信息過載影響消費(fèi)者決策研究的知識(shí)圖譜分析

□ 魏 娟 李 敏

(南京信息工程大學(xué) 管理工程學(xué)院, 江蘇 南京 210044)

信息時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)信息量呈指數(shù)級(jí)增長,消費(fèi)者進(jìn)入信息完全的環(huán)境。豐富的信息有利于消費(fèi)者決策,但當(dāng)信息量過多時(shí),消費(fèi)者無法在有限的時(shí)間內(nèi)處理過多的信息,易造成決策困惑、決策延遲、決策績效下降,甚至不做決策[1]?；ヂ?lián)網(wǎng)是增長最快的零售渠道,2020年全國網(wǎng)上零售額達(dá)到117601億元,比2019年增長10.9%。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,由于信息的易得性和傳播的快捷性,消費(fèi)者加工海量信息需要消耗更多的注意資源。社交媒體和智能手機(jī)能自動(dòng)吸引用戶注意,導(dǎo)致消費(fèi)者認(rèn)知控制能力下降,難以準(zhǔn)確執(zhí)行方案評(píng)估和購買決策[2]。

早在1974年,Jacoby就探討了信息負(fù)荷對(duì)消費(fèi)者決策的影響,通過改變選擇集中的備選項(xiàng)數(shù)和屬性數(shù)量來改變提供給消費(fèi)者的信息量。研究發(fā)現(xiàn),信息數(shù)量和決策質(zhì)量之間呈倒U型曲線關(guān)系[3]。隨后許多學(xué)者對(duì)信息負(fù)載和消費(fèi)者決策之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,但研究結(jié)果存在分歧,決策質(zhì)量并不一定隨著信息量增加而降低。Malhotra(1982)收集購房者在面臨不同數(shù)量的房屋選項(xiàng)和房屋屬性信息時(shí)的心理狀態(tài)數(shù)據(jù),當(dāng)選擇集中的備選項(xiàng)或者屬性數(shù)量從5個(gè)增加到25個(gè)時(shí),購房者會(huì)感到困惑,決策準(zhǔn)確性降低,表示無法做出最佳的選擇[4]。

以往研究通過提供給消費(fèi)者備選項(xiàng)和屬性數(shù)量來衡量信息量多少,而沒有包括信息的其他維度,如信息格式、復(fù)雜性、可讀性、可信度等?；ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下,海量信息呈現(xiàn)多樣性、高維度等特點(diǎn),這種情境下,消費(fèi)者的心理狀況會(huì)發(fā)生哪些變化?如何解釋消費(fèi)者決策?海量信息對(duì)消費(fèi)者行為和決策過程帶來哪些影響?本研究采用文獻(xiàn)計(jì)量方法,對(duì)信息過載環(huán)境下消費(fèi)者決策研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理,探討該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,洞察消費(fèi)者行為模式及其改變,為改善消費(fèi)者決策質(zhì)量、提高決策效率提供依據(jù)。

一、方法和數(shù)據(jù)

(一)研究方法

文獻(xiàn)計(jì)量是運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)各種出版物進(jìn)行的定量分析,有助于研究者更好地理解某個(gè)主題領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)結(jié)構(gòu)和知識(shí)脈絡(luò)。通過文獻(xiàn)計(jì)量可以分析關(guān)鍵詞、作者、研究機(jī)構(gòu)、國家、文獻(xiàn)來源、參考文獻(xiàn)等,了解該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,通過文獻(xiàn)計(jì)量可以生成知識(shí)圖譜,展示更多的可視化信息。CiteSpace可以分析主題、作者和關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合時(shí)區(qū)圖和突變?cè)~探測,呈現(xiàn)出主題的研究熱點(diǎn)及演變趨勢。目前,文獻(xiàn)計(jì)量分析方法已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,如信息科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、生命科學(xué)、管理科學(xué)等。

