基于模糊综合评判法的社会化电商潜在信任影响因素研究*

■ 宋磊

福建江夏学院经济贸易学院 福州 350108

0 引言

在互联网时代背景下，电商平台的出现改变了传统商品的销售渠道和与消费者沟通交流方式，使得商品的流通速度加快，交易规模扩大，商品的供应效率提高[1]。根据CNNIC 在2019年2月28日发布的《第43 次中国互联网络发展状况统计报告》的统计数据显示，截止至2018年12月，中国互联网普及率为59.6%，全国互联网使用人员高达8.29 亿人，其中使用手机上网的网民规模达8.17 亿；网络购物用户高达6.10 亿人，同比增长14.4%，其中手机网络购物用户为5.92 亿人，占比高达97%，年增长率为17.1%，同时网络视频的用户规模也达到了6.12 亿，网络社交成为现代人社交环节中不可缺少的部分。

庞大的互联网用户群体给电子商务发展带来了蓬勃生机，在此机遇下，社会化电商也竞相争艳。在进入更加注重用户交互作用的Web2.0时代后，大量社会化电商网站在国内外纷纷进入人们的生活中，在国外有Twit‐ter、Facebook 和Myspace，而国内的微信公众号平台、微博平台、抖音、大众点评等知名电商平台更是深受国民的追捧与喜爱，各式各样的社会化电商平台为社会化电商注入新鲜血液[1]。在CNNIC 互联网报告中指出，社交平台以用户为核心，注重用户之间的互动、分享、传播，实现了传统媒体“内容”与社交“渠道”的深度融合。随着网络用户向移动端、社交媒体迁移，在微信、微博等社交应用的推动下，电商+社交的模式逐渐走出了一条可发展道路。

随着电商技术的发展，高校对于电商人才的培养模式也日渐完善，更加注重培养应用型人才。在此背景下，福建江夏学院宋磊等老师申报的教育部产学合作协同育人基金项目研究也逐渐深入。本文的研究正是该基金项目的阶段性成果，进一步研究了在“产学研用”模式中，如何更好地“用”的问题，丰富了高校跨境电商专业群师资培训项目内容，以期推动高校跨境电商专业授课内容和方式的进步。因此，本文针对当前社交化电商的可发展性，基于模糊综合评判方法进行建模，并据此提出了社会化电商的潜在信任影响因素研究。

图1 2008～2018网民规模和互联网普及率

1 相关问题研究现状

学者们普遍认为电商平台的出现是依托于互联网科技的兴起和发展，同时电商平台的出现也促进了销售模式的发展。杨文杰（2020）通过对我国电商零售和实体零售商贸流通模式进行研究发现，电商零售快速发展的动力来自于庞大的网络用户基数、快速增长的网络消费需求以及互联网技术的突飞猛进[2]。申风平,陈倩,徐广业等（2019）认为电子商务尤其是电子零售的出现是数字经济发展的产物，改变了传统的转售模式，能够帮助零售商省去存货压力并且节约交易过程时间，是互联网时代消费者广泛使用的消费模式[3]。魏英华认为随着移动互联网技术的快速发展,社交电商覆盖了社交网络的多个领域,当传统电商平台的红利消失的时候,无论商家还是消费者都将更加趋于接受社交电商模式[4]。

在社会化电商信任机制影响因素的研究观点主要有：一是认为社会化电商受到生活环境和背景的影响。方瑞翔,宋光兴（2018）的研究发现人们对社会化电子商务的信任会受到社交群体的信任度的影响，且在东南亚市场，电子化商务更容易成功，因为他通过实证研究发现一个地区的文化背景会对社交群体之间的信任产生影响，而相对于拉美地区来说，东南亚地区的文化背景更容易让社交群体之间相互信任[2]。Business（2010）通过喜达屋酒店和度假村试点电子辅导试验，发现消费者对于商家的信任受到其人际交往关系的影响[3]。

二是社会化电商的信任度受到电商平台对商品的包装和描述的影响。刘露影（2013）认为社会化电子商务如果能通过兴趣进行分类，缩短消费者搜索商品的时间，较少需花费的精力在一定程度上会提高消费者对商家的信任度[4]。石卉（2015）认为消费者对于社会化电商平台的信任情况受到消费者对平台的感知有用性和平台产品感知易用性的正向影响，而这两个性质与平台呈现商品的形式息息相关[5]。

