移动通信技术发展背景下的在线评论形式演进及价值挖掘＊

■ 马莉婷 梁菜云

1.福建江夏学院经济贸易学院 福州 350108

2.厦门大学管理学院 厦门 361005

3.福州世纪联华商业有限公司 福州 350009

0 引言

5G 时代被称为物联网时代，物联网将承载大数据、云计算、边缘计算和人工智能等新技术，使“万物互联”成为现实。云化虚拟现实(Virtual Reality,VR)/增强现实(Augmented Reality,AR)、车联网、智能制造、智慧能源、无线医疗、无线家庭娱乐、联网无人机、社交网络、人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助、智慧城市成为5G 时代最具发展前景的十大应用场景。5G 技术可以提供更低的时延、更多的连接数、更快的网速、更高的安全性以及更灵活的业务部署能力。从1G 语音时代、2G 文本时代、3G 图片时代、4G 视频时代到如今的5G 物联网时代，在线评论也经历了由纯文字、文字+图片到短视频的融合运用这一演进过程，形式愈加丰富。移动通信技术的进步提升了消费者的购物体验，但当其面对纷繁复杂的海量在线评论信息时，决策成本也在上升。笔者自2017年起就在线评论的形式、内容及价值开展深入研究。2017年申报了福建江夏学院设立的校级教学团队项目“《电子商务》系列课程教学团队”，获得立项；2018年申报了福建省教育厅设立的省级本科教学团队项目“电子商务创新创业实战实验教学型本科教学团队”，获得立项；2018年申报了教育部高教司设立的产学合作协同育人项目“跨境电子商务创新创业生态圈建设方案”，获得立项。本文研究移动通信技术发展背景下的在线评论形式演进及其对消费者购买决策的影响，以深入挖掘5G时代在线评论的价值，为电商企业、电商平台有效运用在线评论提供参考借鉴。本文是以上3个项目的阶段性研究成果，有助于推动项目后续研究进展。

1 文献回顾

众多学者针对在线评论的形式对消费者购买决策的影响进行了深入研究。FANG B,YE Q, KUCUKUS‐TA D, et al[1]（2016）认为用户生成图片的总量对评论有用性存在显著影响。刘江峰[2]（2018）认为评论深度对评论有用性呈现倒“U”型关系，如在线评论中包含用户生成图片，则评论深度对评论有用性的影响更强。贺璟雪[3]（2018）通过实验法研究商品类型和在线评论形式（图片和文字）对消费者购买意愿的影响，认为商品类型起着调节作用。王翠翠[4]等（2020）认为消费者在购买外在型产品时更关注附图评论，在购买内在型产品时更关注纯文字评论。王月[5]（2019）认为负面图片评论在对消费者购买意愿的影响上具有优越性。

亦有众多学者就在线评论的内容对消费者购买决策的影响进行了广泛研究。LUDWIG S, DE RUYTER K,FRIEDMAN M,et al[6]（2013）发现大多数网购消费者在消费前会借鉴在线评论的观点，相比商家的商品详情页，消费者更信任已购买者的评论内容。魏华[7]等（2017）指出在线评论数量对消费者购买决策有显著的正向影响。张驰[8]（2017）指出点评网站具有较好的声誉，客观公正的评价直接影响消费者对网络口碑的信任程度，并最终影响消费者的购买决策行为。周燕[9]等（2018）指出评论的形式、质量、效价、评论者资信度和接收者专业能力均正向影响消费者购买决策。付美菊[10]等（2019）认为评论内容质量、评论时效性、评论者的专业性对消费者购买意愿呈现显著性影响。

综上，现有研究主要从在线评论的形式、内容两个维度研究其对消费者购买决策的影响，但少有学者关注消费者阅读在线评论后的个体感知。本文基于消费者个体感知角度，深入分析5G 时代在线评论对消费者购买决策的影响，探讨移动通信技术发展背景下在线评论的形式演进，挖掘5G时代在线评论的价值。

2 移动通信技术发展背景下的在线评论形式演进

2.1 1G时代

1G 使用模拟通信技术实现了语音通信功能。此时电子商务还未诞生，消费者通过口口相传对自己或周围人所消费的商品或服务进行评价，消费者获取到的口碑信息大部分来源于亲朋好友。

2.2 2G时代

进入数字通信时代，移动通信实现了低速上网的功能，各国电商平台相继诞生。除了在各大电商平台提供的评论区域进行口碑传播，消费者逐渐习惯于在各类论坛和社交网站上进行口碑传播。此时，在线评论传播仅限于文字评论，且评价都有时间限制。为使消费者产生信任感，各大电商平台相继推出“追加评论”功能。同时，为了让选购者与已购买者进行更好的互动交流，电商平台纷纷在产品页面建立交流专区，帮助买家答疑解惑，如淘宝先后上线“评论互动”和“问大家”功能，京东商城上线“问答专区”功能。