(二)數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。檢索條件為:在專業(yè)檢索中輸入字符TKA=‘消費(fèi)者’AND (TKA=‘信息超載’OR TKA=‘信息過載’OR TKA=‘選擇超載’OR TKA=‘選擇過載’OR TKA=‘認(rèn)知過載’OR TKA=‘海量信息’OR TKA=‘超量信息’OR TKA=‘海量數(shù)據(jù)’),檢索范圍為學(xué)術(shù)期刊和學(xué)位論文,檢索年限不限,檢索時(shí)間為2021年3月28日,共檢索出相關(guān)研究成果1062篇,其中存在大量非學(xué)術(shù)研究,如擁抱大數(shù)據(jù)、不能止于技術(shù)的膜拜等文獻(xiàn),通過手工篩選,最終保留消費(fèi)者決策領(lǐng)域中與信息過載的前因、后果及應(yīng)對(duì)策略相關(guān)的學(xué)術(shù)研究文獻(xiàn),共553篇。

二、文獻(xiàn)計(jì)量分析

(一)時(shí)間分布

從檢索結(jié)果可知,2002年開始出現(xiàn)了采用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理等技術(shù)分析海量信息環(huán)境下消費(fèi)者決策的文獻(xiàn)。截止檢索日期,2021年只有1篇相關(guān)文獻(xiàn),故刪除。2007年之前有關(guān)信息過載、海量信息的論文數(shù)量較少。2008年開始,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境發(fā)生變化,社交媒體成為熱點(diǎn)話題,論壇、微博、博客、社交網(wǎng)站、微信等社交媒體工具和平臺(tái)逐步發(fā)展,發(fā)文量開始小幅增長。2011年5月,麥肯錫公司發(fā)表了題為《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》的研究報(bào)告,2012年智能手機(jī)開始規(guī)模化應(yīng)用,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期,由于研究成果發(fā)表具有一定的滯后性,因此,從2013年開始,與大數(shù)據(jù)、信息過載、消費(fèi)者有關(guān)的研究成果快速增長,2018年達(dá)到了84篇,很明顯大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者決策研究倍受關(guān)注,主要分布在計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用、企業(yè)管理、旅游管理、圖書情報(bào)檔案等學(xué)科。2019以后,研究熱度有所減緩,趨于平穩(wěn)。

(二)作者合作分析

設(shè)置時(shí)間切片為1年,TOPN=50,運(yùn)行得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為16、連線數(shù)為5的主要發(fā)文作者合作圖譜,圖譜中顯示高產(chǎn)作者發(fā)文分布及合作情況。發(fā)文最多的是以李愛梅為核心的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì),發(fā)表相關(guān)研究成果4篇,主要圍繞信息超載對(duì)決策、組織員工和消費(fèi)者行為的影響展開。從注意資源、工作記憶資源和時(shí)間壓力方面解釋信息超載影響決策的內(nèi)在機(jī)制。信息超載會(huì)降低員工的工作效率、決策質(zhì)量和工作幸福感,對(duì)員工的工作狀態(tài)和行為產(chǎn)生消極影響[2,5,6];選擇超載作為信息過載的一種表現(xiàn)形式,當(dāng)商品數(shù)量超過一定的閾值,消費(fèi)者會(huì)感知到過載效應(yīng),如選擇困難、選擇延遲等,但選擇過載效應(yīng)是否會(huì)發(fā)生,除了受消費(fèi)者認(rèn)知因素和情緒因素的影響,還受選擇集特征和消費(fèi)者個(gè)體差異兩類邊界條件的影響[7]。

作者合作圖譜中以點(diǎn)型模式為主,標(biāo)示著獨(dú)立研究成果數(shù)量較多,這也可能是由于樣本文獻(xiàn)中包含較多學(xué)位論文的原因?？傊?科研合作是影響高質(zhì)量成果產(chǎn)出的因素之一,通過團(tuán)隊(duì)協(xié)作可以建立高效的研究網(wǎng)絡(luò),更有利于新學(xué)科和新領(lǐng)域的研究探索。

(三)高頻關(guān)鍵詞分布

通過分析高頻關(guān)鍵詞的頻次和分布,可以了解某個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、研究內(nèi)容和發(fā)展趨勢。圖1給出了關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類圖譜,其中8塊不規(guī)則圖形顯示不同聚類包含的術(shù)語和關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)越大,表明該節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)間連線的粗細(xì)程度反映共現(xiàn)強(qiáng)度。

