基于用戶在線評論的純電動汽車和燃油汽車產(chǎn)品效用對比分析

摘 要：文章通過對2018—2022年純電動汽車和燃油汽車的用戶在線評論進行情感挖掘，得出消費者對兩類汽車產(chǎn)品的效用差異：一是兩類汽車在外觀內(nèi)飾設(shè)計上為消費者提供的效用差別不大；二是消費者對燃油汽車的空間舒適性評價較高，且燃油汽車的續(xù)航能力一直略優(yōu)于純電動汽車，但兩者的續(xù)航都無法滿足當前消費者的需求；三是純電動汽車的操作駕駛一直為消費者帶來高效用體驗，在能耗方面消費者也逐漸對純電動汽車產(chǎn)生了明顯偏好；四是在性價比和品牌認可度方面，消費者對純電動汽車的效用感知逐步超越了燃油汽車。

關(guān)鍵詞：文本在線評論；情感指數(shù)；產(chǎn)品效用；純電動汽車

中圖分類號：F274""" 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2025）16-0111-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.16.028

1 引言

在線評論情感分析是利用情感詞典、機器學習、深度學習等技術(shù)對在線評論的文本信息進行情感判斷，從中獲取褒貶態(tài)度、意見觀點的方法。隨著使用電子商務(wù)平臺、線上評論網(wǎng)站的消費者規(guī)模逐漸增加，挖掘在線評論數(shù)據(jù)的經(jīng)濟價值具有重要研究意義。

目前，對于在線評論情感分析領(lǐng)域的研究主要集中在主觀性內(nèi)容識別、情感分類算法、挖掘在線評論的經(jīng)濟價值等方面［1］。例如：潘列等（2022）通過引入片段級遞歸機制和相對位置信息編碼，有效利用評論文本的語境信息；并借助循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本特征進行雙向訓(xùn)練，充分挖掘文本的語義和關(guān)聯(lián)信息，提升了對主觀內(nèi)容識別的準確度［2］。高佳希等（2024）提出，利用TF-IDF算法篩選蘊含情感豐富的詞語，舍去常見停用詞及其他對文本情感傾向影響較小的專有名詞等；再利用多頭注意力Transformer模型編碼器進行特征提取，實現(xiàn)了對復(fù)雜度和混淆度較高的文本數(shù)據(jù)的情感分類［3］。孫春華（2013）通過對手機評論的情感分析，得出具有強烈情感傾向性的評論更容易引起消費者注意，表達差異或負面的評論總體被認為更有用等結(jié)論，幫助網(wǎng)絡(luò)零售商優(yōu)化評論系統(tǒng)，制定更有效的營銷策略［4］。厙向陽等（2020）提出了一種基于句子情感得分加權(quán)句向量的Sword2vect情感分析方法，更好地解決情感分析中詞語的上下文信息和詞語的情感信息缺失問題［5］。

純電動汽車是采用低碳清潔的電能作為動力的汽車產(chǎn)品，是交通運輸行業(yè)應(yīng)對氣候變化、實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的重要工具。

近年來，隨著文本挖掘的研究方法被引入到純電動汽車領(lǐng)域，越來越多的研究開始關(guān)注純電動汽車的在線評論，探索在線評論對消費者和汽車企業(yè)產(chǎn)生的影響、與汽車銷量之間的關(guān)聯(lián)以及如何有效管理和利用在線評論等問題。程小葉（2014）對汽車在線評論的實證研究結(jié)果表明，汽車的外觀、內(nèi)飾、性能、售后和質(zhì)量等在線口碑信息對消費者的購買行為具有不同的影響作用［6］。郭夢丹（2022）通過爬取在線評論數(shù)據(jù)，并對其中部分純電動汽車消費者進行問卷調(diào)查，結(jié)合IPA模型探析細分市場下消費者消費偏好［7］。丁沛等（2022）以2021 年在售的 129 款純電動汽車為研究樣本，分析得出純電動汽車在線評論中的特定內(nèi)容將對純電動汽車銷量產(chǎn)生顯著影響，建議廠商應(yīng)針對消費者反饋優(yōu)化自身的生產(chǎn)服務(wù)［8］。蔣楷丞和李艷婷（2021）提出了一種考慮評論感知情感和宏觀經(jīng)濟指標的汽車銷量預(yù)測方法，與僅使用歷史銷量數(shù)據(jù)相比，有效提升了銷量的預(yù)測精度［9］。王曉光（2022）應(yīng)用回歸分析方法研究在線評論特征對評論質(zhì)量的影響，基于機器學習和深度學習算法構(gòu)建汽車銷量預(yù)測模型，考察在線評論質(zhì)量影響下的模型預(yù)測效能［10］。