2.3 3G时代

智能手机的出现，促进了移动通信产业生态基本架构的形成。移动网络逐渐融入各个领域，各类平台及商业模式纷纷涌现。各大电商平台陆续完善评论形式，增加在评论里发图片和表情贴图的功能，帮助选购者通过多渠道获得更为完善的产品信息。

2.4 4G时代

4G开启了真正意义的数字经济，移动通信实现了传输高质量视频图像的功能。移动互联网由消费领域向生产领域拓展，普通大众的生产、生活开始与移动互联网息息相关。各大电商平台纷纷上线“视频评论”功能。2017年4月，大众点评捷足先登，上线“点评视频”。2017年6月，淘宝将短视频加入买家点评和买家秀中，让客户感觉商品就在眼前。2017年9月，京东APP 上线“视频晒单”功能。

2.5 5G时代

移动互联网与物联网深度融合，人与物实现全面互联，进入万物互联时代，5G 的高速和低时延特性将充分运用于在线评论中。买家点评和买家秀中的短视频也将进一步升级，选购者在浏览短视频的同时，还可以实现对细节的放大观看，获得沉浸式体验。4G时代虽已诞生AR 和VR 技术，但并未运用于在线评论。5G 将充分运用AR和VR技术，为在线评论浏览者带来个性化的交互式体验。

3 移动通信技术发展背景下的在线评论价值挖掘

3.1 在线评论对消费者购买决策影响的实证分析——以在线评论可信度为中介变量

3.1.1 研究模型构建

精细加工可能性模型（Elaboration Likelihood Mod‐el, ELM）是美国心理学家Richard E.Petty 和John T.Ca‐cioppo(1986)提出的，该模型着眼于解释行为和态度如何形成和改变。精细加工可能性模型包含两条路径——中心路径与边缘路径。中心路径精细加工程度高，是指用户在接收信息后，会认真对信息进行综合考虑和仔细分析，然后决定自己的行为与态度；边缘路径精细加工程度低，是指用户在接收信息后，很少经过思考就会表现出对此信息的行为与态度。

以ELM 为基础，选取在线评论质量、在线评论效价和在线评论时效性3 个指标构建中心路径，选取评论者资信度、在线评论数量和网络环境认知3 个指标构建边缘路径，以在线评论可信度作为中介变量，构建本文的研究模型（在线评论对消费者购买决策的影响模型），如图1所示。

基于研究模型，分析在线评论质量、在线评论效价、在线评论时效性、评论者资信度、在线评论数量及网络环境认知对在线评论可信度、消费者购买决策的影响；评估在线评论可信度在在线评论质量、在线评论效价、在线评论时效性、评论者资信度、在线评论数量及网络环境认知对消费者购买决策的影响中是否起中介作用。

3.1.2 研究假设

本文基于研究模型，作出19 项研究假设，如表1所示。

3.1.3 数据来源

实证分析数据来源于面向百联到家客户发放的《在线评论对消费者购买决策的影响调查》，问卷分别针对在线评论（自变量）的质量、效价、时效性、数量、评论者资信度和网络环境认知，在线评论可信度（中介变量）及消费者购买决策（因变量）设置李克特五级量表题进行测量，问卷测量题项如表2所示。问卷从2020年2月16日开始发放，持续15天，共回收388份问卷，剔除20份无效问卷，得到368份有效问卷。

3.1.4 统计分析

（1）描述性统计分析

在368 名被调查者中，男女比例均衡，男性占比为54.1%，女性占比为45.9%；20～25 周岁的群体占53.3%；大学专科及本科学历的群体占比达79.3%；月收入在2000～8000 元的群体占比达65.5%；网购年限在3年及以上的群体占比达89.4%。描述性统计分析结果与CNNIC 发布的第45 次《中国互联网络发展状况统计报告》表征的我国网民整体属性基本吻合，反映出本次调查选取的样本具有代表性。

（2）信度、效度分析

①信度分析

借助SPSS 24.0 对调查回收的数据进行统计分析。首先采用Cronbach's alpha系数对总量表和8个分量表的调查结果进行信度检验，总量表的alpha值为0.954，分量表的alpha值均大于0.7，说明量表的内部一致性较好，信度较高。