圖1 關(guān)鍵詞聚類知識(shí)圖譜

由圖1可知,商品屬性、信息過載、在線評(píng)論、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理、推薦系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代這七個(gè)術(shù)語是該領(lǐng)域在2002—2020年間研究的熱點(diǎn),進(jìn)一步對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行歸納和統(tǒng)計(jì)分析,信息過載和消費(fèi)者決策領(lǐng)域研究主要集中在兩個(gè)方面:一是信息過載給消費(fèi)者帶來的影響,二是應(yīng)對(duì)信息過載的策略,可以分為以人為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略。將#1#4#6歸為一大類,即大數(shù)據(jù)時(shí)代信息過載對(duì)消費(fèi)者決策帶來的影響;#0#5#7歸為一大類，通過構(gòu)建消費(fèi)者畫像,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營銷,從而緩解消費(fèi)者感知過載;#2單獨(dú)歸為一類,探討消費(fèi)者如何借助信息線索應(yīng)對(duì)過載效應(yīng);#3單獨(dú)列為一類,主要研究個(gè)性化推薦過程中的關(guān)鍵技術(shù)。研究熱點(diǎn)主題劃分結(jié)果如表1所示。

表1 研究熱點(diǎn)主題劃分

1.信息過載對(duì)消費(fèi)者決策的影響

當(dāng)消費(fèi)者無法在有限的時(shí)間內(nèi)處理大量的、模糊的、復(fù)雜的信息時(shí),消費(fèi)者會(huì)感到不知所措,引起心理不適的負(fù)面情緒,造成決策困難?？偟膩砜?信息過載對(duì)消費(fèi)者造成的影響主要體現(xiàn)在心理反應(yīng)和行為反應(yīng)兩大方面。

(1)心理反應(yīng)

為了充分了解信息過載的影響,Jacoby(1974)從消費(fèi)者對(duì)自身行為的滿意度、不確定性、困惑及后悔、額外信息的需求等方面設(shè)計(jì)了主觀狀態(tài)量表,用來測量信息過載對(duì)消費(fèi)者心理狀態(tài)帶來的影響[3]。除此之外,信息過載可能還會(huì)引起抑郁、焦慮等負(fù)面心理反應(yīng)。調(diào)查顯示,61%的消費(fèi)者懷疑自己購買的商品不是最優(yōu)選擇;62%的消費(fèi)者因選擇過?；虍a(chǎn)品相似難以選到滿意的產(chǎn)品[8]。

信息過載降低決策滿意度。楊濤(2016)設(shè)定購買情境、信息量和選擇集依次分為三組:不足組、最佳組和過載組,相應(yīng)的信息量設(shè)為3條、10條和30條,選擇集設(shè)為3項(xiàng)、5項(xiàng)和30項(xiàng),當(dāng)信息量超過10條或者選擇集超過5項(xiàng)時(shí),消費(fèi)者心理不適感隨之增加,決策滿意度開始下降,其影響過程受消費(fèi)者認(rèn)知需求水平的調(diào)節(jié),因信息處理策略和認(rèn)知努力程度不同,低認(rèn)知需求的消費(fèi)者更容易產(chǎn)生過載效應(yīng)[9]。當(dāng)信息量增加時(shí),消費(fèi)者處理信息需要付出更多的時(shí)間成本和認(rèn)知成本,造成消費(fèi)者感知成本增加,決策滿意度下降。

信息過載易引起負(fù)面情緒。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,無序信息使消費(fèi)者難辨真?zhèn)?、矛盾信息使消費(fèi)者難以提取到有用的信息,當(dāng)信息數(shù)量超過消費(fèi)者的信息處理能力且面臨時(shí)間壓力時(shí),消費(fèi)者在選擇過載中容易產(chǎn)生焦慮情緒。當(dāng)消費(fèi)者面對(duì)數(shù)以百計(jì)千計(jì)的相似商品時(shí),替代品的優(yōu)點(diǎn)會(huì)被強(qiáng)化,機(jī)會(huì)成本使選擇過程變得更加復(fù)雜,造成消費(fèi)者體驗(yàn)負(fù)面情緒[8]。

(2)行為反應(yīng)

