱機(jī)制及策略,更是從我國(guó)現(xiàn)行主流平臺(tái)的口碑分布呈現(xiàn)方式視角出發(fā),為營(yíng)銷者的網(wǎng)絡(luò)口碑管理進(jìn)行了有益且可行的理論指導(dǎo)。

3.1 研究的理論貢獻(xiàn)

已有研究鮮有討論有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制,本文援引已有研究有關(guān)口碑離散積極歸因選擇對(duì)口碑離散負(fù)面影響具有削弱作用的結(jié)論,并在其基礎(chǔ)上引入雙系統(tǒng)理論,補(bǔ)充了分析式系統(tǒng)激活在有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響上的削弱機(jī)制討論。網(wǎng)絡(luò)口碑離散衡量了有關(guān)口碑“社會(huì)分布”的一致性程度。網(wǎng)絡(luò)口碑高離散給消費(fèi)者的購(gòu)買結(jié)果帶來(lái)了極大的不確定性。于是,已有研究多致力于為口碑離散的管理提供有效的指導(dǎo)意見,如突出其積極的意義等,旨在減輕口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的負(fù)面影響,卻多局限于對(duì)產(chǎn)品特征、已有評(píng)論者特征等單一削弱策略角度,忽略了對(duì)有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱機(jī)制的關(guān)注。已有網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因模型的構(gòu)建為了解消費(fèi)者有關(guān)口碑離散的解釋機(jī)理及分析網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響機(jī)理提供了可行的推導(dǎo)邏輯。根據(jù)已有口碑離散歸因選擇模型的結(jié)論,當(dāng)消費(fèi)者將口碑離散的出現(xiàn)歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因(如品味、偏好差異等)而非產(chǎn)品質(zhì)量原因(如質(zhì)量、性能不穩(wěn)定等)時(shí),網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的負(fù)面影響將被削弱,甚至在一定情境(如消費(fèi)者具有獵奇心態(tài)等)下對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿具有正面促進(jìn)作用,被稱為積極歸因選擇[3]。然而,盡管有關(guān)口碑離散積極歸因選擇在削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響有著重要作用,已有研究卻僅限于對(duì)有關(guān)口碑離散歸因選擇方向及影響因素等的討論[3,56],忽略了對(duì)積極歸因選擇促進(jìn)機(jī)制和促進(jìn)策略的關(guān)注。鑒于此,本文補(bǔ)充了有關(guān)口碑離散積極歸因選擇的促進(jìn)機(jī)制,同時(shí)從口碑呈現(xiàn)方式的差異入手考察了有關(guān)口碑離散積極歸因選擇的促進(jìn)策略,研究發(fā)現(xiàn)面對(duì)口碑離散時(shí),消費(fèi)者分析式系統(tǒng)的激活有利于其將口碑離散的原因歸因于已有評(píng)論者方面而非產(chǎn)品質(zhì)量方面,適度復(fù)雜的口碑分布呈現(xiàn)方式有利于激活消費(fèi)者口碑信息加工中的分析式系統(tǒng),進(jìn)而做出有關(guān)口碑離散的積極歸因選擇。由此不僅強(qiáng)化了已有口碑離散歸因的解釋力度和適用情境,更是補(bǔ)充了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制研究。

已有研究中,網(wǎng)絡(luò)口碑分布的呈現(xiàn)方式多為典型的亞馬遜(Amazon.com)式,即星級(jí)橫條分布圖[3-5,8,11-13]。然而,我國(guó)電商平臺(tái)在口碑分布呈現(xiàn)方式上區(qū)別于國(guó)際主流期刊所討論的典型亞馬遜式,存在多樣的口碑分布呈現(xiàn)方式。有研究顯示,同一口碑離散程度下不同的口碑分布呈現(xiàn)方式會(huì)顯著影響消費(fèi)者關(guān)于口碑離散程度的感知[3,14-15],已有研究卻鮮有關(guān)注電商平臺(tái)自身因素在網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱上的可能作用。因此,不同于以往研究中不考慮口碑分布呈現(xiàn)方式影響的慣用前提,本文在有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱機(jī)制的基礎(chǔ)上,引入元認(rèn)知理論,證實(shí)了網(wǎng)絡(luò)口碑分布呈現(xiàn)方式作為削弱策略對(duì)前述削弱機(jī)制的重要調(diào)節(jié)作用,進(jìn)一步為有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制劃出了限制條件和使用范圍。

3.2 研究的管理啟示

在意識(shí)到口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的重要影響后,營(yíng)銷者常通過(guò)優(yōu)惠券或者好評(píng)返現(xiàn)等手段來(lái)降低口碑離散度,追求一致好評(píng)。然而,由于信息來(lái)源的日益多渠道化、消費(fèi)者偏好的差異性等原因的存在,使得往往口碑離散才是常態(tài),這為口碑管理帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。因此,本文對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響削弱機(jī)制的討論旨在為營(yíng)銷者提供有關(guān)口碑離散管理的有效干預(yù)措施,為最終弱化網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策可能的負(fù)面影響提供有益的參考。