三是社会化电商的信任度所受影响因素不是单一的。罗汉洋,于素敏,林美燕,黄炜等（2018）通过主成分分析方法构建多维模型进行研究，发现国内社会化电商中的消费者信任是由能力、善意、沟通与诚实等维度构成的多维构念，并非单维构念[6]。Stienmetz J L, Levy S E,Boo S Y（2013）对传统商务信任影响因素的研究总结出网站、商家、消费者以及相关产品这四大因素，而这四大因素同样会对社会化电子商务的信任产生影响[7]。张琼文,宋光兴（2016）通过进行实证研究发现交易安全、商家规模、口碑、商家信誉、信息质量、通讯方便这6个因素在不同程度上均影响着社会化电子商务的信任度[8]。葛飞(2018)通过社会化电商的固定用户群体内部结构的剖析，发现在社交商务网络中，消费者对于社会化电子商务平台的信任程度受到消费者在整个群体结构中的地位以及商家和消费者之间的互动情况、交流频度等因素的影响[9]。高博闻（2016）从社会化电商平台的第三方合作、品牌知名度、技术、购物流程是否繁琐还有售后服务是否完备等5 个方面深入研究,研究发现银行支付安全有保障、货品配送系统便捷、网络服务系统稳定、退货商品质量有保障这几个因素对电子商务信任的影响尤为显著[10]。卢金荣,李意（2019）通过构建信任问题博弈模型，发现电子商务平台上商品价格、商户的经营成本、商家额外收益与支出及顾客潜意识的感知价值、顾客实际支付费用和额外损失等多种因素共同影响人们对社会化电子商务的信任[11]。

通过对已有文献进行研究整理，发现现有的文献缺乏对社会化电商信任影响因素的重要性比较，即只研究哪些因素影响了社会化电商信任机制的构建，而没有研究这些因素对社会化电商信任机制的影响程度大小。基于此，本文以模糊综合评判法进行社会化电商潜在信任关系的分析，不仅说明了用户喜好值、能力专业度、用户熟悉度、口碑等因素对于信任机制建立的影响方向，更进一步分析出各因素的影响力度，能够更加明确地为社会化电商平台信任机制的构建和维系提供努力方向。

2 相关基础理论

2.1 社会化电商相关理论

社会化电子商务是一种新型的购物模式，它是由传统电子商务衍生而来，因此带有许多电商特色，但其较传统电商不同的是，其传播方式主要借助微信、微博等社交平台作为媒介进行消息的传播和交易的推广。电子商务利用互联网信息传递的便捷性通过用户的在线分享、社交互动、用户口碑等方式对线上商品体验感的缺失进行补偿从而达到产品营销的目的。自2005年社会化电商提出以来，各类型的社交电商平台层出不穷，社交媒体与电子商务的结合极大的提升了电子商务的社交性、交互性。给众多网友提供了更多的参与感。

2.2 信任相关理论

最早对信任进行相关研究的是心理学领域，当时主要研究人际关系和交往沟通中信任的作用以及其他相关理论。此后信任的相关课题研究在组织行为学、心理学、社会管理学、信息传播学等领域多面开花，研究热度居高不下，但是由于研究领域的繁杂和研究目的的不尽相同，致使各领域的研究者对信任都有各自的定义，目前对于信任尚未有普遍承认的标准定义。闻婧,张志勇,王小雪等(2017)的研究发现，假如一个人的语言描述不存在矛盾，被认定为可信，同时他的行为也符合其所说言语，那么这时这个人便会被认为是可被信任的，也就是说信任的产生可以依托于客观可信的依据[12]。王梦燃(2016)认为在社会群体不断分化的过程中，信任逐渐演变成为个体对其社交范围内其他个体或者组织行为预期的一种信念，获取信任的方式是通过一种适当的、道德的、能够被大众接受的社会方式来完成一件事情，同时还要符合预期人员的预期，否则便将不被信任[13]。也就是说信任是相信其他人不管在什么时候什么环境下都会满足自己的需要并且关注、保护自己的利益，是个体对他人的期望的积极体现。同时信任还可以体现为某个人或者某个组织在预期另一方会做出满足自己利益行为的时候，哪怕最后的结果是自己承受了伤害而且在这个行为过程中不存在任何的督察和其他了解过程，也依旧愿意相信对方已经尽力保全自己的利益并且愿意主动承受被伤害的行为。综上所述，我们可以发现信任的基础是人们的感知，主要体现为信任方对被信任方一种无条件相信,所以，“信任”亦可被称为“感知信任”。