豐富的網(wǎng)絡(luò)信息為消費(fèi)者提供多樣化選擇和足夠的信息量,一方面滿足消費(fèi)者多元化需求,另一方面,消費(fèi)者需要花更多的時(shí)間和認(rèn)知努力去篩選、比較和評(píng)估相關(guān)信息,進(jìn)而降低購買意愿或延遲決策,發(fā)生決策規(guī)避,甚至進(jìn)行負(fù)面口碑傳播。

信息過載降低消費(fèi)者購買意愿。信息過載環(huán)境下,從眾多相似的商品中選擇滿足自己需求的商品,消費(fèi)者需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力,即產(chǎn)生了選擇復(fù)雜性。為了做出明智的選擇,消費(fèi)者會(huì)主動(dòng)搜尋額外信息,此過程導(dǎo)致消費(fèi)者感知成本增加,進(jìn)而購買意愿降低[10]。

信息過載導(dǎo)致決策延遲。過多的信息量需要消費(fèi)者付出更多的努力和認(rèn)知資源來應(yīng)對(duì),會(huì)增加消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn),降低其感知價(jià)值,最終造成決策延遲,且消費(fèi)者涉入度對(duì)影響過程起到調(diào)節(jié)作用,高涉入度消費(fèi)者比低涉入度消費(fèi)者有更高的感知風(fēng)險(xiǎn)和更低的感知價(jià)值[11]。比較和權(quán)衡的過程增加了決策難度,再加上偏好的不確定性和決策策略的差異性,導(dǎo)致消費(fèi)者傾向于延遲選擇。

信息過載產(chǎn)生決策規(guī)避。信息過載環(huán)境下,消費(fèi)者不太可能做出明智的選擇,通常會(huì)遇到負(fù)面的結(jié)果,如延遲決策、決策疲勞、決策失誤。消費(fèi)者為了緩解信息過載引起的負(fù)面影響,一般采用購買回避、明晰目標(biāo)、搜尋額外信息、分享購買或縮小選擇集來減少?zèng)Q策失誤,其中,購買回避指消費(fèi)者在搜尋信息、處理和評(píng)估信息之后,做出的一種消極反應(yīng)。在線評(píng)論是消費(fèi)者決策的重要參考依據(jù),同時(shí)也會(huì)引起一些負(fù)面效應(yīng),如瀏覽成千上萬、甚至幾十萬條觀點(diǎn)不一、內(nèi)容模糊的在線評(píng)論時(shí),消費(fèi)者會(huì)產(chǎn)生猶豫,選擇購買回避。在健康管理領(lǐng)域,信息消費(fèi)者在搜尋、閱讀、理解大量難辨真?zhèn)蔚囊咔樾畔r(shí),會(huì)加劇疫情帶來的恐懼、擔(dān)心等消極情緒,通過感知健康威脅對(duì)信息產(chǎn)生防御式的規(guī)避行為[12]。

信息過載引發(fā)負(fù)面口碑傳播。產(chǎn)品復(fù)雜性、相似性和大量模糊的信息會(huì)增加消費(fèi)決策難度,造成消費(fèi)者認(rèn)知負(fù)擔(dān),導(dǎo)致消費(fèi)者產(chǎn)生困惑。消費(fèi)者困惑指消費(fèi)者在信息處理過程中,無法正確理解產(chǎn)品或服務(wù)信息而引發(fā)的不知所措的心理狀態(tài),是一個(gè)三維構(gòu)念,包括:相似困惑、超載困惑和模糊困惑,其中,超載困惑指消費(fèi)者面對(duì)豐富的信息環(huán)境,無法在有限的時(shí)間內(nèi)處理信息而導(dǎo)致信息內(nèi)容理解不足,使消費(fèi)者對(duì)購買決策缺乏信心,可能導(dǎo)致購買錯(cuò)誤品牌或傳播負(fù)面口碑等行為。在線旅游產(chǎn)品充斥著大量相似、模棱兩可的信息,消費(fèi)者選擇旅游產(chǎn)品時(shí)難以準(zhǔn)確篩選出滿足自身需求的產(chǎn)品。消費(fèi)者困惑通過負(fù)面情緒影響負(fù)面口碑傳播,且產(chǎn)品涉入度越高,二者之間的關(guān)系越強(qiáng)[13]。

