网络视角下的消费者信息搜索行为研究——产品类别的调节作用

王 丽 丽， 赵 炳 新， Israel D.Nebenzahl

(1.山东大学 管理学院， 山东 济南 250100； 2.Ariel University Center of Samaria, Israel 69016)

网络视角下的消费者信息搜索行为研究
——产品类别的调节作用

王 丽 丽1， 赵 炳 新1， Israel D.Nebenzahl2

(1.山东大学 管理学院， 山东 济南 250100； 2.Ariel University Center of Samaria, Israel 69016)

信息搜索反映消费者在购买特定产品时对来源于某种渠道信息的接受程度，作为消费者决策的第一步，该过程对企业的策略制定至关重要。当今消费环境快速变化，信息通讯技术的发展将消费者嵌入于复杂社会网络中。作为主动搜寻信息的过程，消费者信息搜索行为受到消费者个体属性、产品属性和其所在社会网络的共同影响。基于此，从消费者角度出发研究不同产品类别下，个体属性以及社会网络位置对其信息搜索行为的影响。研究发现，风险与时尚的敏感度、关系强度和网络位置影响消费者信息搜索。在该过程中，产品类别发挥显著的调节作用。

信息搜索；风险；时尚；社会网络；产品类别

一、引 言

信息技术发展拓展了消费者的信息渠道，信息获取变得越来越便利。与此同时，信息爆炸对消费者信息处理能力提出挑战，信息冗余取代信息贫乏成为消费者决策面临的首要问题。信息搜索是消费者决策的第一步和影响决策结果的关键变量。通过影响消费者信息搜索行为来影响其购买决策对企业的战略制定至关重要。因此，消费者的信息搜索行为受到理论界和实践界的普遍关注。

现有对消费者信息搜索行为的研究取得了丰硕的成果，但主要是站在企业角度研究如何通过不同的信息传递策略影响消费者决策，较少借助消费者的视角研究其信息搜索行为。作为主动搜寻信息的过程，信息搜索行为反映了消费者对特定信息渠道的依赖程度[1]。当今社会消费环境迅速变化，产品复杂性增加，消费者购买产品时面临更大的不确定性；消费者追求个性时尚成为影响消费者行为的关键因素之一；信息通讯技术缩短了个体之间的距离，“六度分离”现象明显，这些因素加大了消费者之间相互依赖、相互影响的程度。将消费者嵌入于复杂的社会网络中，消费者之间的关系愈加复杂，网络效应更强，影响因素更多。在市场环境等外部因素之外，消费者信息搜索行为还受到个体属性(如对变化/风险的态度)、产品属性(如风险性、时尚度)和消费者所处社会网络的共同影响。

基于此，本文将社会网络和消费者特征相结合，从消费者角度出发，借助社会网络视角研究其信息搜索行为。研究探索消费者属性(对风险/时尚的敏感度)和其社会网络关系强度、网络位置结构对其信息搜索行为产生的影响作用，并且揭示这种影响在不同产品类别中的显著差异。对理论研究者来说，本研究为进一步分析网络结构与消费者行为之间的关系以及网络构建提供了指引。对企业来说，了解不同产品类别下消费者心理需求以及社会网络对其信息搜索行为的影响，可以帮助企业更好地将产品属性、消费者属性和社会网络属性相结合，更有针对性地制定企业战略。特别是对于高风险/高时尚产品生产企业来说，合理地运用社交网络，发挥消费者社会网络的作用尤为重要。

二、文献综述与研究假设

1.消费者信息搜索行为

信息搜索是消费者在社会环境中调查、获取适当数据以制定合理决策的过程。消费者的行为“在很大程度上取决于消费者如何看待和加工这些信息”[2]。从信息来源上看，消费者信息搜索行为包括内部搜索和外部搜索两个阶段。本文主要涉及后者。对于消费者外部信息搜索行为，Blodgett[1]指出，作为消费者主动搜寻信息的过程，消费者外部信息搜索行为实则反映了消费者在进行购买决策时信息搜索的倾向以及对某种信息源的依赖程度。这种依赖性对于企业决策非常重要，在一定程度上，企业关注消费者的信息搜索行为就是希望能够在决策的第一步有效的影响消费者。因此，本文的信息搜寻行为具体指消费者的外部信息搜索倾向。