目前，針對純電動汽車的研究大多聚焦于純電動汽車本身，較少開展和燃油汽車的對比研究。因此，文章選取2018—2022年“汽車之家”純電動汽車和燃油汽車的在線口碑數(shù)據(jù)進行情感分析，通過構(gòu)建情感指數(shù)模型挖掘消費者對兩類汽車產(chǎn)品的效用體驗與需求偏好的差異和變化，以期為純電動汽車企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)化提供決策幫助。

2 研究方法

2.1 SnowNLP文本情感判斷

SnowNLP（snowball natural language processing）是一個基于詞頻統(tǒng)計和文本向量空間模型的Python文本處理庫，主要面向中文文本提供一系列文本處理的功能，包括分詞、詞性標注、情感分析等。在處理文本時，首先，利用jieba工具對文本進行分詞，將大體量文本拆分成單獨的詞語。其次，對文本進行詞語詞性的標注，通過識別名詞、動詞、形容詞等不同類型的詞語，建立汽車領(lǐng)域的情感詞典。最后，利用情感詞典，為每個詞語分配一個介于0和1的情感得分，得分越高表示該詞語具有越積極的情感傾向，得分越低則表示該詞語具有越消極的情感傾向。

文章采用三級情感分類，其中積極情感判斷為得分大于0.6的部分，消極情感判斷為得分小于0.4的部分，中間部分是中立情感判斷。同時文章引入汽車領(lǐng)域情感字典，并對模型進行調(diào)參訓(xùn)練，以此提升汽車在線評論情感傾向判定的準確率。

2.2 情感指數(shù)模型

為進一步分析消費者對純電動汽車和燃油汽車的產(chǎn)品效用體驗和需求偏好規(guī)律，文章以美國密歇根大學SRC指數(shù)編制法和上海財經(jīng)大學上海市消費者信心指數(shù)編制法為基礎(chǔ)，編制情感指數(shù)計算模型［11］如下：

X=12x積極－x消極x積極+x消極×100+100

其中，X積極 表示積極判斷的數(shù)量；X消極 表示消極判斷的數(shù)量；X表示最終得分；基數(shù)設(shè)定為100，乘以 1/2 使取值范圍在0～100。

具體而言，首先，利用爬蟲工具對汽車之家網(wǎng)站上目標車型的在線口碑評論數(shù)據(jù)進行全量抓取與數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，包括缺失值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化等。其次，把預(yù)處理過后的在線評論數(shù)據(jù)導(dǎo)入SnowNLP文本情感分析模型，得到評論的情感傾向判斷，并根據(jù)情感判斷結(jié)果構(gòu)建情感指數(shù)計算模型。最后，對兩類汽車的情感指數(shù)，分別從空間舒適性、操縱駕駛感受、外觀內(nèi)飾設(shè)計、續(xù)航、能耗、性價比、品牌7個維度進行分析，深入挖掘汽車在線口碑評論文本中的情感表達，剖析消費者對兩類汽車產(chǎn)品效用感知的差異與變化，以期為純電動汽車企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)化提供決策幫助（如圖1所示）。

圖1 兩類汽車在線評論文本情感分析流程

3 用戶情感分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

“汽車之家”作為全球訪問量較大的中國線上汽車網(wǎng)站之一，為汽車消費者提供了內(nèi)容豐富、交流便捷的論壇平臺。因此，文章選取“汽車之家”網(wǎng)站的純電動汽車和燃油汽車在線口碑數(shù)據(jù)作為分析文本，從車型發(fā)布時間、車企分類、汽車價位、車企/車型銷量、新老車型比重、口碑數(shù)量6個維度（如表1所示）篩選了2018—2022年發(fā)行的純電動汽車和傳統(tǒng)燃油汽車各20款車型；使用爬蟲工具設(shè)計數(shù)據(jù)采集流程，對汽車之家網(wǎng)站的在線口碑評論進行抓取并保存到數(shù)據(jù)集中。