2. 應(yīng)對(duì)信息過載的策略

信息過載不僅造成消費(fèi)者決策質(zhì)量下降、決策低效、決策延遲甚至放棄決策,還會(huì)造成消費(fèi)者困惑、焦慮等負(fù)面心理反應(yīng)。因此,緩解信息過載,可以在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間提供給消費(fèi)者合適的信息,幫助消費(fèi)者做出正確的決策。消費(fèi)者研究領(lǐng)域應(yīng)對(duì)信息過載的策略可以分為三類:以消費(fèi)者為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略。

(1)以消費(fèi)者為中心的策略

以消費(fèi)者為中心的策略即構(gòu)建消費(fèi)者畫像,考慮消費(fèi)者個(gè)人特征屬性、點(diǎn)擊流、社交信息和購買記錄等數(shù)據(jù),構(gòu)建可以描述消費(fèi)者需求、行為習(xí)慣和個(gè)人偏好的模型,即將海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)抽象成標(biāo)簽,從而將消費(fèi)者形象具體化,為消費(fèi)提供個(gè)性化服務(wù),實(shí)施精準(zhǔn)營銷。大數(shù)據(jù)時(shí)代,消費(fèi)者的各種行為數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,用戶畫像是實(shí)施個(gè)性化服務(wù)或精準(zhǔn)營銷的有力工具,能夠挖掘消費(fèi)者的偏好和需求,幫助消費(fèi)者過濾掉與自己需求不相關(guān)的干擾信息、冗余信息,降低信息過載帶來的影響,為其提供個(gè)性化的商品或服務(wù),從而降低信息過載帶來的決策低效問題。

消費(fèi)者畫像首先明確數(shù)據(jù)維度,也就是從哪些方面收集消費(fèi)者數(shù)據(jù)。一般來說,消費(fèi)者畫像的數(shù)據(jù)維度包括個(gè)人屬性(如性別、年齡、教育程度、職業(yè)、信用等)、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、購買記錄、用戶生成內(nèi)容、社交信息等方面；其次，使用用戶標(biāo)簽提取技術(shù)(如統(tǒng)計(jì)分析、協(xié)同過濾、主題模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等),從海量數(shù)據(jù)中挖掘消費(fèi)者需求、行為習(xí)慣、興趣偏好等,生成用戶標(biāo)簽;然后,利用統(tǒng)計(jì)圖、詞云圖等可視化技術(shù)直觀地呈現(xiàn)消費(fèi)者特征；最后,在消費(fèi)者畫像分析基礎(chǔ)上,實(shí)施個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營銷,從而能夠更智能化、準(zhǔn)確地匹配其需求[14]。

(2)以信息處理為中心的策略

以信息處理為中心的策略旨在幫助消費(fèi)者解決信息的復(fù)雜性和海量問題,如改變信息呈現(xiàn)方式,降低信息復(fù)雜度;生成評(píng)論標(biāo)簽摘要,減少信息量;提供激勵(lì)措施,提高信息質(zhì)量等。以消費(fèi)者為中心的策略強(qiáng)調(diào)以信息過濾和個(gè)性化推薦為主要手段來緩解信息過載對(duì)消費(fèi)者決策的影響,但還不能讓消費(fèi)者完全忽略過載感知的存在。因此,消費(fèi)者必須依靠主動(dòng)學(xué)習(xí)(如觀察學(xué)習(xí)和社會(huì)學(xué)習(xí))來減輕遭受的過載效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,消費(fèi)者產(chǎn)生購買決策后,出于利己或利他目的,通常會(huì)選擇分享自己的消費(fèi)體驗(yàn),即撰寫在線評(píng)論,導(dǎo)致在線平臺(tái)的用戶評(píng)論急劇增長,多則幾十萬條,因此,在線評(píng)論也會(huì)引起消費(fèi)者感知過載。近年來,信息過載環(huán)境下消費(fèi)者研究的一個(gè)重要方向是在線評(píng)論和消費(fèi)者決策。消費(fèi)者受瀏覽時(shí)間和移動(dòng)工具小屏幕的限制,不可能閱讀所有相關(guān)的評(píng)論,幫助消費(fèi)者從大規(guī)模評(píng)論集中找出有用評(píng)論,是解決在線評(píng)論過載、提高消費(fèi)者決策質(zhì)量和決策效率的有效途徑。

