在线口碑数量、效价及情绪传递对产品价值感知的影响

吴卿毅，黄 斐

(澳门科技大学 商学院，澳门)

内容提要：通过控制在线口碑的数量分别进行两个实验，实证分析在线口碑的数量、在线口碑的效价以及在线口碑中传递的情绪如何影响消费者对产品的价值感知，研究发现：负面口碑中的消极情绪在少量在线口碑时会被归因评价者本身的非理性行为而降低在线口碑信息的有用性，促使消费者对于产品的负面感知降低；正面口碑的积极情绪会被归因于产品本身而使得口碑中传递的情绪不会影响产品的价值感知；当在线口碑的数量足够多时，多个在线口碑形成趋同情绪会增加在线口碑所包含信息的有用性，而极化消费者对产品的价值感知。

传统面对面传播的口碑传递情绪是通过引发消费者的情感反应来影响消费者行为的[1-2]，而电子口碑传递的情绪通常是缺乏表达情绪的必要因素(如面部表情、声调、肢体语言、传递者以及接受者之间的个人关系等)去引发接受者情感反应的，传统口碑和电子口碑在情感传递方面存在差异。通信技术的发展及社交媒体的普及化促进了消费者之间的交流，用户生成的信息成了消费者日常获取产品信息的主要渠道之一，促使电子口碑成了学术研究的主要对象之一，但是对于电子口碑的评价标准尚存在不小的分歧[3-6]。本文拟以在线口碑作为电子口碑的传播渠道，通过对在线口碑数量控制的两个实验分析在线口碑的效价，以及在线口碑传递的情绪是如何影响消费者对产品的价值感知的。

一、研究假设的提出

在线口碑的数量(volume)被定义为“在线口碑互动的总数量”[7]，即在线口碑的数量是关于一个特定对象的在线口碑的单元总数。依据传统的口碑相关研究，学者们提出在线口碑是通过从众效应来影响消费者感知和行为的。在线口碑的效价(valence)被定义为“在线口碑可以是正面的积极的也可以是负面消极的，还可以是中立的”[7]，即在线口碑是评价者表示的一种态度倾向。根据消费者存在的从众心理，其核心观点是最先提出观点的消费者往往会成为羊群效应中的头羊，不管其他消费者提出的观点是积极的、还是消极的都会对其产生影响。这样的头羊越多(即在线口碑的数量越大)，后来的消费者跟从头羊信息的盲从行为就会越多。如Xiong和Bharadwaj的研究发现发售前有大量在线口碑的新产品相关在线口碑数量的增加较为显著，量化后的在线口碑增长曲线与产品销量曲线基本相同[8]。但是，Pradeep等的研究发现在线口碑的数量对于电影票房的表现没有直接的影响[9]，有的学者甚至提出了“现在是时候关注在线口碑的效价，而不是数量的时候了”的观点[5]。

随着数据挖掘的技术的进步以及大数据时代的来临，学者们通过情感分析法可以对在线口碑传递的情绪进行量化分析，在将情绪传递纳入相关研究后发现在线口碑传递的情绪可以更好地体现在线口碑的效价[10]，有的学者提出在线口碑传递的情绪相比于传统用户的主观感知更加适合作为在线口碑效价的评价标准[6，7，11]，消费者对于评价者的感知在信息有用性和消费者行为之间起到了影响作用[12]。因此，提出如下假设：