②效度分析

采用KMO与Bartlett球形度检验进行效度检验。考察在线评论质量、在线评论效价、在线评论时效性、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知6个自变量之间是否具有相关性。由表3可知，在线评论6 个维度的KMO 值为0.821>0.8 且sig=0.000，说明该量表适合做因子分析。

图1 在线评论对消费者购买决策的影响模型

表1 研究假设

③因子分析

本文对自变量的19 个测量项采用主成分分析法进行因子分析。分析结果如表4所示。

由表4可知，在线评论19个题项共提取6个公因子，将因子载荷大于0.5的题项归为同一个成分，成分1可命名为“在线评论质量”，成分2可命名为“网络环境认知”，成分3 可命名为“在线评论效价”，成分4 可命名为“在线评论时效性”，成分5 可命名为“在线评论数量”，成分6可命名为“评论者资信度”。与研究模型预设的6个维度相同，且6 个成分旋转后的累积方差82.720%，表明提取的6个公因子具有良好的代表性。

④相关性分析

采用双变量相关性分析，研究在线评论质量、在线评论效价、在线评论时效性、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知、在线评论可信度与消费者购买决策之间的两两相关关系，分析结果如表5所示。

由表5可知，在0.01 的显著性水平下，在线评论质量、在线评论效价、在线评论时效性、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知与在线评论可信度、消费者购买决策之间均为显著正相关关系，相关系数介于0.274～0.691之间。

⑤回归分析

回归分析是通过回归方程检验变量间因果关系的一种统计分析方法。本文在相关性分析的基础上，借助SPSS24.0 通过线性回归方法分析各变量间的因果关系及影响大小。首先，将消费者购买决策纳入因变量，在线评论六维度纳入自变量，对相关数据进行多元线性回归分析，结果如表6中模型1 所示。由于在线评论时效性没有通过显著性检验，因此将该变量删除后再进行一次回归分析，结果如表6中模型2 所示。其次，将消费者购买决策纳入因变量，在线评论可信度纳入自变量，对相关数据进行一元线性回归，结果如表6中模型3 所示。最后将在线评论可信度纳入因变量，在线评论质量、在线评论效价、评论者资信度、在线评论数量和网络环境认知纳入自变量，对相关数据进行多元回归分析，结果如表6中模型4所示。

由表6可知，在线评论质量、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知对在线评论可信度和消费者购买决策均具有显著正相关关系，在线评论效价对在线评论可信度和消费者购买决策具有显著负相关关系，在线评论可信度对消费者购买决策具有显著正相关关系。因此，假设Hla、Hlb、Hld、H1e、H1f、H2、H3a、H3b、H3d、H3e、H3f均得到验证。而在线评论时效性对消费者购买决策和在线评论可信度不显著，假设H1c、H3c、H4c不成立。综上，用Y表示消费者购买决策，X1表示在线评论质量，X2表示在线评论效价，X3表示在线评论时效性，X4表示评论者资信度，X5表示在线评论数量，X6表示网络环境认知，M表示在线评论可信度，可得如下回归方程式：

表2 问卷测量题项

表3 KMO和巴特利特球形度检验

Y=0.288X1－0.084X2＋0.331X4＋0.302X5＋0.243X6－0.359

Y=0.750M＋0.135

M=0.323X1－0.144X2＋0.178X4＋0.162X5＋0.381X6

⑥中介效应分析

本文采用分层回归分析方法对在线评论可信度的中介作用进行检验。在此采用步进法，使对消费者购买决策有影响的变量按顺序逐一进入回归方程，结果如表7所示。

由表7中的模型1和模型2可知，当引入在线评论可信度（中介变量）后，在线评论质量、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知对消费者购买决策的影响依然显著，但影响已略微变小；而在线评论效价对消费者购买决策的影响则由显著变为不显著。由此可见，在线评论可信度在在线评论质量、评论者资信度、在线评论数量、网络环境认知与消费者购买决策之间起部分中介作用；在线评论可信度在在线评论效价与消费者购买决策之间起完全中介作用。因此，假设H4a、H4b、H4d、H4e、H4f均成立。

表4 旋转后的成分矩阵a

表5 各变量的相关性分析结果

3.2 实证分析结论

本文采用SPSS 24.0 对调查所得数据进行描述性统计分析、信度分析、效度分析、因子分析及回归分析，得出如下结论。

3.2.1 中心路径和边缘路径分析

就中心路径而言，在线评论质量对消费者购买决策有显著性正向影响。在线评论效价对消费者购买决策有显著性负向影响。在线评论时效性对消费者购买决策没有显著性影响。源于5G 时代产品更新换代速度明显提升，电商平台新品更新速度也随之加快，因而商品的在线评论通常都是较新的，消费者对评论时效性的关注度较以往有所下降。