2.消费者信息搜索行为影响因素

信息搜索行为影响因素是信息搜索研究的主要关注点。对该前因变量，已有研究主要从企业角度出发研究如何对消费者信息搜索行为进行干预以期促成消费者购买行为的发生。作为信息传递活动的一部分，信息搜索涉及两个主体：信息发送者和信息接受者。从信息接受者的角度来看，消费者信息搜寻行为反映了消费者对来源于某种渠道信息的接受程度。该接受度在个体间存在差异性并推动消费者采取不同的信息搜索策略。在面对来源于相同渠道信息时，消费者的理解接受能力不同，信息推送策略产生的效果不同。因此，从消费者的角度能够更加有效地了解和把握消费者信息搜索行为。Midgley[3]通过研究指出，除了年龄、收入等社会经济属性之外，消费者对待“时尚”和“风险”的态度以及“合群性”也会对消费者的信息搜索行为产生影响。其中，合群性指消费者所拥有的群体资源，即社会网络资源。基于此，文章从“时尚”、“风险”和“合群性”入手分析消费者信息搜索行为。

(1)感知风险与风险敏感度

任何决策都涉及风险，感知风险是消费者对购买决策可能引发的不愉快后果的主观感知。感知风险引起消费者焦虑，为了应对焦虑和由此引发的不适感，消费者会采取相应措施消除或降低风险。其中，一个通常的做法是广泛的搜索信息。因此，Engel[2]2等人将感知风险定义为决策过程中影响“外部信息搜索和替代品评估”阶段的重要变量，并认为决策过程就是将感知风险降低到可容忍水平的过程。Woodruff证明不同的信息渠道与消费者不确定性即感知风险之间存在相关性。与此同时，作为一种主观感受，消费者对风险的感知和由此引发的焦虑、不适存在明显的个体差异，并会最终导致处理策略的不同。Roselius[4]发现，消费者对风险的感知不同，处理策略各异。由此，文章假设，消费者对风险感知越敏感，越倾向使用多种信息渠道降低风险，其信息搜索倾向越强，即：

H1：消费者风险敏感度与信息搜索行为之间存在正向关系。

(2)时尚与时尚敏感度

现代社会追求变化，时尚是最明显的表象之一。时尚是特定时期社会群体的共同品味和生活方式，代表了社会或时代精神[5]。对消费者来说，时尚意味着自我形象和身份象征。在一定意义上，“时尚”既是一个客观存在，即特殊的、风格化的产品，也是一个主观概念，是消费者主体对客体“时尚”属性的心理感受，是客观存在和主观感受的统一。时尚的双重属性使得对于同一个产品，消费者对其时尚与否的判断不同；对于同一个时尚趋势，不同消费者对时尚的态度或敏锐程度存在差异。同时，“时尚”是影响消费者行为的关键因素。特别是，“时尚”影响消费者信息搜索行为。与对时尚不敏感的消费者相比，追求时尚的消费者往往对时尚动态和流行趋势更加敏锐，他们会广泛搜集时尚信息[6]。由此，提出假设：

H2：消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间存在正向关系。

3.社会网络

消费行为嵌入于社会网络中。作为作用于消费者信息搜索行为的另一类变量，“合群性”反映了社会网络对消费者行为的影响。社会网络是由多个行动者和行动者之间关系所组成的一个有机系统。社会网络是消费者信息的重要来源，网络位置反映资本和价值，占据网络优势地位的个体有更多的机会获得资源、信息和机会[7]。Shao等人指出，社会网络影响消费者之间以及消费者与企业之间的信息传递[8]。