H1a：在线口碑的效价与消费者对产品的价值感知正向相关。

H2a：在线口碑的效价与消费者对于在线口碑的感知有用性正向相关。

H3a：在线口碑的效价与消费者对于评论者的感知理性程度正向相关。

H4：消费者对于评论者的感知理性程度在消费者对于在线口碑的有用性感知和其对产品的价值感知之间起到中介作用。

基于社交媒体的高速发展以及依托大数据处理的便利，情绪和在线口碑的效价是两个相互独立相互影响的变量。由于发送者和接收者之间没有个人联系或实际意义上的接触，尽管可以将情绪传递因素纳入到关于在线口碑对于消费者行为的分析，但是并不能将其作为在线口碑的效价，在线口碑的用户情绪不太可能引起接收者的情感反应[13]。消费者可能将情绪归因于内部原因(如评论发布者的个人的性格)或外部原因(如被评论的产品的属性)，消费者将在线口碑所传递的情绪归因于内部原因还是外部原因主要的依据，在于消费者认为在线口碑所传递的情绪是积极的还是消极的，消费者或将在线口碑带有的负面情绪归因于评论者的个人性格，而将在线口碑的积极情绪归因于产品本身的优异。因此，相比于消极情绪，消费者更加乐于接受积极情绪。如果消费者将在线口碑中的负面情绪归因于评论者的个人倾向而不是产品本身，那么这些情绪不太可能直接影响消费者的产品评估。当消费者认为在线口碑中所带有情绪是由发布评价人的性格所导致的就会认为发布评价的人本身存在不合理的情况，这会促使该在线口碑的有用性缺失，从而丧失对消费者的劝说效果。所以，在线口碑可以包含情绪，但是传递的情绪并不能代替在线口碑的效价，本文将其作为两个独立的变量分开研究，并提出如下假设：

H5a：消费者会认为给出负面评论中带有消极情绪的用户与负面评论中没有明确情绪传递的用户相比是缺乏理性的。

H5b：消费者会认为带有消极情绪的负面评论与没有明确情绪传递的负面评论相比在提供的信息的有用性上显得更低。

H5c：消费者认为在负面评论中带有消极情绪的评价所带来关于产品的负面印象与没有明确情绪传递的负面评论相比要少。

如果消费者将关于产品的正面评论的积极情绪归因于产品本身，那么传递的情绪应作为额外的产品信息，直接影响消费者对于产品的评估。如在积极的评论中带有快乐的情绪表达与其他相同的不带有感情的评论，将会传递给消费者更多的关于产品优秀品质的信息。因此，提出如下假设：

H6a：消费者会认为带有积极情绪的正面评论与没有明确情绪传递的正面评论相比在提供的信息的有用性方面更强。

H6b：消费者认为在正面评价带有积极情绪的评价与没有明确情绪传递的正面评论相比可以让其感知产品价值时提供更多的积极印象。

由于在线口碑的效价包含在线口碑情绪的表达，两者之间可能存在交互作用以及对于消费者类似的影响。根据在线口碑的效价的相关假设以及自我服务偏差，提出如下假设：

H1b：在线口碑的情绪传递与消费者对产品的价值感知正向相关。

H2b：在线口碑的情绪传递与消费者对于在线口碑的感知有用性正向相关。

H3b：在线口碑的情绪传递与消费者对于评论者的感知理性程度正向相关。

H7：在线口碑的效价在在线口碑的情绪传递与消费者对于评论者的感知理性程度之间起到负调节作用。

二、实验1

(一)方法

本文使用在线口碑的效价(正面VS负面)与情绪传递的感知(积极VS消极)作为独立变量，进行2X2的组间为独立样本的因子实验。实验的参与者人群为某大学在读学生，在正式实验前进行焦点小组访谈。对于参与群体来说，笔记本电脑和智能手机具有普遍的消费者参与度，消费者愿意去使用在线口碑帮助其对于产品的优劣进行判断。在某大学里总共招募了150名本科的学生参与该实验，他们的任务是访问一家在线电子商店，并为自己选择一个笔记本电脑或智能手机，参与者会随机被分配到带有积极情绪的正面评价、不带有情绪的正面评价、带有消极情绪的负面评价以及不带有情绪的负面评价实验情景下的一种之中。