實(shí)證研究表明,影響在線評(píng)論有用性的因素包括:情感傾向、句子長度、評(píng)論客觀性、評(píng)論呈現(xiàn)方式、信息質(zhì)量等[15-17]。評(píng)論呈現(xiàn)方式有星級(jí)、文本、圖片和視頻等。對(duì)于感官型產(chǎn)品,如觸感評(píng)價(jià)衣服質(zhì)量、視覺推斷衣服匹配度等,一圖勝千言,圖片評(píng)論正向影響消費(fèi)者購買意愿[18],圖片降低閱讀文本評(píng)論的時(shí)間和復(fù)雜性。當(dāng)處理過多評(píng)論時(shí),消費(fèi)者傾向于采用啟發(fā)式規(guī)則(如差評(píng)、平均星級(jí)、星級(jí)分布等)來降低閱讀的評(píng)論數(shù)量。啟發(fā)式規(guī)則更多地依賴于直覺,雖然加工速度快且占用較少的認(rèn)知資源,但容易受到自我選擇偏差效應(yīng)的影響,從而使決策穩(wěn)定性變差、決策質(zhì)量下降。評(píng)論摘要能夠提供細(xì)粒度、多維度的評(píng)論信息[19],對(duì)于搜索型商品,將在線評(píng)論依據(jù)產(chǎn)品屬性或用戶感受生成分類標(biāo)簽,能夠提高消費(fèi)者感知有用性,緩解信息過載和自我選擇偏見對(duì)消費(fèi)者決策的影響[20]。不管圖片評(píng)論還是文本評(píng)論,評(píng)論的客觀性、真實(shí)性是評(píng)論質(zhì)量的重要因素之一,激勵(lì)在某種程度上能夠促進(jìn)消費(fèi)者認(rèn)真書寫評(píng)論。有用的評(píng)論包括產(chǎn)品或服務(wù)的客觀評(píng)價(jià)以及消費(fèi)者的主觀體驗(yàn)[16],高質(zhì)量的在線評(píng)論是消費(fèi)者提高決策質(zhì)量的前提。

(3)以技術(shù)為中心的策略

以技術(shù)為中心的策略傾向于為信息超載問題尋找技術(shù)解決方案。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,信息過載問題愈發(fā)嚴(yán)重,給消費(fèi)者決策增加困擾,個(gè)性化推薦能夠有效緩解這一難題。從信息過濾角度來看,推薦系統(tǒng)通常被分為協(xié)同過濾系統(tǒng)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)和混合式推薦系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)有效地解決了傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)在時(shí)間效率、空間效率和推薦準(zhǔn)確度方面的瓶頸問題。

大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)需要強(qiáng)有力的技術(shù)支持,如大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、優(yōu)化的推薦算法等。因此,信息過載環(huán)境下,消費(fèi)者決策研究領(lǐng)域同樣關(guān)注個(gè)性化推薦的關(guān)鍵技術(shù)，即從單一數(shù)據(jù)源到多平臺(tái)交叉融合數(shù)據(jù)分析、從傳統(tǒng)推薦算法到自適應(yīng)優(yōu)化推薦算法[21]。MapReduce的核心思想是分而治之,將海量數(shù)據(jù)分發(fā)給不同的服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的并行處理?；贖adoop的分布式框架,能夠?yàn)镸apReduce提供運(yùn)行載體。考慮用戶歷史行為數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶興趣分布矩陣,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和興趣偏好的個(gè)性化推薦策略[22],實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)整合,運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析的融合算法,使用多維評(píng)分效用表示消費(fèi)者對(duì)項(xiàng)目的偏好,該模型考慮多種上下文信息,對(duì)用戶評(píng)論進(jìn)行情感分析,融合用戶評(píng)分、情感傾向和推薦商品內(nèi)容信息的混合式推薦算法，解決了歷史數(shù)據(jù)不足和評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏問題[23]。

個(gè)性化推薦關(guān)鍵技術(shù)的完善有利于多角度分析消費(fèi)者行為,使推薦內(nèi)容質(zhì)量更高、推薦結(jié)果更及時(shí)、推薦信息更多樣化,并且能夠考慮到消費(fèi)者歷史行為信息、動(dòng)態(tài)信息需求和興趣演變,提高消費(fèi)者滿意度。