通过整理文献，结合所研究的社会化电子商务课题，本文将信任解释为用户在充分考虑社会化电子商务的特性和相关风险的基础上，依旧愿意在该平台进行消费行为,并对被信任方做出的承诺以及承诺践行力度给予充分肯定相信的行为。

3 社会化电商潜在信任关系分析

3.1 影响信任关系的因素

3.1.1 用户熟悉度

在社会化电商中，由较熟悉的推荐用户提供的信息比不熟悉的用户提供的推荐信息对用户的影响更大。方瑞翔,宋光兴（2018）等认为消费者熟悉度影响着消费者对于电商平台的信任度[14]。在现有的社会个体之间熟悉程度的研究中，大多数采用交往频率来衡量双方的熟悉程度。一般情况下，熟悉程度越高的两个人，社交圈的重叠性也就越高，交互信息数量越多，交往越频繁，也就越有可能能够建立相互信任关系。

3.1.2 用户喜好值

用户喜好值是指用户对社交平台依赖度、平台商品的需求等方面是否满足用户喜好[15]。俗语中，物以类聚，人以群分，正好说明了用户与用户之间对有共同需求，相同喜好容易形成一个兴趣群体，具有相似爱好、兴趣、价值观念的用户会更容易接受对方的建议、更容易同意对方的观念、也更容易信任对方。在社会化电子商务中，相同喜好对人际关系会有一定程度的影响，即大部分用户一般情况下与自己有共同喜好、共同需求的人存在一定的信任程度，对那些和自己有共同点或者相似特征的人更愿意选择相信。两者在观点上的认可，让彼此更愿意相信对方提供的建议。本文认为，用户喜好程度相似，会对相同的产品感兴趣；而体现用户的偏好喜恶更多的是从用户对商品的评论中体现，用户对商品的评分虽然在一定程度上也反映了其偏好，但不如评论来的直白、具体，如果一些用户对同一款商品的评分、评论相似，则可认定这部分消费群体有着相似的喜恶偏好。因此，在度量用户喜好值时，将同时考虑用户关注的项目（商品）的相似度和用户对商品评论的评分相似度。

3.1.3 专业能力

杨丹(2017)认为专业能力定义是信息推荐者在提供信息时，接受者所感知的推荐者提供正确信息的能力[16]。这里的专业能力不是指推荐者本身具有的专业知识和技能的客观能力，也不是推荐者真正实力和综合能力的体现，而是信息接收人通过一些历史评价和第三方意见对推荐者做出的一种综合性的主观判断。在一般情况下，信息接收者认为推荐者的专业能力越强，越容易受其影响，从而产生更多的消费决策。

3.1.4 口碑影响

左文明，王旭，樊偿(2014)等认为口碑影响可以分为正向口碑影响和负面口碑影响，正向口碑对于电商产品营销具有正向促进作用[17]。据研究发现，负面口碑影响比正向口碑影响大，两者之间可以相互转换。网友口碑的可信度相对较高，并且其交互性及传播性强大。社交网络里的口碑比传统商业模式下的口碑更具影响力，因为社交网络中的口碑影响已经摆脱了传统一对一的沟通方式，在社交网络中沟通变得更加方便快捷，一对多、多对多的沟通方式使得其口碑效应被数倍放大。在传播内容上也不再局限于口头的言语交流，更多的是图文并茂、影音图像的形式，而以影响主体来说，社交网络的口碑影响不仅能在亲戚、朋友等熟悉关系中进行，更能在广大的陌生网络用户中进行，这就使得社会化电商平台不得不更加重视品牌打造，形象维护。

3.2 模糊综合评判相关理论应用分析

3.2.1 定义

模糊综合评判法是基于模糊数学理论建立的一种数据评判分析法。主要用于解决评价指标模糊、指标随机性强、复杂程度高的事物的评价问题。其基本原理是应用变量数据之间模糊关系的特性，建立符合现实的的隶属函数，采用最大隶属度原则和模糊变化原理，进行有关变换和运算，对原本无法量化的模糊评价对象进行定量分析，从而综合各影响因素的影响程度确定最优方案。模糊综合评价法的优势在于它综合考虑了与研究对象相关的各个影响指标，能够将原本无法量化分析的指标量化，并对其进行综合评价，具有极强的系统性，使得评价结果更具科学性、真实性。