在预先测试中从零售网站收集了30条包含一定内容意义和长度的在线口碑，交由30个学生对这些在线口碑的效价(1=极度负面，7=非常积极)以及其中所包含的情绪的激烈程度(1=不包含情绪，7=极度情绪化的)打分，最终从30条在线口碑中选出一条在线口碑的效价是正面(M=5.6, SD=0.36)的且不包含情绪的在线口碑(M=3.6, SD=1.96)。实验测量的因变量主要有消费者对产品的价值感知、在线口碑的感知有用性以及评价者的理性程度，具体测量的方法如下：产品的价值感知用来表示参与者对于智能手机的评价，本文使用七分制量表从3个方面去测量，高分表示消费者对于产品的价值感知高；在线口碑的感知有用性通过Park等2007年提出的量表中的三个测量标准得出的[14]，同样采取七分制的量表(1=非常不同意，7=非常同意)；对评论者的感知理性程度是通过三项七分制的量表来衡量的，所得到分数越高就意味着参与者认为评论者的理性程度越高。

在线口碑的效价由两项七分制量表来测量，将评论中所传递的情绪通过参与者对于评论者是愤怒还是快乐的看法来衡量[15]，也使用七分制量表来测量(1=强烈反对，7=强烈同意)。参与者自己的情绪状态会通过愤怒和快乐两项在任务之前和完成任务之后进行测量。由于拥有过高主观认知的消费者或者较低参与度的消费者收到在线口碑影响改变自身判断的可能性较低[16]，参与者对产品的主观认识用七分制的五项量表来测量，分数越高就表明参与者对于智能手机的主观认知越高。另外，参与者对于产品的参与度使用Zaichkowsky提出的10项目七分制量表来测量[17]。

(二)结果

1． 操控检查。回收的150份调查问卷中去除了填写不完整的以及未使用过网购的问卷，最终得到有效问卷136份，这136位调查者对于智能手机的主观认知平均水平处于中等的主观认知水准(M=3.57，SD=0.22)，对于智能手机有着较高的参与度(M=6.03，SD=0.13)。为了验证试验中对于变量操控是否成功，需要对在线口碑的效价以情绪传递进行操控检查。从数据分析得到参与者将给出的正面的在线口碑感知为正面的评论(M=5.38，SD=0.38)，将给出的负面的在线口碑感知为负面的评论(M=2.06，SD=0.46)的结论。在参与者对于评论的效价的感知存在不同情况下，通过独立样本T检验得到的结果表明参与者对于在线口碑的效价感知上存在显著的差异(F(1,134)=1.564，p<0.000)，表明实验对于在线口碑的效价的操控是成功的。因此，使用方差分析法进行多重比较而得到以下结果：在消极的条件下，情绪化评论的用户(M=5.89，SD=0.19)相比于而非情绪化评论的用户(M=4.11，SD=0.13)被认为是愤怒的，参与者对于评论中所包含情绪的感知存在显著的差异(F(1，68)=1.782，p<0.000)；在积极的条件下，情绪化评论的用户(M=5.74，SD=0.23)相比于而非情绪化评论的用户(M=3.96，SD=0.13)被认为更快乐,参与者对于评论中所包含情绪的感知存在显著的差异(F(1，62)=1.739，p<0.000)。因此，情绪操纵是成功的。对于参与者的完成试验前愤怒程度(M=2.05，SD=0.12)和试验后的愤怒程度(M=1.94，SD=0.13)或试验前的快乐程度(M=4.52，SD=0.13)和试验后的快乐程度(M=4.54，SD=0.17)进行比较，并没有明显的区别。这表明无论是否参加试验，参与者都很难被在线口碑中的情绪所影响。

2．假设检验。在消极评论的情况下，参与者对带有消极情绪的评论者的理性程度评分(M=2.20, SD=0.15)，明显低于(F(1,68)=-3.781,p<0.000)不带有感情色彩的评论者(M=5.98, SD=0.24)，支持了假设H5a。在积极评论的情况下，评论是否带有情绪对于参与者判断评论提供者理性程度不存在显著的差异(F(1,62)=0.371,p=0.981>0.05)。在消极评论的情况下，从带有情绪的消极评论中参与者所感知到的信息有用性(M=2.25, SD=0.12)，明显少于(F(1,68)=-3.755,p<0.000)不带有情绪的消极评论(M=6.01, SD=0.25)，支持了假设H5b。在积极评论的情况下，评论是否带有情绪不会对参与者感知评论所包含的信息有用性产生影响，两者之间不存在显著的差异(F(1,62)=0.383,p=0.990>0.05)，不支持假设H6a。在消极的评论的情况下，受到带有情绪的评价影响情况下参与者对于智能手机的评价所受到的负面影响(M=2.26, SD=0.08)明显少于(F(1,68)=-3.913,p<0.000)不带有明显情绪的评价(M=6.17, SD=0.24)，支持了假设H5c。在积极评论的情况下，评论是否带有情绪并不会对参与者所给出的智能手机评价产生的影响，两者之间不存在显著的差异(F(1,62)=0.267,p=0.946>0.05)，不支持假设H6b。