三、研究主題演化分析

關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖表示研究主題隨著時(shí)間推移發(fā)生的變化情況,側(cè)重于從時(shí)間維度反映研究主題的演變。圖2給出了信息過載環(huán)境下消費(fèi)者決策研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞時(shí)序變化情況,總的來說,可以分為三個(gè)階段:

圖2 研究主題演化圖譜

第一階段(2002—2008年):消費(fèi)模式悄然變化。主流消費(fèi)從傳統(tǒng)模式逐漸向網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)模式轉(zhuǎn)變,淘寶、京東商城等電子商務(wù)平臺(tái)逐步企穩(wěn),此階段信息過載不是消費(fèi)者遭受的普遍現(xiàn)象,研究成果相對(duì)較少,高強(qiáng)度的突變?cè)~有消費(fèi)者和電子商務(wù)。

第二階段(2008—2013年):信息過載效應(yīng)漸顯?；ヂ?lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,京東商城、天貓、淘寶等綜合性電子商務(wù)平臺(tái)為消費(fèi)者選擇提供便捷,如京東商城探索增值服務(wù),開啟上門取件、移動(dòng)客戶端相繼上線、進(jìn)軍在線醫(yī)藥和奢侈品領(lǐng)域、啟動(dòng)酒店預(yù)訂和電子書刊業(yè)務(wù)等,在線消費(fèi)成為消費(fèi)者較好的選擇。因此,消費(fèi)者行為信息激增,信息過載給消費(fèi)者決策帶來心理和行為方面的負(fù)面影響。

第三階段(2013—2020年):信息過載應(yīng)對(duì)階段。隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等技術(shù)的發(fā)展,信息過載現(xiàn)象頻繁出現(xiàn),此階段研究者主要關(guān)注信息過載的各種解決方案,來幫助消費(fèi)者緩解過載效應(yīng)。主要的爆發(fā)詞有:協(xié)同過濾、大數(shù)據(jù)、Hadoop、文本挖掘。推薦系統(tǒng)和精準(zhǔn)營銷可以減少消費(fèi)者選擇集數(shù)量,大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、文本挖掘等技術(shù)能夠優(yōu)化個(gè)性化推薦效果、改善推薦質(zhì)量,用戶生成內(nèi)容作為外在信息線索,能夠降低消費(fèi)者決策的復(fù)雜性。

四、結(jié)論與展望

(一)結(jié)論

本研究采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法,對(duì)國內(nèi)信息過載和消費(fèi)者決策領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理,繪制了知識(shí)圖譜。研究結(jié)果顯示:

1.從發(fā)文時(shí)間看,隨著大數(shù)據(jù)概念的提出和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,信息過載環(huán)境下消費(fèi)者決策研究倍受國內(nèi)學(xué)者關(guān)注,研究成果快速增長。2008年之前,網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)非主流模式,信息過載不是消費(fèi)者遭遇的普遍現(xiàn)象。

2.從發(fā)文作者來看,國內(nèi)該領(lǐng)域研究者的合作關(guān)系較弱,點(diǎn)型研究模式更為普遍,線型和星型等合作模式相對(duì)缺乏。研究者相互交流和合作,能夠助推該領(lǐng)域的研究效率和成果質(zhì)量,科研合作是影響高質(zhì)量成果產(chǎn)出的因素之一。

3.從關(guān)鍵詞圖譜來看,研究主要集中在兩個(gè)方面:信息過載給消費(fèi)者決策帶來的影響和應(yīng)對(duì)信息過載的策略,且應(yīng)對(duì)策略的關(guān)注度更高。信息過載不僅容易引起消費(fèi)者負(fù)面情緒、滿意度下降等心理反應(yīng),還會(huì)造成決策延遲、決策規(guī)避、負(fù)面口碑傳播等行為反應(yīng)。國內(nèi)研究者提出的應(yīng)對(duì)策略主要包括以消費(fèi)者為中心的策略、以信息處理為中心的策略和以技術(shù)為中心的策略,比較側(cè)重客戶精準(zhǔn)營銷、網(wǎng)絡(luò)口碑、個(gè)性化推薦關(guān)鍵技術(shù)等內(nèi)容。