就边缘路径而言，评论者资信度、在线评论数量和网络环境认知3个指标均对消费者购买决策有显著性正向影响。

表6 回归分析结果

表7 中介效应分析结果

3.2.2 在线评论可信度的中介作用分析

综上，根据实证分析结论修正后的在线评论对消费者购买决策的影响模型如图2所示。

由图2可知，网络环境认知、在线评论质量、在线评论数量、评论者资信度对在线评论可信度有显著性正向影响，在线评论效价对在线评论可信度有显著性负向影响。在线评论可信度对消费者购买决策有显著性正向影响。在线评论可信度在网络环境认知、在线评论质量、在线评论数量、评论者资信度与消费者购买决策之间起部分中介作用，在在线评论效价与消费者购买决策之间起完全中介作用。

4 5G时代下的在线评论价值挖掘

由上文实证分析可知，在线评论可信度的影响因素按从大到小的顺序排列为：网络环境认知、在线评论质量、评论者资信度及在线评论数量。在线评论可信度与购买决策之间有强正相关关系。基于此，在5G 时代可采取如下举措深度挖掘在线评论的价值。

4.1 树立企业形象，提升网站声誉

网络环境认知正向影响消费者购买决策。5G时代，消费者将面临形式更加丰富的海量信息，能够充分运用5G 技术优化网站设计提升选购者浏览体验的网站将在竞争中胜出。因此，电商企业应提升技术实力，深入研究5G 时代消费者需求变化，完善个性化推荐；要提高信息甄别和管理能力，及时删除职业差评师或网络水军发布的虚假信息；对消费者发布的真实详尽的在线评论进行特别标注并设置置顶显示，提升选购者的信任感。

4.2 提升在线评论的质量及影响力

在线评论质量正向影响消费者购买决策。高质量的在线评论通常逻辑性较强，对购买决策影响更大。同时，在5G 技术的支持下，在线评论形式不断丰富，不再拘泥于文字、图片，包括短视频在内的各类新颖的评论形式将带给选购者沉浸式体验，对选购者的影响力更大。因此，电商平台可以采取奖励积分、礼品、权益等方式对消费者的购后评价行为实施激励，鼓励消费者发表高质量评论，以提升商品关注度。

4.3 挖掘意见领袖并鼓励其发挥作用

评论者资信度正向影响消费者购买决策。因此，5G时代，电商平台可采用大数据技术从海量的在线评论数据中挖掘出发表专业评论的意见领袖，采取有效的激励措施鼓励其在问答专区中帮助选购者答疑解惑；新品上市时，邀请其进行试用并在5G 技术的支持下发表形式丰富、新颖的试用报告，为选购者多角度呈现全面的商品信息，提升商品的宣传效果。

4.4 重视在线评论的营销价值

图2 修正后的在线评论对消费者购买决策的影响模型

在线评论数量正向影响消费者购买决策。5G时代，在线评论传播范围更广，速度更快，且极易获取。电商企业应持续关注，及时发现负面评价，客观审视，不断改进产品质量和服务品质，正确引导舆论走向；不断搜集、整理、汇总积极的正面评价，运用全网自媒体渠道，进行全方位宣传、推广，引起选购者关注，增强其对商品的好感，提升在线评论的营销价值。

4.5 运用5G技术提升在线评论可信度

5G 时代，人工智能、物联网、高端机器人、3D 打印和VR/AR 这5大核心技术相互作用，将推动传统通信方式、商业模式与全球技术格局发生彻底变革。在线评论将由如今单纯的文字、图片、短视频拓展为更丰富的形式，同时购买者的即时分享意愿将得到显著提升，可为选购者带来更实时、逼真、全方位的直观感受，从而极大地提升在线评论的可信度。

6 研究展望

5G 时代的到来，为国内业已饱和的智能手机行业带来新的发展机会。5G 智能手机销量将会大幅增长，预计2021年全球5G 智能手机出货量将达到1.1 亿部，较2020年增长255%[14]。5G 网络速度快、带宽大的特性将促进在线消费者乐于使用5G 智能手机享受畅快的在线社交、购物体验。同时，在强大的5G 技术支持下，网购消费者将更愿意采用包括短视频在内的各类新颖形式通过全网自媒体渠道充分表达对于网购商品的使用感受，为选购者带来沉浸式体验，凸显5G 时代下在线评论多场景化、形式丰富新颖的特点，极大地提升在线评论的实时性及评论可信度。