3.2.2 主要步骤

首先，建立模糊集和确定信任关系评价对象，选择各指标的最优集作为参考序列或评价尺度。其次，构造评价矩阵和获得模型权重集。最后，运用模糊综合评价法对社会化电商潜在信任关系进行评价，并对完善社会化电商信任关系提出针对性的建议，基本模型为S=AR。

3.2.3 模糊综合评价法具体步骤如下

①选择相关要素作为评价指标，确定指标集

结合层次分析，针对评价主体，选择相关要素作为评价指标，按照评价指标不同体系，构造相应的层次关系，确定评价指标集。设总因素集U={u1,u2,u3……um}其中u1至um为m个一级指标，总因素集中的第i个因素ui={ui1，ui2，ui3……uik}其中ui1 至uik 为k 个二级指标[14]。

②建立研究对象的评价结果集

针对研究对象进行评价，将各种评价结果列出，建立研究对象评价集V={V1，V2，V3,……Vn}

③根据重要程度，确定相关指标权重集

为确定各相关因素对研究对象评价结果的影响程度轻重，通过进行问卷调查专家评分，进行分析统计，来确定各评价因素的权重。将各权重归一化整理后可得A={a1，a2，a3，……，am}其中∑ai=1，ai＞0。a1={ai1，ai2，...aik}，（i=1，2……m）其中∑aij=1，αij＞0。其中A和ai分别为总的权重集和因素ui的权重集。

④根据各项指标和权重，建立评价矩阵

根据研究主体对每个评价指标所给出的动态模糊评价值可得动态模糊评价矩阵：

其中，（rijt,rijt）（i=1，2，...,m；j=1,2,...k；t=1,2...n),表示研究主体对于第i个因素的第j个指标在第t个评价结果上所给出的动态模糊评价值。

进一步取均值处理得到最终动态模糊评价矩阵。

表2 A-U优先评判矩阵

表3 模糊一致性矩阵表

⑤确定评价结果

根据权重集A和最终动态模糊评价矩阵R进行矩阵运算可得评价结果。

B=A*R-(b1,b1)(b2,b2)...(bn,bn)

3.2.4 社会化电商信任影响因素模糊综合评判建模及分析

针对影响信任因素的相关问题制作问卷并进行问卷调查，据问卷调查的最终结果和文献研究可得，影响信任关系的主要因素有:用户熟悉度、用户喜好、能力专业度、品牌口碑等，在查阅国内外相关文献以及综合问卷调查结果的基础上，本文建立了模糊层次分析法的层次结构。

最高层是目标层，也就是总目标，社会化电商的信任程度，用A 表示，主准则层可表示为U={U1,U2，U3,U4},其中U1 表示用户熟悉度，U2 表示用户喜好，U3 表示能力专业度，U4表示口碑影响。

接着建立目标层到准则层的优先判断矩阵，也就是说在目标层下，各准则层的重要性，此项评分是根据国内跨境电商企业以及部分高校相关学科带头人打分方式获得，调查方式主要是通过将调查表以电子邮件形式发送至对方邮箱，并进行细则沟通，后回收评分表。针对各评分矩阵取平均数得到目标层对准则层的优先判断矩阵（见表2）。

利用转化公式rij=0.5+(ri-rj)/2n,其中,得到模糊一致性矩阵表3。

通过实证分析，发现:

(1)当前，互联网技术的普及带动了电子商务的发展，社交媒体与电子商务的结合赋予了电子商务社交性和交互性，但与此同时社会化电商发展过程中信任机制的建立困难，商户与用户之间存在信任博弈问题不容忽视。只有真正分析出影响社交电商信任问题的因素，对症下药才能够事半功倍，更好地促进其发展。

(2)在评价指标层面，用户喜好值的影响效应最大，这说明社会化电商企业应该通过大数据分析客户喜好，掌握用户动态，投其所好建立信任机制；其次是能力专业度，这说明社会化电商企业应该注重自身业务能力和专业程度的提升，优化管理体系，加强技术性人才培育，通过硬实力和软实力的提升获取用户信任；再次是用户熟悉度，这说明在社会化电商的发展过程中，有意识引导用户加强信息重叠，在一定程度上能够促进用户间相互信任；最后才是口碑影响，这说明社会化电商平台应该注重自身品牌口碑建设，发挥积极正效用，获取更多信任。

