本文是一篇企业管理论文，本次调研通过 PC 端、移动端和线下发放问卷，共收集有效问卷 320 份，通过对调研问卷数据进行统计和整理，采用 SPSS20.0 对问卷进行了信度、效度检验，之后通过相关分析初步确定各变量之间的关系，最终通过回归分析，确定各各个变量之间的联系，并验证了品牌知名度的调节作用。
第 1 章绪论
1.1 研究背景
1.1.1 网络购物的高速增长
2017 年 1 月 22 日下午，第 39 次《中国互联网络发展状况统计报告》发布。报告中可以看到，截至 2016 年 12 月，我国网民规模大约为 7.31 亿，而互联网的普及率也达到 53.2%，超过全球平均水平 3.1 个百分点，超过亚洲平均水平 7.6 个百分点。全年新增网民共计 4299 万人，网民增长率为 6.2%，如图 1-1。目前，我国的网民规模已经与欧洲人口总量相当。
截至 2016 年 12 月，中国网络购物用户超过 4.67 亿，在网民中的比例也达到了 63.8%，比 2015 年增长了 12.9%。在网络购物的网民中，手机网络购物用户有4.41 亿，在手机网民中的比例达到了 63.4%。近十年来，在我国拉动内需、刺激消费的背景下，我国的网络购物用户数量表现出了非常迅速的增长态势，网络服务都在不断地深化，也带动越来越多的网络用户在网络购物平台实现消费，网络平台各式各样的促销活动也更加激发了大众的购买需求。
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1.2 问题的提出
目前大多数的购物网站都为购买者提供了评价商品的功能，消费者在交易完成后，可以对购买过的产品的使用感受、商家的服务质量及物流做出评价。为了长远发展和长期利益，企业和商家更应该重视在线评论的内容，不仅是从评论中发现不足不断改进，更需要给消费者的评论以科学合理的引导，给已经购买的消费者和首次购买者开辟通畅和有效的信息流通的途径。
企业渴望利用在线评论来了解用户和吸引用户，因而，面对用户评论有用性判定的难题，企业迫切的希望能够简单迅速地找到高质量、高价值的用户评论，以充分挖掘用户在线评论的价值。然而在网络平台中，消费者对商品的评价具有很强的随意性，无论从形式还是内容方面，都可以随意发表相关的评论，因此我们常常会面临产品评价的信息爆炸，一款产品甚至会有几万至几十万条的评价，面对如此繁多的评论，消费者往往没有时间和精力大量地阅读，只会选择性地浏览一些评论。在这样的环境下，抢占时间，抢占消费者的眼球，才能帮助企业和商家吸引更多消费者，带来消费。如何才能节约时间？商家更应该从评论的有用性着手，消费者提供更加有用的信息，使它们能够快速地浏览到自己想要的信息，从而帮助他们缩短决策时间。
部分网站已经意识到对在线评论有用性做出评判的重要性，京东、亚马逊等网站也设计了对评论有用性投票的系统，消费者通过对阅读的评论点击“有用”和“没用”对该条评论的有用性进行投票，系统将这些投票的数据进行收集整理，再根据有用性对评论进行排名和推荐。
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第 2 章理论基础与文献回顾
2.1 在线评论的理论基础
2.1.1 详尽可能性模型（ELM）
在进行购买决策和信息推理时，经常会面临理性和情感之间的冲突，这是由于认知通过不同的系统，进行了双加工。大量的研究已经证实，信息的加工会出现两种模式。在一种模式中，信息会被有意识的、基于逻辑、推理性和认知努力的加工；而另一种模式下，信息则是被潜意识、基于感性、自动化和启发式的加工。Petty 与Cacioppo（1986）提出的详尽可能性模型（the elaboration likelihood model，ELM）用来区分两种不同模式，近些年被用来解释外部信息对个体感知的影响。详尽可能性模型也被成为精细加工可能性模型。
详尽可能性模型把态度改变分为两个基本路径：中枢的和边缘的。中枢说服路径认为个体的态度改变主要是因为个体对收到的信息进行了认真思考和逻辑分析。边缘说服路径则不同，它认为个体态度的改变主要不在于考虑接收信息本身的内容，而是考虑与该信息相关的其他线索的结果。
ELM 模型的基本原则是：两个说服路径的不同，最主要是由于传播信息作精细加工的可能性不同。当精细加工的可能性高时，个体会搜集信息并投入更多资源，对信息进行精细化、综合性的加工，此时，便是中枢路径发挥作用。精细加工可能性低时，个体受评估刺激信息的动机比较低，会避免付出过多的认知资源进行深层次的加工，仅仅依赖于一些简单的边缘线索对信息做出判断，此时则是边缘的路径更有效。
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2.2 相关概念的定义