(1)在削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散可能的負(fù)面影響上,電商平臺(tái)自身是可以有所作為的,除了對(duì)所營(yíng)產(chǎn)品特征及已有評(píng)論者特征等因素的把握,口碑分布的呈現(xiàn)方式也應(yīng)在口碑管理活動(dòng)中予以重視。互聯(lián)網(wǎng)新媒介環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)口碑信息呈現(xiàn)數(shù)字化多媒體趨勢(shì),消費(fèi)者可接觸到多樣的口碑呈現(xiàn)方式,同時(shí),自由、開放的虛擬社區(qū)環(huán)境又賦予了消費(fèi)者在搜索和接收口碑信息過(guò)程中的充分自主權(quán),這都對(duì)營(yíng)銷者的網(wǎng)絡(luò)口碑管理造成了諸多的調(diào)整。而本文針對(duì)如何削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響這一核心問題,結(jié)合我國(guó)電商平臺(tái)特色,考察了網(wǎng)絡(luò)口碑分布呈現(xiàn)方式在削弱網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響上的重要作用,貼合我國(guó)電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑管理的實(shí)際需求,進(jìn)一步,本文通過(guò)對(duì)我國(guó)現(xiàn)行主流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的口碑分布呈現(xiàn)方式進(jìn)行比較,明確了我國(guó)主流網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)現(xiàn)行三大口碑分布呈現(xiàn)方式在有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散積極歸因選擇上的表現(xiàn)差異。2019 年初以來(lái),國(guó)內(nèi)主流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中,普遍開始采用類型 2(平均星級(jí)與買家印象結(jié)合,即“適度復(fù)雜”的口碑分布呈現(xiàn)方式),取消了原本一貫使用的類型3(如京東商城、淘寶網(wǎng),即“非常復(fù)雜”的口碑分布呈現(xiàn)方式),改變了在類型1中單一羅列各星級(jí)人數(shù)分布的形式(即“簡(jiǎn)單”的口碑分布呈現(xiàn)方式,如大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)),這樣的改變也從營(yíng)銷實(shí)踐角度強(qiáng)化了本文研究結(jié)論的可行性。

(2)除了對(duì)產(chǎn)品屬性進(jìn)行明確定位,對(duì)已有評(píng)論者網(wǎng)絡(luò)口碑互動(dòng)信息進(jìn)行有效激勵(lì)引導(dǎo)外,營(yíng)銷者還應(yīng)對(duì)自身所采用的口碑分布呈現(xiàn)方式有著明確且清晰的認(rèn)識(shí)。網(wǎng)絡(luò)口碑離散的常態(tài)化及其對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的復(fù)雜影響機(jī)理都意味著營(yíng)銷者或電商企業(yè)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑離散給予高度正視。本文發(fā)現(xiàn),在國(guó)內(nèi)主流網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)現(xiàn)行的三種口碑呈現(xiàn)方式中,“適度復(fù)雜”(平均星級(jí)與買家印象結(jié)合)的方式較之其他兩種方式更能顯著地促進(jìn)消費(fèi)者對(duì)口碑離散信息進(jìn)行客觀且理性的加工,從而更傾向于將網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因?yàn)橐延性u(píng)論者原因而非產(chǎn)品原因上,做出有關(guān)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的積極歸因選擇。因此,企業(yè)可以調(diào)整自身的口碑呈現(xiàn)方式來(lái)削弱口碑高離散帶來(lái)的負(fù)面影響。同時(shí),并非越復(fù)雜或越繁瑣的口碑分布呈現(xiàn)方式越能達(dá)到促進(jìn)有關(guān)口碑離散積極歸因的作用,營(yíng)銷者在應(yīng)用這一操作策略時(shí),應(yīng)謹(jǐn)慎挑選合適的口碑分布呈現(xiàn)方式。

3.3 研究局限及未來(lái)研究方向

(1)網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的顯著性問題。本文建立在一個(gè)關(guān)鍵的前提基礎(chǔ)上,即網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿存在顯著影響,原因是本文研究出發(fā)點(diǎn)是對(duì)已有網(wǎng)絡(luò)口碑離散負(fù)面影響的削弱機(jī)制進(jìn)行補(bǔ)充,因此并未針對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑離散對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的顯著性問題進(jìn)行討論。因此在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,除了口碑信息的參考,被試可獲得的額外參考信息較少(除了必要的控制變量討論),從而保證概念模型的內(nèi)部效度。與之相反,現(xiàn)實(shí)生活中,消費(fèi)者的購(gòu)買決策多是基于網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)上豐富的信息來(lái)源,這種情況下,消費(fèi)者可能缺乏將網(wǎng)絡(luò)口碑離散作為購(gòu)買決策參考依據(jù)的動(dòng)機(jī)。因此,研究結(jié)論的顯著程度,以及使得研究結(jié)論的顯著性成立的方法都是可能的關(guān)注點(diǎn)。(2)產(chǎn)品類型在網(wǎng)絡(luò)口碑離散問題中的討論。盡管本文僅將產(chǎn)品類型作為控制變量引入實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,但未來(lái)研究中可對(duì)產(chǎn)品類型做更為深入的探究,如已有網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因選擇模型認(rèn)為,在不同的產(chǎn)品類別下(實(shí)用品相對(duì)享樂品),消費(fèi)者的品位偏好存在顯著差異,這可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑離散的歸因選擇造成重要影響[3]。即在討論產(chǎn)品類型對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)口碑離散歸因選擇的影響時(shí),產(chǎn)品類型和消費(fèi)者品位偏好的交互情況可能需要被考慮到:消費(fèi)者有著實(shí)用購(gòu)買動(dòng)機(jī)但有著獨(dú)特的品味標(biāo)準(zhǔn);消費(fèi)者有著實(shí)用購(gòu)買動(dòng)機(jī)同時(shí)有著與大眾品味趨同的需求;消費(fèi)者有著享樂購(gòu)買動(dòng)機(jī)但有著與大眾品味趨同的需求;消費(fèi)者有著享樂購(gòu)買動(dòng)機(jī)同時(shí)有著獨(dú)特的品味標(biāo)準(zhǔn)。(3)實(shí)驗(yàn)樣本選擇有待未來(lái)進(jìn)行補(bǔ)充。本文在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中為了保證研究結(jié)論的內(nèi)部效度,因而采用了較為同質(zhì)的大學(xué)生樣本,未來(lái)可補(bǔ)充其他樣本群體的討論。