在线口碑的效价和在线口碑传递的情绪对评论者的感知理性程度，在线口碑的效价以及产品的价值感知之间的关系如表1所示。当评论者的感知理性程度作为因变量时(模型1)，在线口碑的效价对于评论者的感知理性造成的影响并不显著(p=0.676>0.05)，主要是由在线口碑传递的情绪对其产生影响p<0.000，支持了假设H3b，不支持假设H3a。但是，当在线口碑的效价和情绪传递交互时，对于评论者的感知理性起到了显著的影响效果(p<0.000)，在线口碑的效价在情绪表达与评论者的感知理性之间起到了负向调节作用(B=-0.040)，支持了假设H7。

表1 单一口碑条件下口碑效价和口碑中传递的情绪对产品的价值感知的线性回归结果

其中，VAL：在线口碑的效价，EE：情绪传递，PPR：评论者的感知理性程度，RU：在线口碑的有用性，PE：参与者对于产品的感知价值。**表示在0.01水平下显著，*表示在0.05水平下显著。下同。

当在线口碑的有用性作为因变量时，在线口碑的效价对于评论者的感知理性造成的影响不显著(p=0.530>0.05)，主要是由在线口碑中传递的情绪来对其产生影响p<0.000(模型2)。支持了假设H2b，不支持假设H2a。但是，当加入评论者的感知理性之后(模型3)，在线口碑的效价对于在线口碑的有用性造成了显著影响(p<0.000)，在线口碑情绪的表达对于在线口碑的有用性造成的影响并不显著(p=0.161>0.05)，情绪的表达是通过参与者对于评论者感知的理性程度来影响参与者对于在线口碑有用性感知的，并且在线口碑的效价在其间充当了调节变量。除此之外，评论者的感知理性程度以及在线口碑的效价共同对于在线口碑的有用性起到了积极的影响作用。

当参与者对于产品的价值感知作为因变量时，在线口碑的效价对于产品的价值感知造成的影响不显著(p=0.781>0.05)，主要是由在线口碑传递的情绪对其产生的影响p<0.000(模型4)，支持了假设H1b，不支持假设H1a。但是，当加入评论者的感知理性程度和在线口碑的有用性之后，在线口碑的效价(p=0.470>0.05)和情绪的表达(p=0.664.>0.05)对于产品的价值感知造成的影响变得不显著了，而评论者的感知理性程度(p=0.002<0.05)和在线口碑的有用性(p<0.000)对产品的价值感知起到了积极的影响作用(模型5)，假设H4得到了支持。