2.2.1 品牌知名度
品牌知名度是顾客在感受产品之前能够对产品质量进行形成初步判断的重要线索，它能够在一定程度上影响顾客对产品质量的感知。Kamins &Marks(1991)发现，对于自己熟知的品牌，消费者的购买意愿会明显高于不熟知的品牌。Wall,Liefeld 和 Heslop(1991)也同样发现，消费者认为知名度高的品牌通常产品质量也很高。
Aaker（1998）发现，品牌知名度高，所引发的消费者对质量的信任和对品牌的联想，会建立与消费者的情感联系，从而让消费者提高购买意愿，甚至产生品牌忠诚。
消费者在选择产品之前，会对产生的各种风险进行评估，高风险感知会降低其购买意愿，消费者会避免承担购买产品带来的风险。Hoeffler（2003）认为，知名度高的品牌，能够在很大程度上降低消费者感知到的风险，从而激发消费者对该产品的购买行为。Samiee(1994)也发现，当顾客面对不熟悉的产品，如果该产品的品牌具有很高的知名度，消费者会首先对该产品产生正面的评价，认为购买产品带来的风险低，因此顾客对高知名度的品牌产生的购买意愿会更强。
林俊升(1994)通过对休闲农场的旅游意愿进行研究，发现当农场具有很高的知名度时，消费者在体验之前对农场的评价和认知就很高，而感知到的风险明显降低，旅游的意愿比知名度低的农场更强烈。林君珍(2004)也在研究旅游意愿时发现，高曝光度能够从而显著提升消费者的旅游意愿。而高曝光度能够不断强化消费者的认知，将产品信息在消费者记忆中加强，从而形成了知名度。
因此，品牌知名度高会形成明显的优势资源，提升顾客在接触和体验前对质量的认知，降低其感知到的风险，最终影响消费者的购买意愿和行为。
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第 3 章研究假设与模型构建................................ 22
3.1 研究假设 .................................... 22
3.1.1 评论内容对在线评论有用性的影响 ......................... 22
3.1.2 评论者资信度对在线评论有用性的影响 .................... 23
第 4 章研究设计与问卷检验....................... 27
4.1 问卷设计 ................................ 27
4.2 变量测量 .................. 27
第 5 章实证分析............................ 37
5.1 变量统计特征与相关性分析 .......................... 37
5.1.1 变量的统计特征 ............................. 37
5.1.2 相关性分析 ............................. 38
第 5 章实证分析
5.1 变量统计特征与相关性分析
5.1.1 变量的统计特征
本研究主要是通过调查问卷的形式对影响在线评论有用性的因素进行分析，问卷中主要通过不同的题项对各个变量进行衡量。调查问卷中各题项均采用李克特 7 级量表，主要研究的相关变量及题项的均值和标准差如表 5-1。
表 5-1 对各变量及其相关题项的均值和标准差做统计。在评论内容的质量上，平均水平为 4.69，标准差为 0.892，从均值来看，评论内容的质量还是比较高的。评论时效性的均值为 4.46，标准差为 0.825。评论反馈数量水平的均值为 4.65，标准差为 0.852。评论效价的平均值为 4.76，标准差为 0.923。评论者资信度的平均值是 4.41，标准差是 0.864。品牌知名度的平均值为 3.63，标准差为 0.902，品牌的知名度水平相对是比较低的。评论有用性的平均值为 4.79，标准差为 0.847。从变量及其相关题项的平均值来看，测量值比较合理；从标准差来看，标准差一般都大于0.8，说明样本的分散度还是比较高的，调研对象比较广泛。
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第 6 章研究结论与启示
6.1 研究结论
本研究通过对当下年轻一代的网络购物习惯的调研，研究在线评论中影响其有用性的关键因素。首先通过对目前在线评论有用性相关的文献的整理，确定本次研究的主要研究对象。之后初步提出假设、建立相关的研究模型。之后通过对问卷进行收集和预调研，从而确定调查问卷中测量各变量的题项，确保问卷设计的题项科学合理，之后展开正式的调研。本次调研通过 PC 端、移动端和线下发放问卷，共收集有效问卷 320 份，通过对调研问卷数据进行统计和整理，