从指标上看，社会网络包含关系强度和结构两个维度。关系强度主要衡量消费者之间互动的频率、亲密程度、情感强弱和互惠交换[9]。结构则包括网络密度、网络规模、网络结构洞、“凝聚子群”等指标。其中，网络密度指社会网络成员之间所拥有的直接关联的比率。网络规模指嵌入网络中的个体以及个体之间关联关系的数量。凝聚子群是社会网络中的“小团体”或“派系”。网络结构洞则具体指能够与缺乏直接关联的双方都保持联系的第三方，该个体是双方沟通的唯一途径。

社会网络反映个体的价值、资源和影响力并影响个体行为。在《The Network Structure of Social Capital》中，Burt强调了在消费者行为研究中要关注消费者社会网络的位置和关系[7]3。个体的网络位置影响个体对其他成员的吸引力、个体拥有的连接数量和成员间交流的频率，最终影响了网络中交流的程度和信息分享行为[10]。例如，网络密度大的个体之间互动频繁[11]，交往密切，彼此之间交流信息的机会较多；网络规模大的个体拥有更多的信息搜索渠道，能够获得更多的社会资源；位于网络结构洞位置的个体有更多的机会获得非冗余的信息；凝聚子群内部成员之间通常交流频繁，关系密切，彼此相互信任，更容易分享产品或者服务信息。这些优势使社会网络位置一方面赋予了个体丰富的信息资源，拓宽了其信息搜索的渠道；也使得在面对不确定性风险或追求时尚时，与其他个体相比，拥有优势地位的消费者更倾向于进行广泛的信息搜索。

由此，提出假设：

H3：社会网络与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。具体来看：

H3.1：网络密度与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。

H3.2：网络规模与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。

H3.3：网络结构洞与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。

H3.4：凝聚子群与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。

H3.5：关系强度与消费者信息搜索行为之间存在正向关系。

H4：社会网络对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系起调节作用，具体来看：

H4.1：对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络密度发挥调节作用。

H4.2：对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络规模发挥调节作用。

H4.3：对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络结构洞发挥调节作用。

H4.4：对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，凝聚子群发挥调节作用。

H4.5：对消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，关系强度发挥调节作用。

H5：社会网络对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系起调节作用，具体来看：

H5.1：对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络密度发挥调节作用。

H5.2：对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络规模发挥调节作用。

H5.3：对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，网络结构洞发挥调节作用。

H5.4：对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，凝聚子群发挥调节作用。

H5.5：对消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关系，关系强度发挥调节作用。

4.产品类别

“分类”可以帮助科学研究发现规律。在营销领域，针对于产品类别，围绕不同的研究目的，研究者提出了不同的分类标准。本文中，主要关注“风险”和“时尚”两个变量对消费者信息搜索行为的影响，因此，使用“风险”和“时尚”两个属性维度对产品进行分类。所谓的“风险”与“时尚”是特定消费者对特定产品风险与时尚维度的主观感知，它来源于消费者心理感受。已有的研究发现，购买感知风险水平较高的产品时，为了降低购买前的不确定性，消费者会使用更多的信息资源[12]。在购买不同的时尚产品(例如化妆品、服装)时，消费者会使用不同的信息搜索渠道。由此，提出以下假设：

H6：对于消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的关联关系，产品类别发挥调节作用。

H7：对于消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的关联关系，产品类别发挥调节作用。

H8：对于消费者所处的社会网络与信息搜索行为之间的关联关系，产品类别发挥调节作用。

三、问卷设计与数据收集

在理论分析的基础上，文章使用问卷调查方法验证假设。

1.变量测量

本文涉及的主要测量变量有消费者信息搜索行为、风险敏感度、时尚敏感度和社会网络指标。

信息搜索行为：文章对消费者信息搜索行为的测量侧重于信息渠道的选择，主要参照Blodget和Hill[1]提出的量表设计4个题项，示例问题如：“在挑选某种产品时，我会向家人/同事咨询”。

风险敏感度：风险敏感度量表参照Donthu和Gilliland[13]得到。量表由3个题项构成，示例问题如：“我会远离任何可能存在危险的事情”。

时尚敏感度：在参考Bearden等人[14]的外部信息敏感度和Gould[15]等人时尚意识量表的基础上，通过与相关专家讨论设计了4个题项对时尚敏感度进行测量。示例问题如：“在选购新产品时，我会考虑该产品会给别人留下什么印象”。