(二)展望

國內(nèi)研究者主要關(guān)注信息過載對(duì)消費(fèi)者心理和行為造成的影響,但缺乏完整的理論研究框架,且對(duì)影響機(jī)制和個(gè)體差異缺乏深層次的分析。只有充分了解信息過載成因、癥狀表現(xiàn),才能提出高效的應(yīng)對(duì)策略。

1.理論研究框架。20世紀(jì)70年代,伴隨品牌數(shù)量的激增,消費(fèi)者研究領(lǐng)域的信息過載問題已經(jīng)引起了學(xué)者們的關(guān)注,諸多學(xué)者對(duì)Jacoby的研究結(jié)論進(jìn)行激烈的爭辯,爭辯焦點(diǎn)是品牌數(shù)量及其屬性信息是否會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的選擇,以實(shí)驗(yàn)法、訪談法和問卷調(diào)查為主,基于有限認(rèn)知資源理論,探討不同情境下信息過載對(duì)消費(fèi)者決策質(zhì)量、決策時(shí)間和信息處理方式的影響。少有研究構(gòu)建一個(gè)完整的概念框架,對(duì)信息過載和消費(fèi)者決策之間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)的理論闡述。郭佳等(2018)發(fā)展了Eppler和Mengis的研究成果,指出網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息過載研究的理論包括:信息加工理論、認(rèn)知負(fù)荷理論、壓力與應(yīng)對(duì)模式、使用滿足理論和期望失驗(yàn)理論等多種理論,研究情境可以劃分為信息檢索和分析過程、決策過程和傳播過程[24]。消費(fèi)者決策是一個(gè)復(fù)雜的過程,可以分為五個(gè)階段:需求確認(rèn)、信息搜索、評(píng)價(jià)與選擇、購買決策和購后行為。每個(gè)階段消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)和目標(biāo)不同,信息過載成因、癥狀表現(xiàn)和應(yīng)對(duì)策略也存在差異,比如,信息搜索階段,由于信息特征、頁面設(shè)計(jì)、個(gè)體特征和動(dòng)機(jī)強(qiáng)度等因素對(duì)消費(fèi)者搜索行為產(chǎn)生影響,導(dǎo)致消費(fèi)者難以獲取有用或準(zhǔn)確的信息,造成搜索效率下降。從技術(shù)層面(如信息過濾和推薦技術(shù))能夠有效緩解消費(fèi)者的感知過載。因此,構(gòu)建一個(gè)概念框架,明晰信息過載對(duì)消費(fèi)者決策過程的影響,能夠提出有針對(duì)性的解決方案。

2.影響機(jī)制研究。并不是所有年齡段的消費(fèi)者都會(huì)遭受過載效應(yīng),青年人和成年人相似,容易受到過度選擇效應(yīng)的負(fù)面影響,但兒童和老年人遭受的負(fù)面影響較少[25]。成年人中出現(xiàn)選擇過載效應(yīng),主要?dú)w因于認(rèn)知因素和情緒因素,而兒童與老人的認(rèn)知能力相對(duì)較低。過載效應(yīng)是否會(huì)真正發(fā)生,還受到信息復(fù)雜性、決策任務(wù)難度、偏好不確定性、決策目標(biāo)等調(diào)節(jié)變量的影響。面對(duì)復(fù)雜問題決策時(shí),不同消費(fèi)者的信息處理方式存在差異。消費(fèi)者通常依賴啟發(fā)式信息來簡化決策過程,通過啟發(fā)式信息減少選擇的數(shù)量,例如消費(fèi)者傾向于考慮知名品牌的商品,好品牌意味著高質(zhì)量,當(dāng)大量選擇與品牌關(guān)聯(lián)時(shí),青少年的過載效應(yīng)就會(huì)消失,沒有表現(xiàn)出滿意度下降、決策困難和遺憾[26]。因此,考慮到消費(fèi)者個(gè)體差異、偏好不確定性、決策情境差異等因素,消費(fèi)者面對(duì)海量信息時(shí)的決策又會(huì)發(fā)生什么變化?導(dǎo)致消費(fèi)者感知過載的影響因素、中介變量和調(diào)節(jié)變量等邊界條件又有哪些?這些問題值得研究者進(jìn)一步探討?！?/p>