4 总结及策略研究

科技的发展往往会带动社会的发展，互联网技术的发展带动了电子商务的兴起，流量经济的崛起也使得社交网络的价值被逐渐挖掘出来，这两者的共同作用下，社会化电子商务进一步发展，消费者在进行消费决策时能够通过社交媒体获得更多的参考依据。但是另一方面，随着社交化电子商务的普及，信任问题随之出现，在虚拟网络世界中，个体与个体之间的关系更为复杂多样，驳杂的信息来源常常使消费决策者陷入真假难辨的尴尬，给用户带来了更多的选择风险，在一定程度上影响了消费者的购物和一些日常生活。平台加快与用户建立牢固的相互信任关系，帮助用户更加快速、高效识别网络中的信息，成为了社交化电子商务进一步发展的突破口。

本文以社会化电商为研究背景，以潜在信任影响因素为研究对象，首先对社会化电子商务的定义、发展现状、前沿研究、相关理论和信任的概念、理论基础与影响因素、以及模糊综合评判法对于潜在信任影响因素度量的研究分析；在已有研究的基础上，归结出用户喜好值、能力专业度、用户熟悉度、品牌口碑这四大信任关系影响因素，建立社会化电商的潜在信任影响因素分析模型，得到模糊一致性矩阵表，并依据实证结果进行分析。经过一系列研究分析，针对如何更好地加强社会化电商的潜在信任，提出以下建议：

4.1 精准把握用户喜好，投其所好建立信任关系

在上述模糊层次分析法中，用户喜好值参数权重占比最大，这说明在社会化电商的信任体系中，用户对于自身喜好的事物更容易产生信任。用户之间往往由于自身的认知和兴趣条件不同，对于事物的喜好程度也不尽相同，当用户发现另一个人与自己的兴趣喜好一致性较高时，基于求同心理，便更愿意相信对方提供的信息。这也是蘑菇街、美丽说，这些社交电商平台中，网红受到关注、追捧，网红营销能够大行其道的关键所在。因此在社会化电商网络中，为了消除用户在非熟人关系网络中的不安和顾虑，培养意见领袖不失为一个好方法；同时还可以通过建立兴趣社群以及创建相关的社区等方式促进在社会化电商中信任关系的建立，帮助用户降低选择成本，帮助用户更放心进行购物消费。

4.2 提升专业能力，做好售后评价反馈服务

当用户在社会化电商平台中接触到新事物时，会倾向于通过相对客观的方式来评价该事物以及判断该事物的可信度高低，在这个过程中，很多人习惯采用的就是专业能力度。因此，被信任用户注重自身专业能力值的提高能够帮助其更容易被用户所信任，进而产生消费决策行为。因为评价用户地域分布广、用户基数大、评价数量多使得专业能力具有足够的代表性，大样本、大数据弱化了主观因素的影响，使得专业能力的度量客观、可信、具有相应的说服力，成为用户参考评价、进行选择的重要指标之一。因此，在社会化电商网络中用户应注重自身产品服务的提升与完善，同时做好售后评价服务工作，提升自身专业能力。

4.3 提升用户熟悉度，提高用户对平台信任值

通过模糊层次分析法发现在社会化电商网络的信任影响因素中，用户熟悉度的影响也是不容忽视的，如果在社会化电商网络中能够与用户建立起熟悉度，将十分有效建立信任关系，提高用户之间的信任度。因此，在建设社会化电商网络的过程中，促进与用户之间的交流，提升用户对社会化电商平台的认知度、熟悉度，能够促进用户在平台的消费，促进社会化电子商务的发展。

4.4 树立品牌口碑，维护商誉

品牌口碑对于提升信任值有一定的影响，但相对其它3个因素而言，影响效果有限。在社会化电商网站中，大多数用户之间品牌口碑的差异性较小，想从中辨别出可被信任的用户难度较大，用户的价值信息难以被直接挖掘，从而导致品牌口碑对信任度的提升影响效果有限。但是从另一方面来说，在社会化电商网络中，用户更应该加强品牌建设、具备口碑意识，自觉维护商誉，争取在大多数用户中脱颖而出，这样才能够更有效与其他用户建立信任关系，促进用户消费决策。