社会网络：社会网络分析中网络维度包括网络密度、网络规模、“结构洞”、凝聚子群和关系强度5个关系结构指标。通过文献梳理发现，目前对消费者社会网络结构及关联关系的测量多通过定量方式实现，该方法需要事先确定网络边界，在一定程度上限制了调查对象的范围。在前期研究中，作者在文献梳理的基础上结合少数文献[11]中使用的定性量表设计了社会网络测量量表，分别测量网络规模、网络密度、网络凝聚子群、“结构洞”和关系强度5个维度。示例题项如：“我与很多人都保持密切的联系”。

所有题项均采用Likert-5级量表(1=非常不同意；2=不同意；3=中立；4=同意；5=非常同意)，由消费者根据实际感受进行回答。

2.刺激物选择

本文研究不同产品类别(感知风险与时尚维度)下消费者属性(风险与时尚敏感度)、社会网络与信息搜索行为之间的关系。在产品类别两个维度的测量上初步拟定使用高/低两个标准，由此得到4个产品类别组合。通过与工商管理专业D.Nebenzahl教授讨论以及前期的消费者访谈，文章选择清洁工具、内衣、微波炉和智能手机4种产品分别代表低风险低时尚、低风险高时尚、高风险低时尚和高风险高时尚4种产品类别。

3.正式问卷发放与收集

正式问卷由4部分构成，分别涉及消费者信息渠道选择、消费者风险与时尚敏感度、消费者社会网络及消费者基本信息。问卷采用随机抽样和纸质问卷的发放方式。从2016年1月25日～2016年3月15日，共发放问卷500份，回收有效问卷467份，问卷回收率为93.4%，超过题项10倍，理论上满足研究要求。在样本的描述统计方面，男性占比44.69%，女性占比55.31%。样本的平均年龄为32.5岁(以年龄T1为基准，标准差=0.754)，平均月收入水平为4 680.6元(以平均月收入水平I1为基准，标准差=1.17)。从文化水平上看，高中及以下文化水平占10.61%，本科及大专占46.93%，硕士研究生占28.49%，博士占13.97%。

四、计算结果及分析

1.信度效度分析

首先检验量表的信度效度以及各个测量变量的相应测量参数。检验结果表明量表关键变量“风险敏感度”、“时尚敏感度”、“社会网络”、“信息搜索”的Cronbach’sα信度系数均在0.7以上，总量表的Cronbach’sα信度系数为0.815，说明量表具有较高的信度保证。在效度方面，各变量的平均方差提取度(AVE)均达到0.5以上，各变量的收敛效度达到研究要求。各变量AVE的平方根在0.726～0.822之间，且均大于各潜变量间的相关系数，各潜变量有较高的差异性，量表的区别效度得到保证。

2.产品类别检验

为了保证结果的有效性，文章利用t均值法检验产品类别选择是否恰当。检验结果表明4种产品在风险和时尚两个维度上存在显著差异。进一步来看，根据消费者对这4种产品风险和时尚因素的反应，风险和时尚维度呈现出高、中、低3个水平。其中，清洁工具代表低风险低时尚产品，微波炉代表高风险中等时尚产品，智能手机代表高风险高时尚水平，内衣代表中等风险中等时尚水平。该结果与预先假设略有不同，但在水平划分上更为精确。为保证产品类别之间区分度更高，最后选择清洁工具、内衣和智能手机3种产品类型进行下一步的分析。

3.假设检验

本研究主要采用分组层次回归(Grouping Hierarchical Regression)的方法对假设进行验证。首先利用SPSS19.0将数据根据组别进行拆分(组别P1代表低风险低时尚产品类别，组别P2代表中等风险中等时尚水平类别，组别P3代表高风险高时尚产品类别)，随后分别将因变量、自变量和调节变量放入回归模型进行回归分析。