通過對在線評論數(shù)據(jù)進行缺失值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化等預(yù)處理操作后，文章獲得了純電動汽車20款車型的有效評論數(shù)據(jù)2274條和20款燃油汽車的有效評論數(shù)據(jù)1927條。

3.2 用戶在線評論情感判斷的對比分析

通過SnowNLP算法對在線評論進行處理，得到文本評論的情感傾向判斷，獲得兩類汽車各個維度的情感判斷占比（如表2所示），可以初步了解消費者對兩類汽車產(chǎn)品不同維度的看法。

由表2得出，在兩類汽車產(chǎn)品的對比中，燃油汽車在能耗、續(xù)航、空間舒適性等維度中的積極情感占比較高，表明燃油汽車更能夠有效利用空間布局提供更大的乘坐和儲物空間，在空間方面為消費者帶來更高的產(chǎn)品效用體驗。并且對比純電動汽車，燃油汽車具有百年開發(fā)歷史，技術(shù)成熟可靠，使用便利，擁有一定規(guī)模的忠誠消費者，使燃油汽車在能耗、續(xù)航方面更能讓消費者滿意。

純電動汽車則在性價比、外觀內(nèi)飾設(shè)計、品牌、操縱駕駛感受等維度上積極情感占比較高。其反映出純電動汽車在外觀設(shè)計、操控調(diào)試、懸掛系統(tǒng)等與消費者舒適感受相關(guān)的模式創(chuàng)新創(chuàng)造了高效用感知。此外，在技術(shù)研發(fā)積累等多方因素作用下，部分品牌的車型贏得了較好的市場口碑和消費者的信任，產(chǎn)生了較為廣泛的品牌影響力。

單獨對比積極情感和消極情感占比并不能全面反映消費者對兩類汽車產(chǎn)品的效用體驗及滿意程度，因此需要進一步構(gòu)建情感指數(shù)模型。為確保后續(xù)情感指數(shù)建模與分析的可靠性，文章從2274條純電動汽車有效在線評論和1927條燃油汽車有效在線評論數(shù)據(jù)中分別隨機抽取100條在線評論作為樣本，并對樣本的情感傾向進行人工標注。然后利用Python工具的交叉驗證程序，對200條樣本進行十折交叉驗證，準確率為86.3%。因此文章情感判斷的準確率較高，可以用以建立情感指數(shù)。

3.3 用戶情感指數(shù)的對比分析

3.3.1 用戶情感指數(shù)各維度對比分析

筆者利用Python工具對在線評價7個維度的情感指數(shù)進行總體分析，并制作出2018年和2022年兩類汽車數(shù)據(jù)結(jié)論對比雷達圖（如圖2所示）。其一，在外觀內(nèi)飾設(shè)計和性價比維度，消費者對兩類汽車一直處于較高滿意度狀態(tài)，情感指數(shù)均大于85分，且2022年相比于2018年有了進一步提升。在外觀內(nèi)飾設(shè)計方面，燃油汽車的情感指數(shù)一直略高于純電動汽車，純電動汽車則在性價比方面更受消費者青睞。其二，在2018年純電動汽車發(fā)展初期，燃油汽車品牌仍具有較大的市場，可隨著純電動汽車逐步發(fā)展，到2022年燃油汽車的品牌影響力已被純電動汽車反超。其三，相比于2018年，2022年兩類汽車在續(xù)航維度上的情感指數(shù)都有所提升，且純電動汽車反超了燃油汽車。但兩類汽車續(xù)航維度的情感指數(shù)均低于60分，表明兩類汽車目前都無法滿足消費者的需求。其四，隨著燃油價格波動，消費者對燃油汽車的能耗滿意程度降低，該維度在2022年的情感指數(shù)也從2018年的61分降低至54分，而由于電價的成本低廉，消費者對純電動汽車的能耗的效用體驗有了明顯提升。其五，操縱駕駛感受方面雖然純電動汽車一直占優(yōu)，但2022年燃油汽車在該維度上的情感指數(shù)已從2018年的74分提升到了86分，而純電動汽車也在空間舒適性方面不斷創(chuàng)新設(shè)計，以提升消費者的產(chǎn)品效用感知。

