大眾文學類圖書負面網絡評論構成因素分析

作者簡介：田光成（1984-），男，漢族，山東沂水人，碩士，中國青年出版總社營銷副總監(jiān)，經濟師，研究方向：內容營銷。

摘 要：數(shù)字化信息獲取能力，讓消費者的購買行為和決策模式發(fā)生了變化，線上平臺評論系統(tǒng)對消費者的購買行為和決策過程產生重要的影響。線上平臺的負面網絡評論尤其被消費者所關注。本文以圖書產品為例，通過內容分析法對負面網絡評論進行分析，主要從出版方運營角度分析導致負面評論的主要構成因素，理清消費者對于圖書產品不滿意消費的關鍵要素，對主要構成因素進行權重劃分，供圖書出版方運營參考。

關鍵詞：網絡營銷;負面評論;特征分析;權重分析

中圖分類號：F27 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.12.018

通過文獻研究，對于商品評論的研究，主要集中于由評論導致的口碑研究，主要涉及對正面口碑和負面口碑的比較分析，但專門針對負面網絡評論的研究比較少（畢繼東，2010），負面網絡口碑的研究也大多專注于對消費者行為的影響或品牌態(tài)度上，企業(yè)與消費者普遍認識到負面評論的重要性，例如電商網站的差評反饋，但理論研究相對較少。本文的研究角度，基于圖書行業(yè)，分析形成負面網絡評論的主要構成因素。本文的主要研究方法是采用傳統(tǒng)的內容分析法，對于文本分析，綜合考察內容分析法、基于關聯(lián)規(guī)則算法的產品特征數(shù)據(jù)挖掘、字符變量轉換為名義變量再進行頻數(shù)分析以及相關的文本分析軟件，由于本文研究涉及較多專業(yè)術語，而消費者評價會采用多種不同的表達方式，關聯(lián)規(guī)則分類導致的誤差過大，數(shù)據(jù)有效性不足。本文主要研究目的是為出版方運營提供實務參考，所以最終采用內容分析法，人工編碼，保證研究的準確性及全面性。

本文的數(shù)據(jù)采集基于當當網圖書評論數(shù)據(jù)，負面網絡評論專指商品評論中的中評與差評，為了提高數(shù)據(jù)分析的準確性，數(shù)據(jù)涵蓋文學類新書排行榜和銷售排行榜網絡評論，中評與差評共計110680條，數(shù)據(jù)采集為2020全年度全量數(shù)據(jù)，涉及數(shù)據(jù)樣本具有較高代表性。

1 編制內容分析編碼表

編碼表是對內容進行測量和記錄的工具，需要為每一分析單位準備一份編碼表，本文建立欲測量的指標如表1所示，取值范圍均為二分類數(shù)值（0，1）。對于編碼表的信度主要指編碼員信度，即不同的編碼員用同樣的編碼表對相同的內容進行編碼時，其判斷意見的一致性。前期我們對編碼員進行相應的培訓，來保證編碼信度。

編碼表排除了因歧義或表述不當引起的分析失真，同時圖書的產品特征較為明顯，決定消費者的評論具有較強的指向性，本文編碼采取全面覆蓋消費者評論指向，通過綜合分析樣本數(shù)據(jù)得出的編碼表具有較高的內容效度，分析單位也做到細化，操作性較強，提高統(tǒng)計結果的準確性，有利于編碼人員的編碼工作。

本文主要從出版方運營角度分析，由于消費者對于圖書產品的評價，言語指向性較強，我們的編碼表制作，基本涵蓋消費者評論涉及的所有方面，保證較強的內容效度。

本文在涉及電商服務、物流等方面因素，由于并非出版方所能操控因素，不在編碼表中涉及，編碼表如表1所示。

2 指標解釋

表1中的各項指標，均具有較強的區(qū)分性和互斥性，對于圖書出現(xiàn)的連頁粘頁問題，我們統(tǒng)一歸類為裁切，對于消費者涉及的開膠、中間斷裂等，為方便解釋，我們歸類為脫頁，涉及用紙、紙張材質等歸類為紙張，而紙張的破損等歸類為殘頁，這樣的歸類也和我們文本分析過程中消費者評價用語相關，消費者的評價雖然用語比較多樣化，但通過分析發(fā)現(xiàn)，言語指向性較強，一般均能歸類到出版用語詞條下，這也為我們的編碼表制作提供便利性。宣傳方面，本文認為網站內部的相關方面，也是一種廣告展示或推廣，一并歸類為宣傳，網站外部涉及常規(guī)宣傳推廣的所有渠道，由于涉及較為寬廣，消費者評論表達有時較為含混，并未明確指明哪種渠道，所以統(tǒng)一命名為網站外部，歸類為宣傳。書名和封面對于圖書的重要性不言而喻，在此我們單列分析。