(1)主效应分析。通过表1的数据可以看出。在以清洁工具为代表的低风险低时尚类别产品的购买过程中，消费者所处的社会网络密度、网络规模和关系强度会影响其信息搜索行为(P1,α3= 0.153,p< 0.01;α4= 0.287,p< 0.01;α7= -0.201,p< 0.01)。其中，网络密度、网络规模与信息搜索行为之间存在正向关系，而关系强度与信息搜索行为之间存在负向关联。

对于中等风险水平和中等时尚水平的内衣产品来说，时尚敏感度、网络密度与消费者信息搜索行为之间存在正向关系(P2, α2= 0.334,p< 0.01 α3= 0.163,p< 0.01)。

在以智能手机为代表的高风险高时尚类别产品购买过程中，消费者时尚敏感度、社会网络密度和网络规模会影响消费者信息搜索(P3, α2= 0.189,p< 0.01; α3= 0.168,p< 0.01; α4= 0.164,p< 0.01)。并且消费者时尚敏感度、网络密度和网络规模均与信息搜索行为之间存在正向关系。

(2)交互效应。交互效应检验消费者风险/时尚敏感度与社会网络对其信息搜索行为的共同影响。计算结果表明，对于第一类别的产品，网络规模和关系强度会调节风险敏感度和时尚敏感度对消费者信息搜索行为的影响。其中，网络规模会负向调节消费者风险敏感度与信息搜索行为之间的关系(P1,β2=-0.198,p< 0.05)，关系强度则对风险敏感度与信息搜索行为产生正向调节(P1,β5=0.245,p< 0.05)，而关系强度对时尚敏感度与信息搜索行为产生负向调节(P1,β10=-0.443,p< 0.01)。其他交互作用不显著。在第二类产品购买过程中，关系强度和网络规模对时尚敏感度和消费者信息搜索行为之间的关联关系产生正向调节作用(P2,β7= 0.199,p< 0.05;β10=0.300,p< 0.01)。而在第三类产品购买过程中，网络规模与风险/时尚敏感度，关系强度与时尚敏感度之间存在交互效应。具体来看，网络规模对消费者风险敏感度和信息搜索行为之间发挥负向调节作用，对时尚敏感度与信息搜索行为之间发挥正向调节作用(P3,β2=-0.242,p<0.01;β7=0.213,p<0.05)。关系强度对时尚敏感度与信息搜索行为之间的正向关联关系发挥负向调节作用(P3,β10=-0.565,p< 0.01)；网络凝聚子群负向调节消费者时尚敏感度与信息搜索行为之间的关联关系(P3,β8=-0.193,p< 0.05)。

表1 假设检验结果

注：n= 467;**代表p< 0.01，*代表p< 0.05。

(3)调节作用。接下来检验产品类别对消费者信息搜索行为的影响。通过表1中回归方程R2和F值调整的显著性水平可以看出，产品类别对消费者属性(风险/时尚敏感度)、社会网络属性与信息搜索行为之间的关联关系存在显著的调节作用(p<0.01)，假设6、7、8得到验证。

验证了产品类别的调节作用后，接下来探讨调节的方向。Eiglier、Brown等人指出，随着消费者对风险敏感程度的增加，其信息搜索的深度和广度会增加。Johanna 等人发现，对时尚服饰敏感的消费者对时尚信息更加关注。由此，本文认为，不同产品类别下消费者信息搜索的倾向不同。特别是随着消费者对产品风险和时尚感知水平的增加，消费者信息搜索倾向也相应增加。产品“风险”和“时尚”的水平越高，消费者在购买时会投入更多的时间和精力进行信息搜索。为验证该推论，首先计算不同产品类别水平下消费者信息搜索行为的平均水平(见表2)。

表2 消费者信息搜索水平

其次，假定不同产品类别下，消费者信息搜索倾向相同。对样本数据进行独立样本t检验。t检验结果说明，不同产品类别下，消费者信息搜索行为存在显著差异。通过图1可以看出，在差异的方向上，随着风险与时尚水平的增加，消费者信息搜索倾向逐渐增加。