圖2 2018年和2022年用戶情感指數(shù)各維度對比

3.3.2 用戶情感指數(shù)年際變化趨勢分析

筆者利用Python工具對兩類汽車情感指數(shù)年際變化進行分析，并制作出數(shù)據(jù)結(jié)論折線圖（如圖3、圖4所示）。

圖3 純電動汽車用戶情感指數(shù)年際變化折線圖情況

圖4 燃油汽車用戶情感指數(shù)年際變化折線圖情況

圖3顯示，純電動汽車在操縱駕駛感受、性價比、外觀內(nèi)飾設(shè)計維度的情感指數(shù)從2018年到2022年呈現(xiàn)相對穩(wěn)定的變化趨勢。品牌、能耗、空間舒適性、續(xù)航維度的情感指數(shù)波動較大，其中能耗的波動性最大；且這四個維度均呈現(xiàn)波動性上升趨勢，其中續(xù)航、品牌的上升趨勢相對穩(wěn)定，能耗、空間舒適性的上升波動較大。

圖4顯示，燃油汽車的各維度情感指數(shù)波動明顯較大。其中，續(xù)航、操縱駕駛感受維度呈現(xiàn)波動性上升趨勢，能耗、性價比、空間舒適性和外觀內(nèi)飾設(shè)計呈現(xiàn)平穩(wěn)性波動，而品牌呈現(xiàn)下降性波動趨勢，反映出純電動汽車的發(fā)展對燃油汽車品牌效應(yīng)的沖擊。

4 結(jié)論

文章通過對2018—2022年純電動汽車和燃油汽車的用戶在線評論進行數(shù)據(jù)挖掘，借助情感指數(shù)模型，定量化地描述了兩類汽車產(chǎn)品的用戶在線評論中蘊含的情感信息。通過對兩類汽車的橫向多維度對比分析和縱向年際變化分析，深入挖掘了消費者對兩類汽車產(chǎn)品的效用體驗與需求偏好。結(jié)論總結(jié)如下五點。

第一，兩類汽車在外觀內(nèi)飾設(shè)計方面為消費者提供的效用差別不大，但燃油汽車的波動要大于純電動汽車。面對2018—2019年純電動汽車在外觀內(nèi)飾設(shè)計上的創(chuàng)新，2020年以來，燃油汽車通過不斷改進產(chǎn)品設(shè)計，使得消費者效用感知有所提升。

第二，燃油汽車在續(xù)航能力上相比于純電動汽車略勝一籌，但兩者都無法滿足消費者目前的需求，且對于純電動汽車來說，消費者對更長的駕駛里程和便捷的充電設(shè)施有著更高的期望。同時在空間舒適性方面，用戶對純電動汽車的滿意度提升并不顯著，且波動性較大，相對于燃油汽車還有較大發(fā)展空間。

第三，純電動汽車的操作駕駛感受一直為消費者帶來高效用體驗。隨著技術(shù)發(fā)展和市場油價波動，在能耗方面，2020年以來消費者對純電動汽車也產(chǎn)生了明顯的偏好。而燃油汽車在這些方面的消費者滿意度波動較大，缺乏持續(xù)穩(wěn)定提升的能力。

第四，在性價比方面，純電動汽車的產(chǎn)品效用略高于燃油汽車。純電動汽車的價格優(yōu)勢明顯，用能養(yǎng)護成本低，動力強，且智能化水平較高，可以為大多數(shù)非長途用車的消費者提供更高的效用體驗；但純電動汽車的保值率較低，且一直存在續(xù)航、充電等發(fā)展痛點，在長途用車方面不具有消費者偏好。

第五，在品牌影響力方面，純電動汽車面對最初燃油汽車的市場優(yōu)勢，積極強化自身的品牌影響力，塑造更可靠、更受消費者信賴的低碳節(jié)能品牌，使得燃油汽車的品牌影響力受到一定沖擊，純電動車品牌影響力不斷提升。目前消費者對兩類汽車的品牌認可度近乎相當，但電動汽車稍具優(yōu)勢。

總的來講，文章通過將純電動汽車產(chǎn)品的消費者效用體驗與需求偏好與燃油汽車進行對比研究，可以為純電動汽車產(chǎn)品優(yōu)化提供決策幫助：純電動汽車應(yīng)繼續(xù)保持在能耗、操縱駕駛感受和性價比方面的產(chǎn)品優(yōu)勢，擴大自身品牌影響力，同時著力解決續(xù)航和便捷充電等關(guān)鍵問題，以提升消費者的信心和滿意度，推動純電動汽車的市場份額的持續(xù)穩(wěn)定增長。

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