3 編碼分析

通過預編碼的方式進行信度分析，得出R（信度）為0.89，具有較高的信度，符合研究工作的要求，由此我們對全部樣本數(shù)據(jù)開展編碼工作，并作出分析討論。

通過編碼員依據(jù)編碼表做出的樣本描述性統(tǒng)計，我們做了頻數(shù)分析，并將其轉化為百分比，如表2所示。

通過描述性統(tǒng)計分析，我們得出各維度及維度下一二級層面的總體占比情況，總體占比只能體現(xiàn)各指標在樣本數(shù)據(jù)中的比重，由于樣本數(shù)據(jù)量較大，通過分析我們也發(fā)現(xiàn)里面存在較多無效數(shù)據(jù)，所以我們繼續(xù)對數(shù)據(jù)進行深化研究，對數(shù)據(jù)分析結果做歸一化處理，繼而計算出各項具體指標的權重。通過權重分析排序，我們得出圖1維度量表細化指標排序表，維度指標將在一級層面指標順延，同理，一級層面指標將在二級層面指標順延，如圖1所示。

4 研究結論

圖1的分析結果，較為清晰的表達了本文一開始提出的研究問題，理清了消費者對于圖書產品做出負面評論的主要構成因素及其權重，結果表明，從宏觀維度層面，消費者負面評論最主要因素為內容版式，其次為印制質量，然后為宣傳誤導、價格、品牌、贈品和書名封面。

4.1 對于“書名封面”指標的解釋

這里有必要指出的是書名封面，本文全面分析樣本數(shù)據(jù)，對于書名封面有負面評論的數(shù)據(jù)占比僅為0.0055，這和本文研究主題有關，本文研究的負面網絡評論，一般是消費者購買行為發(fā)生后做出的評價，前期圖書的書名和封面已經作為購買意向決定因素，如果不合意，自然不會做出購買決定進行評價，本文樣本數(shù)據(jù)中對于書名封面的負面評論，主要來自于消費者購買版本錯誤及被推薦等所做出的評價。本項指標并不能表示書名封面的重要性，只能體現(xiàn)書名封面在消費者負面網絡評論中的關注度，書名封面的重要性評估在本文中不能體現(xiàn)。

4.2 其他指標解釋

從一級層面和二級層面來看，消費者負面評論最主要因素均為文本預期，這體現(xiàn)圖書產品最核心的“內容為王”理念，內容的質量仍具有決定性意義。

對于指標中的“文本錯誤”，有必要詳細進行分析，通過文本分析，文本錯誤和盜版具有較強的相關性，特別是“錯別字”，文本數(shù)據(jù)中，消費者對于錯別字的評價，常常和盜版掛鉤，“錯別字”和“盜版”在消費者做出的負面網絡評論中有較強的相關性，這值得出版方引起重視。

對于指標中的“紙張”，文本數(shù)據(jù)分析，消費者普遍認為薄、黃、手感粗糙為紙張“差”評價的主要原因，但是從出版行業(yè)內部來看，例如“字典紙”較薄，消費者誤以為紙張不好是不恰當?shù)?，同理，圖書設計中采用的特種紙張，其特殊性可能不被消費者熟知，而誤認為紙張不好，這在消費者負面網絡評論中多有存在，本項指標提醒出版方在紙張選用時要多加考慮，采用不被消費者熟知的紙張時要加以說明，反而可以做成特色宣傳。

本文研究中，消費者對于“品牌”一項指標關注度不高，這和出版行業(yè)對于品牌建設力度不足有較大關聯(lián)，當下圖書行業(yè)具有較高知名度的品牌仍占少數(shù)，大部分出版機構并沒有在品牌建設方面投入過多，這也導致此維度“品牌”的占比較小，所以消費者對于圖書產品做出負面網絡評論過程中也未意識到圖書和出版品牌的關聯(lián)。

對于一級層面和二級層面的詳細指標排序參照圖1，在此不做詳細解釋，圖1的指標排序對于出版方圖書運營具有叫較強的參考意義，這也完成了本文的研究目的。

本文的二級層面指標較為詳細細致，這也體現(xiàn)消費者對于圖書產品具有較高的要求和認知，需要出版方加強重視，參照相關詳盡指標，結合本單位現(xiàn)狀加以改進，方能在日益激烈的圖書市場競爭下取得優(yōu)勢。

5 結論

綜上所述，通過對樣本數(shù)據(jù)的內容分析研究，本文從出版方運營角度分析圖書產品負面網絡評論的主要構成因素，構建了負面網絡評論構成因素維度量表，通過二級層面指標的詳細表述，為出版方圖書運營提供重要參考。

參考文獻

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[2]M Hu，B Liu.Mining Opinion Features in Customer Reviews[C].proceedings of National Conference on Artificial Intelligence，2004：755-760.

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