图1 产品类型对信息搜索的影响

五、结 论

通过调查受访者购买不同产品时的信息搜索行为，构建研究模型，实证分析得到以下结论：

第一，时尚敏感度是影响消费者信息搜索行为的关键变量。研究的结论表明，时尚敏感度与信息搜索行为有关。在中等风险/时尚产品类别和高风险/时尚产品类别产品购买过程中，消费者自身的时尚敏感度与其产品信息搜索行为之间存在显著的正向关联关系，即消费者时尚敏感度越高，其信息搜索倾向越大。

第二，社会网络会影响消费者信息搜索行为。通过检验不同产品类别中社会网络各维度与消费者信息搜索行为之间的回归系数不难发现，消费者所处的社会网络位置会影响其信息搜索行为。其中，网络密度在各个类别产品的信息搜索过程中均发挥正向作用，而社会网络规模和关系强度则受制于产品类别的限制。

第三，社会网络与消费者风险/时尚敏感度之间存在交互作用，社会网络发挥调节作用影响消费者风险/时尚敏感度与信息搜索行为之间的关系。整体来看，网络规模对风险敏感度与信息搜索行为之间存在负向调节作用，这意味着，即便是风险敏感度较低的消费者，如果拥有大规模网络，那么在购买产品时也会广泛地搜寻信息。但是，对于时尚敏感度，网络规模发挥正向调节作用。对时尚越敏感的个体，拥有大规模网络的个体，其信息搜索的倾向越大。关系强度对时尚敏感度与信息搜索行为之间存在调节作用。其中，负向调节发生在第一、三类产品类别中。也就是说，在购买低风险/低时尚和高风险/高时尚的产品时，即使消费者对时尚并不敏感，在购买产品时也会向关系亲密的个体搜寻信息。但在第二类产品购买过程中，关系强度则发挥正向调节作用。

第四，产品类别的调节作用。通过数据计算发现，不同产品类别下消费者信息搜索行为也不同。随着产品风险和时尚水平的提高，消费者外部信息搜索的倾向越高。同时，不同产品类别下，消费者风险与时尚敏感度、消费者所处的社会网络位置对信息搜索行为发挥不同的作用，产品类别体现显著的差异性。

具体来看，在第一类(低风险/低时尚)和第三类(高风险/高时尚)产品购买中，关系强度会负向调节风险敏感度与信息搜索行为之间的关系。在第二类产品购买过程中，关系强度对消费者时尚敏感度发挥正向调节作用。这意味着，消费者在购买内衣等产品时，主要与关系亲密的个体讨论。研究认为出现这种特殊情况主要原因在于产品的使用情景。相较于其他时尚产品，内衣主要居家穿着，这种内部环境的私密性造成了消费者的信息搜寻行为发生在关系亲密的个体之间。在第三类产品信息搜索过程中，网络凝聚子群对时尚敏感度的负向调节作用是另一个特殊的情况。这意味着，对时尚敏感的个体在进行智能手机购买时，向小团体内部成员咨询的倾向不强，原因或许在于凝聚子群内部信息具有高度的同质性，限制了追求新鲜、个性化消费者对与众不同信息的渴求。

在理论方面，本文研究成果能够为网络视角的消费者行为研究提供借鉴，为研究者进一步分析网络结构指标与消费者信息搜索行为之间的关系，以及网络构建提供了新的参考。对企业来说，了解不同产品类别下消费者心理需求及其所拥有的社会网络资源，可以帮助企业更好地设计产品，更有针对性地制定企业战略，提高营销策略。

鉴于主、客观原因限制，本文仍存在以下方面的局限：(1)限于本文对社会网络的研究刚刚起步，涵盖的内容较为复杂，且本文所应用的研究基础还相对薄弱。(2)在刺激物选择上，文章仅选择了4种产品划分了3种产品类别，未来的研究中可以进一步扩大产品种类。

[1] BLODGETT J,DONNA H. An exploratory study comparing amount-of-search measures to consumers’ reliance on each source of information [J]. Advertising in Consumer Research,1991,(18):773-779.