(三)讨论

上述的实验结果支持了这样一种假设：负面口碑中的负面情绪会降低消费者对评论者的理性感知，从而减少了在线口碑的信息价值降低了在线口碑的有用性，进而减少了消费者对于产品的负面感知。但是，关于积极情绪的假设都没有得到支持。一种可能的解释是归因可信度的折现原则(discounting principle of attribution credibility)[18]，可能是因为是单一的在线口碑作为实验对象所导致的归因有效性失效，尤其是发生的事件可以被归因于多个可能的时候。当前的实验被控制在单一的在线口碑，参与者在正面评价时可能折现了潜在的积极情绪和产品效价之间的关系。鉴于消费者之间存在消极偏见现象[19]，负面的评价对于消费的影响力会更加显著，参与者的情感归因的折现现象在负面评论条件下可能因为消极偏见而更少，所以得以得出显著的实验结果；同时，在线口碑的效价对于评论者的感知理性程度和消费者对于产品的价值感知的影响并不显著，只有通过调节情绪的表达来影响参与者对于评论者的感知理性程度，以及通过与感知理性程度交互后来影响在线口碑的有用性。在不涉及在线口碑具体内容的条件下，单纯的表示积极与消极的在线口碑的效价显得不怎么重要，可能就是为什么出现打分型在线口碑的效价在某些情况下失效而被认为不重要的原因[20]，有待通过多个评论进行进一步的验证。此外，在单一评价的情况下，在不加入参与者对于评论者的感知理性程度变量时，在线口碑的传递情绪与在线口碑的有用性，以及参与者对于产品的价值感知都起到了影响作用。但是，当加入参与者对于评论者的感知理性程度变量后，就单一评价情况下的结论而言，评论者的感知理性程度成了情绪表达和产品评价之间的完全中介，表明参与者将在线口碑中情绪传递变量归因于评论者自身而不是产品本身，这一个观点是否到了多个评价条件的情况下依旧成立有待进一步验证。

综上所述，在线口碑的数量较少的情况下，在线口碑的效价和在线口碑中情绪传递在不同条件下对于参与者的行为影响并不是那么显著，并且当两者保持一致的情况下(即正面的评价配上积极的情绪以及负面的评价配上消极的情绪)对于参与者对于产品的价值感知影响并不显著。

三、实验2

在观察中达成一致是验证归因的关键标准[21]，如果消费者在多个在线口碑中观察到趋同的积极情绪后，可以通过其对产品的价值感知验证在线口碑中情绪传递是否影响到了消费者对于产品本身的归因。在多个负面评论中观察到趋同的负面情绪会降低消费者对评论者的理性感知，从而减少了在线口碑的信息价值降低了在线口碑的有用性，进而减少了消费者对于负面的产品本身的评估。因此，提出假设：

H8a：与没有情绪表达的时候相比，当趋同的负面情绪在多个在线口碑中表达时，消费者将会认为评论者的理性程度更低。

H8b：与没有情绪表达的时候相比，当趋同的情绪在多个在线口碑中表达时，消费者将会认为在线口碑显得更加的有用。

H8c：与没有情绪表达的时候相比，在多个在线口碑中表达了趋同的积极情绪时，消费者对该产品的价值感知将会更加正面。

H8d：与没有情绪表达的情况相比，在多个用户评论中表达了趋同的负面情绪时，消费者对该产品的价值感知将会更加负面。

(一)方法

本文采取的方法与实验1的基本一致，总共招募了150名本科的学生参与到实验中来，但是在实验之前对于同一大学的学生进行了一个10人的简单问卷抽样调查，主要目的在于确定被实验群体中上网购物时对于在线口碑量的要求，即平时购物时大约会阅读几条包含一定内容意义和长度的在线口碑。最终结果显示阅读的在线口碑的条数为6条(M=6.14,SD=2.21)。因此，将实验中不同条件下所使用的在线口碑条数从1条变为了6条。除了实验1中使用的那一条在线口碑外，再从30条事前收集的在线口碑剩下的29条中拿出情绪评分在3.5分左右的5条在线口碑。实验测量的因变量有产品的价值感知、在线口碑的感知有用性以及评论者的理性程度，操控变量包括在线口碑的效价和情绪传递，参与者自己的情绪状态会通过愤怒和快乐两项在任务之前和完成任务之后进行测量；控制变量也和实验1相同，将参与者对于产品的主观认知和其对于产品的参与度情况作为控制变量。

(二)结果

1．操控检查回收的150份调查问卷中去除了填写不完整的以及未使用过网购的问卷，最终得到有效问卷142份，142位调查者对于产品的主观认知平均水平处于中等的主观认知水准(M=3.77，SD=0.22)以及对产品有着较高的参与度(M=5.83，SD=0.34)。为了验证试验中对于变量操控是否成功，需要对在线口碑的效价以情绪的表达进行操控检查。从数据分析得到参与者将给出的正面的在线口碑感知为正面的评论(M=6.01，SD=0.35)，将给出的负面的在线口碑感知为负面的评论(M=2.05，SD=0.37)的结论。在参与者对于评论的效价的感知存在不同情况下，通过独立样本T检验得到的结果表明参与者对于在线口碑的效价感知上存在显著的差异(F(1,140)=0.064，p<0.000)，表示实验对于在线口碑的效价的操控是成功的。使用方差分析法进行多重比较，可以得到以下结果：在消极的条件下，情绪化评论的用户(M=5.97，SD=0.17)相比于而非情绪化评论的用户(M=3.96，SD=0.16)被认为是愤怒的，参与者对于评论中所包含情绪的感知存在显著的差异(F(1，70)=2.018，p<0.000)；在积极的条件下，情绪化评论的用户(M=5.86，SD=0.69)相比于而非情绪化评论的用户(M=3.74，SD=0.12)被认为更快乐，参与者对于评论中所包含情绪的感知存在显著的差异(F(1，68)=2.124，p<0.000)。因此，情绪操纵是成功的。对于参与者的完成试验前愤怒程度(M=2.21，SD=0.21)和试验后的愤怒程度(M=2.17，SD=0.42)或试验前的快乐程度(M=3.89，SD=0.52)和试验后的快乐程度(M=4.10，SD=0.72)进行比较，并没有明显的区别，这表明参与者无论是否参加试验都很难被在线口碑中的情绪所影响。

2．假设检验。在负面口碑的情况下，参与者对带有消极情绪的评论者的理性程度评分(M=4.10, SD=0.19)与不带有感情色彩的评论者(M=3.97，SD=0.24)相比并不存在显著的差异(F(1，70)=0.132，p=0.698>0.05。在正面口碑的情况下，评论是否带有情绪对于参与者判断评论提供者理性程度不存在显著的差异(F(1,68)=0.027,p=0.996>0.05)，不支持假设H8a。在负面评论的情况下，从带有情绪的消极评论中参与者所感知到的信息有用性(M=6.49，SD=0.14)明显多于(F(1,70)=0.900，p<0.000)不带有情绪的消极评论(M=5.59, SD=0.15)。在正面评论的情况下，从带有情绪的积极评论中参与者所感知到的信息有用性(M=6.21, SD=0.17)明显多于(F(1,68)=0.710，p<0.000)不带有情绪的消极评论(M=5.50, SD=0.15)，表明无论在线口碑是积极的还是消极的，参与者都认为多重趋同的情绪表达的在线口碑比不带有情绪的在线口碑包含的信息更多更有用，支持假设H8b。在正面评论的情况下，受到带有情绪的评价影响情况下参与者对产品的价值感知所受到的正面影响(M=6.22, SD=0.16)明显多于(F(1,68)=0.663，p<0.000)不带有明显情绪的评价(M=5.55，SD=0.11)，支持了假设H8c。在负面评论的情况下，受到带有情绪的评价影响情况下参与者对于智能手机的价值感知所受到的负面影响(M=1.96，SD=0.19)明显多于(F(1,70)=-3.913，p<0.000)不带有明显情绪的评价(M=2.84, SD=0.24)，支持了假设H8d。

通过回归分析法来分析，在线口碑的效价和在线口碑情绪传递对于对评论者的感知理性程度，在线口碑的效价以及产品的价值感知之间的关系(即对于假设H1～H4以及H7在多个在线口碑的情况下重新检验)如表2所示。当评论者的感知理性程度作为因变量时(模型1)，在线口碑的效价对于评论者的感知理性程度造成的影响并不显著(p=0.278>0.05)，在线口碑传递的情绪对于评论者的感知理性程度造成的影响不显著(p=0.187>0.05)，即使是在线口碑的效价和情绪传递交互对于评论者的感知理性程度起不到显著的影响(p=0.276>0.05)，不支持假设H3a、假设H3b、假设H7。