[2] ENGEL J F,BLACKWELL R D,MINIARD P W. Consumer Behavior [M]. Hinsdale: Dryden Press,1993:115-125.

[3] MIDGLEY D F. Patterns of interpersonal information seeking for the purchase of a symbolic product[J]. Journal of Marketing Research,1983,20(2):74-83.

[4] ROSELIU S. Consumer ranking of risk reduction methods[J]. Journal of Marketing,1971,(35):56-61.

[5] BLUMER H. Fashion: from class differentiation to collective selection[J].Sociological Quarterly,1969,(10):275-291.

[6] NAM J,HAMLIN R. The fashion-conscious behaviors of mature female consumers[J]. International Journal of Consumer Studies,2007,1(31):102-108.

[7] BURT R S. Structural Holes:The Social Structure of Competition[M].Cambridge.MA:Harvard University Press,1992.

[8] JINGBO S,JUNHUI Z,BEIBEI G. Research on the influencing factors of customer referral behavior based on social network-application in the catering industry[J]. Journal of High Technology Management Research,2014，(25):163-171.

[9] GRANOVETTER M S. Problems of Explanation in Economic Sociology[M]. In N.Nohria&R.Eccles(Eds.), Networks and organizations:Structure,form,and action,Boston:Harvard Business Scholl Press,1992:25-26.

[10] VAN DEN BULTE C,WUYTS S. Social networks and Marketing Cambrideg[M]. MA:Marketing Science Institute，2007.

[11] LEE S H M,COTTE J,NOSEWORTHY T J. The role of network centrality in the flow of consumer influence[J]. Journal of Consumer Psychology,2010,(20):66-77.

[12] MURRY R M,CASTLE D J. The neurodevelopmental basis of sex differences in schizophrenia[J]. Psychological. Medicine,1991,(21):565-575.

[13] DONTHU N,GILLILAND D. The Infomercial Shopper[J]. Journal of Advertising Research.1996,36(2):69-76.

[14] BEARDEN W,RICHARD G,TEEL J E.Measurement of consumer susceptibility to interpersonal influence[J]. Journal of Consumer Research,1989,15 (3):473-481.

[15] GOULD S J, STERN B B. Gender schema and fashion consciousness[J]. Psychology & Marketing,1989,6(2):129-145.

Consumers’ Information Searching Behaviors on Social Networks—The Moderating Roles of Product Categories

WANG Lili1, ZHAO Bingxin1， Israel D.Nebenzahl2

( 1.School of Management, Shandong University, Jinan 250100, China; 2.Ariel University Center of Samaria, 69016， Israel )

Consumers’ information searching behaviors reflect the acceptibility of specific information channels. Being the first step of customers’ decision-making, it takes up a key position in an enterprise’s strategy evolution. As the consumption environment is transformed rapidly, the development of information technology speeds up and consumers are embedded into complex social networks. Consumers’ information searching process is jointly influenced by individual attributes, product attributes and social networks. Instead of analyzing from the enterprise’s perspective, this research takes up a position on the consumers’ side to investigate how individual attributes and social network locations influence consumer’s information searching behavior when they are looking at different product categories. Results show that consumers’ sensitivity to risk and fashion, relationship strength and network locations do affect information searching behaviors. Meanwhile, product category acts as a marked moderator.

information searching; risk; fashion; social network; product category

10.19525/j.issn1008-407x.2017.02.001

2016-04-11;

2016-07-11

国家自然科学基金面上项目：“区域间产业关联网络模型构建及相关优化问题研究”(71371108)

王丽丽(1982-)，女，山东莱州人，山东大学管理学院博士研究生，山东财经大学财政税务学院讲师，主要从事管理科学研究，E-mail：20088686@sdufe.edu.cn；赵炳新(1963-)，男，山东诸城人，教授，博士生导师，主要从事管理科学与系统工程研究；Israel D.Nebenzahl(1940-)，男，以色列人，Ariel University Center of Samaria教授，主要从事国际营销研究。

C93

A

1008-407X(2017)02-0001-07