当在线口碑的有用性作为因变量时，在线口碑的效价对于评论者的感知理性程度造成的影响不显著(p=0.104>0.05)，主要是由在线口碑中传递的情绪来对其产生影响(p<0.000)(模型2)，支持了假设H2b，不支持假设H2a。当加入评论者的感知理性变量后(模型3)，情绪表达依旧对于在线口碑的有用性起到了显著的影响作用(p<0.000)，而在线口碑的效价对于评论者的感知理性造成的影响依旧不显著(p=0.051>0.05)。评论者的感知理性对于在线口碑有用性造成的影响并不显著(p=0.646>0.05)。由此可以得出无论在线口碑的效价是正面的还是负面的，评论者的理性高低不会对于在线口碑的有用性产生影响，在线口碑的有用性在多条趋同的情感评价下只与在线口碑中的情绪传递相关。

表2 足够数量的口碑条件下口碑效价和口碑中

当参与者对于产品的价值感知作为因变量时，在线口碑中情绪传递对于产品的价值感知造成的影响不显著(p=0.120>0.05)，主要是由在线口碑效价来对其产生影响(p<0.000)(模型4)，支持了假设H1a，不支持假设H1b。当加入评论者的感知理性与在线口碑的有用性之后，情绪的表达(p=0.397>0.05)以及评论者的感知理性(p=0.203>0.05)对于产品的价值感知依旧没有显著影响。在线口碑的效价依旧对于产品的价值感知(p<0.000)产生显著影响，在线口碑的有用性(p=0.007<0.05)对产品的价值感知产生显著影响，不支持假设H4。由此可以得出产品的价值感知在多条趋同的情感评价下与在线口碑的情绪传递与评论者的感知理性无关，与在线口碑的效价以及在线评级的感知有用性正相关。

四、理论贡献

通过控制在线口碑的数量，本文探索了消费者在不同条件下如何感知其中传递情绪的相关情况，结果表明消极的情绪在在线口碑数量偏少的时候降低了在线口碑所包含信息的有用性，从而减少对于产品价值感知的负面影响。但是，当在线口碑的数量足够时，多个在线口碑成趋同的消极情绪会增加在线口碑所包含信息的有用性，从而增加对于产品价值感知的负面影响。当在线口碑的数量偏少时，积极的情绪可能不会对感知到的在线口碑有用性以及产品的价值感知产生积极影响。但是，当在线口碑的数量足够时，多个在线口碑成趋同的积极情绪会增加在线口碑所包含信息的有用性，从而对于产品的价值感知产生积极的影响，这表明在线口碑的数量在数量偏少或者足够的情况下会影响在线口碑的效价、情绪传递之类的其他变量对于消费者的行为意向以及产品的价值感知产生的影响路径和效果。因此，并不是所谓的在线口碑的量不重要，而是应作为重要的前置变量纳入到研究之中加以考虑。消费者不是受到在线口碑文本信息传递的情绪影响而产生情感反应，从而影响其对于产品的价值感知，而是通过在线口碑来认知产品而影响其对于产品的价值感知。此外，消费者根据在线口碑的数量多少对在线口碑的情绪进行归因。当在线口碑的数量偏少时，消费者将在线口碑的情绪归因于发布评价的人的性格原因；当在线口碑的数量足够多时，消费者会忽视发布评价者自身的情况，而将在线口碑中的情绪归因于产品本身的品质。

五、管理意义以及局限

电商平台在通过在线口碑来预测消费者对于产品的评估时需要确定目标群体对于在线口碑数量的感知，产品的销售者不需要过度地追求产品得到全部好评，因为当出现少量的恶意评价时，其他消费者会将其归于评论者自身的原因，并不会对产品评价产生过多的影响。本文的局限性在于选取用户生成的电子口碑来源单一，选取的来源为电商平台的在线口碑，相应的用户生成的电子口碑的传播渠道还有评论性网站、视频网站以及社交媒体；为了操控变量对评价的长度和内容做了文字限定，相应比如长篇评价，视频评价等可能会使得研究产生不同的结果；将焦点产品定位在最热门的产品并不一定适合所有情况，样本以大学学生为主，覆盖面不够广，可以进一步扩大覆盖到目前积极参加网上购物的目标群体。